最近在学四旋翼飞行器，所以开始学这些，看了好多文章终于算是通透了一点，感觉不写下来之后就忘了，大多是个人理解，有错误欢迎指出。本文不推导公式，姿态矩阵等，只讲用公式，推导过程见秦永元《惯性导航（第三版）》，这本书对捷联式惯导系统的讲解很清楚。1.轴角与四元数1.1轴角表示刚体旋转先不引入xzy直角坐标系，轴角顾名思义就是绕一个单位轴旋转一个角度，以此表示机体旋转，即用一个单位向量和一个角度表示刚体旋转。表示刚体旋转：设空间中有一刚体，刚体原始状态记为A，将其绕已知单位向量u旋转指定ɵ角后得到确定位置刚体，旋转后记为A’。1.2四元数暂且对四元数有个初步了解就行。1.2.1四元数定义四元数即为四
0x00前言作为一名在安全和运维岗位都有过从业经验的人来说，我一直觉得运维和安全是密不可分的，运维和安全团队的特点就是时常要面对非常棘手的事故，一没处理好造成公司的损失那年终奖就鸡飞蛋打了，并且这两个岗位都是属于平时没出事就一切安好，一出事就是背锅的角色，在没出事时别人觉得养着你有何用，出了事后别人觉得要你有何用。。。所以我觉得对运维和安全来说，有防范于未然和主动响应的意识真的很重要。现在回想起在上家公司的时候，公司是一家toB的安全乙方厂商，我当时是在做安全实施的工作，经常需要到客户那里拿安全产品进行巡检和部署安全产品等等，我就发现安全真是马太效应，大公司都有一定规模的专业安全团队，并且像一
文章目录每日一句正能量第3章SparkRDD弹性分布式数据集章节概要3.1RDD简介3.2RDD的创建方式3.2.1从文件系统加载数据创建RDD3.2.2通过并行集合创建RDD每日一句正能量学如积薪，后来者居上。第3章SparkRDD弹性分布式数据集章节概要传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。Spark中的RDD可以很好的解决这一缺点。RDD是Spark提供的最重要的抽象概念，我们可以将RDD理解为一个分布式存储在集群中的大型数据集合，不同RDD之间可以通过转换操作形成依赖关系实
转载请注明出处：🔗https://blog.csdn.net/weixin_44013533/article/details/132534422作者：CSDN@|Ringleader|主要参考：官方文档：Unity官方InputSystem手册与API官方测试用例：Unity-Technologies/InputSystem如果c#的委托和事件不了解，参考我这篇：【C#学习笔记】委托与事件（从观察者模式看C#的委托与事件）关键词：UnityNewInputSystem,NewInputSystem,InputSystem,NewInputSystem,PlayerInput,UnityEven
【论文笔记】ForgingVisionFoundationModelsforAutonomousDriving:Challenges,Methodologies,andOpportunities原文链接：https://arxiv.org/pdf/2401.08045.pdf1.引言传统的自动驾驶（AD）感知系统使用模块化结构和精心设计的算法处理专门的任务，但这些被划分的组件优先考虑单个任务的性能，而牺牲了更广泛的上下文理解和数据关系。大型基石模型通常在大量而丰富的数据集上训练，也会使用自监督技术。一旦训练完成，可以通过微调来处理各类特定任务。目前的大参数模型可以进行少样本学习，从而可以处理分
一、单片机基础介绍1.何为单片机单片机，英文MicroControllerUnit，简称MCU。内部集成了中央处理器CPU、随机存储器ROM、只读存储器RAM、定时器/计算器、中断系统和IO口等一系列电脑的常用硬件功能单片机的任务是信息采集（依靠传感器）、处理（依靠CPU）和硬件设备（例如电机，LED等）的控制。单片机跟计算机相比，单片机算是一个袖珍版计算机，一个芯片就能构成完整的计算机系统。但在性能上，与计算机相差甚远，但单片机成本低、体积小、结构简单，在生活和工业控制领域大有所用。同时，学习使用单片机是了解计算机原理与结构的最佳选择。单片机工作的基本时序我们都知道在学校是通过铃声来控制所有
1. 机器智能的未来1.1. 没有任何技术原因阻止我们创造智能机器1.1.1. 障碍在于我们缺乏对智能的理解，也不知道产生智能所需的机制1.2. 历史表明，我们无法预测将推动机器智能向前发展的技术进步1.2.1. 1950年，没有人能够预测那些推动计算机加速发展的创新和进步1.2.1.1. 集成电路1.2.1.2. 固态存储器1.2.1.3. 蜂窝无线网络通信1.2.1.4. 公钥加密技术1.2.1.5. 互联网1.2.2
本文从分析现在流行的前后端分离Web应用模式说起，然后介绍如何设计RESTAPI，通过使用Django来实现一个RESTAPI为例，明确后端开发RESTAPI要做的最核心工作，然后介绍DjangoRESTframework能帮助我们简化开发RESTAPI的工作。Web应用模式在开发Web应用中，有两种应用模式：前后端不分离前后端分离1前后端不分离在前后端不分离的应用模式中，前端页面看到的效果都是由后端控制，由后端渲染页面或重定向，也就是后端需要控制前端的展示，前端与后端的耦合度很高。这种应用模式比较适合纯网页应用，但是当后端对接App时，App可能并不需要后端返回一个HTML网页，而仅仅是数据
（一）动态规划——背包专题导语：动态规划是一种常用的算法思想，广泛应用于各类问题的求解中。而背包问题则是动态规划中最经典且常见的问题之一。背包问题涉及在给定容量的背包中选择物品以达到最优解的目标。本篇博客将专注于介绍和讨论与背包问题相关的动态规划算法。我们将探索不同类型的背包问题，并详细讲解其动态规划的解决思路。题目：01背包问题 LeetCode416题目概述：01背包问题是最基础的背包问题之一。给定一组物品，每个物品有重量和价值，背包具有一定的容量，需要在不超过背包容量的前提下，选择物品使得总价值最大化。题解：使用动态规划求解，定义dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中所能达到
摘要 在多焦点图像的传统融合方法中，由焦点测量生成的焦点图通常对配准错误和噪声敏感，或者产生对齐不良的边界。虽然许多最先进的算法使用更复杂的策略或程序来解决这个问题，但在本文中，我们建议直接从获得使用小尺度和大尺度聚焦测量的两个尺度的不完美观测（聚焦图）中估计聚焦图。这将有助于通过利用两个尺度观察到的焦点图的互补特性，即对误配准（和噪声）的鲁棒性和更好对齐的边界，实现更稳健的融合。首先使用基于随机游动的算法从概率角度对估计进行建模，在该算法中，我们试图求解焦点图的每个像素与观测到的像素相关联的概率。然后我们发现，这种方法等效于求解一个替代目标函数，大大提高了计算效率和估计结果。1
