前言ROS2相比较于ROS1在编译方式上比较类似，但是在内部功能实现上却发生了很大的改变，比如构建工具从catkin_make更换为了colcon,在构建的选择上更加灵活，更容易集成更多的工具，甚至兼容非ROSpackage的工程构建。基础的cmake升级为了基于cmake封装的ament_cmake,为开发者减少了更多的繁琐的cmake配置，使开发者能够更好专注于代码的开发。这里介绍ROS2编译的几个关键步骤以及涉及到的几个关键的package,使得大家能够全面的了解到ROS2的整个编译系统是怎么工作的。一、ROS2编译流程ROS2编译流程与ROS1基本一致，ros_buildfarm工作的

目录dtls抓包分析dtls流程，主叫发送ClientHellodtls流程，ApplicationDatadtls流程，EncryptedAlert本章内容解读MetaRTC开源代码，无任何二次开发，用于学习交流。MetaRTC是国人开发的开源项目，适用各种场景音视频二次开发，可以去git阅读README，我们使用相对成熟的版本测试：Releasev5.0-b4。本章解读dtls交互流程，dtls抓包分析，dlts概念介绍。DTLS(DatagramTransportLayerSecurity)即数据包传输层安全性协议。传输层的TCP、UDP协议本身都不具备安全性。SSL/TLS协议是基于T

基础使用建立在已安装好达梦数据库（本贴基于DM8）。详细步骤说明见：达梦数据库（一）-安装与初始化达梦数据库（二）-达梦数据库概念说明1、模式1.1什么是达梦数据库的模式？用户的模式(SCHEMA）指的是用户账号拥有的对象集，在概念上可将其看作是包含表、视图、索引和权限定义的对象。在DM中，一个用户可以创建多个模式，一个模式中的对象（表、视图等）可以被多个用户使用。模式不是严格分离的，一个用户可以访问他所连接的数据库中有权限访问的任意模式中的对象。系统为每一个用户自动建立了一个与用户名同名的模式作为其默认模式，用户还可以用模式定义语句建立其它模式。1.2为什么使用模式1.允许多个用户使用一个数

前言虽然业界有很多的争论，但是LiDAR在目前的L3/L4级自动驾驶系统中依然是不可或缺的传感器，因为它可以提供稠密的3D点云，非常精确的测量物体在3D空间中的位置和形状，而这是摄像头和毫米波雷达很难做到的。那么相应的，基于LiDAR点云的感知算法也就成为了近年来自动驾驶研发的重点之一。与图像的感知算法类似，LiDAR点云的感知算法也分为物体检测（包括跟踪）和语义分割两大类。这篇文章主要关注基于LiDAR点云的物体检测算法，语义分割算法留待以后再做介绍。很多综述性的文章把LiDAR点云的物体检测算法粗略分为四类：Multi-view方法，Voxel方法,Point方法，以及Point和Voxe

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前提：已提前在visualstudio2022中配置好opencv，CSDN上教程很多，请自行寻找教程博主使用的版本号：1、opencv-4.5.52、MicrosoftVisualStudioCommunity2022(64位)-Current版本17.1.1（这里以vs2022举例子，理论上2019应该也可以配置，因为qt6.4.0还是只有msvc2019）第一步、下载QT由于QT在5.8.0后不再有离线安装版本，均需要通过在线安装，VS2022只能适配新版本qt6.4.01下载exe安装包打开https://www.qt.io/download-open-source，往下拉，找到红框所

（注意，开源版的QtQuick3D是狗都不用的GPL协议）QtQuick3D模块提供了Model类型用于3D模型加载，通过设置source的资源路径来加载对应的3D模型：Model{//Qt内置的几种几何模型//"#Rectangle"矩形//"#Sphere"球体//"#Cube"立方体//"#Cone"锥体//"#Cylinder"圆柱体source:"#Sphere"//加载mesh3D模型资源文件//source:"qrc:/model/teapot.mesh"//或者这样写//source:"teapot.mesh"//材质设置materials:[DefaultMaterial{d