前言Livoxmid360需要使用Livox-SDK2，而非Livox-SDK，以及对应的livox_ros_driver2。并需要修改FAST_LIO中部分代码。1.安装Livox-SDK2参考官方教程。1.1.安装CMakesudoaptinstallcmake1.2.安装编译Livox-SDK2gitclonehttps://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK2.gitcd./Livox-SDK2/mkdirbuild&&cdbuildcmake..&&make-jsudomakeinstall注：Livox-SDK2可以下载在任何位置并编译安装。2.编译FAS
标题：ParIS：快速时间序列索引和查询应答的下一个目标本文与2018TKDE-ParIS+:DataSeriesIndexingonMulti-CoreArchitectures几乎是同一篇，一篇在会议，一篇在期刊，期刊文章做了些补充说明和优化，合并在一起说了。编者的总结：本文为iSAX提供了一种并行化算法，非常细粒度的并行，基于少量性能强劲的服务器，将similaritysearch的建索引和精确查询效率提升了一两个数量级，是非常卓越的进步。本文没有基于任何计算框架或者分布式服务，直接自己操控磁盘读写和内存控制，对于精确查询，选择了分区全盘扫描一遍SAX，利用原子操作BSF控制剪枝，最终也
项目地址原论文Abstract最近辐射场方法彻底改变了多图/视频场景捕获的新视角合成。然而取得高视觉质量仍需神经网络花费大量时间训练和渲染，同时最近较快的方法都无可避免地以质量为代价。对于无边界的完整场景（而不是孤立的对象）和1080p分辨率渲染，目前没有任何方法能达到实时显示率。我们引入了三个关键元素，使得能够达到sota视觉质量同时保证有竞争力的训练时间，而且重要的是可以高质量、实时（≥30fps\ge30fps≥30fps）、1080p分辨率的情况下新视角合成。首先，从摄像机校准过程中产生的稀疏点开始，我们用三维高斯来表示场景，既保留了用于场景优化的连续容积辐射场的理想特性，又避免了在空
问题描述:在把新的分支合并到master之后，拉取新的分支时出现了问题，意思是：你的分支落后于'origin/master'1次提交，可以快进。(用"gitpull"来更新你的本地分支) 解决办法：可能是由于提交的过程中网速问题导致的master分支未更新完，我就开始拉取了，然后提示我的拉取落后于master的那次提交，所以再次重新拉取就好，这次切换到index-recommend分支上面就不会出现问题了
前言 今天来分享一道比较好的面试题，“fail-safe机制与fail-fast机制分别有什么作用？”对于这个问题，我们一起看看考察点和比较好的回答吧！考察点 我们在日常的项目中经常会进行多线程的使用，fail-safe和fail-fast，是多线程并发操作集合时的一种失败处理机制。那么面试的时候刚好用来考察面试者的多线程基础和能力！那么这个问题就是面试官想考察我们是不是平日里善于积累，仔细思考这方面的知识！回答 关于这个问题，我的回答如下：1.Fail-fast：表示快速失败，在集合遍历过程中，一旦发现容器中的数据被修改了，会立刻抛出ConcurrentModificatio
我需要为数千个文件拆分文件路径的各个部分。所以我需要一个快速的功能。这是我自己写的，但是运行起来似乎很慢://findstringin"str",splitattheposition,deliversleftandrightsidefuncrevFindSplit_(str:String,searchString:String)->(String,String){letstrr=String(str.characters.reversed())//reversemainstringletsearchStringr=String(searchString.characters.rever
前言:通过前面的学习,我们已经知道了在vue中,如何使用template模板编写组件,但是使用模板并不是唯一能让vue知道应该在页面显示什么内容的方法,那接下来看看其他的方式Render函数是Vue2.x新增的一个函数、主要用来提升节点的性能，它是基于JavaScript计算。使用Render函数将Template里面的节点解析成虚拟的Dom。Vue推荐在绝大多数情况下使用模板来创建你的HTML。然而在一些场景中，你真的需要JavaScript的完全编程的能力。这时你可以用渲染函数，它比模板更接近编译器。简而言之:在Vue中使用模板HTML语法组建页面，使用Render函数是为了让我们用Js语
el-tree ref="tree" class="stafftree" :data="devicesTreeData" :props="defaultProps" node-key="id" @node-click="handleNodeClick" :render-content="renderContent" :default-checked-keys="checkedKeys" :default-expanded-keys="defaultExpandedKeys">el-tree>handleNodeClick(item,node,self){this.treeClickId=ite
一、论文研究领域：激光雷达惯性测距框架论文：FAST-LIO:AFast,RobustLiDAR-inertialOdometryPackagebyTightly-CoupledIteratedKalmanFilterIEEERoboticsandAutomationLetters,2021香港大学火星实验室论文链接论文github二、论文概要2.1主要思路2.2具体实现2.3实验设计三、论文全文FAST-LIO：一个快速、鲁棒的紧耦合迭代卡尔曼滤波器LiDAR惯性里程计包摘要本文提出了一种计算效率高且鲁棒的激光雷达惯性测距框架。我们融合LiDAR特征点与IMU数据使用紧耦合迭代扩展卡尔曼滤
前言要弄清MAML怎么做，为什么这么做，就要看懂这两张图。先说MAML**在做什么？**它是打着Mate-Learing的旗号干的是few-shotmulti-taskLearning的事情。具体而言就是想训练一个模型能够使用很少的新样本，快速适应新的任务。定义问题我们定义一个模型fff,输入xxx输出aaa。-定义每一个Task-TTT包含一个损失函数LLL,一个原始观察q(x1)q(x_1)q(x1),一个状态转移分布q(x1∣xt,at)q(x_1|x_t,a_t)q(x1∣xt,at)以及集长度HHH。在监督任务中H=1(也就是说当前的a只和当前的x有关)。元学习方法介绍元学习
