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这个专栏名为《Numpy从入门到精通》，顾名思义，是记录自己学习numpy的学习过程，也方便自己之后复盘！为深度学习的进一步学习奠定基础！希望能给大家带来帮助，爱睡觉的咋祝您生活愉快！这一篇介绍《Numpy从入门到精通——存读矩阵以及读取矩阵中的数据》文章目录一、利用savetxt、loadtxt存读矩阵二、读取维度为1的矩阵数据2.1获取指定位置的数据2.2截取一段数据2.3间隔取数据2.4倒序取数三、读取多维矩阵数据3.1截取一个多维数组的一个区域内数据3.2截取一个多维数组中，数值在一个值域之内的数据3.3指定的行截取多维数组3.4指定的列截取多维数组四、choice函数抽取数据一、利用

【Hyperledger-fabric入门学习记录】Fabcar实验环境实验目标应用工具步骤搭建环境关闭其他网络实验过程遇到的问题参考文献实验环境实验目标编写一个应用程序和智能合约来查询和更新一个分类账使用证书颁发机构生成X.509证书，这些证书由与受许可的区块链交互的应用程序使用应用工具应用SDK（applicationSDK）——调用智能合约SDK（smartcontractSDK）查询和更新账本步骤搭建环境关闭其他网络实验前需要关闭其他运行的fabric的测试程序中的容器和网络一定要关闭其他容器，不然会报错无法运行。dockerrm-f$(dockerps-aq)dockerrmi-f$

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

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目录一、简介1)、@SpringBootConfiguration2)、@ComponentScan3)、@EnableAutoConfiguration二、@AutoConfigurationPackage三、@Import(AutoConfigurationImportSelector.class)1)、AutoConfigurationImportSelector介绍2)、自动配置流程2-1)、ConfigurationClassParser#parse()2-2)、this.deferredImportSelectorHandler.process()2-2-1)、第一步：regist

作者：bug菌博客：CSDN、掘金、infoQ、51CTO等简介：CSDN/阿里云/华为云/51CTO博客专家，博客之星Top30，掘金年度人气作者Top40，51CTO年度博主Top12，掘金/InfoQ/51CTO等社区优质创作者，全网粉丝合计10w+，硬核微信公众号「猿圈奇妙屋」，欢迎你的加入！免费领取简历模板/学习资料/大厂面试真题/职业规划等海量资料。以下是滚雪球式学SpringBoot系列专栏的课程体系。该体系分为基础和进阶两个阶段,由浅入深，循序渐进式引导大家轻松入门，让你们可以跟着bug菌的思维和代码快速理解并掌握SpringBoot。大家可以进行收藏&&订阅，便于同步学习，跟

一文看懂ES核心Elasticsearch作为一个搜索引擎，其可以提供高效的搜索匹配数据的能力，对于这类工具了解其运行原理其实是有一套功法的。聊存储，ES是如何存储数据的？聊方法，ES是如何进行搜索匹配的？聊集群，ES的最佳部署方案？集群如何协作？聊使用，在代码中如何使用？ES的一些概念性名称先解释一些概念性名词便于后续的快速理解index索引index相当于ES的数据表，我们主要建立的就是index索引文件，搜索也是基于索引来进行，建立的索引文件会存于磁盘倒排索引为什么叫“倒排”是因为一般的索引是通过下标找数据，而ES为了做分词搜索匹配是通过词来匹配找对应数据的下标，其实我觉得不如叫他“分词

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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