目录0专栏介绍1Gazebo插件2插件制作流程3案例：带碰撞属性的多行人场景3.1激活行人碰撞属性3.2实时计算行人位姿3.3实时发布行人状态4可视效果0专栏介绍本专栏旨在通过对ROS的系统学习，掌握ROS底层基本分布式原理，并具有机器人建模和应用ROS进行实际项目的开发和调试的工程能力。?详情：《ROS从入门到精通》1Gazebo插件在ROS从入门到精通2-2：机器人3D物理仿真——Gazebo中介绍过Gazebo是一款3D物理仿真器，支持机器人开发所需的机器人、传感器和环境模型，并通过其搭载的强大物理引擎产生高品质的图形画面，达到逼真的仿真结果。
一、创建模型和表假定下面这些概念、字段与关系：作者模型：一个作者有姓名和年龄。作者详细模型：把作者的详情放到详情表，手机号，家庭住址信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one-to-one）。出版社模型：出版社有名称，所在城市以及email。书籍模型：书籍有书名和价格、出版日期。一本书可能会有多个作者，一个作者也可以写多本书，所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many)。一本书只应该由一个出版商出版，所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many)。书跟作者是多对多关系，利用Django的建表语句，可以新生成一张“关系表”--->book2auth
一、创建模型和表假定下面这些概念、字段与关系：作者模型：一个作者有姓名和年龄。作者详细模型：把作者的详情放到详情表，手机号，家庭住址信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系（one-to-one）。出版社模型：出版社有名称，所在城市以及email。书籍模型：书籍有书名和价格、出版日期。一本书可能会有多个作者，一个作者也可以写多本书，所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-to-many)。一本书只应该由一个出版商出版，所以出版商和书籍是一对多关联关系(one-to-many)。书跟作者是多对多关系，利用Django的建表语句，可以新生成一张“关系表”--->book2auth
本文将分享淘宝个性化推荐场景中关于自适应和无监督的多场景建模的思考及实践。这项工作发表在2022年CIKM上（论文题目:Scenario-AdaptiveandSelf-SupervisedModelforMulti-ScenarioPersonalizedRecommendation）。文中将介绍多场景建模是如何细粒度地刻画全域场景和单场景的迁移关系来实现领域自适应，以及如何在多场景建模中引入无监督数据，还将介绍多场景建模在推荐召回阶段的落地实践。一、背景介绍和方案动机首先介绍多场景建模的业务背景、建模动机以及方案选型。本文将聚焦于推荐系统的多场景建模问题，这也是目前各个推荐系统普遍存在且亟
本文将分享淘宝个性化推荐场景中关于自适应和无监督的多场景建模的思考及实践。这项工作发表在2022年CIKM上（论文题目:Scenario-AdaptiveandSelf-SupervisedModelforMulti-ScenarioPersonalizedRecommendation）。文中将介绍多场景建模是如何细粒度地刻画全域场景和单场景的迁移关系来实现领域自适应，以及如何在多场景建模中引入无监督数据，还将介绍多场景建模在推荐召回阶段的落地实践。一、背景介绍和方案动机首先介绍多场景建模的业务背景、建模动机以及方案选型。本文将聚焦于推荐系统的多场景建模问题，这也是目前各个推荐系统普遍存在且亟
多对一关系是什么Django使用django.db.models.ForeignKey定义多对一关系。ForeignKey需要一个位置参数：与该模型关联的类 classInfo(models.Model): user=models.ForeignKey(other_model,on_delete=models.SET_NULL)生活中的多对一关系：班主任，班级关系。一个班主任可以带很多班级，但是每个班级只能有一个班主任 fromdjango.dbimportmodels #idnamegender定义老师的模型类 classTeacher(models.Model): name=mo
多对一关系是什么Django使用django.db.models.ForeignKey定义多对一关系。ForeignKey需要一个位置参数：与该模型关联的类 classInfo(models.Model): user=models.ForeignKey(other_model,on_delete=models.SET_NULL)生活中的多对一关系：班主任，班级关系。一个班主任可以带很多班级，但是每个班级只能有一个班主任 fromdjango.dbimportmodels #idnamegender定义老师的模型类 classTeacher(models.Model): name=mo
💂作者简介：THUNDER王，一名热爱财税和SAPABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学会计学专业大二本科在读，同时任汉硕云（广东）科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中，我通常使用偏后端的开发语言ABAP，SQL进行任务的完成，对SAP企业管理系统，SAPABAP开发和数据库具有较深入的研究。💅文章概要：各位小伙伴们你们好呀。它来啦！它来啦！它带着众望走来啦！在上一期「ChatGPT」十分钟学会如何在本地调用API_KEY（最新版|附源码）中，我们学会了在本地如何使用Python代码调用ChatGPT的API接口。不过上一期的代码只能实现单轮调用，也就是说——不能实现多轮对话
💂作者简介：THUNDER王，一名热爱财税和SAPABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学会计学专业大二本科在读，同时任汉硕云（广东）科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中，我通常使用偏后端的开发语言ABAP，SQL进行任务的完成，对SAP企业管理系统，SAPABAP开发和数据库具有较深入的研究。💅文章概要：各位小伙伴们你们好呀。它来啦！它来啦！它带着众望走来啦！在上一期「ChatGPT」十分钟学会如何在本地调用API_KEY（最新版|附源码）中，我们学会了在本地如何使用Python代码调用ChatGPT的API接口。不过上一期的代码只能实现单轮调用，也就是说——不能实现多轮对话
背景 在之前的博客中，曾经介绍了关于Krpano的相关知识，原文：全景自动切片技术-krpano初识。简单讲解了基于krpano1.19-pr13下单张全景照片的处理与展示。随着实景中国在各地的落地生根，三维园区、三维景区、三维乡村等等需求的集中展示，在园区层面、旅游景区层面、乡村振兴层面，加上现在无人机的小型化，操作的简单化，让原来复杂的全景照片的采集和生产变得越来越简单。在上述的场景中，我们可以采集一定区域范围内的多个标志性经典的照片，以此来共同组成一个核心范围的景物，不仅在视觉上能让读者更直观的看到风物地貌，也能在地理空间上看到空间从属位置。当然，在一些面向测绘等细层级管
