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RSS订阅转载 Cache 的基础知识以及映射
老实说写这个标题的时候有点汗颜，因为一和二的间隔时间太长了，不过还好终于回来了。希望这次能坚持久些，感觉关键还是没有目标和压力。看来有点压力也不见得是坏事。我本人在带计算机图形学这门课程，所以找了些和计算机图形学和opengl结合的书来看。推荐两本：计算机图形学（OpenGL版）第3版（世界著名计算机教材精选） 作者（美）希尔，（美）克雷 著，胡事民 等译 出版社
2021-09-25 16:02:43
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转载 Cache超清晰逻辑详解（cache的三种映射）
碰到实验室里装了sql2000，我要用sql2005以上的版本。不是很敢动机子，怕装了以后出冲突。公用的机房。没办法。上课只有用vs2010自带的sql2008了，附加数据库和调试程序这块搞了几天。。很多东西还没有摸熟，没办法。 简单说下，vs10中sql08的使用。 1）首先就是vs10要完全安装，必须要有 2）打开服务器标签页，右键选择新建链接，3）
2021-09-25 15:55:20
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原创 解决Vue.js not detected的问题,亲测有用
protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)定义一个事件，protected 访问范围限定于所属的类或从该类派生的子类；object sender 定义事件的对象就是触发该事件的对象本身(sender)；System.EventArgs e 包含事件数据数据的基类。
2021-08-21 22:04:59
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原创 远程链接主机后，在主机再次启动roscore
远程链接主机后，在主机再次启动roscore，可能会遇到roscore已经在从机启动，此时可以输入killall -9 roscorekillall -9 rosmaster就可以
2021-01-01 20:53:56
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原创 ubuntu18.04+ROS版本melodic安装turtlebot2
https://blog.csdn.net/qq_45632201/article/details/107972290按照以上博客安装，在catkin_make中出现一个错误。orocos-bfl没有安装。sudo apt-get install ros-melodic-bfl，注意自己ros版本的选择。安装后再catkin_make，ok....
2020-12-29 22:00:26
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原创 Ubuntu18.04环境下melodic安装gmapping
https://blog.csdn.net/wsc820508/article/details/81561304按照以上博客安装，catkin_make出现错误。百度后发现git的版本不统一，我的ros是melodic，按照github上的地址找到下载网页，branch-melodic。因为不会在git clone中设置，所以直接下载zip文件，解压后放入到src中。再次catkin_make，ok!...
2020-12-29 21:18:50
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原创 安装kinect v1
主要参考https://blog.csdn.net/weixin_38980728/article/details/105959067 按顺序安装1）cmake -L ..这个命令在输入时要注意中间有空格2）运行rosrun rqt_image_view rqt_image_view时，出现错误Skipped loading plugin with error: XML Document '/opt/ros/melodic/share/rqt_virtual_joy/plugin.xm.
2020-12-29 16:52:59
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原创 turtlebot2+melodic 主从机链接
主要参考SLAM小小白 博主https://blog.csdn.net/qq_37377240/article/details/89597752基本上按照教材照做就可以了，有两个地方记录下，1.如果出现Permission denied, please try again的登录问题，则是远程登录权限受限导致。可以用下面的方法进行修改： 将Turtlebot电脑中/dev/ssh/ssd_config文件做一定的修改。cd /etc/sshsudo gedit sshd_config
2020-12-28 10:42:09
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原创 ifconfig命令
在ubuntu18.04中ifconfig，出现如下信息：enp7s0: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST> mtu 1500 inet 192.168.1.9 netmask 255.255.255.0 broadcast 192.168.1.255 inet6 2409:8a4c:1ac5:9f70:da0f:a987:3aca:7a20 prefixlen 64 scopeid 0x0<
2020-12-28 09:35:14
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原创 解决 No link elements found in urdf file问题
原来的xacro文件的宏调用是<mrobot_base/>现将其修改为<xacro：mrobot_base/>zai再次运行，就OK
2020-12-08 21:30:40
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原创 添加运行路径
在主目录中按Ctrl+H，出现隐藏文件，选中.bashrc，在最后添加source /home/zanghui/car-driving/catkin_ws/devel/setup.bash保存后，再次按Ctrl+H。将文件隐藏。则在此工作空间中，不用每次都source
2020-12-05 22:02:49
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原创 古月居深蓝学院ROS-3-2
robot_state_publisher没有安装上去。运行命令：sudo apt-get install ros-noetic-robot-state-publisher进行安装。并将display_mbot_base_urdf.launch文件中的<!-- 运行robot_state_publisher节点，发布tf --> <node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="
2020-12-05 20:13:12
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原创 neotic下笔记本电脑usb_cam启动
在neotic下启动摄像头，$ cd catkin_ws/src $ git clone https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam.git $ cd .. $ catkin_make $ cd $ cd catkin_ws/src/usb_cam/launch $ roslaunch usb_cam-test.launch 或者source ~/car-driving/catkin_ws/devel/setup.bashr
2020-12-03 20:28:39
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原创 ROS入门21讲-21讲总结
整个课程的总结，推荐了一些学习资料和网站，特别是roscon会议。可以抽时间看看，书籍推荐了计算机导论，学校图书馆里有，可以借来看看。
2020-11-26 20:44:49
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原创 ROS入门21讲-20讲常用可视化工具
讲了rqt工具，rviz工具和gazebo工具。三个工具都能运行，特别是gazebo，也能很好的运行。1.rqt命令rqt_console， rqt_image_view，rqt_plot，rqt_graph等。还有一个综合工具，rqt。2.rviz命令先启动roscore，再运行rosrun rviz rviz。3.gazebo命令运行roslaunch gazebo_ros empty_world.launch（世界名称）...
2020-11-26 20:24:54
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原创 ROS入门21讲-19launch启动文件
这一讲代码跑得很顺利，主要是launch文件的讲解，感觉不是很那。前面python文件没跑起来，在这里应用launch文件顺利将python文件运行起来了
2020-11-26 19:52:16
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原创 ROS入门21jiang18--tf坐标系广播与监听
1.使用catkin_create_pkg这个命令时生成learning_tf目录，突然发现不能生成include和src目录了，只有两个文件。查了半天不知道原因，也不知道是不是昨天调的。又开了个终端，重新新建，又可以不。原因莫名。2.今天程序运行比较顺利，但是代码有些不是很明白。另外，python代码还不会运行实现。一小节课要花一个小时来实现，有时候遇到问题了还不够时间。...
2020-11-24 22:20:43
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转载 问题一：vs2015 无法连接到已配置的开发web服务器
问题一：vs2015 无法连接到已配置的开发web服务器最靠谱方法如下：（和防火墙开启无关联, 注册表增加什么键值无关联 , 缺失asp.net core.Dll文件无关联 ）分析，因为前提是你的vs2015能用，并且新建asp.net程序可以正常启动解决方案：出现此问题是由于你的项目是从别的地方拷贝过来，在项目根目录中有个.vs文件夹 ，手工删除；再启动项目，即恢复正常启动。调试时发现这个问题，搜了找到解决方案如上。...
2020-07-31 15:27:45
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原创 leetcode--两数之和
给定一个整数数组 nums和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍。python解法：1、方法1class Solution: def twoSum(self, nums, target): hashmap = {} for index, num in enumerate(nums): anothe...
2020-06-08 17:11:59
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原创 word文档页眉清除和页码设置
最近在调整论文格式，发现一个很烦人的问题，网上搜索到了解决方法，记录下来。1、首页要求不能有页眉，在对文档分小节后发现所有小节都是同样的页眉。查了下，需要将页眉和页脚工具中的导航---链接到前一条页眉去掉，使得各自小节的页眉独立分开。2.去除页眉的横线。选中横线上的回车符号，开始--段落--边框---无框线。注意：一定要先选中横线上的回车符号。3.小节中只有首页有页码，其他页面没有页码。将页眉和页脚工具中的选项---首页不同去掉。则同小节中其他页面也有页码。...
2020-06-05 19:33:29
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转载 numpy linalg模块（转载）
# 线性代数# numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块，可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。import numpy as np# 1. 计算逆矩阵# 创建矩阵A = np.mat("0 1 2;1 0 3;4 -3 8")print (A)#[[ 0 1 2]# [ 1 0 3]# [ 4 -3 8]]# 使用inv函数计算逆矩...
2019-07-21 11:17:13
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转载 让你高效的理解JavaScript中的同步、异步和事件循环
“同步请求”，“异步请求”相信这两词在程序猿的世界中频频出现，到底是词性的妖娆，还是撸代码的基础要求，下面直接分享本人学习的好东西，保证让你深入浅出，爽得不要不要的。 一、单线程 我们常说的“JavaScript是单线程的”。所谓单线程，是指在JS引擎中负责解释和执行JavaScript代码的线程只有一个，一般称它为主线程。但是实际上还存在其他的线程，例如：处理AJAX请求的线程、处...
2019-04-07 06:27:29
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转载 关于js for循环click事件
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="utf-8"> <title></title> <script type="text/javascript"> function onM...
2019-04-06 10:52:15
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转载 CSS行高——line-height
初入前端的时候觉得CSS知道display、position、float就可以在布局上游刃有余了，随着以后工作问题层出不穷，才逐渐了解到CSS并不是几个style属性那么简单，最近看了一些关于行高的知识，就此总结一下。所谓行高是指文本行基线间的垂直距离。要想理解这句话首先得了解几个基本知识：顶线、中线、基线、底线<!DOCTYPE html><html>...
2018-12-03 15:43:00
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转载 clearfix的用法
如果有一个DIV作为外部容器，内部的DIV如果设置了float样式，则外部的容器DIV因为内部没有 clear，导致不能被撑开。看下面的例子：Div布局如下：Css代码如下：.out{border:1px solid #F00; width:500px;}.inner1{width:200px; height:200px; float:left; border:1px solid #00F...
2018-11-18 16:11:28
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原创 python安装
前面安装过一次，今天再装忘记了过程。记载如下： 1.安装python;设置环境变量path 2.安装pip 1)下载pip安装包； 2）解压安装包，进入解压后的安装包目录； 3）在cmd环境下，键入python setup.py install 3.下载各种控件安装包（如：nmupy,matplotlib） pip i
2016-09-03 09:46:49
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转载 拉格朗日乘数法
在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函数的情况下，才能保证是充分必要条件。KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化。之前学习的时候，只知道直接应用两个方法，但是却
2016-01-03 10:29:48
485
转载 牛人主页（主页有很多论文代码）
Serge Belongie at UC San DiegoAntonio Torralba at MITAlexei Ffros at CMUCe Liu at Microsoft Research New EnglandVittorio Ferrari at Univ.of EdinburghKristen Grauman at UT
2015-12-30 07:00:40
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转载 和机器学习和计算机视觉相关的数学
1. 线性代数 (Linear Algebra)：我想国内的大学生都会学过这门课程，但是，未必每一位老师都能贯彻它的精要。这门学科对于Learning是必备的基础，对它的透彻掌握是必不可少的。我在科大一年级的时候就学习了这门课，后来到了香港后，又重新把线性代数读了一遍，所读的是Introduction to Linear Algebra (3rd Ed.) by Gilbert
2015-12-30 06:58:52
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转载 OPTICS算法
1 什么是OPTICS算法在前面介绍的DBSCAN算法中，有两个初始参数E（邻域半径）和minPts(E邻域最小点数)需要用户手动设置输入，并且聚类的类簇结果对这两个参数的取值非常敏感，不同的取值将产生不同的聚类结果，其实这也是大多数其他需要初始化参数聚类算法的弊端。为了克服DBSCAN算法这一缺点，提出了OPTICS算法（Ordering Points to identif
2015-12-21 11:17:59
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转载 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。该算法利用基于密度的聚类的概念，即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象（点或其他空
2015-12-21 11:15:01
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转载 ROCK (RObust Clustering using linKs)
ROCK (RObust Clustering using linKs) 聚类算法是一种鲁棒的用于分类属性的聚类算法。该算法属于凝聚型的层次聚类算法。之所以鲁棒是因为在确认两对象（样本点/簇）之间的关系时考虑了他们共同的邻居（相似样本点）的数量，在算法中被叫做链接（Link）的概念。而一些聚类算法只关注对象之间的相似度。ROCK 算法中用到的四个关键概念 1）邻居（Neigh
2015-12-18 11:28:34
844
转载 BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies）
BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies）全称是：利用层次方法的平衡迭代规约和聚类。BIRCH算法是1996年由Tian Zhang提出来的，参考文献1。首先，BIRCH是一种聚类算法，它最大的特点是能利用有限的内存资源完成对大数据集的高质量的聚类，同时通过单遍扫描数据集能最小化I/O代价。
2015-12-18 11:22:55
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转载 层次聚类算法(AGNES算法/DIANA算法)描述与解析
层次聚类分为两种：（1） 凝聚的层次聚类：自底向上的策略，首先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为更大的簇，直到所有的对象都在同一个簇中，或者满足终止条件。（2） 分类的层次聚类：自顶向下的策略。AGNES算法 AGNES(Agglomerative Nesting) 是凝聚的层次聚类算法，如果簇C1中的一个对象和簇C2中的一个
2015-12-18 11:07:26
11562
转载 层次聚类算法伪码和matlab算法
1. 层次聚类层次聚类算法与之前所讲的顺序聚类有很大不同，它不再产生单一聚类，而是产生一个聚类层次。说白了就是一棵层次树。介绍层次聚类之前，要先介绍一个概念——嵌套聚类。讲的简单点，聚类的嵌套与程序的嵌套一样，一个聚类中R1包含了另一个R2，那这就是R2嵌套在R1中，或者说是R1嵌套了R2。具体说怎么算嵌套呢？聚类R1={{x1,x2},{x3},{x4,x5}嵌套在聚类R2={{x1,x
2015-12-18 11:02:43
7131
转载 层次聚类方法（Hierarchical Clustering）
层次聚类方法（Hierarchical Clustering）层次聚类就是通过对数据集按照某种方法进行层次分解，直到满足某种条件为止。按照分类原理的不同，可以分为凝聚和分裂两种方法。层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到某种条件满足为止。具体又可分为凝聚的，分裂的两种方案。1凝聚的层次聚类是一种自底向上的策略，首先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越
2015-12-18 10:57:49
10437
转载 K中心点算法（K-medoids）
K中心点算法（K-medoids）前面介绍了k-means算法，并列举了该算法的缺点。而K中心点算法（K-medoids）正好能解决k-means算法中的“噪声”敏感这个问题。如何解决的呢？首先，我们得介绍下k-means算法为什么会对“噪声”敏感。还记得K-means寻找质点的过程吗？对某类簇中所有的样本点维度求平均值，即获得该类簇质点的维度。当聚类的样本点中有“噪声”（
2015-12-18 10:52:27
7807
转载 K-means
K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y，只有特征x，比如假设
2015-12-18 10:40:33
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转载 启发式算法（heuristic algorithm)
启发式算法（heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。启发式算法可以这样定义：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。计算机科学的两大基础目标，就是发现可证明其执行效率良好且可得最佳解或次佳解的算法。而启发式
2015-12-18 10:17:13
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