如下图所示，无人车上有很多传感器，每个传感器都部署在车上不同的位置，但传感器采集的数据都是基于自身坐标系的数据。
机器人的坐标变换一直以来是机器人学的一个难点，我们人类在进行一个简单的动作时，从思考到实施行动再到完成动作可能仅仅需要几秒钟，但是机器人来讲就需要大量的计算和坐标转换。 首先我们从认识TF开始，然后学习TF消息和TF树，在后面我们还介绍了TF的数据类型和在C++以及Python中的一些函数和类。也简单介绍了统一机器人描述格式URDF．学习了TF和URDF，我们才开始真正的深入认识ROS。
*此处重点，ROS1成熟，而ROS2还是深度开发中的实验版，LTS长期支持版目前也没有5年，而是3年，此版本不适合初学者学习！
一. 图像几何变换概述 图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。如果拍摄时景物与摄像头不成相互平行关系的时候，会发生一些几何畸变，例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等。这就需要进行一定的畸变校正。在进行目标物的匹配时，需要对图像进行旋转、平移等处理。在进行三维景物显示时，需要进行三维到二维平面的投影建模。因此，图像几何变换是图像处理及分析的基础。 二. 几何变换基础 1. 齐次坐标： 齐次坐标表示是计算机图形
本系列参考了市面上已知的，几乎全部“知识图谱”相关文章，并总结提炼出一套适合初学者入门的“知识图谱”的知识体系，希望大家能有所收获。
转自：https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/6691189.html
数据增强（Data Augmentation）是一种通过利用算法来扩展训练数据的技术。人工智能三要素之一为数据，但获取大量数据成本高，但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。当数据量不足时，模型很容易过拟合，精度也无法继续提升，因此数据增强技术应运而生：利用算法，自动增强训练数据。
在上一期的文章中，我们对线性倒立摆在2D平面内的运动过程进行了分析，并给出了基于轨道能量的线性倒立摆控制过程。
ROS2的navigation2功能包，支持Linux、Windows和MacOS，并且适用于各类仿真环境如Gazebo、Webots等，同时支持多款真实机器人，最常用的是TurtleBot2和TurtleBot3。
Code: https://github.com/scottjiao/SlotGAT_ICML23/
最近我们被客户要求撰写关于潜类别混合效应模型（LCMM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
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机器人建模和控制必须掌握坐标系和坐标变换等基础知识。机器人在空间中运动主要有两种形式：
刚体，顾名思义，是指本身不会在运动过程中产生形变的物体，如相机的运动就是刚体运动，运动过程中同一个向量的长度和夹角都不会发生变化。刚体变换也称为欧式变换。
这两种方式的实质是对感兴趣的图像区域进行展宽，对不感兴趣的背景区域进行压缩，从而达到图像增强的效果
小波变换融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。
项目地址：https://github.com/WillKoehrsen/wikipedia-data-science/blob/master/notebooks/Book%20Recommendation%20System.ipynb
如果数据从真实世界中一个物理位置的特定传感器数据发布，主题必须有一个坐标系。例如，相对于机器人底盘的位置上有一个激光传感器（通常在轮式机器人两个轮子的轮轴中间）。如果需要用激光扫描数据去检测环境中障碍物或者构建地图，就必须对激光传感器和底盘所在的位置进行坐标转换。在ROS系统中，带有报文头的消息除了具有时间戳（在不同的消息间进行数据同步非常重要）之外，还要附上frame_id（坐标系标签）。坐标系标签用于区分消息所属的坐标系。
以遨博I5机械臂为例，使用改进的Dh参数，在matlab机器人工具箱中进行验证，最后将变换矩阵T转为位置和姿态(欧拉角)。
图像融合（Image Fusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。
在制作评分卡过程中，我们还需要把数值变量变成类别变量，例如客户年龄段，我们可以划分为[20及以下],[21-30],[31-40],[41-50],[51-60],[61-70],[70以上]七个类别，这时候我们就把数值变成了类别。这种把数值变成类别的技巧叫做分箱（binning）。
其实之前这两个组件我一直都不知道它们是干嘛用的，直到有一天我在看 Slider 的源码时发现了他俩。我们都知道，当 Slider 组件设置了 label 和 divisions 时，在拖动的过程中会弹出 Overlay 提示框。
（加个英文标题：A Algorithm for Color Transfer on Pokémon Images
对于每个像我一样入坑四轴飞行器不久的新手来说，最初接触也颇为头疼的东西之一就是四轴的姿态解算。由于涉及较多的数学知识，很多人也是觉得十分头疼。所以，我在这里分享一些我学习过程中的笔记和经验，以便大家学习。
A 假设机械臂关节角度是 ,采用robot1.fkine(q)得到机械臂末端的齐次变换矩阵为
Kaggle 于 2010 年创立，专注数据科学，机器学习竞赛的举办，是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台。笔者从 2013 年开始，陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛，相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名（1326支队伍）和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名（2125支队伍），曾在 Kaggle 数据科学家排行榜排名全球第十，国内第一。笔者目前在腾讯社交与效果广告部任职数据挖掘工程师，负责 Lookalike 相似人群扩展相关工作。此文分享笔者在参加数据挖掘比赛过
适配器模式（Adapter Pattern）：将一个类的接口变换成客户端所期待的另一种接口，从而使原本因接口不匹配而无法在一起工作的两个类能够在一起工作。
CSS 过渡（transition）是通过定义元素从 起点的状态 和 结束点的状态 ，在一定的时间区间内实现元素平滑地过渡或变化 的一种补间动画机制。你可以让属性的改变过程持续一段时间，而不是立即生效。
http://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/44103801
从图可以看出，这三个数据形成的其实是一个等边直角三角形，而在 iOS 模拟器中通过 OpenGL ES 绘制出来的是直角三角形，所以是有问题的，三角形被拉伸了。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术，用于将高维数据转换为低维的特征空间。其目标是通过线性变换将原始特征转化为一组新的互相无关的变量，这些新变量称为主成分，它们按照方差递减的顺序排列，以保留尽可能多的原始数据信息。 主成分分析的基本思想可以总结如下：
0.能找到这篇文章，说明对ofdm已经有一点了解，所以其原理就不再赘述，这篇代码的目的只是希望能对ofdm整个过程有一个理解；
参考文献：Max Jaderberg, Karen Simonyan, Andrew Zisserman, Koray Kavukcuoglu. Spatial Transformer Networks, 2016.link
https://link.springer.com/article/10.1186/s40168-017-0237-y
一、在此之前 在之前的文章中，我想大家已经对WebGL有了一个大体的了解，不过为了凑字数，我在这篇文章的开头再稍微回顾一下，如果我们需要使用WebGL来绘制图像需要走完以下这五步： 1、从canvas
布局(Layout)可以看成是D3对图形元素的一种排布方式，在绘制柱状图时，是在横平竖直的直角坐标系下，确定矩形的左上角坐标，就可以画出随着高度变化的一系列柱子，以体现数据值的差异，而如果要画饼图呢，有一列数据[30,10,6]，映射到饼图的不同楔形里，是一个个手动计算角度和初始位置么？根据图形语法，只需要将坐标系变成极坐标，一系列数据很容易对应为角度。
本文介绍ENVI软件中，手动划定地面控制点从而实现栅格图像相互间地理配准的方法；其中，所用软件为ENVI Classic 5.3 (64-bit)。
背景 1. MySQL执行流程 MySQL的执行过程包括多个子阶段：语法分析、语义检查、逻辑优化、物理优化和执行。其中逻辑优化和物理优化统称为查询优化。一个查询优化器的输入是查询树，输出是查询执行计划。 逻辑优化也称为基于规则的查询优化（Rule Based Optimization，简称RBO）。主要是对查询进行逻辑上的等价变换，目的是通过这些变换提高查询的性能。 物理优化也称为基于代价的查询优化（Cost-based Optimization，简称CBO）。主要是通过一些模型，预测一个查询使用某种
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 1. 背景 1.1. MySQL执行流程 MySQL的执行过程包括多个子阶段：语法分析、语义检查、逻辑优化、物理优化和执行。其中逻辑优化和物理优化统称为查询优化。一个查询优化器的输入是查询树，输出是查询执行计划。 逻辑优化也称为基于规则的查询优化（Rule Based Optimization，简称RBO）。主要是对查询进行逻辑上的等价变换，目的是通过这些变换提高查询的性能。 物理优化也称为基于代价的查询优化（Cost-based Optimizatio
这些疑问，我们以前碰到过，通过不断的摸索，试验出了不同的复杂机器学习的上线方法，来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享，希望对大家有所帮助。（我们的实践经验更多是倾向于业务模型的上线流程，广告和推荐级别的部署请自行绕道）。
几何校正的方法有多种，本次实验我采用 Image to Image 几何校正方法。
一是软件易得。随便下载个rar压缩包，解压即可打开fc模型。软件也不大，几百M而已。因为开源和免费，各建设方打开模型都不存在软件障碍，不需要转换格式。
传统的web程序中浏览器也会对资源文件进行cache，但是并不是很可靠，有时起不到预期的效果。而HTML5中的application cache支持离线资源的访问，为离线web应用的开发提供了可能。 使用application cache能够带来以下几点收益：
这是我之前在泡泡机器人上翻译的文章，放在这里做个备份，原文链接：https://www.sohu.com/a/334072786_715754
本文将介绍如何使用现代前端技术实现3D环绕效果的图片展示。我们将通过详细的步骤和代码示例，探索如何实现这种富有创意和吸引力的视觉效果，从而提升用户体验和网站互动性。
A. Division? Origional Link 题目大意 按照分数区间输出对应的难度。 思想： 签到题。 代码： #include <iostream> #include <cstring>
人原来是这样健忘的，同样的一个人在短短的时间内竟然变换了两个面目，过后他又想，大概正是因为这样健忘，所以才能够在痛苦中生活下去罢。——巴金 今天遇到这样一个情况，我想使用parameter也就是?
最近几年采用高压直流系统供电的数据中心相继大量建成及投产，同时相关的行业标准规范也陆续出台。高压直流供电系统已被行业广泛接受和推崇，在数据中心领域已进入高速发展的阶段。 本文结合工程实际，分析了高压直流供电系统的在大型互联网数据中心的工程实践中的优势，希望能够为工程建设人员提供参考。 —— 摘要 关键词：互联网数据中心 高压直流 系统可靠性 运行效率 引言 传统数据中心行业一直采用 UPS 电源系统供电或低压直流系统 （48V） 供电。随着互联网数据中心业务的持续快速发展，传统的
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