为了能够科学的反映物体的运动特性，会在特定的坐标系中进行描述，一般情况下，分析飞行器运动特性经常要用到以下几种坐标系统1、大地坐标系统；2、地心固定坐标系统；3、本地北东地坐标系统；4、机载北东地坐标系统；5、机体轴坐标系统。 其中3、4、5在我们建模、设计控制律时都是经常需要使用的坐标系，描述物体（刚体）位姿信息的6个自由度信息都是在这三个坐标系中产生的
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在上一期从Java到Groovy的八级进化论中，我分享了Java是如何转变成Groovy。今天，我将分享学习Groovy对list的语法支持。
USGS National Elevation Dataset 1/3 Arc-Second
飞控在OFFBOARD模式下通过MAVLINK的接口接收MAVROS上的期望，这些期望可以是期望位置、期望速度和期望姿态，而同时TX2也会从MAVROS上获取需要的飞机状态信息，一般包括飞机的控制模式、解锁状态、姿态、速度、位置信息等。 TX2获取的主要信息都来自MAVROS的/mavros/local_position/pose这个话题，但所有的位置和姿态信息都要根据坐标系来定义，本来以为它们都是使用的NED和Aircraft系，结果在使用它们运算的时候出现了很多错误，通过echo此topic的值，很容易就发现在位置上使用的是EDU坐标系，但是姿态由于是四元数的表示方法，很难明确使用的是哪两个坐标系之间的转换关系，因此，只有到MAVROS的源码中寻找了。 在plugins文件夹下找到local_position.cpp文件
CHILI is a surrogate for effects of insolation and topographic shading on evapotranspiration represented by calculating insolation at early afternoon, sun altitude equivalent to equinox. It is based on the USGS's 10m NED DEM (available in EE as USGS/NED).
无论是在迷宫还是类似于地牢的游戏地图中，利用程序来生成每次都不一样的地图是一件叫人兴奋不已的事。
【新智元导读】这篇文章讨论了在深度学习中为什么高质量、有标签的数据如此重要，从哪里得到这些数据，以及如何有效使用它们。作者最后提出，解决训练数据缺乏的方法可以是不去依赖它们，深度学习的未来可以朝着无监督学习的方向努力。 深度学习的一个主要组成部分是数据——用于训练神经网络的图像、视频、电子邮件、驾驶模式、话语、对象等等。 令人惊讶的是，尽管我们的世界几乎被数据淹没——目前每天产生约2.5万亿字节的数据，但大部分是没有标记或非结构化的，这意味着对当前大部分监督学习形式来说，这些数据是不可用的。深度学习尤其依赖
N个点，M次加边/删边/询问两点连通性操作，初始图为空。N<=500,M<=50000，每条边最多加一次。
据Bleeping Computer网站5月7日消息，为了能帮助识别和定位臭名昭著的勒索软件团伙 Conti 的主要核心人员及同谋，美国国务院开出了1500 万美元的高额赏金。
The Physiography dataset represents the spatial intersection of landforms (available in EE as ERGo/1_0/US/landforms) and lithology (available in EE as ERGo/1_0/US/lithology) data layers. It provides 247 unique combinations out of a possible 270. The values for each type are formed by concatenating the landform and lithology types (e.g., 1101 is "Peak/ridge" landform on "carbonate" lithology). This data layer is sometimes referred to as characterizing "land facets".
时刻，机器人处于静止，那么他会执行这条命令，否则会继续执行前一条命令。对于每一条命令
The mTPI distinguishes ridge from valley forms. It is calculated using elevation data for each location subtracted by the mean elevation within a neighborhood. mTPI uses moving windows of radius (km): 115.8, 89.9, 35.5, 13.1, 5.6, 2.8, and 1.2. It is based on the USGS's 10m NED DEM (available in EE as USGS/NED).
Topographic diversity (D) is a surrogate variable that represents the variety of temperature and moisture conditions available to species as local habitats. It expresses the logic that a higher variety of topo-climate niches should support higher diversity (especially plant) and support species persistence given climatic change.
文章标题：《Single-cell analysis supports a luminal-neuroendocrine transdifferentiation in human prostate cancer》
The Physiographic Diversity dataset provides an index of the diversity of physiographic types. It was calculated using the Shannon diversity index at multiple-scales (km): 115.8, 89.9, 35.5, 13.1, 5.6, 2.8, and 1.2. It is based on the USGS's 10m NED DEM (available in EE as USGS/NED).
今天下午，突然发现项目群中小伙伴在讨论文件下载的接口出问题了，摸鱼的我只好跳出来问了问（此时的我正在云顶之奕ing），得知是浏览器的响应已经接收到了文件流，但是浏览器却没有下载该文件，只好暂停了我的摸鱼大业，开始上班。
ArangoDB 社区版的下载地址: https://www.arangodb.com/download-major/ 这里我用的是 CentOS7 的操作系统
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JavaScript是单线程语言，所以执行肯定是按顺序执行。但是并不是逐行的分析和执行，而是一段一段地分析执行，会先进行编译阶段然后才是执行阶段。在编译阶段阶段，代码真正执行前的几毫秒，会检测到所有的变量和函数声明，所有这些函数和变量声明都被添加到名为Lexical Environment的JavaScript数据结构内的内存中。所以这些变量和函数能在它们真正被声明之前使用。
PEP means Python Enhancement Proposals. 可以理解为Python相关的规范性建议文档，深入学习Python必读。
values lists用于构建常量表，常量表的数据只存在于SQL中，无需在磁盘上创建出来。
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The Shuttle Radar Topography Mission (SRTM, see Farr et al. 2007) digital elevation data is an international research effort that obtained digital elevation models on a near-global scale. This SRTM V3 product (SRTM Plus) is provided by NASA JPL at a resolution of 1 arc-second (approximately 30m).
开始 今天主要是想给大家分享一个好看的登录界面，采用的是原生的html+css 来看看效果图 📷 写在最后 我是Ned，一个前端学习者，希望可以同大家一起学习进步，一起加油~ 你可以在掘金找到我：Ned
有充分证据表明，食草动物主要以麋鹿为食，会对白杨的再生率产生负面影响，因为白杨倾向于在大型单型林分中生长。因此，这些林分中的白杨再生率可以决定下层的组成。从一个地区排除麋鹿、鹿和奶牛放牧对白杨再生有可观察到的影响，但在了解白杨林下的存在如何影响从初级生产者到大型哺乳动物的地区的整体生物多样性方面所做的工作有限。在本模块中，我们将使用多个数据集和一米分辨率的图像来开发用于理论实地调查研究的采样位置。我们还将建立一个存在/不存在数据集，我们可以用它来训练一个特定区域的白杨覆盖模型。创建这样一个模型的过程可以在模块 7中找到。
微信小程序的head一般是开发者通过在app.json来设置统一的样式，又或者在每个页面的json中对对应的页面进行设置
题意 题目链接 Sol 首先把第一个人能吃掉的食物删掉 然后对每个人预处理出能吃到的食物，直接限流跑最大流就行了 判断一下最后的最大流是否等于重量和 注意一个非常恶心的地方是需要把除1外所有人都吃不到的食物删掉 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 1e6 + 10, INF = 1e9 + 10; int sqr(int x) {return x * x;} inline int read() { char c
北京时间 10 月 28 日，据包括 BBC、华盛顿邮报等在内的多家媒体报道，特斯拉和 SpaceX 创始人马斯克以 440 亿美元的价格完成了对社交平台 Twitter 的收购。
首先确定哪些边一定在最短路上，一个条件是 从起点到该点的最短路 + 边权 + 从该点到终点的最短路 = 从起点到终点的最短路
Python 安装包去官网自行下载: https://www.python.org/downloads/mac-osx/
一 背景 互联网大数据时代中，随着机器语义理解需求的日益增长，知识图谱，即各类实体、概念及其之间的语义关系，日益成为大数据时代知识表示的主要形态之一，并在学术界、产业界中掀起一股股浪潮。 2016年9月19-22日，全国知识图谱与语义计算大会（简称CCKS）在北京召开。来自全国学术界、产业界从事知识图谱相关研究的400多人参加，探讨了知识图谱领域的新发现、新技术和新应用，旨在向社会公众介绍知识图谱相关领域的发展趋势和创新成果，进一步推动知识图谱技术领域的发展。本届CCKS会议主题为：语义、知识与链接大数
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回，比循环更简洁，更易读。
该文介绍了如何使用TensorFlow创建一个简单的分类器，通过在输入中添加噪声来训练模型，并利用计算图对数据进行操作。文章还介绍了如何将操作连接在一起以创建更复杂的计算图，并演示了如何使用TensorBoard可视化计算图。
https://www.cnblogs.com/koshio0219/p/12604383.html
神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）借助深度神经网络对不同语言的文本进行翻译，本文主要介绍机器翻译数据集WMT16 en-de的预处理过程。
在matlab里面，对tello的控制不是很丰富，仅满足了，简单的飞行控制和姿态信息输出以及前置摄像头的捕获等。
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uSens凌感与耐德佳联手推出手势版AR眼镜，售价12999元 今日，uSens凌感宣布与耐德佳达成战略合作，联手推出首款具有手势操控功能的AR头显Ned+Glasses X2，售价12999元。NE
在现实生活中，我们常常会用到两种或多种类型的笔，比如毛笔和蜡笔。假设我们需要大、中、小三种类型的画笔来绘制12中不同的颜色，如果我们使用蜡笔，需要准备3*12=36支。但如果使用毛笔的话，只需要提供3种型号的毛笔，外加12个颜料盒即可，涉及的对象个数仅为3+12=15，远远小于36却能实现与36支蜡笔同样的功能。如果需要新增一种画笔，并且同样需要12种颜色，那么蜡笔需要增加12支，而毛笔却只需要新增1支。通过分析，在蜡笔中，颜色和型号两个不同的变化维度耦合在一起，无论对其中任何一个维度进行扩展，都势必会影响另外一个维度。但在毛笔中，颜色和型号实现了分离，增加新的颜色或者型号都对另外一方没有任何影响。在软件系统中，有些类型由于自身的逻辑，它具有两个或多个维度的变化。为了解决这种多维度变化，又不引入复杂度，这就要使用今天介绍的Bridge桥接模式。
尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南，但对于初学者来说，这可能是很难理解的。
转载自：http://www.malike.net.cn/blog/2013/10/23/flake8-tutorial/
python哪儿都好，但是缩进太多，嵌套过多容易产生难以检查的语法错误，所以我们需要一款静态检查软件
一般在Python中在函数中定义的函数是不能直接调用的，但是如果要用的话怎么办呢？
Strassen 算法是一种用于矩阵乘法的分治算法，它将原始的矩阵分解为较小的子矩阵，然后使用子矩阵相乘的结果来计算原始矩阵的乘积。
关于 Notion 的使用教程，在 Notion 相关社区已经有不少精品内容。这篇文章中，无意于探讨过于高级的技术，而是为准备使用 Notion 以及 相关的 FlowUs 用户提供一个详实、全面的使用教程。
现实生活中我们经常会遇到两种类型的笔，他们分别是毛笔和蜡笔。假设需要使用大、中、小3种型号的画笔来绘制12种不同的颜色。如果使用蜡笔，需要3 X 12 = 36 支。但是如果是毛笔的话，就不一样了，我们只需要3种型号的毛笔，和12盒颜料即可，涉及的对象个数仅为 3 + 12 = 15，要远远小于36，但是却可以实现与36种蜡笔一样的效果。如果要增加一种新型号的画笔，并且也需要12种颜色，相应的蜡笔需要增加12支，但是毛笔只需要增加一支即可。通过分析得知：在蜡笔中，颜色和型号两个不同的变化维度耦合在一起，无论是对颜色进行扩展，还是对型号进行扩展，都会对另一种维度产生影响。但在毛笔中，颜色和型号进行了分离，增加新的颜色或型号对另一方都没有任何影响。如果使用软件工程中的术语，可以认为，在蜡笔中颜色和型号之间存在较强的耦合性，而毛笔很好的将二者解耦，使用起来非常灵活，扩展也更为方便。在软件开发中，也提供了一种设计模式来处理与画笔类似的具有多变化维度的情况，即接下来要学习的桥接模式。
我们打开一个应用后，应用会通过ajax来请求数据，而在这段空缺的时间，没有数据，内容缺失，这对于用户的感觉很不好，所以我们需要在这个时间段内通过骨架屏来填充这个空缺。
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