可是，EKF在强非线性系统下的误差很大。本文将介绍一种新型的滤波算法UKF（Unscented Kalman Filter），其计算精度相比EKF更高并省略了Jacobian矩阵的计算。...对非线性的概率分布近似，没有线性化忽略高阶项； 不需要计算Jacobian矩阵 UKF简述 原理概述 首先，回顾下UKF需要解决的问题，已知系统的状态及其方差xk,Pkx_k,P_k。...这种方法一方面在强非线性系统下误差大，另一方面Jacobian矩阵的计算着实令人头疼。 UKF认为每一个状态xk,Pkx_k,P_k都可以用几个Sigma点（关键点）XsigX_{sig}表示。...通过上面的介绍，我们知道UKF只是将非线性函数映射通过关键点映射来实现，那么出现几个问题： 关键点怎么找 找到关键点后如何求出新的状态xk+1,Pk+1x_{k+1},P_{k+1} 关键点怎么找 关键点的意义在于能够充分刻画原状态的分布情况...新状态的求解公式如下图所示，需要注意的是： Xk+1|kX_{k+1|k}代表Sigma点集合，Xk+1|k,iX_{k+1|k,i}代表Sigma点集合中的第ii个点 nan_a代表xk+1|kx_
左侧的高斯概率分布参数是已知的 image.png ；非线性变换 image.png 也是已知；如何估计非线性变换后的分布呢？...首先从Input Distribution进行点采样，注意，这里不是随机采样，采样点距离Input Distribution的mean距离是标准差的倍数，因此这些采样点也被称为Sigma Point。...Points个数 Sigma Point的个数如何选择呢？...通过Sigma Points的映射点计算Output Distribution的均值和方差，从而实现对Output Distribution的分布估计。...过程： image.png 计算协方差矩阵的Cholesky分解： image.png 可得: image.png 计算Sigma Points： image.png 对Sigma Points
03 方法作者提出了使用无迹卡尔曼滤波器（UKF）来融合GPS和IMU数据，以提高导航系统的可靠性和精度的方法。首先，作者介绍了UKF的基本原理。...UKF通过选择一组样本点来捕捉状态分布的均值和协方差，然后将这些点通过非线性系统传播，从而更有效地保留分布的特性。在预测步骤中，UKF计算一组Sigma点，并更新过程的均值和协方差。...这些Sigma点是根据当前状态的均值和协方差生成的，通过非线性系统传播，并更新预测状态的均值和协方差。...测量步骤中，UKF使用预测状态的Sigma点来估计测量值，并计算Kalman增益，以更新状态和协方差。通过这种方式，UKF能够更准确地融合GPS和IMU数据，从而提高导航系统的性能。...总的来说，这部分内容详细描述了如何使用UKF来融合GPS和IMU数据，以提高自动驾驶车辆在GPS受限环境下的导航精度和可靠性。
另外，在一般情况下计算系统状态方程和观测方程的Jacobian矩阵是不易实现的，增加了算法的计算复杂度。...UKF没有把高阶项忽略，因此对于非线性分布的娃统计量有较高的计算精度，有效地克服了扩展卡尔曼滤波的估计精度低、稳定性差的缺陷。...(:,k)=xestimate-cho(:,k); end Xsigma=[xestimate,xgamaP1,xgamaP2]; %第二步：对Sigma点集进行一步预测...点集 %sigma点集，在状态X附近的点集，X是6*13矩阵，每列为1样本 Xsigmaset=sigmas(X,P,c); %第二、第三、四步，对sigma点集进行一步预测，得到均值XImeans和方差...P1和新sigma点集X1 %对状态UT变换 [X1means,X1,P1,X2]=ut(ffun,Xsigmaset,Wm,Wc,L,Q); %第五、六步，得到观测预测，Z1为X1集合的预测，
欧盟、日本也都成立了专门的云计算组织管理架构，推动云计算战略布局。 除了提供税收优惠政策外，各国公共财政对云计算领域的投资毫不吝啬。...在云计算的财政资金安排中，还频现各国政府对云计算服务的采购大手笔。...欧盟同样已就云计算标准化形成了成熟方案，德国政府正在发动相关行业协会研究和推行云计算相关的安全和服务等认证，以提升社会对云计算的认可度。...300多个城市制定了有关智慧城市的战略规划；在框定了云计算服务平台建设、基于云计算平台的大数据服务、云计算和大数据解决方案及推广项目3个国家未来重点扶持领域的基础上，工信部启动了针对云计算的“十三五”规划...另外，全球范围内已有50多个标准组织宣布制订云计算开放标准，而我国的云计算企业还处于各自为战的状态，政府应迅速组织相关领先企业联合研究与制订云计算标准，以抢占云计算话语权，并降低云计算产品与产业对接的成本
在计算几何中，判断点是否内包于多边形之中，就是点的内包问题。 解决的思路就是，对于给定点p，作一条沿x轴正方向的射线，然后计算这条射线与多边形的边相交的次数。...首先判断点p是否在边上，如果在边上的话就直接return 如果相交的次数是奇数，那么它就是内包的。否则，点处于多边形的外部。...具体求相交次数的方法就是 遍历多边形上相邻的两点gi gi+1 ,设向量a = gi – p, b = gi+1– p 如果a的y坐标大于b的y坐标，那么就交换a、b 这时，如果a、b的外积为正，且a、...b的y坐标一负一正，那么射线与线段gigi+1相交。...const //叉乘 { return x * p.y - y * p.x; } double operator*(const Point &p) const //点乘
边缘技术需要适当的安全性、治理、集成、数据处理和通信。IT部门需要做到这一点，并提供技术支持。这些任务应本着合作和支持的精神来执行，IT部门和最终用户之间的合作越和谐，技术上就越有优势。...因此，IT部门应积极参与确保新的边缘技术得到适当保护，以满足企业安全标准。 5.灾难恢复计划和测试。在部署边缘计算时，应不断更新企业灾难恢复计划。...研究机构OrionX Network的合伙人Dan Olds表示，在更新边缘计算的灾难恢复计划方面，各个企业都存在滞后情况。...7.制定及时处理软件更新和操作系统异常的策略。边缘技术和设备有很多种类（其中许多具有专有的操作系统），且所有软件必须保持最新状态。当供应商发布操作系统更新纠正安全缺陷时，这一点尤其重要。...【投稿】 欢迎SDN、NFV、边缘计算、SD-WAN、TSN、5G 网络切片等网络方向的观点类、新闻类、技术类稿件。
，但这些样本点的要求是样本均值和方差收敛于真正的均值和方差，不过已经有许多学者提出了相关的采样方法。...但对于非线性问题，EKF除了计算量大，还有线性误差的影响，所以这里引入UKF。...对于求解非线性模型的贝叶斯递推公式的主要困难在于如何解析的求解一步预测状态分布的概率、（观测方程得到的）似然函数分布密度以及后验条件概率的分布，EKF利用泰勒分解将模型线性化，在利用高斯假设解决了概率计算困难的问题...虽然ukf和ekf的计算效率很高，但是他们的计算精度受到有效性的限制，若有足够的计算资源，通过对后验概率密度进行数值近似可以提高计算进度。...，所有粒子讲可能转变为一个单一的点】，正则粒子滤波好像可以减轻这种现象，但我还没看。
bestcoder上面的题目，我发现它有个bug就是A过的题并不能查看源代码，所以为了方便记录整理到CSDN的云上了咯。...还有就是很多题目，你实在不知道为什么过不了，也是无法查看那些A过的人的代码，所以，这个也是一个令人"讨厌"的地方。 ?
该平台是根置于架平存储设备搭建而成，建设中最突出的问题是如何发现并调度异常计算点，本文从cpi的角度来介绍弹性平台的解决之道。...下图为计算测试的cpi值与延时的趋势图（存在噪点）： ? 三、业务建模 弹性平台采用异常CPI检测算法，使用cpi值监控业务运行状况，运营中捕获cpi异常点。...cpi检测算法：监控正常运行的各种程序指标数据，将数据计算一个模型，通过模型的正常范围衡量实时运行的cpi值，超出范围，则为捕捉异常点。...模型运营 模型训练的关键点：如何划分cpu_usage区段，划分过粗，模型中cpi值的区分度模糊；划分过细，模型中的cpi值失去统计意义。...现网运营中还发现，AI计算火力全开时（如下图），存储引擎偶尔会出现获取cpu时间片不够的情况。综上，弹性平台监控存储引擎的cpi标准差，当偏差超过限定的范围，即为异常计算点，平台执行调整或调度操作。
该平台是根置于架平存储设备搭建而成，建设中最突出的问题是如何发现并调度异常计算点，本文从cpi的角度来介绍弹性平台的解决之道。...下图为计算测试的cpi值与延时的趋势图（存在噪点）： 三、业务建模 弹性平台采用异常CPI检测算法，使用cpi值监控业务运行状况，运营中捕获cpi异常点。...cpi检测算法：监控正常运行的各种程序指标数据，将数据计算一个模型，通过模型的正常范围衡量实时运行的cpi值，超出范围，则为捕捉异常点。...模型运营 模型训练的关键点：如何划分cpu_usage区段，划分过粗，模型中cpi值的区分度模糊；划分过细，模型中的cpi值失去统计意义。...综上，弹性平台监控存储引擎的cpi标准差，当偏差超过限定的范围，即为异常计算点，平台执行调整或调度操作。
提到计算机视觉，肯定离不开大名鼎鼎的opencv，而招聘需求上也有很多关于opencv的面试要求。那么到底如何掌握opencv中的某些个知识点呢？...这个再熟悉不过，可是当时我的脑子里只有关于这个滤波的效果如何以及如何使用opencv调用，它的公式却怎么也写不完整，更不用说这个公式中的期望和方差这两个参数的作用了。...当时心想完蛋了，这个知识点又忘看了。经过这样几次之后我总结出了一个问题，每次我在学习的时候经常是很难全面的学习和把握知识，那么到底如何克服这个问题呢？...经过不断的总结归纳，我总结了一套知识点的学习思路和方法，对于知识点尤其是opencv采用算法原理+API实现+源码实现的方式就可以全方面的了解每个知识点，做到深入到毛发的程度。...而二维的高斯函数最终会形成一个模版矩阵。 ? ? 算法原理我们搞清楚了，那么API如何调用呢？
华尔街认为，云计算令传统的软件销售陷于困顿，即便是微软也概莫能外。不过在技术流的新CEO上任后，微软的云计算战略正在获得回报，云计算正在成为微软重要的增长点：商业云收入同比增长128%。...那么，问题就来了：到底谁踩对了云计算的步点呢？ 基础设施厂商们对于云计算的急切可以理解。...不过情况其实也并不是那么糟，此类厂商大都建立了数量庞大的数据中心，分布在全球各地，因此它们的云计算步点并没有错，尽管有的时候似乎有些不太搭调。 软件厂商们这些年过得也不是那种金镶玉的日子了。...说是被迫，其实一点没错，毕竟以前依靠卖License就可以过得很好，谁还想鼓捣劳什子的云计算呢？然而时过境迁，以人为中心的SaaS或者说云服务，正在撬动传统管理软件市场的大门。...其实，现在就妄下断言，说谁踩对了云计算的步点，可能并没有太多的实质意义。毕竟，篝火晚会还在继续，机遇仍逡巡在营地外的阴影之中。
2015-12-30 08:47:44 在进行地图一类的开发中经常会遇到需要计算两点之间的距离，下来看以下如何通过经纬坐标来确定两点间的距离 首先，设两点分别为P1、P2，如果其值是用度分秒形式表示，...则需将其转换成十进制度的形式，如P1点纬度为23度30分，则其纬度值转换成十进制度的形式为23.5度。...然后，分别将两点的经度、纬度值转换成弧度制形式，如P1纬度为23.5度，转换成弧度制则为：23.5*PI / 180。...然后再分别求取两点间的纬度差（dlat）与经度差（dlon）； 接下来求取两点间的正弦与余弦值，公式如下：A=sin2(dlat/2) + cos(P1LatInRad)*cos(P2LatInRad)...*Sin2(dlon/2) 接着求取两点的正切值，公式如下：C=2*Math.Atan2(Math.Sqrt(A), Math.Sqrt(1-A)) 最后返回两点间的距离：公式如下：D=EarthRadiusKm
点赞功能在很多系统中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的。 点赞、取消点赞是高频次的操作，若每次都读写数据库，大量的操作会影响数据库性能，所以需要做缓存。...项目需求需要查看都谁点赞了，所以要存储每个点赞的点赞人、被点赞人，不能简单的做计数。...1.4 点赞数据在 Redis 中的存储格式 用 Redis 存储两种数据，一种是记录点赞人、被点赞人、点赞状态的数据，另一种是每个用户被点赞了多少次，做个简单的计数。...因为 Hash 里的数据都是存在一个键里，可以通过这个键很方便的把所有的点赞数据都取出。这个键里面的数据还可以存成键值对的形式，方便存入点赞人、被点赞人和点赞状态。...设点赞人的 id 为 likedPostId，被点赞人的 id 为 likedUserId ，点赞时状态为 1，取消点赞状态为 0。
点赞功能在很多系统中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的。 点赞、取消点赞是高频次的操作，若每次都读写数据库，大量的操作会影响数据库性能，所以需要做缓存。...项目需求需要查看都谁点赞了，所以要存储每个点赞的点赞人、被点赞人，不能简单的做计数。...下面来对这5种数据结构类型作简单的介绍： 1.4 点赞数据在 Redis 中的存储格式 用 Redis 存储两种数据，一种是记录点赞人、被点赞人、点赞状态的数据，另一种是每个用户被点赞了多少次，做个简单的计数...因为 Hash 里的数据都是存在一个键里，可以通过这个键很方便的把所有的点赞数据都取出。这个键里面的数据还可以存成键值对的形式，方便存入点赞人、被点赞人和点赞状态。...设点赞人的 id 为 likedPostId，被点赞人的 id 为 likedUserId ，点赞时状态为 1，取消点赞状态为 0。
领读： 点赞是个频率比较高的事件，也不是特别重要的记录，使用缓存来存储还是比较合理的，另外像排行榜、热议等都可以使用缓存，先来看看点赞是如何实现的吧，详细代码可以clone看下哈，跟紧脚步，学技术~ -...点赞功能在很多系统中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的。 点赞、取消点赞是高频次的操作，若每次都读写数据库，大量的操作会影响数据库性能，所以需要做缓存。...项目需求需要查看都谁点赞了，所以要存储每个点赞的点赞人、被点赞人，不能简单的做计数。...1.4 点赞数据在 Redis 中的存储格式 用 Redis 存储两种数据，一种是记录点赞人、被点赞人、点赞状态的数据，另一种是每个用户被点赞了多少次，做个简单的计数。...因为 Hash 里的数据都是存在一个键里，可以通过这个键很方便的把所有的点赞数据都取出。这个键里面的数据还可以存成键值对的形式，方便存入点赞人、被点赞人和点赞状态。
Problem Description 输入两点坐标（X1,Y1）,（X2,Y2）,计算并输出两点间的距离。
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