首先通过激光雷达，摄像头等传感器确定了周围环境的地图（地图构建），当机器人向前走了1米，这时候再将周围的环境建成地图，而且要将地图准确地放到之前建的地图的相应位置处（定位）。...地图构建，通过将当前传感器感知到的环境信息构建成地图，这时的地图是要放到机器人当前位置处的，所以只有定位准确了，构建的地图才能够与真实环境相符合。...即使选用的编码器十分精确，当轮子在光滑的地面上出现打滑时（数据比实际值偏大）或者在轮子路过了一个坑或者土包时，都会导致里程计的测量值与实际值不匹配。...这就是后端优化的作用，通过图结构，将机器人的各个位姿以及生成的地图数据，进行联合优化，通过优化求解，将所有的误差平均分散到每个机器人位姿以及每个地图数据上去，当我的优化过程十分完美的时候，这些累计误差可以减小到可以忽略的地步...我们可以通过某种手段，将当前传感器感知的环境信息，与机器人之前构建的地图相对比，如果匹配程度很高，则我们认为，机器人到了一个之前去过的地方，那么当前的位置应该与之前路过这个位置时相距不会太远(约束)。
重复造轮子的企业不会走太远 企业保持竞争力的关键之一在于高效，在数字化转型过程中，资源配置效率的优化和运营效率的提高是重点。...重复造轮子的企业不会走得太远，腾讯愿意做让企业站在自己肩膀上的巨人。”腾讯云数据库首席布道师李凌动情的说。...一、监控2.0，双路采集，让快车跑得更稳 腾讯云Redis监控2.0在覆盖范围、热Key、大Key、慢查询等场景进行了全新的升级，通过在引擎和Proxy两路同时采集监控指标，新增指标20+，监控指标总共多达...在Proxy中间件的支持下，我们实现了时延采集，慢查询采集，热Key采集，充分利用架构上的优势将监控做到极致。...令人惊喜的是，腾讯云Redis 4.0基于Cluster打造，扩缩容无闪断和扩缩容不只读，配置变更上支持节点扩缩容和增删副本，100%实现无损搬迁扩容，极致可用。
pod, 第一个 hello word 就跑起来了，转眼一想，Kubernetes 可是工业级的编排平台，能够保证容器的管理、编排、弹性扩缩容，现在编排运行没什么问题，但没体现出对容器的管理和弹性扩缩容...服务无缘无故崩溃了，但是根本看不到日志，排查调试问题无从下手...... 说好的是把依赖和运行环境打包成自包含、轻量级、可移植的容器，给我带来的好处就是一次构建，到处运行，而现在变成了到处崩溃？...Deployment 是一个控制器，能够用来控制 pod 数量跟期望数量一致，配置 pod 的发布方式 Deployment 会按照给定策略进行发布指定 pod，保证在更新过程中不可用数量在限定范围内。...” 对于一些日志收集或者有状态服务中，可能存在需要获取 pod 名称或者其它信息的需求，可以通过使用 env 对象获取资源对象，不仅如此，当我们需要调试服务的时候通过动态环境注入的方式，很方便的帮助我们进行服务调试...★理性对待Pod崩溃 ” 在本地、虚拟机或者物理机部署时服务正常运行，换做容器运行各种崩溃，其实出现崩溃并不可怕，关键是分析为什么崩溃。
在研究 MySQL 数据库的数据文件时，把数据页平铺，是不是可以有不同的发现。这里的降维，就是把维度放到数据页的维度，而不是内存或者程序角度。...现在把解析出来的 LSN 小小的利用一下，看看又有什么收获。 刚才说到“平铺”，怎么平铺，这里也是受别人启发，线条在纸上可以画出地图，点的矩阵铺在屏幕上，可以显示出各种图像。...但是 redo log 在前面飞奔，数据的落盘可能会落的很远，那么大量内存中的数据页会是脏页状态，一旦实例崩溃，把 redo log 与数据页恢复到一致的状态就会非常耗时。...所以 MySQL 还有 checkpoint 机制来推进数据的落盘，保证数据文件与 redo log 的“距离”不至于太远，虽然可能追不上，保持一种若即若离的感觉。...不需要太近，那样会导致IO问题，也不至于太远，那样又会导致恢复时间变长。协调数据文件、redo log 和检查点之间的关系的，就是 LSN 。
通常来讲，改造后的架构需要具备如下三个特点： 高性能：能够承载秒杀时较高的读写流量，保证响应时长在可接受的范围内，并兼顾数据一致性。...当我们的监控系统发现大量请求到来，可以人为的增加通关令牌，快速的消耗掉这一大波的请求，使新进来的请求不会等待太长时间，从而造成饥饿现象。...问题：当我们做一个生产环境部署的时候，肯定不会只有一个网关，可能会有五个、十个，一个集群的网关。...读写优化及扩缩容方案 横向扩缩容-TKE/EKS 演示视频中有使用到扩容的功能，这里我们简单讲解一下服务扩缩容。...HPC 与 HPA 相配合，基本可以做到流量高峰时自动扩容，避免系统崩溃；流量低谷时自动缩容，节约成本。 产品优势 HPC 组件的作用：定时执行 pod 扩容或缩容的动作。
当我们想一次可视化许多分布,或者如果我们主要对分布之间的整体变化感兴趣时，箱式图 (boxplot)，小提琴图 (violins)，带状图 (strip charts) 和正弦图(sina plots)...另一方面，当我们要可视化两个以上的变量时，我们可以选择以相关图而不是基础原始数据的形式绘制相关系数。 ? 当x轴表示时间或严格增加的变量（例如治疗剂量）时，我们通常绘制线图。...5 地理空间数据 显示地理空间数据的主要模式是地图。地图可以获取地球上的坐标并将其投影到平坦的表面上，这样地球上的形状和距离就可以用2D表示中的形状和距离来近似表示。...此外，我们可以根据数据为地图中的区域着色，从而显示不同区域中的数据值。这样的图被称为choropleth。...对于平滑的线图，误差条可以使用置信范围来表示。 ? 文章推荐 《数据可视化基础》第三章：图形颜色如何选择 《数据可视化基础》第二章：坐标轴 《数据可视化基础》第一章：把数据放到图表上
无人机飞在空中，接收着来自GPS卫星的信号，如何才能让它认为自己是处在禁飞区范围内呢？答案当然是发射比卫星更强的GPS信号进行欺骗。 然而发射GPS信号也分为了两种。...一种是录制禁飞区内的GPS信号，然后在无人机附近重放。因为无人机接收GPS信号有这样的特点：谁的信号强听谁的。因为GPS卫星距离太远，信号衰减非常多所以信号强度会不如附近伪造的GPS信号。...这样虽然不需要跑太远，但是需要非常好的分析研究功底才能把这些做出来。...因为当遥控器和无人机失联的时候，无人机会自动朝着返航点飞行，并最终回到返航点。 当我们利用伪造的GPS信号欺骗它目前已经处在返航点了，这样无人机就会乖乖地降落了。...目前有些无人机支持航点飞行，即先在地图上选点，无人机会沿着选定的点飞行。这样的功能同样是基于GPS定位的。
2019年初，Excel催化剂推出地理大数据掘宝功能，放到今天，无论从功能还是交互上，都是非常领先的。...有了这些前设的准备，本篇就可以复用前面的功能及知识，做出自己所需的自定义多边形面范围内的POI搜索。...POI搜索之多边形面范围内搜索应用场景 当我们想了解下某个区域内的竞争对手信息，此区域非标准的地理划分区域时，多边形面搜索就有其用途。 例如搜索广州北京路商圈的服饰品牌店铺或商圈的餐饮品牌分布。...我们可以将北京路这块的区域，做成一个面范围，让高德地图给我们返回此指定面范围的POI搜索。 ?...同样地，我们如果有自定义地图，可以轻松地实现批量搜索对比不同区块下的POI分布，而不止于一次只处理一个面数据。例如我们之前的东莞镇区地图。甚至可以截选自己感兴趣的部分轮廓线单元。 ?
实际上，容器是被设计成每个容器只能运行一个进程的，当然这个进程在程序中自动开辟的子进程是不包含在内的 如果我们单个容器中运行了多个不相关的进程，那么当同一个容器中别的进程崩溃的时候，便会影响到其他进程...，只不过，pod 里面的每一个进程，都被一个容器包裹 所以啊， pod 可以看做是一个逻辑主机 实在的案例 一个应用程序，有前端应用服务器，和 后端的数据库，如果我们需要将这个程序放到 K8S 环境中...在 K8S 中是推荐将上述的前端服务器和 后台数据库分开，分成 2 个 pod 去部署，原因有这些： 这样既能够充分利用多个节点的 CPU 和内存，还可以方便我们后续的扩容和缩容 在我们扩缩容的时候，基本单位也是...pod，K8S 中不能对单个容器进行扩缩容 如果将前端和后台都放到同一个pod 中，那么我们扩容或者缩容时候，那么相应的容器将会成倍的增加或减少 前端和后台的扩容缩容也会是完全不同的需求，并不能直接简单粗暴的干就完了...如果我们把上述的前端和后台这样来部署是不推荐的： 全部放到同一个 pod 的同一个 容器中 通一个 pod 中部署 2 个容器，分别部署前端和后台 推荐的做法是 在 2 个 pod 中分别开 1 个容器
之前我们介绍过《Python地图绘制工具folium更换地图底图样式全攻略》，今天我们就来学习基于folium进行地图绘制的基础知识点，让大家都可以用这个工具进行轻松的基于地图的可视化操作~ 添加小编好友...tooltip：鼠标移动到标记点时弹出的提示 icon：标记点颜色 # 提示语 tooltip = "点我" # 标记点 folium.Marker( # 标记的点经纬度 [40.005711,116.32529...], # 点击标记出现的 文本 popup="情人坡", # 提示语（鼠标放到标记点上的提示语） tooltip=tooltip ).add_to(m) m 标记点...区别于Circle就是Circle是绝对尺寸（以m为单位），当你放大地图时Circle会变小，因为它与地图的相对尺寸变小了；而CircleMarker不论你怎么缩放地图，它在地图都始终是那么大。...329万平方米差的也没太远。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...1、一直以为smalldatetime和datetime的差别只是在于时间范围: smalldatetime的有效时间范围1900/1/1~2079/6/6 datetime的有效时间范围1753/1/...1~9999/12/31 所以我判断如果该值不用到太远的日期范围，就会使用smalldatetime。...因此，当我怎么存，秒都是00后，才发现原来是smalldatetime惹的祸，待我将类型别改成datetime后，秒的部份就可以正常储存了。...使用冒号时表示的意义同时分秒间隔，11:11:11:21表示021毫秒，前面的0省略，而小数点表示的意义 同数学上的小数点，如11:11:11.21表示210毫秒，省略的是后面的0。
为了能在保证地图的正常运行并限制 API 密钥，我们不得不进行强制更新。...内部 API 版本控制 当我还在主攻 web 开发时，我一直都搞不太明白为什么有人会想这么做。在更新前端代码后，为什么还要留着旧版本的 API？怎么想都是无用的浪费。...但用户使用的软件版本不同时，API 的大更新可能会导致软件大范围的崩溃。应用内更新的方法可以帮忙缓解这种问题，但过程将会无比漫长。...划分 API 版本更像是一种针对这类软件崩溃的，快捷简单的解决方案，而非是我曾经以为的过度工程。 万事先离线 我们的 app 是有实用目标的。...当我们收到用户反馈的 app 反应卡顿、响应超时时，我还只是移动端应用开发的小白，刚刚接触到一个新的名词：优先离线（Offline First）。
在3.X的ArcGIS JS API版本中我们可以轻松的调用相应的API来实现地图的缩放大小的控制，让实例化后的地图在我们设置的范围中进行缩放，但是在4.X的版本中并没有相应的属性来控制，所以我们采用一种折中的方式来实现...问题描述 在WebGIS项目开发过程中，有时候我们的数据服务在某些级别下是没有数据的，比如一个切片服务，仅仅切了5-12级，所以当我们将地图缩放到0-4级或者12级往后的话，会看不到我们的切片图层。...为了解决这个问题，我们就要控制地图的缩放级别，换句话说就是将地图的最大和最小比例控制在5-12级，这样一来不管用户怎么样去缩放地图，都会在不同级别看到我们的切片图层。...console.info(view.scale); console.info(evt); } }); }); 其实在4版本中我们是通过监听地图的鼠标滚动事件来实现的...20000, }); //通过zoom属性实现 var map = new Map("map", { "maxZoom": 16, "minZoom": 4 }); 在3版本中，我们只需要在地图初始化的时候
短短几年，容器就改变了软件行业的开发模式。也许，很多开发者已经开始在容器中运行 Java 应用。但是，对于容器化的 Java 应用程序，当遇到 CPU 和内存占用等问题时，还是有很多问题需要注意。...首先，设置容器的限制可以实现容器 /cgroup 提供的基本功能，既隔离容器内进程的资源使用。当我们通过 JVM 参数手工设置堆内存的时候，就意味着彻底无视这个功能。...这样能够方便的调整容器资源分配，为自动化扩缩容容器（例如 K8s 垂直 pod 自动扩缩容）打开了大门，而无需手工调整 JVM 参数。...这已经超出了本文的范围，不过这些也可以调整，通常情况下最好不要。大多数情况下，JVM 默认行为已经很好了。如果你发现自己正试图解决一个晦涩的内存问题，那么可能需要研究一下 JVM 内存这个深奥的领域。...这必然会引起应用程序问题（例如 OOM 错误），甚至更严重的错误（例如被 OOM kill，崩溃）。
演示过程可以看到，当我把光感器遮盖的时候，LED灯有一个亮起来的动作。目前的环境光和背景足够亮，当我打开的时候，因为光足够亮，所以LED灯会灭掉。 针对这个代码我做一个解释。...我们在目前的调试过程中也会做实际的设备调试，这里演示的就是真正把云函数下放到物理设备上进行执行的效果。...CDN本身是把数据放到边缘去的一个过程，而边缘计算是为了把计算放到边缘去。为了更快的响应用户的操作需求，对于边缘传上来的数据进行更快的处理，这也是云函数对于边缘的探索。...效率提升更多是在业务开发的速度上，实际上对于业务运行环境不用再过多做运维性的动作，对于扩缩容也不用考虑，业务开发之后就可以上线，运维交给平台，扩缩容能力也是交给平台，为用户减轻压力，业务用量上来之后怎么承载业务...，怎么保证业务不崩溃，云函数已经解决了这个问题，本身的扩容可以理解为无限能力的扩容、。
当我们要用redis作为缓存的时候， 有一些常见的经典问题我们就必须要有所考虑和防范。这里我主要介绍一下缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿的现象发生的原因和防范措施。...缓存穿透 当我们用redis作缓存时， 其初始目的是为了在我们访问某一个网页或者商品时将此次从数据库查询得到的数据存放到redis中，这样下次再次访问时就直接去redis中取数据，减小数据库的压力。...这样重点就来了， 有的黑客就利用这一点写一个脚本高并发量的发问这个不存在的数据，造成数据库的高频率的查询访问最终导致你的数据库崩溃。 那么如何去防范这个问题呢？...解决方案： 就是当有一个查询为空的请求过来， 我们也将这个请求查询的key存放到redis并设置空值， 这样再次访问时就不会去我们的数据库了， 我一般设置其过期时间较短，这样防止数据更新后无法同步到缓存...解决方案： 我就拿电商的项目来举例吧， 我们针对不同分类的商品设置的缓存过期时间不同，然后对统一分类的商品设置（一定范围内的）随机的过期时间，这样就十分巧妙地避免了缓存的集中消失过期，在做的时候尽量注意一些细节
百度的Apollo自动驾驶系统使用了高精度地图。下面我们进行详细介绍。 高精度地图 Vs 传统地图 在你开车时，你是否发现导航地图会向显示一条或几条推荐路线？...有些地图甚至可能会显示这些路线是否拥堵，以及每条路线将花费多长时间。当你获得这些信息时，你必须根据地图提供的信息，来决定是直行、左转还是右转，以及你对周围驾驶环境的评估，可能还需要考虑交通管制。 ?...地图与感知的关系 无人驾驶汽车可以使用高精度地图来帮助感知，人有眼睛和耳朵，但都有距离限制，我们无法看到或听到太远的事物。...另一个好处在于，地图可帮助传感器缩小检测范围。例如，高精度地图可能会告知我们，在特定位置寻找停车标志，传感器就可以集中在该位置检测停车标志，这被称为感兴趣区域或ROI。...在具有低速限制、人行横道或者减速带的区域，高精度地图使车辆能够提前查看并预先减速。更重要的是，如果前方有障碍物，车辆可能需要变道，高精度地图可帮助车辆缩小选择范围，以便选择最佳方案。 ?
对于一个商用的分布式实时系统来说，如何应对突然出现的业务高峰；及时检测出集群中的故障节点并进行善后处理；对于集群内处理能力不同的节点进行负载均衡调节；系统因过大压力崩溃前进行过载保护；测试容器与运营容器同网测试的灰度发布能力等等...某类容器处理能力富余，这类容器的流量满足缩容条件——对这类容器进行缩容操作 5. 集群处理能力已达极限，可能出现系统崩溃的状况——对集群进行过载保护 ?...三、节点流量控制 当某个节点处理能力不足时，如这个节点在做日志跟踪时，系统管理模块可以根据节点处理能力减少发往该节点的消息数，做实时负载均衡。 ?...四、动态扩缩容 当某类型业务容器处理能力不够时，系统可以自动进行在线扩容，扩容期间业务不受影响。当处理能力富余时，系统也会自动进行在线缩容，以让出资源给需要业务。 ?...五、节点过载保护 当整个集群的处理能力已经达到极限时(不能再进行扩容操作)，为了防止系统崩溃，可以根据业务的情况进行过载保护，如：对初始鉴权请求进行丢弃处理。 ?
运行效果 场景中缩圈 小地图中挖孔 大地图中挖孔 小地图 方案1使用Mask 给了一个方形的mask组件，然后根据玩家位置计算出地图左下角的位置进行移动。...方案2使用RawImage，UV 小地图使用RawImage，设置显示大小为300*300，其中Texture，放入场景的顶视图 如何确定小地图的UV范围 1.先确定w的值为0.1，代表会从整个顶视图中取宽度占比...0点开始（实际项目时可以加偏移值，x，y，代表3d场景是从偏移点开始，并且增加3d场景的实际宽高）。...的一半，即为uv的y 这样显示出玩家的位置，一定是在小地图的中间，并加上箭头表示我的方向 如何确定地图上目标在小地图位置 把目标的世界坐标，转换成小地图的localPosition public...bg的像素的一半，可得到在大地图中的localPosition 缩圈机制 1.小圆一定是全部包含在大圆内部。
所有在开发过程中，考虑到手机性能、网络性能等因素的影响，更重要的是后台服务器的内存、网络等性能的限制，我们再通过网络发送图片等信息时不能发送超过一定大小的图片，如果超过了指定大小，我们需要进行压缩后发送...“缩” 是指文件的尺寸变小，也就是像素数减少，而长宽尺寸变小，文件体积同样会减小。...2.2 “缩”处理 UIImagePNGRepresentation虽然可以让我们控制压缩质量比例，但是我们看到这个压缩比compressionQuality实际上很难确定一张图片是否能压缩到误差范围内...所以我们对图片只“压”而不缩，有时候是达不到我们的需求的。因此，必要的时候，我们需要适当地对图片“缩”一“缩“尺寸，就可以满足我们的需求。...三、图片压缩到指定大小以内实现 当我们需要对图片的大小进行限制时，我们首先应该优先采取“压”处理，如果“压”处理达不到要求，那么我们在“压”处理的结果上继续进行“缩”处理，直到图片的大小达到我们的要求为止
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