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欠驱动车辆在非化路径下的鲁棒输出反馈VFO-ADR控制

本文研究了欠驱动车辆在三维运动时的矢量场定向自抗扰(vfoadr)级联路径跟踪控制器。级联控制结构的概念将系统运动学与系统动力学解耦,类似于非完整系统的方法。 根据VFO方法设计了运动级控制器,利用非化路径表示来计算控制速度。在描述了所提出的控制结构之后,利用输入状态稳定(ISS)定理进行了理论分析,并对所提出的解决方案进行了仿真验证。 原文作者:Krzysztof Łakomy, Maciej Marcin Michałek 原文地址:https://arxiv.org/abs/2001.01963 欠驱动车辆在非化路径下的鲁棒输出反馈

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考系统

考系统(分类) 在三维的地球上,我们为了描述一个物体的位置,定义了: 坐标考系统 (X, Y) 高程考系统 (Z) 在地球二维平面上(不考虑高程),我们有: 地理坐标系 (使用经纬度坐标表示 ) 投影坐标系 (使用平面直角坐标表示) 地球椭球体和大地基准面(如何建立考系统) 地球像一个倒放着的大鸭梨,两极略扁,中略大的不规则球体。 我们使用一个形状同地球相近,并能用学方法来表达的旋转椭球体描述我们的地球。 ? ? 建立了地球椭球体,即确定了地球的形状和大小。 地心坐标系 (如果考椭球体和大地体球心重合,例如WGS84,2000国家大地坐标系) 心坐标系 (如果考椭球体和大地体球心不重合,例如北京54坐标系,西安80坐标系) 总结一下: 确定一个考系统需要 : 确定地球椭球体 确定高程系统 (一个国家一般只有一个高程系统) 确定考椭球和大地水准面的位置关系 我国常用的考 我国家常用的考系统: 1954年北京坐标系(北京54):我国过去采用的大地坐标系

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    Python动态命名嵌套

    的动态   1.1 *args 位置动态传 def chi(*food): print("我要吃", food) chi("大米饭", "小米饭") 结果:我要吃 命名 在python解释器开始执行之后, 就会在内存中开辟一个, 每当遇到一个变量的时候, 就把变量名和值之的关系记录下来, 但是当遇到函定义的时候, 解释器只是把函名读入内存, 表示这个函存在了 随着函执行完毕, 这些函内部变量占用的也会随着函执行完毕而被清.   2.1 内置名称 -- 存放python解释器为我们提供的名字, list, tuple, str, int 等这些都是内置命名   2.2 全局名称 -- 我们直接在py文件中, 函外声明的变量都属于全局命名   2.3 局部名称 -- 在函中声明的变量会放在局部命名 加载顺序:内置命名 >>> 全局命名 >>> 局部命名(函被执行的时候) 取值顺序: 局部命名 >>> 全局命名 >>> 内置命名   作用域: 作用域: 作用域就是作用范围, 按照生效范围来看分为 全局作用域和局部作用域

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    GDAL据集写入坐标

    栅格据 3. 矢量据 1. 概述 可以通过GDAL给地理据写入考信息,不过要注意的是GDAL给矢量据和栅格据写入坐标考的接口不太一样。 2. ; return false; } //考 OGRSpatialReference spatialReference; spatialReference.importFromEPSG (padfTransform); GDALClose(dst); } 这里创建了一个wgs84地理坐标系考的栅格据,通过OGRSpatialReference类导出了描述考的wkt字符串 "); //解决中文乱码问题 CPLSetConfigOption("GDAL_DATA", "D:/Work/GDALBuild/gdal-2.4.2/install/data"); //考 \n"); return false; } //释放 GDALClose(dataset); dataset = nullptr; } 与写入到栅格据不同,考信息写入到矢量据是写入到

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    矢量据(Vector) 矢量据基于对象模型(object-based)的据描述模型。矢量据使用对象(点,线,面)及其对象之的关系描述实体。 一个Shapefile文件至少由shp,dbf,shx三个文件作成,分别存储对象的几何信息,属性信息和两者索引信息。 ESRI Personal Geodatabase(基于微软的Access据库进行据存储的据格式,即可以存储矢量据又可以存储栅格据) ESRI File Geodatabase(使用Geodatabase 文件格式,Google Earth专用据格式) GeoJSON(基于JSON据格式用于表示实体的标记语言) 栅格据(Raster) 栅格据基于场模型(field-based)把事物和现象作为连续的变量或体来看待 (.nc)NetCDF4基于HDF5) 据库 Oracle Spatial and Graph (GeoSpatial,GeoRaster) PostGIS(支持栅格矢量据) OGC GeoPackage

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    可变长,函的嵌套,名称,关键字

    5.30自我总结 一.可变长 1.可变长形之(*) 形中的会将溢出的位置实全部接收,然后存储元组的形式,然后把元组赋值给后的。需要注意的是:*后的名约定俗成为args。 (*) 实中的,会将后的值循环取出,打散成位置实。 形中的会将溢出的关键字实全部接收,然后存储字典的形式,然后把字典赋值给后的。 ,不能在函外部调用 如 def f1(): def f2(): print('asdad') f2() 会报错 ,f2没有定义 三.名称 1.内置名称 名称(name 生命周期:在文件执行时生效,在文件执行结束后失效 3.局部名称 局部名称:用于存放函调用期体产生的名字.` 生命周期:在文件执行时函调用期时生效,在函执行结束后失效 如: x =

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    C# 方法与 常见命名汇总 using的使用 main方法

    本文主要讲C# 常见命名using static 指令 && 调用静态方法嵌套命名&&作用域别名Main() 方法----C# 常见命名 命名 作用 System 创建文件是默认引入,处理学计算 ,有很多用来处理权限、加密等问题的类型 System.Xml 用于XML据交互的类型 注:在C#中,引入一个命名时,是不能使用该命名的子。 命名的引入是使用using指令,using指令可以在命名外、命名内的顶部并且在类的外面使用。在命名外使用的using指令作用域是 该文件下的所有命名。 5 class Program 6 { 7 static void Main(string args) 带有  返回值为 int static int Main(string[] args) 写法的考虑是在执行程序是提供命令行 使用visual studio 软件开发C#,一般用不到,使用控制台应用手动编译 源代码时,提供的会传入Mian方法中。

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    JVM系列第11讲:JVM之堆栈配置

    JVM 中最重要的一部分就是堆了,基本上大多的线上 JVM 问题都是因为堆造成的 OutOfMemoryError。因此掌握 JVM 关于堆配置对于排查线上问题非常重要。 如果要设置这部分的大小,那么就使用 -XX:SurvivorRatio 这个,该设置 eden / from 的比例关系,该的公式如下: -XX:SurvivorRatio = eden 在元这块内存中,有两个很相似,它们是: -XX:MetaspaceSize 和 -XX:MaxMetaspaceSize。 栈是每个线程各自有的一块区域,如果栈太小,也会导致 StackOverFlow 异常。而要设置栈大小,只需要使用 -Xss 就可以。 总结 含义 -Xms 初始堆大小 -Xmx 最大堆 -Xmn 设置新生代大小 -XX:SurvivorRatio 设置新生代eden和from/to的比例关系 -XX:PermSize

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    字··光艺术|和光艺术作品

    转自|FAB-UNION 和光艺术作品 1. 的前身可以被认定为我们广为熟知的建筑动画。 同时,的表现范围要比建筑动画广阔的多,并且技术手段也更优于建筑动画,因此的概念一经提出,便成为了建筑动画更为全面的补充和完善,也就成为了建筑动画最科学的发展和延续。 虚拟 中的“字”,通常是指字技术(Digital Technology),它借助一定的设备将各种信息,包括图、文、声、像等,转化为电子计算机能识别的二进制字0和1后进行运算、加工 实体 注重字技术在中的应用性研究,是字技术,设计、艺术表达三者相结合的学科专业。 按其表现形式,我们大致可以将分为两类:一类是非实体化的虚拟展示型,如字城市规划、三维影视场景等;另一类是实体与字技术相结合的交互型,如字博物馆,互动装置等。

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    应用统计学分析表达

    信息在转录组中的运用 Giotto|| 表达据分析工具箱 SPOTlight || 用NMF解卷积表达据 stLearn :轨迹推断 Seurat 新版教程:分析转录组据( 上) Seurat 新版教程:分析转录组据(下) scanpy教程:转录组据分析 10X Visium:转录组样本制备到据分析 定量免疫浸润在单细胞研究中的应用 在之前的文章中,我们提出地理学三大定律是完全适用于表达据的 分析表达据,如果离开信息,只用其表达矩阵那么单细胞的所有分析点当然是完全能跑得通的,但是有两点我们需要追问: 这样做的生物学意义是什么 既然你忽视了据,为什么要做表达,而不是只做表达 这里我们再一次思考信息所带来的新的可能。首先,我们来熟悉一下表达据中包含的据类型: ? 我们看到图象//表达这三种据类型都可以对应到矩阵的形式上,也就是在这里我们面对的是三个矩阵。 我们还可以在位置上细化每一个变量的估计和诊断信息。 spplot(gwr.res1$SDF,key.space="right") ?

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    应用统计学分析表达

    分析表达据,如果离开信息,只用其表达矩阵那么单细胞的所有分析点当然是完全能跑得通的,但是有两点我们需要追问: 这样做的生物学意义是什么 既然你忽视了据,为什么要做表达,而不是只做表达 这里我们再一次思考信息所带来的新的可能。首先,我们来熟悉一下表达据中包含的据类型: 我们看到图象//表达这三种据类型都可以对应到矩阵的形式上,也就是在这里我们面对的是三个矩阵。 结合据当然是我们喜闻乐见的了,但是我们先来看看图象据的分析。 ,"Cdhr1", "Fabp7", "Ptgds") SpatialFeaturePlot(brain, features = genes) 我们还可以在位置上细化每一个变量的估计和诊断信息 统计已经形成一个独立的学科门类,表达据如能利用统计的基本概念与模型,一定会带来新的角度。本文只是做了一些简单探索,甚至统计的许多基础概念都只是一笔带过,算是抛砖引玉吧。

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    据库PostrageSQL-表

    PostgreSQL中的表允许据库管理员在文件系统中定义用来存放表示据库对象的文件的位置。一旦被创建,表就可以在创建据库对象时通过名称引用。 表、索引和整个据库都可以被分配到特定的表。想这么做,在给定表上有 CREATE权限的用户必须把表的名字以一个的形式传递给相关的命令。 例如,下面的命令在表space1中创建一个表: CREATE TABLE foo(i int) TABLESPACE space1; 另外,还可以使用default_tablespace: SET 还有一个temp_tablespaces,它决定临时表和索引的位置,以及用于大据集排序等目的的临时文件的位置。 这可以是一个表名的列表,而不是只有一个。 如果一个据库被创建时没有指定表,它会使用其模板据库相同的表。 当初始化据库集簇时,会自动创建两个表。pg_global表被用于共享系统目录。

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    SpatialExperiment || 据管理

    据的出现为表达量据带来了新的视角,一般它包含图像据,坐标据以及表达量据。 比如,SpatialCellExperiment 封装了sf提供了对据分析的支持,这是一种编码向量据的标准化方法。 我们曾经在信息在转录组中的运用和应用统计学分析表达据看到过如果没有专门的据格式,如何自己调用(地理的)分析R包先做对象转换再做分析的过程。 据分析中50%的时据格式的处理,有了表达据的格式可以缩短这部分时,把我们从对象转换的藩篱中解放出来。 当然这在Seurat或anndata中可能就是as.XXX的函以完成据格式转化,分析交给做的工具。前提是我们要有表达据分析工具。

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    据处理(一)

    Spatial 据简介 Vector data 据的主要形式,类型是点、线和多边形。 点:据结构为坐标对和附带的值,比如一个地点的温度和它附带的信息比如站点 线:线指的是一系列线段组成的结构,比如河流 多边形:为封闭的折线,起始坐标和终点坐标一致 Raster data 栅格据通常用于表示连续现象 Vector 据 在处理矢量据的时候,为了方便编写函,因此定义了很多的类,也就是面向对象,这些类被很多包使用,sp包是处理据的包,虽然sf包也在慢慢完善,但是sp仍然是使用最多的包。 如果需要包含据,那么对象为SpatialPointsDataFrame,SpatialLinesDataFrame,SpatialPolygonsDataFrame。接下来从头创建一些对象。 RasterLayer RasterLayer对象表示单层栅格据。一个RasterLayer对象存储一些描述它的基本。这些包括列和行范围和坐标考系统。

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    SpatialExperiment || 据管理

    据的出现为表达量据带来了新的视角,一般它包含图像据,坐标据以及表达量据。 比如,SpatialCellExperiment 封装了sf提供了对据分析的支持,这是一种编码向量据的标准化方法。 我们曾经在信息在转录组中的运用和应用统计学分析表达据看到过如果没有专门的据格式,如何自己调用(地理的)分析R包先做对象转换再做分析的过程。 据分析中50%的时据格式的处理,有了表达据的格式可以缩短这部分时,把我们从对象转换的藩篱中解放出来。 当然这在Seurat或anndata中可能就是as.XXX的函以完成据格式转化,分析交给做的工具。前提是我们要有表达据分析工具。

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    MySQL汇总

    目录 一、学习指南 二、实现 三、函介绍 一、学习指南 SAP Sybase SQL Anywhere 16.0: http://dcx.sap.com/index.html#sa160/zh/ :考 - 分析功能 MySQL中的扩展:第19章:MySQL中的扩展_MySQL 中文文档 ArcMap ST_Geometry :与 ST_Geometry 配合使用的 SQL 函—帮助 | 文档 阿里云时据库:ST_union - RDS PostgreSQL 据库| 阿里云 MySQL Geometry函:MySQL: Geometry Class Reference 50 ST_Envelope() 返回几何的MBR 51 ST_SRID() 返回几何的考系统ID 52 ST_NumGeometries() 返回几何集合中的几何量 53 ST_GeometryType 几何是否简单 62 ST_IsValid() 几何是否有效 63 ST_PointFromGeoHash() 将geohash值转换为POINT值 64 ST_SwapXY() 交换X / Y坐标的返回

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    索引 - 各据库索引使用报告

    考: Redis 命令考 » GEO(地理位置) MongoDB 介绍 MongoDB 是老牌的支持索引的据库,作为一个文档型据库,它在存储日志或静态据时效果不错。 考:Mongodb地理索引和查询(Geospatial Indexes) MongoDB » GeoJSON PostgreSQL 介绍 postgreSQL 是一个知名的关系型据库,构建在其上的对象扩展模块 PostGIS 是一个开源程序,它为对象-关系型据库PostgreSQL提供了存储地理据的支持,使 PostgreSQL 成为了一个据库,能够进行据管理、量测量与几何拓扑分析。 建表时要指定其 SRID (考标识符, 是与特定坐标系、容差和分辨率关联的唯一标识符) 值,以经纬度存储用 4326; 例如 loc geography(point, 4326),另外将据转为 考:MySQL Blog - mysql对GIS据的支持 总结 我以 126万 poi 据进行了测试,查询范围 3km 内的点(最多取200条)。

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    基于geopandas的据分析——计算篇(上)

    在实际的据分析过程中,据可视化只是对最终分析结果的发布与展示,在此之前,根据实际任务的不同,需要衔接很多较为进阶的操作,本文就将对geopandas中的部分计算进行介绍。 本文是基于geopandas的据分析系列文章的第8篇,通过本文你将学习到geopandas中的计算(由于geopandas中的计算内容较多,故拆分成上下两篇发出,本文是上篇)。 buffer() geopandas中的buffer()方法源于shapely,用于缓冲区的创建,这里给非GIS专业的读者朋友解释一下什么是意义上的缓冲区: 缓冲区用于表示点、线、面等矢量据的影响范围或服务范围 ,用于声明叠加的类型,对应图13,有'intersection','union'、'symmetric_difference'、'difference',以及额外的'identity',他们之的区别下文会进行详细介绍 2.4 融合与拆分 有时候我们希望对矢量据按照某些字段进行分组,再分别对非矢量列与矢量列进行聚合及合并,类似于pandas中的groupby.agg(); 而有些时候我们希望把矢量类型为Multi-xxx

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    基于geopandas的据分析——计算篇(下)

    8篇中,我们对geopandas开展计算的部分内容进行了介绍,涉及到缓冲区分析、矢量据简化、仿射变换、叠加分析与融合等常见计算操作,而本文就将针对geopandas中剩余的其他常用计算操作进行介绍 ,在据分析中也存在类似表连接的操作,譬如我们手头有一张包含设施点据的矢量表,以及另一张包含行政区划面据的矢量表,当我们想要通过某些操作来统计出每个行政区划面内部的设施点信息时,连接就可以非常方便快捷地实现这类需求 图2 在geopandas中我们利用sjoin函来实现连接,其使用方式类似pandas中的merge接近,主要如下: left_df:GeoDataFrame,传入连接对应的左表 right_df ,我们来通过实际例子理解它们的具体作用,how的作用与pandas中效果的一致,这里不多解读,我们来重点学习op各的不同效果: op intersects是连接中最常使用的模式,即相比较的两个几何对象有至少 : 图5 接着我们就利用sjoin()将区划面作为左表,站点作为右表,在op='intersects'设置下进行连接,再衔接groupby,以统计出各区划面内部的公交站点量: gpd.sjoin

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