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使用腾讯位置服务API完成车辆放(模拟真实的速度和方向)

产品需求: 根据能够放出来车辆的运行路线、运行方向和速度。 需求分析: 1、首先因为是Web网页端的功能,所以需要用到的是地图模块的API,可以选择百度地图或者腾讯地图。 device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"> <title>marker放 ,按照秒级/分钟级记录,同时记录下记录的时间。 2、把坐标绘制成,而不是仅仅设置起点和终点。 3、之间用地图计算出来距离,然后除以时间计算出来速度。前端地图实时更新 marker.moveAlong中的car的速度。 来达到放跟实际车辆运行速度一致的目的。 总结: 使用腾讯位置服务API,是目前最简单的可以花+Mark图标跟随移动+Mark图标可以自适应转向的实现。

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车辆放中如何实现信息表格的自动滚动?

TSINGSEE青犀视频目前正在研发基于车载视频监控的新功能,包括跟踪、放等。 跟踪适用于车载监控场景,基于车内的车载监控装置,可以实时记录车辆的位置、行驶等信息,并且在放中,能对车辆的行驶路线过程进行放,掌握车辆的历史行踪。 需求: 信息表格为了能和地图上运动的点同步运动,需要滚动到对应的列并展示高亮。 实现方式: 1)在表格标签上加入ref,方便操作Dom元素。 TSINGSEE青犀视频基于JT1078协议与多年来在音视频流媒体领域的研发经验,围绕定位、放、实时视频监控、驾驶行为监测、录音、智能报警等模块,打造出智能化、数字化、可视化的车载视频监控平台,助力

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    腾讯位置服务实现

    前言 在地图接入使用中,很多开发者咨询我们腾讯位置服务是否支持放功能,所以今天特意将我们JavaScript API GL的放&小车移动示例放到我们本篇文章分享。 放&小车移动 在JavaScript API GL中,使用MultiMarker(点标记)中的moveAlong()方法 ,可以方便的实现放功能,而且您可以对样式进行各种想要的修改,比如修改小车图片 markerMoveAlong 关于MultiMarker的faceTo说明: JavascriptAPI GL为可倾斜旋转的3D地图,这就带来了图片是贴在地面,还是贴向屏幕的问题: faceTo: “map” 贴在地面,放场景

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    腾讯位置服务GPS放-安卓篇

    前言 当我们使用地图进行开发时,利用已经录制好的进行放来检查导航的准确性是十分常用的手段,并且上一篇已经讲完了关于地图使用时GPS文件的录制,现在对于安卓系统下使用腾讯导航SDK进行放做一个分享 SDK、腾讯定位SDK,具体权限的开通需要去lbs.qq.com 的官网控制台去操作,另外导航SDK的权限可以联系小助手咨询(如下图所示),这里就不多做探讨 [16222560693250.jpg] 放正片 开始放 BaseNaviActivity.java baseNaviActivity 主要是对于导航SDK naviView部分的生命周期的管理,必须实现,否则不能进行导航! * 模拟 * @param context * @param fileName 文件绝对路径 */ public void startMockTencentLocation (具体录制方法可以参见上期腾讯位置服务录制-安卓篇),从中国技术交易大厦到北京西站的gps进行放,并通过导航sdk进行展示如下 [tutieshi_640x1386_65s.gif]

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    【推荐】这才是真正的物流大数据挖掘思路!

    数据挖掘来源通常是终端设备上产生的位置记录,然后位置信息传数据中心以日志文件形式存放,如下表: ? PPV课其他精彩文章: ---- 1、“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、“设计”查看这是我见过最逆天的设计,令人惊叹叫绝 4、“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、“禅师”查看当禅师遇到一位理科生,后来禅师疯了!! 知识无极限 6、“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、 “每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦 PPV课大数据ID: ppvke123 (长按可制) 大数据人才的摇篮!

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    抛物线&算法

    抛物线算法 local x1=startPos[1] local y1=startPos[2] local x3=endPos[1] local y3=endPos[2] local width

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    stLearn :空间推断

    为了发现组织过程——例如,答哪个癌细胞或克隆最先出现,或者癌症是如何进化的——stLearn提供了一种称为伪时空(pseudo-space-time, PST)分析的算法。 在PST中,进化是基于组织内细胞的空间环境和转录组图谱重建的。 st.spatial.trajectory.pseudotimespace_local函数可以构造局部, 该算法计算子类之间的时空距离。可以理解为亚群内部的(异质性)。 可以看出指定的亚群内各部分间的转移,并给出对应的score值和方向。 有了在空间中的(形成不同的分支),我们肯定想知道哪些基因决定了这种,stLearn可以检测分支间过渡的marker gene。

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    stLearn :空间推断

    为了发现组织过程——例如,答哪个癌细胞或克隆最先出现,或者癌症是如何进化的——stLearn提供了一种称为伪时空(pseudo-space-time, PST)分析的算法。 在PST中,进化是基于组织内细胞的空间环境和转录组图谱重建的。 stLearn首先使用基于全组织SME 均一化基因表达数据的PAGA分析,用于发现亚群内的联系。 可见,空间推断也是一种排序分析,只是构建距离矩阵的方法不同,这里的距离用到了空间信息。 可以理解为亚群内部的(异质性)。

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    快手做本地库的方法

    最近有同学问如何扣,给大家分享一下这笨拙的方法。 博主生成的过不去校验,所以扣了网站的做本地库。验证时直接从本地取出来提交。 unescape(c.a[i("0x33")](r)).split('trajectory=')[1].split('&gpuInfo')[0] 把滑块缺口的距离和打印的制到本地。 比如:216-3|18|0,14|18|8,28|19|16,50|19|24,76|19|32,97|20|1465,753|22|1530 216是图片缺口距离,后边是控制台输出的。 ---- 可能有同学不理解 这一组的意思,比如3|18|0。 第一个是初始横坐标位置、第二个是纵坐标位置,第三个是时间。 当然除了初始坐标,一组中还包括点击位置、拖动行为、释放位置等信息。 ---- 等弄得差不多时,先识别缺口位置,然后根据距离取,取完封装成verifyParam,然后加密后提交即可。 ---- 正常通过会返captchaToken、unifiedType。

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    Dynamic Movement Primitives与UR5机械臂仿真

    DMP的基本概念 在机器人的规划控制中,我们需要事先规划参考,例如关节角度曲线、机械臂末端等,如果任务参数比较杂多变,那么通过编程来规划参考就比较杂了,而示教是一种比较简单直观的方法,我们可以让有经验的人带着机器人先完成一次任务 我们希望能有一种方法,能够使用少量的参数来建模示教的,通过这些参数能够快速地现示教,同时,还希望在现示教的时候能够增加一些任务参数来泛化和改变原始,例如改变关节角度曲线的幅值和频率, 其中, 表示整条的总时间步数(即 ),对于离散型DMP, ,对于节律型DMP, 。上述损失函数的求解过程是一个加权线性归问题,它的解为: ? 其中, ? 4.2 DMP的现 在前面的DMP模型学习以后我们已经得到了模型的各个参数,那么现的时候就只需要设定好不同的参数再计算对应的非线性项 ,根据DMP公式即可现出满足任务需求的,在附带的代码中我们给了一些简单的例子 reproduce曲线表示DMP模型学习以后的现结果,reproduce 2 曲线表示给定了不同的起点和目标点以后DMP模型的现结果。

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    Apollo自动驾驶之控制

    控制流程 控制器预计有两种输入:目标与车辆状态。 目标来自规划模块,在每个点,规划模块指定一个位置和参考速度。在每个时间戳都对进行更新。 我们使用这两个输入来计算目标与实际行进之间的偏差。 image.png 控制器的输出是控制输入(转向、加速和制动)的值。当偏离目标时,我们希望采取行动来纠正这种偏差。 设想一辆车正试图遵循目标,P控制器在车辆开始偏离时立即将其拉目标。比例控制意味着,车辆偏离越远,控制器越难将其拉目标。 image.png 在实践中P控制器的一个问题在于,它很容易超出参考。 当车辆越来越接近目标时,我们需要控制器更加稳定。 对于PID控制器,你只需要知道你的车辆与目标之间的偏差。但是PID控制器只是一种线性算法,对于非常杂的系统而言,这是不够的。

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    经典DMP的问题及其解决办法

    就算我们通过在分母上添加一个极小的值 来解决除数为零的情况,则一旦新的目标位置与示教的目标位置偏差一点就会让幅值产生极大的变化,甚至是放缩的符号相反导致形状现出镜像效果,无法得到正确的放缩。 DMP_problem 图中,设定的目标位置为1e-15,与原始示教的目标位置 相比只变动了一点点,但是结果导致了现的“镜像”且幅值放缩巨大。 这个问题最直接的后果就是经典的DMP无法拟合起点终点非常接近的曲线,对于多维度的曲线拟合来说,其中任何一个维度存在这个问题就会导致整条曲线拟合失真,无法被现。 例如,我们拟合一个机械臂从桌面拿起东西再放桌面,那么示教在 轴方向的分量就是一个起点和终点非常接近的情况。 2. 改进型DMP 那么,有什么办法可解决这个问题呢? Modified_DMP 图中的两条示教曲线都是起点和终点重合的,改进型的DMP可以完美的学习得到的参数,并且对于给定的新的目标位置也能精确地去达到要求。

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    KDD 2021:基于Seq2Seq多任务学习的路网

    为了解决这一问题,一些工作首先将低采样率的至高采样率,而后再将恢好的匹配至路网上。这种两步走的做法虽然可以解决上述问题,但会带来噪声且效率低下。 为了更好地挖掘低采样率的,一个直接的方式是先将低采样率在自由空间上恢至高采样率,而后再将恢匹配至路网上,以支持后续的应用服务。 因此,作者提出了以下的研究问题:是否可同时实现及地图匹配两个任务,使得更加准确和高效? 为更好的模拟现实,地图匹配为均匀采样,自由空间可为均匀或不均匀采样。作者将问题定义为,给定一个低采样率的自由空间上的以及目标的采样率 ? ,将其恢至采样率为 ? 的地图匹配。 05 小结 作者提出了一种模型,创新点在于通过利用Seq2Seq多任务学习的框架,将生成的限制在路网上,端对端地实现了与地图匹配任务。

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    源码分析RocketMQ消息

    本文沿着RocketMQ消息-设计篇的思路,从如下3个方面对其源码进行解读: 发送消息 消息格式 存储消息数据 发送消息流程 ---- 首先我们来看一下在消息发送端如何启用消息, Topic,直接返。 Topic,直接返。 traceContextQueue traceContext积压队列,客户端(消息发送、消息消费者)在收到处理结果后,将消息提交到噶队列中,则会立即返。 其实行文至此,只关注了消息发送的消息跟踪,消息消费的跟踪又是如何呢?

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    用Python模拟弹道

    最近美国把萨德系统部署到韩国,一时心血来潮就用python模拟最简单的弹道。希望能帮助各位初学者学习python数学建模和matplotlib动态可视化模拟。 theta print u"飞行总时间(秒)",t_flight print u"飞行距离(米)",xmax #初始参数,u为初始速度,theta为发射角度 u= 30 theta=60 #返一个角度的弧度值 generate产生数据传递给update更新 anim= animation.FuncAnimation(fig, update,generate,interval=5) plt.title(u'导弹发射

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    RocketMQ消息-设计篇

    RocketMQ消息主要包含两篇文章:设计篇与源码分析篇,本节将详细介绍RocketMQ消息-设计相关。 RocketMQ消息,主要跟踪消息发送、消息消费的,即详细记录消息各个处理环节的日志,从设计上至少需要解决如下三个核心问题: 消费数据格式 记录消息(消息日志) 消息数据存储在哪? 如何存储消息数据 消息需要存储什么消息以及在什么时候记录消息的问题都以及解决,那接下来就得思考将消息存储在哪里? 既然把消息当成消息存储在Broker服务器,那存储消息的Topic如何确定呢?RocketMQ提供了两种方法来定义消息的Topic。 通常为了避免消息的数据与正常的业务数据混合在一起,官方建议,在Broker集群中,新增加一台机器,只在这台机器上开启消息跟踪,这样该集群内的消息数据只会发送到这一台Broker服务器上,并不会增加集群内原先业务

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    关节空间规划

    机械臂规划是根据机械臂末端执行器的操作任务,在其初始位置、中间路径点和终止位置之间,采用多项式函数来逼近给定路径,它是机器人学的一个重要的研究内容。 关于机械臂的规划可以分为关节空间的规划和操作空间规划。在操作空间的规划概念直观,但是需要进行大量的矩阵计算,并且操作空间的参数很难通过传感器直接获得,很难用于实时控制。 在关节空间的规划能够根据设计要求适时调整机械臂各关节位置、角速度和角加速度,能够有效避免机构奇异性和机械臂冗余问题。因此,面向关节空间的规划得到广泛的应用。 关节空间规划是把关节角度值描述成关于时间的函数,不用描述操作空间中两点之间的路径,计算量较小。 关节空间规划主要有多项式插值法和样条插值法,其中多项式插值法简单实用,应用较多的主要是三次和五次多项式插值法。

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    scanpy教程:PAGA推断

    分析 说起推断,很多人的第一印象就是monocle的图,大概率是长这样子的: ? 如果说单细胞转录组数据分析中的分群是寻找细胞的离散属性,那么推断就是寻找细胞分化连续性的尝试。 monocle提供了一套具有启发意义的方法,以简单粗暴的方式试图弥补这理想与现实的大峡谷。在monocle的世界里与图谱是分离的,即图谱是tsne/umap的,是另一个降维空间。 https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-019-1663-x))就是这方面的一个尝试:在保留细胞图谱的基础上完成细胞的推断 其实是统一了聚类和推断的空间结构。 ? 基于分区的图抽象(Partition-based graph abstraction )生成单个细胞的拓扑结构并保留映射。 这样是不是更能反映推断的实际呢?据我所知好像还没有这样的算法出现。

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    mapboxGL展示与播放

    概述 历史放是GIS很常见的一个功能,本文结合turf.js实现的展示与播放动画。 效果 实现功能 的展示; 的方向的箭头展示; 随着播放的小车,并调整方向与方向一致; 已播放路径的展示; 多条线的同时播放展示; 实现 const icon = 'data:image [107.2063,21.7125],[107.2611,21.6935],[107.2927,21.7251]]}} new AnimationRoute(map, route1) 说明:如果为多个同时展示

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    自动驾驶的“大脑”——决策规划篇

    规划是智能汽车自主驾驶行为必须涉及到的一项研究,由于道路环境非常杂,车辆系统本身是非完整系统,使得智能汽车在行驶过程中的运动规划问题变得杂。 其主要特点是存在着多个并行的控制路,针对各个局部目标设计对应的基本行为,这些行为通过协调配合后作用于驱动装置,产生有目的的动作,形成各种不同层次的能力。 但是设计方面也存在一些难点: (1) 由于系统执行动作的灵活性,需要特定的协调机制来解决各个控制路对同一执行机构争夺控制的冲突,以便得到有意义的结果; (2) 除此之外,随着任务杂程度以及各种行为之间交互作用的增加 这就需要新的数值算法和最优控制求解方法相结合,以完成杂问题的求解,使得最优控制方法能够更好得在规划中进行应用。 可以通过考虑车辆的运动学和动力学约束条件,基于最优控制原理的机动设计方法和随机采样法,实现基于片段连接的最优运动规划和快速运动规划。但是该方法计算较为杂,使其在实际应用中受到限制。

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