AOP切面编程一般可以帮助我们在不修改现有代码的情况下,对程序的功能进行拓展，往往用于实现日志处理，权限控制，性能检测，事务控制等
要理解切面编程，就需要先理解什么是切面。用刀把一个西瓜分成两瓣，切开的切口就是切面；炒菜，锅与炉子共同来完成炒菜，锅与炉子就是切面。web层级设计中，web层->网关层->服务层->数据层，每一层之间也是一个切面。编程中，对象与对象之间，方法与方法之间，模块与模块之间都是一个个切面。
Java中线程中状态可分为五种：New（新建状态），Runnable（就绪状态），Running（运行状态），Blocked（阻塞状态），Dead（死亡状态）。
来源: https://www.freecodecamp.org/news/in-search-of-an-understandable-consensus-algorithm-a-summary-4bc294c97e0d/
我们都知道，在面试的时候，很多面试官喜欢问基础的知识，但是基础的内容说的都是AOP的理论，然后问到实际讲解 Spring 的 AOP 的时候，却又问的不是那么的细致，因为毕竟是面试，但是当你面试一些稍微大型的公司的时候，他们就喜欢刨根问底的询问一些你了解的 AOP 都应用在哪些地方，又是怎么使用，今天阿粉就来说说这个 Spring 的 AOP 是怎么使用的。
中文译著已经出版，详情请参考：http://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/category/6506865
shiyanlou:urdf/ $ roslaunch urdf_tutorial display.launch model:=07-physics.urdf
前面我们使用的是已有的机器人模型进行仿真，这一节我们将建立一个简单的智能车机器人smartcar，为后面建立复杂机器人打下基础。
不知觉间，距离我写下第一篇关于 WGS 数据分析系列的文章已经过去了三年多（WGS系列文章），时间真的快啊。
3. 每个link的参考坐标系都在它的底部，并与关节的参考坐标系正交，为了添加尺寸，需要指定偏移从一个link到它的关节的子link, 这通过添加origin到每个节点解决。
mobot.gazebo <?xml version="1.0"?> <robot> <gazebo> <plu
所有内容均在ROS1 indigo，kinetic，melodic，noetic以及ROS2 dashing，foxy等测试通过。
2020版如下： ☞ ROS机器人URDF建模 这里，简单补充一下win10/11版本的。 ********************************************************************** ** Visual Studio 2019 Developer Command Prompt v16.9.3 ** Copyright (c) 2021 Microsoft Corporation **************************************
本文Jungle简单实现一个6自由度的工业机器人仿真控制器，用户可以通过界面上6个轴的滑条控制机器人的姿态。
原文 - https://www.aiuai.cn/aifarm449.html - AIUAI
TiDB 5.0 已于上周正式发布，在这个大版本更新中提升 TiDB 集群的跨中心部署能力是一个重要的着力点，在共识算法这一层，最激动人心莫过于 Joint Consensus 支持了。这个特性帮助 TiDB 5.0 在跨 AZ 的调度中完全容忍少数派数目的 AZ 不可用。本文会先谈成员变更在 TiDB 历史，然后介绍新特性的设计，最后说下我们在实现过程中遇到的问题和解决方案。
Build跟devel两个文件夹在catkin_make之后会自动生成：
版权声明：本文为zhangrelay原创文章，有错请轻拍，转载请注明，谢谢... https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/60959642
期间做了一点优化，比如把步子存起来就不用跑一步看一下了，最长路也不需要，只要不是最短路就行了
Breakable Joint: 可以断开的, 由setBreakable控制. 断开时会响应onJointBreak()
依赖：jquery，lodash，backbone 如果使用自动排版，需要添加依赖：dagre，graphlib
1 如何自学深度学习并少走弯路：https://www.leiphone.com/news/201611/cWf2B23wdy6XLa21.html
本文实例为大家分享了python实现图片横向和纵向拼接的具体代码，供大家参考，具体内容如下
之前我们使用的都是urdf文件格式的模型，在很多情况下，ROS对urdf文件的支持并不是很好，使用宏定义的.xacro文件兼容性更好，扩展性也更好。所以我们把之前的urdf文件重新整理编写成.xacro文件。
从多视角估计多人三维人体姿态是一个比较challenge的研究方向，目前的方法都采用了多阶段的模式，整个框架比较复杂。最近NUS联合Sea AI Lab在NeurIPS-2021上发表了一篇论文『Direct Multi-view Multi-person 3D Human Pose Estimation』，提出了一个简单的方法Multi-view Pose Transformer，直接从多视角图片回归多人三维姿态结果，在CMU panoptic数据集上达到15.8mm的MPJPE，简单高效，且良好的可扩展性。
Rviz是ROS数据可视化工具，可以将类似字符串文本等枯燥的数据以二维或三维等非常形象的可视化方式进行显示，如下：
模型編輯主要是自定義編輯物體模型構建環境，也可以將多種模型組合爲新模型等，支持外部模型導入，
参考：github.com/AndrejOrsula/ign_moveit2 ros2 launch ign_moveit2 example_throw.launch.py 📷 📷 github ign moveit2 案例越来越全。gazebo webots 等都支持。 cpp示例：example_ign_moveit2.cpp /// C++ MoveIt2 interface for Ignition Gazebo that utilises move_group API to generate J
在完成02-启程：https://zhangrelay.blog.csdn.net/article/details/112675018
机器人建模和控制必须掌握坐标系和坐标变换等基础知识。机器人在空间中运动主要有两种形式：
录制视觉数据如下： 📷 ---- 控制效果如下： 📷 ---- 如上控制案例参考： 📷 2019年的一篇旧文，大概三年前了。 📷 不变的配方，熟悉的味道。 ---- 居中 注意前轮夹角和方向盘 📷 左转 注意前轮夹角和方向盘 📷 右转 注意前轮夹角和方向盘 📷 ---- 部分记录： [INFO] [launch]: All log files can be found below /home/zhangrelay/.ros/log/2022-06-06-21-44-07-338514-LAPTOP-5RE
从https://github.com/danfis/libccd下载源码，解压缩后进入主文件夹下的src，编译
为了给接下来ROS moveit！联合webots打下基础，所以从ur5e例程开始学习。
DNA胞嘧啶甲基化（5mC）是一种重要的表观遗传修饰，参与了细胞特异的基因表达调控、基因组稳定性维持等重要的过程。哺乳动物细胞中，DNA胞嘧啶甲基化可以被TET家族蛋白氧化，进而去甲基化，从而动态调控基因组中的胞嘧啶修饰（ 图1a, b）【1】。胞嘧啶羟甲基化修饰（5hmC）是基因组中丰度最高的去甲基化中间产物（尤其在神经细胞中），可能发挥着重要的功能【2】。但是由于传统的亚硫酸盐测序技术（Bisulfite sequencing）无法区分5mC 和5hmC修饰（图1c），研究团队在2018年研发了ACE-seq技术能在单碱基分辨率上鉴定5hmC修饰【3】，然而如何在单细胞水平对这两种DNA修饰进行定量检测还是一个挑战。
URDF机器人模型ROS1&2案例_zhangrelay的专栏-CSDN博客 ROS机器人URDF建模_zhangrelay的专栏-CSDN博客 如上两篇博客所涉及案例，如下： zhangrelay / urdf_tutorial · GitCode 为啥不使用github…… 主要是方便学生朋友使用，网络稳定且快速 📷 ros1 ：master/noetic ros2 : galactic 请注意分支选择，不要搞错了。 ros1编译使用catkin； ros2编译使用colcon。 除了官
编程是很多偏计算机、人工智能领域必须掌握的一项技能，此编程能力在学习和工作中起着重要的作用。因此小白决定开辟一个新的板块“每日一题”，通过每天一道编程题目来强化和锻炼自己的编程能力（最起码不会忘记编程）
说大胆把玩 当然是要强迫她 按照我的意思 摆出我喜欢的体位 走出我侧目的步调 扭出我满意的身姿
Gazebo提供了多平臺的安裝和使用支持，大部分主流的linux，Mac以及Windows，這裏結合ROS以Ubuntu爲例進行介紹。
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raftexample中的存储其实有两种，一个是通过raft.NewMemoryStorage()进行创建的raft.raftStorage，关联到单个raft节点，另一个是通过newKVStore创建的kv存储，用于服务来自外部的访问。
sijk代表sin(θi-θj+θk),cijk代表cos(θi-θj-+θk)，用两角和差公式直接展开即可.
unsigned long类型。在调用sbc_init(&sbc, 0L);和sbc_init_msbc(&sbc, 0);的时候作为第二个参数传入，并在函数中，继续传递给sbc_set_defaults函数，在sbc_set_defaults中赋值给sbc->flags。
双边滤波（bilateral filter, BF）的思想是利用当前图像的纹理信息结合高斯滤波核为每个像素提供单独的平滑滤波器，以达到在保留图像边缘的同时执行平滑操作。
Spring Aop 在 Spring框架中的地位举足轻重，主要用于实现事务、缓存、安全等功能。
/gazebo/auto_disable_bodies /gazebo/cfm /gazebo/contact_max_correcting_vel /gazebo/contact_surface_layer /gazebo/enable_ros_network /gazebo/erp /gazebo/gravity_x /gazebo/gravity_y /gazebo/gravity_z /gazebo/max_contacts /gazebo/max_update_rate /gazebo/sor_pgs_iters /gazebo/sor_pgs_precon_iters /gazebo/sor_pgs_rms_error_tol /gazebo/sor_pgs_w /gazebo/time_step /gazebo_traffic_light/override /rosdistro/gazebo/auto_disable_bodies /gazebo/cfm /gazebo/contact_max_correcting_vel /gazebo/contact_surface_layer /gazebo/enable_ros_network /gazebo/erp /gazebo/gravity_x /gazebo/gravity_y /gazebo/gravity_z /gazebo/max_contacts /gazebo/max_update_rate /gazebo/sor_pgs_iters /gazebo/sor_pgs_precon_iters /gazebo/sor_pgs_rms_error_tol /gazebo/sor_pgs_w /gazebo/time_step /gazebo_traffic_light/override /rosdistro /roslaunch/uris/host_ros__34939 /rosversion /run_id /test_cantilevered_traffic_light/light_sequence /test_cantilevered_traffic_light/override /test_included_traffic_light/override /use_sim_time
原文地址 How to Create NBA Shot Charts in Python；原文的主要内容是通过可视化的手段展示哈登2014-2015赛季的投篮数据。但是第一部分通过爬虫获取数据的过程自己还不是很理解，没有能够获得原文使用的数据集。稍显遗憾之际想到了自己之前重复过的一个kaggle案例 Kobe Brant Shot Selection —— 科比的投篮选择。数据集完全匹配，遂用科比的投篮数据来重复原文。
gazebo_models：https://bitbucket.org/osrf/gazebo_models
面向切面编程（AOP是Aspect Oriented Program的首字母缩写） ，我们知道，面向对象的特点是继承、多态和封装。而封装就要求将功能分散到不同的对象中去，这在软件设计中往往称为职责分配。
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