多机器人协作在搜索救援、工业自动化、智慧农业等领域发展迅猛，而协同SLAM(C-SLAM)是实现多机器人协作的核心技术。现有的EuRoc、KITTI等数据集虽然在单机SLAM领域发挥了重要作用，但却很难去评价多机协同的轨迹和建图精度。近日，中山大学团队开发了一种用于协作SLAM的大规模多模态数据集，由3个无人车沿四种轨迹采集，包含7个室外场景和5个室内场景。这是第一个使用各种室内和室外环境的激光雷达、视觉和惯性数据的C-SLAM数据集，研究机器人协作的小伙伴一定不要错过！
根据测试要求和自动化的程度可以分为手动屏蔽箱、气动屏蔽箱和全自动屏蔽箱，一般工厂量产都是采用气动或者全自动屏蔽箱以提升生产效率。
【导读】大家好，我是泳鱼。今天和大家研习一篇关于因果学习的综述论文，通过因果理论，可以帮助解决干预和反事实操作问题，解决传统机器学习无法讨论的问题。
提出了一种基于特征的全景图像序列同时定位和建图系统,该系统是在宽基线移动建图系统中从多鱼眼相机平台获得的.首先,所开发的鱼眼镜头校准方法结合了等距投影模型和三角多项式,以实现从鱼眼镜头到等效理想帧相机的高精度校准,这保证了从鱼眼镜头图像到相应全景图像的精确转换.其次我们开发了全景相机模型、具有特定反向传播误差函数的相应束调整以及线性姿态初始化算法.第三,实现的基于特征的SLAM由初始化、特征匹配、帧跟踪和闭环等几个特定的策略和算法组成,以克服跟踪宽基线全景图像序列的困难.我们在超过15公里轨迹的大规模彩信数据集和14000幅全景图像以及小规模公共视频数据集上进行了实验.
本文主要为嵌入式入门开发者的接口、网口等板卡基础快速测试，当初级学习的开发者拿到板卡，如何在最快时间内测试板卡正常？，接下来是等是否正常。继续测试教程（3）的测试板卡的SATA接口、USB接口读写、USB HOST模式测试、USB DEVICE模式、串口测试等测试部分，接下来是CAN测试、VGA接口、7英寸LCD触摸屏、10.4英寸LVDS触摸屏、7英寸MIPI触摸屏等测试部分是否正常。
在Windows下资源管理器查看内存使用的情况，如果使用率达到80%以上，再运行大程序就能感觉到系统不流畅了，因为在内存紧缺的情况下使用交换分区，频繁地从磁盘上换入换出页会极大地影响系统的性能。而当我们使用free命令查看Linux系统内存使用情况时，会发现内存使用一直处于较高的水平，即使此时系统并没有运行多少软件。
在Windows下资源管理器查看内存使用的情况，如果使用率达到80%以上，再运行大程序就能感觉到系统不流畅了，因为在内存紧缺的情况下使用交换分区，频繁地从磁盘上换入换出页会极大地影响系统的性能。而当我们使用free命令查看Linux系统内存使用情况时，会发现内存使用一直处于较高的水平，即使此时系统并没有运行多少软件。这正是Windows和Linux在内存管理上的区别，乍一看，Linux系统吃掉我们的内存（Linux ate my ram），但其实这也正是其内存管理的特点。
其余两篇开源项目的文章： 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的EconML（五） 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的dowhy（一）
Windows开发环境：Windows 7 64bit、Windows 10 64bit
RGB-D相机作为一种特殊形式的相机，主要通过主动发射红外结构光或计算飞行时间（TOF）来直接获得图像深度。它使用方便，但对光线敏感，大多数情况下只能在室内使用。
文章：Ground-Fusion: A Low-cost Ground SLAM System Robust to Corner Cases
Range-Focused Fusion of Camera-IMU-UWB for Accurate and Drift-Reduced Localization
智能营销增益（Uplift Modeling）模型——模型介绍（一） 智能营销增益（Uplift Modeling）模型——pylift库的使用（二）
我在做充电桩项目中使用了一款EC20的4G模块，它是移远通信最近推出的LTE Cat.3模块；采用LTE 3GPP Rel.9技术；支持最大下行速率100Mbps和最大上行速率50Mbps。EC20在封装上兼容移远通信UMTS/HSPA+ UC20模块，实现了3G与4G网络之间的无缝切换。 EC20系列模块包含EC20-A、EC20-C、EC20-CE和EC20-E四个版本，使其能够向后兼容现存的EDGE和GSM/GPRS网络，以确保在缺乏3G和4G网络的偏远地区也能正常工作。 EC20支持多输入多输出技术（MIMO），即在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，使信号通过发射端与接收端的多个天线传送和接收，从而降低误码率，改善通信质量。同时，它结合了高速无线连接与内置多星座高精度定位GPS+GLONASS接收器。
之前有整理过一篇：因果推断笔记—— 相关理论：Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同（二） 不过，那时候刚刚开始学，只能慢慢理解，所以这边通过一轮的学习再次整理一下手里的笔记。
在数据科学和机器学习领域，因果推断是一个重要的课题。旨在从数据中识别变量之间的因果关系，比如说：“如果我做了某件事，会发生什么？”这类问题，而非仅是描述“某件事与其他事情有关联”。
短语和邻近度查询比简单的match查询在性能上更昂贵。match查询只是查看词条是否存在于倒排索引(Inverted Index)中，而match_phrase查询则需要计算和比较多个可能重复词条(Multiple possibly repeated)的位置。
11月9日，半导体测试设备大厂泰瑞达在广州召开媒体会，分享了半导体测试设备行业发展的趋势与挑战，并以汽车芯片测试为例，介绍了泰瑞达测试解决方案如何帮助行业达到降本增效、协同创新、助力客户获得成功的目标。同时，泰瑞达还介绍了在中国的本土化举措。
文章：Light-LOAM: A Lightweight LiDAR Odometry and Mapping based on Graph-Matching
都说随机是AB实验的核心，为什么随机这么重要呢？有人说因为随机所以AB组整体不存在差异，这样才能准确估计实验效果（ATE）
与三维激光雷达相比，四维雷达的点云噪声更大、更稀疏，因此提取几何特征（边缘和平面）更具挑战性。作者提出了一套完整的4D雷达SLAM系统，所提出的系统在电脑仿真上实现了2.05%的相对误差 (RE)、0.0052deg/m和2.35m的绝对轨迹误差 (ATE)，并具有实时性能。
利用map实现字符串内文字出现次数的统计。 编写一个测试用例，对文字计数函数的功能进行测试。 测试通过，则打印文字出现次数的统计结果 package main import ( "fmt" "strings" ) //测试调用 func Test(f func(string) map[string]int) { ok := true for _, c := range testCases { got := f(c.in) if len(c.
翻译：疯狂的技术宅 原文：https://medium.freecodecamp.org/how-to-remove-falsy-values-from-an-array-in-javascript-e623dbbd0ef2
Problem # Given an array of strings, group anagrams together. # # For example, given: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"], # Return: # # [ # ["ate", "eat","tea"], # ["nat","tan"], # ["bat"] # ] # Note: All inputs will be in lower-case
全部资料幻灯片和示例代码：http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9772491
最近一台 CentOS 服务器，发现内存无端损失了许多，free 和 ps 统计的结果相差十几个G，非常奇怪，后来Google了许久才搞明白。
通常使用 one-hot 编码，产生2进制的编码，会扩展数据，当数据值种类多时，不宜使用
当我们需要在程序中使用字符串和数字数据互相转换的时候，可以使用stringstream类，
ATT ：Average Treatment Effects on Treated
学习了那么多机器学习模型，一切都是为了实践，动手自己写写这些模型的实现对自己很有帮助的，坚持，共勉。本文主要致力于总结贝叶斯实战中程序代码的实现（python）及朴素贝叶斯模型原理的总结。python的numpy包简化了很多计算，另外本人推荐使用pandas做数据统计。 一 引言 让你猜测一个身高2.16的人的职业，你一般会猜测他是篮球运动员。这个原理就是朴素贝叶斯原理，因为篮球运动员大多身高很高，所以这个人具有篮球运动员的条件，则猜测他是篮球运动员。 同理，另一个升高1.58的人，你应该不会猜他是
1. 从上面几种分词器的对比中可以看出，拼音分词器主要是把中文转换成拼音的方式进行分词； 2. ik_max_word分词和ik_smart分词器主要是索引单词而不是索引独立的单词； 3. standard分词器主要是索引独立的单词而不对词项进行索引。
如果不修改驱动程序，触摸功能也能使用上，但是x轴是左右反向的，y轴也是如此，在设备树中不能定义处理，需要修改驱动程序。 具体如下。
给定一个字符串数组，将字母异位词组合在一起。字母异位词指字母相同，但排列不同的字符串。
一种治疗可能是新药，其结果是血压或胆固醇水平升高。治疗可以是外科手术，也可以是患者活动的结局。治疗可以是职业培训计划以及结果就业或工资。待遇甚至可以是旨在提高产品销量的广告系列。
最近我们被客户要求撰写关于Stata中的治疗效果的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在MTK的机器中，如果不用特定的工具烧写MAC地址，在开机后打开WIFI后会显示： “NVRAM WARNING: Err=0x10” 这就是没有烧写mac地址的原因，所以每次打开wifi，wifi的MAC地址都是一个随机产生的值，为什么会这样？
我经常被 NLP 领域的入门者问到的一个问题就是，当系统输出文本而不是对输入文本的一些分类时，该如何去评价这些系统。在模型中输入文本然后模型输出其它文本的这类问题，就是我们都知道的序列到序列（sequence to sequence）或者字符串转导（string transduction）问题。
给你一个字符串数组，请你将 字母异位词 组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。字母异位词 是由重新排列源单词的字母得到的一个新单词，所有源单词中的字母通常恰好只用一次。
BetterDisplay Pro是一款Mac上的显示器校准工具，可以帮助用户调整显示器的颜色、亮度、对比度等参数，以获得更准确、更逼真的显示效果。
github地址：microsoft/dowhy dowhy 文档：DoWhy | An end-to-end library for causal inference
前文说过，ifstream是继承于istream，ofstream是继承于ostream，fstream是继承于iostream类，而他们使用的缓冲区类是filebuf。
CACE全称Compiler Average Casual Effect或者Local Average Treatment Effect。在观测数据中的应用需要和Instrument Variable
uinput是一个内核模块(驱动)，它允许应用程序模拟输入设备(input_dev)。 应用程序通过访问/dev/uinput或/dev/input/uinput：
ntlm_theft是一款基于Python 3开发的开源工具，可以生成21种不同类型的哈希窃取文档。该工具适用于网络钓鱼攻击，可以用于支持外网SMB流量和内部网络环境之中。与基于宏的文档或利用漏洞的文档相比，这些文件类型的好处在于，所有的这些文件都是使用“预期功能”构建的。
在2020年以前，OpenVINO(这里以OpenVINO2019年最新的一个版本为例)的Int8量化工具实现在openvino_2019.3.379\deployment_tools\tools\calibration_tool，因为文档比较难读，所以做个翻译记录在这里，便于使用OpenVINO的量化工具上手。要做Int8量化首先需要将你需要部署的模型Caffe/Pytorch/Tensorflow转化为OpenVINO的IR中间模型。此文档的原因为文档为openvino_2019.3.379\deployment_tools\tools\calibration_tool\README.md。
查询很少是简单一句话的 match 匹配查询。通常我们需要用相同或不同的字符串查询一个或多个字段，也就是说，需要对多个查询语句以及它们相关度评分进行合理的合并。
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