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Linux下的一些资源限制

在我们写程序的时候往往都没有注意到一些系统资源的临界值,然而这些临界值在有的时候会把我们害的很惨,比如一个忘掉关闭的文件描述符,比如malloc竟然会返回错误,又或者是爆栈,我们该如何解决或者说预防这些问题呢?

  • 2022-01-12
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卡尔曼滤波的原理

说起Kalman滤波器的历史,最早要追溯到17世纪,Roger Cotes开始研究最小均方问题。但由于缺少实际案例的支撑(那个时候哪来那么多雷达啊啥的这些信号啊),Cotes的研究让人看着显得很模糊,因此在估计理论的发展中影响很小。17世纪中叶,最小均方估计(Least squares Estimation)理论逐步完善,Tobias Mayer在1750年将其用于月球运动的估计,Leonard Euler在1749年、Pierre Laplace在1787分别用于木星和土星的运动估计。Roger Boscovich在1755用最小均方估计地球的大小。

  • 2022-01-12
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水下机动目标跟踪技术

水下目标跟踪是海洋国土监视、反潜战等环境下的关键技术。以往的跟踪滤波算法主要基于卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等算法,这些方法实现比较复杂,滤波精度不高。最近出现了不敏卡尔曼滤波、粒子滤波、转换瑞利滤波、双多基地跟踪算法等,需要研究这些算法在水下目标跟踪中的性能。总结对比了国内外学者在此领域的研究成果,得出了这些滤波算法在水下目标跟踪中的优缺点。重点论述了纯角度跟踪和非线性滤波算法的发展、在水下目标跟踪中的应用以及多基地声纳跟踪水下目标技术的发展,回顾了机动目标跟踪和多目标数据互联算法。研究表明,非卡尔曼滤波算法能够更高精度地跟踪水下目标,双多基地声纳是今后发展的重点。为今后的研究提供参考。

  • 2022-01-12
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同时定位与地图创建综述

SLAM包含两个主要任务,定位和建图。这是移动机器人自主完成作业任务需要解决的基本问题,特别是在未知环境的情况下,移动机器人既要确定自身在环境中的位姿,又要根据确定的位姿来创建所处环境的地图,这是一个相辅相成、不断迭代的过程。因此,SLAM问题是一个复杂的耦合问题,也可以被看作是先有鸡还是鸡蛋的问题[1]。

  • 2022-01-12
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如何用卡尔曼滤波来做机器人目标追踪?

滤波,简要来说就是如何过滤掉收到干扰的信号。卡尔曼滤波所做的是从一堆观测数据中,去估计出真实数据样子。举一个简单的例子,就说机器人的目标追踪。人感知这个世界靠的是眼睛,机器人感知这个世界靠的是传感器。机器人通过传感器测量物体位置的时候,传感器可能带来测量误差。例如,之前的文章 如何使用高斯分布、高斯混合模型对机器人误差进行建模,我们很有可能由于遮挡、模型的精度不够导致我们测量的小球中心的位置会有些许误差。

  • 2022-01-12
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目标跟踪系列——卡尔曼滤波

计算机视觉中的目标跟踪任务,最经典也最常用的一种算法就是卡尔曼滤波,究竟卡尔曼滤波是如何解决目标跟踪问题?本文我们从卡尔曼滤波的基本原理发出,走进算法内部的参数调优,最后用一个C++实现的车辆目标跟踪实例来分析此类目标跟踪算法的问题所在,以及优化方向。

  • 2022-01-12
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卡尔曼滤波器介绍与理论分析

卡尔曼滤波常用于动态多变化系统中的状态估计,是一种通用性强的自回归滤波器。它的由来和NASA登月有关。其发明者鲁道夫.E.卡尔曼在一次访问NASA的时候,发现阿波罗计划中一个难点是轨道预测问题,因而提出了一种滤波器,可以帮助高效预测轨迹,辅助导航。NASA最终使用了这个滤波器,然后成功实现人类第一次登月计划。卡尔曼滤波器由此得名。

  • 2022-01-12
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卡尔曼滤波在雷达目标跟踪中的应用仿真matlab源码

目标跟踪问题的应用背景是雷达数据处理,即雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据,对测量到的目标位置数据(称为点迹)进行处理,自动形成航迹,并对目标在下一时刻的位置进行预测。本文简要讨论了用Kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测,并借助于Matlab仿真工具,对实验的效果进行评估。

  • 2022-01-12
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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2026年中国媒介展望:从掌控到赋能

2025年,持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性,取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望,而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入,并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖,加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项,而是必选项。

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当消费市场迎来“人口结构重塑”与“需求多元裂变”的双重变局,消费者正以更立体的姿态重新定义市场规则,这既是当下的行业底色,更是品牌增长道路上必须直面的核心命题。

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全球业务高速增长DNA分析报告

核心研究发现 1.增长愈发难以实现:尽管许多企业仍在增长,但高增长企业(即员工规模等级提升一级)的比例已从疫情前的7.4%降至疫情后的4.3%,这表明市场环境日益严峻。1 2.AI技能是增长加速器:高增长企业的A技能发展水平比其他企业高出45%。

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