线程、进程、多线程、多进程和多任务一锅端

线程是CPU调度的最小单位（程序执行流的最小单元），它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单元。一条线程是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。

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Linux常用监控指标总结

做运维，不怕出问题，怕的是出了问题，抓不到现场，两眼摸黑。所以，依靠强大的监控系统，收集尽可能多的指标，意义重大。但哪些指标才是有意义的呢，本着从实践中来的思想，各位工程师在长期摸爬滚打中总结出来的经验最有价值。

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Linux环境变量配置的6种方法

可以自定义一个环境变量文件，比如在某个项目下定义 uusama.profile，在这个文件中使用 export 定义一系列变量，然后在 ~/.profile 文件后面加上：sourc uusama.profile，这样你每次登陆都可以在 Shell 脚本中使用自己定义的一系列变量。也可以使用 alias 命令定义一些命令的别名，比如 alias rm="rm -i"（双引号必须），并把这个代码加入到 ~/.profile 中，这样你每次使用 rm 命令的时候，都相当于使用 rm -i 命令，非常方便。

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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？

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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。

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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。

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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]。

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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。

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