参考网站::   https://blog.csdn.net/sunyoop/article/details/78302090 https://blog.csdn.net/dzhongjie/article/details/84575482 通常我们选取是laser 正前方的扇型数据,从上图可以看出例如正面180度扇型数据,那么选取的度数为0~90,270~359的数据270度面的扇型数据,选取度数为0~135, 225~359的数据回到代码中 1.下载rplidar node的源码https:

一.子函数分析 1.发布数据子函数 (1)雷达数据数据类型 Header header # timestamp in the header is the acquisition time of # the first ray in the scan. # # in frame frame_id, angles are measured around # the positive Z axis (counterclockwise, if Z is up) # with zero angle bei

SDK头文件介绍 1.头文件简介: rplidar.h //一般情况下开发的项目中仅需要引入该头文件即可使用 RPLIDAR SDK 的所有功能. rplidar_driver.h //定义了 SDK 核心驱动接口: RPlidarDriver 的类声明. rplidar_protocol.h //定义了 RPLIDAR 通讯协议文档中描述的底层相关数据结构和常量定义. rplidar_cmd.h //定义了 RPLIDAR 通讯协议文档中描述的各类请求/应答相关的数据结构和常量定义. rpty

CSharpGL(32)矩阵与四元数与角度旋转轴的相互转换 三维世界里的旋转(rotate),可以用一个3x3的矩阵描述:可以用(旋转角度float+旋转轴vec3)描述.数学家欧拉证明了这两种形式可以相互转化,且多次地旋转可以归结为一次旋转.这实际上就是著名的轨迹球(arcball)方式操纵模型的理论基础. 本文中都设定float angleDegree为旋转角度,vec3 axis为旋转轴. +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 四元数 +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说:

俗话说,自己写的代码,6个月后也是别人的代码……复习!复习!复习!涉及到的知识点总结如下: 堆栈是栈 JVM栈和本地方法栈划分 Java中的堆,栈和c/c++中的堆,栈 数据结构层面的堆,栈 os层面的堆,栈 JVM的堆,栈和os如何对应 为啥方法的调用需要栈 属于月经问题了,正好碰上有人问我这类比较基础的知识,无奈我自觉回答不是有效果,现在深入浅出的总结下: 前一篇文章总结了:JVM 的内存主要分为3个分区 堆区(Heap)-- 只存对象(数组)本身(引用类型的数据),不存基本类型和对象的引用

基于自然语言处理角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月2日21:25:35 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语

基于机器学习角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月3日08:39:14 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语言角

基于统计学习方法角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月2日13:59:46 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语

我在上期讨论里已经成功的创建了一个简单的Slick项目,然后又尝试使用了一些最基本的功能.Slick是一个FRM(Functional Relational Mapper),是为fp编程提供的scala SQL Query集成环境,可以让编程人员在scala编程语言里用函数式编程模式来实现对数据库操作的编程.在这篇讨论里我想以函数式思考模式来加深了解Slick.我对fp编程模式印象最深的就是类型匹配:从参数类型和返回结果类型来了解函数功能.所以上面我所指的函数式思考方式主要是从Slick函数的类

在iOS中图片的旋转单位为弧度而不是角度,所以经常会在两者之间进行转换 弧度转角度 #define RADIANS_TO_DEGREES(radians) ((radians) * (180.0 / M_PI)) 角度转弧度 #define DEGREES_TO_RADIANS(angle) ((angle) / 180.0 * M_PI) 摘自:角度与弧度的转换 <!-- more --> 角度弧度定义 " 弧度"和"度"是度量角大小的两种不同的单位.

忘记发这里了..补发一下 这是<从产品角度学EXCEL>系列——单元格篇. 前言请看: 0 为什么要关注EXCEL的本质 1 excel是怎样运作的 2 EXCEL里的树形结构 3 单元格的秘密(文本/数字篇) 或者你可以去微信公众号@尾巴说数 获得连载目录. 本文仅由尾巴本人发布于特定网站.不接受任何无授权转载,如需转载,请先联系我,非常感谢. 抱歉之前因为有各种事情,一个多月没更新了,从今天开始恢复更新. 在前一章节里,我们通过对excel xml代码的阅读,发现在excel单元格里,文本

这是<从产品角度学EXCEL>系列——单元格的秘密. 前言请看: 0 为什么要关注EXCEL的本质 1 EXCEL是怎样运作的 2 EXCEL里的树形结构 或者你可以去微信公众号@尾巴说数 获得连载目录. 本文仅由尾巴本人发布于特定网站.不接受任何无授权转载,如需转载,请先联系我,非常感谢. 在讲了excel的树形结构之后,我们终于要进入正题,研究单元格的秘密了. 当我们打开excel的时候,首先映入眼帘的就是一大片格子,这就是单元格. 在excel里,单元格承担了几乎所有的存储信息的功能.你

这是<从产品角度学EXCEL>系列第三篇. 前言请看: 0 为什么要关注EXCEL的本质 1 excel是怎样运作的 或者你可以去微信公众号@尾巴说数 获得连载目录. 本文仅由尾巴本人发布于特定网站.不接受任何无授权转载,如需转载,请先联系我,非常感谢. 2 EXCEL里的树形结构 这段时间,上海街边的树上陆陆续续长出了嫩芽,放眼望去有各种层次的绿色,格外好看.我们今天的话题,恰好也与树有关.只不过,树都是往天空伸展枝叶的,而我们这里讨论的‘树’,却是由根部出发,逐行逐行往下延展.伸展. 还记

这是<从产品角度学EXCEL>系列第二篇. 前言请看:从产品角度学EXCEL-系列0-为什么要关注EXCEL的本质 本文不接受无授权转载,如需转载,请先联系我,非常感谢. 1.EXCEL是怎么工作的 在序言里,我们大致讲了一下为什么要写这篇文章,以及其整体架构.而从这章开始,我们将简单看一下EXCEL是什么,以及它是怎么工作的. 从EXCEL的定义来说,它是一款用于处理数据的电子表格软件.当我们打开EXCEL时,看到的一大片方格子,就是excel所处理的主要对象——表格(spreadsheet

前言 Hello 大家好,我是尾巴,从今天开始,在这里连载<从产品角度学EXCEL>的系列文章.本文不接受无授权转载,如需转载,请先联系我,非常感谢. 与世面上的大部分EXCEL教程不同的是,我们并不会太多关注于介绍EXCEL各个功能的细节,譬如表格怎么搭建.EXCEL有什么函数等等.这些知识点在各个教程里随处可见,各位只要有心,就可以很容易的找到. 相反,这系列的文章会更多关注于EXCEL这个产品,关注EXCEL的本质. 我们会尝试从一个产品设计,或者一个编程人员的角度来解剖EXCEL的内在

在这篇博文中,我们抛开对阿里云的怀疑,完全从ASP.NET的角度进行分析,看能不能找到针对问题现象的更合理的解释. “黑色30秒”问题现象的主要特征是:排队的请求(Requests Queued)突增,到达HTTP.SYS的请求数(Arrival Rate)下降,QPS(Requests/Sec)下降,CPU消耗下降,Current Connections上升. 昨天晚上18:08左右发生了1次“黑色30秒”,正好借此案例分析一下. 1.为什么Requests Queued会突增? 最直接的原因

引言 在OO的工作中,我们一定会涉及到类,抽象类和接口.那么类和抽象类以及接口到底扮演的什么角色? 本文主要是从人类社会的角度阐述类与抽象类以及接口的"社会"关系,从而让我们抛弃书上的那些死记硬背的概念,快速理解他们的区别与联系?   如果大家觉得还有必要把这块更新的更好,还请多多反馈. 如果觉的对您有用还请点击 "推荐"下,我会持续更新更多新的内容. 古老的传说 相传盘古开天劈地后,女娲一天在黄河边梳头时,突发奇想以泥土仿照自己抟土造人,创造并构建人类社会.后来又

前置阅读:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541——Batch Norm阅读笔记与实现 前置阅读:http://www.zhihu.com/question/38102762——知乎网友 Deep Learning与Bayesian Learning在很多情况下是相通的,随着Deep Learning理论的发展, 我们看到,Deep Learning越来越像Bayesian Learning的一个子集,Deep Learni

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接上一篇:1.rplidar测试 方式一:测试使用rplidar A2跑一下手持的hector slam,参考文章:用hector mapping构建地图 但是roslaunch exbotxi_bringup 2dsensor.launch 和 roslaunch exbotxi_nav hector_mapping_demo.launch 这两个文件都没有搜索到.需要更新exbot_xi开发包.https://github.com/yuanboshe/exbot_xi/tree/hydro/