在centos操作系统中查看所有正在运行的进程，你可以使用ps命令。它能显示当前运行中进程的相关信息，包括进程的PID。Linux和UNIX都支持ps命令，显示所有运行中进程的相关信息。...ps命令 输入下面的ps命令，显示所有运行中的进程： # ps aux | less 其中， -A：显示所有进程 a：显示终端中包括其它用户的所有进程 x：显示无控制终端的进程 任务：查看系统中的每个进程...# ps -A # ps -e 任务：查看非root运行的进程 # ps -U root -u root -N 任务：查看用户vivek运行的进程 # ps -u vivek top命令 top命令提供了运行中系统的动态实时视图...在命令提示行中输入top： # top 输出： 图1：top命令：显示Linux任务 按q退出，按h进入帮助。 显示进程的树状图 pstree以树状显示正在运行的进程。树的根节点为pid或init。...要安装htop输入命令： # apt-get install htop 或 # yum install htop 在命令提示行中输入htop： # htop 输出示例： 图3：htop - Interactive
从以下地址下载emoji的utf8编码文件 https://gist.github.com/JoshyPHP/225b3c77005a89d81511 2. ...查询测试 -- 源数据 SELECT x.content FROM x WHERE CommentID in (39539523,39205786); -- 关联查询 SELECT distinct...in (39539523,39205786) and x.content like concat('%',c,'%'); 加distinct是因为存在同一表情符号对应两个utf8编码的情况
从以下地址复制emoji的unicode https://unicode.org/emoji/charts/full-emoji-list.html 2....查询测试 -- 源数据 SELECT x.content FROM x WHERE CommentID in (39539523,39205786); -- 关联查询 SELECT distinct... WHERE CommentID in (39539523,39205786) and x.content like '%'||e||'%'; 结果如下： 字典表关联一个四千二百万行的评论表...，其中评论字段 content 数据类型为 varchar(6000)，查询出所有带 emoji 的评论，用时25分钟。
在 MATLAB 中，可以采用以下一些方法来高效地处理大规模矩阵运算以提高程序的运行速度： 避免使用循环：MATLAB 是一种矢量化编程语言，通过使用矢量和矩阵操作，可以避免使用循环来处理矩阵运算。...避免循环可以大大提高程序的运行速度。 使用内置函数和矩阵运算符：MATLAB 提供了许多内置函数和矩阵运算符，这些函数和运算符已经被优化过，可以高效地处理大规模矩阵运算。...使用稀疏矩阵：如果矩阵稀疏，即大部分元素为零，可以使用稀疏矩阵来存储和计算。稀疏矩阵可以节省内存和计算资源，并提高程序的运行速度。...预分配内存空间：在进行大规模矩阵运算之前，可以预先分配足够的内存空间。这样可以避免 MATLAB 动态分配内存的开销，提高程序的运行速度。...通过以上方法，可以高效地处理大规模矩阵运算，提高 MATLAB 程序的运行速度。
在之前的几篇关于OpenCV的文章中我集中介绍了OpenCV中比较常用的操作和函数.在我们基础的学习中,这些函数其实在图像进行预操作的过程中已经够用了.因此在之后的文章中,我们要继续深入使用OpenCV...它是一个向量场，每个向量是一个位移矢量，显示了从第一帧到第二帧的点的移动。 上图表示了一个球在5个连续帧里的移动。箭头显示了它的位移矢量。...二:光流法的原理 在推广光流法的时候,我们要有两个前提假设: 第一:所追踪的像素目标在连续的帧之间要保持基本不变. 第二:所追踪的像素目标在连续的帧之间要有相似的运动趋势....现在我们开始推广一下光流方程: ①:假设从首发帧的像素I(x,y,t),在dt时间之后的下一帧中移动距离为(dx，dy),且这些像素是相同的,而且亮度不变 因此得到以下推广: ②:对上边公式的右边做泰勒级数近似...观察上方矩阵,用Harris角点检测来检查法逆矩阵的相似性。逆矩阵与Harris角点检测很像，说明角点是适合用来做跟踪的.
在之前的几篇关于OpenCV的文章中我集中介绍了OpenCV中比较常用的操作和函数.在我们基础的学习中,这些函数其实在图像进行预操作的过程中已经够用了.因此在之后的文章中,我们要继续深入使用OpenCV...它是一个向量场，每个向量是一个位移矢量，显示了从第一帧到第二帧的点的移动。 ? 上图表示了一个球在5个连续帧里的移动。箭头显示了它的位移矢量。...二:光流法的原理 在推广光流法的时候,我们要有两个前提假设: 第一:所追踪的像素目标在连续的帧之间要保持基本不变. 第二:所追踪的像素目标在连续的帧之间要有相似的运动趋势....现在我们开始推广一下光流方程: ①:假设从首发帧的像素I(x,y,t),在dt时间之后的下一帧中移动距离为(dx，dy),且这些像素是相同的,而且亮度不变 因此得到以下推广: ?...观察上方矩阵,用Harris角点检测来检查法逆矩阵的相似性。逆矩阵与Harris角点检测很像，说明角点是适合用来做跟踪的.
2022-06-11：注意本文件中，graph不是邻接矩阵的含义，而是一个二部图。...在长度为N的邻接矩阵matrix中，所有的点有N个，matrix[i][j]表示点i到点j的距离或者权重， 而在二部图graph中，所有的点有2*N个，行所对应的点有N个，列所对应的点有N个。...[]; // dfs过程中，碰过的点！ let mut x: Vec = vec![]; let mut y: Vec = vec!...// x，王子碰没碰过 // y, 公主碰没碰过 // lx，所有王子的预期 // ly, 所有公主的预期 // match，所有公主，之前的分配，之前的爷们！...// slack，连过，但没允许的公主，最小下降的幅度 // map，报价，所有王子对公主的报价 // 返回，from号王子，不降预期能不能配成！
excelperfect Q：数据放置在列A中，我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示，列A中存放了5个数据，要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合，如列B中所示。...A Set rng =Range("A1", Range("A1").End(xlDown)) '设置每个组合需要的数据个数 n = 3 '在数组中存储要组合的数据...Then lRow = lRow + 1 Range("B" & lRow) = Join(vResult, ", ") '每组组合放置在多列中...，有兴趣的朋友可以使用F8键逐语句运行代码观察代码效果，来理解实现过程。...代码的图片版如下： ? 如果将代码中注释掉的代码恢复，也就是将组合结果放置在多列中，运行后的结果如下图2所示。 ? 图2
此方法不需要训练的基本事实数据集。相反，它们使用图像序列中的连续时间帧来提供训练信号。为了帮助限制学习，使用了姿势估计网络。在输入图像与从姿势网络和深度网络的输出重建的图像之间的差异上训练模型。...这鼓励模型学习尖锐的边缘并消除噪声。 最终损失函数变为： ? [1]中的最终损失函数在每个像素，比例和批次上平均。 结果 作者在包含驱动序列的三个数据集上比较了他们的模型。...在所有实验中，方法均胜过几乎所有其他方法。下图显示了它们的性能示例： ?...使用二进制掩码从静态图像（帧-1，帧0和帧+1）中删除这些可能移动的对象 被掩盖的图像被发送到自我运动网络，并输出帧-1和0与帧0和+1之间的转换矩阵。 ?...遮罩过程可提取静态背景，然后提取自我运动转换矩阵，而无需移动对象。来自[3]的方程。 使用步骤3中产生的自我运动转换矩阵，并将其应用于帧-1和帧+1，以获取变形的帧0。
最早，SLAM 主要用在机器人领域，是为了在没有任何先验知识的情况下，根据传感器数据实时构建周围环境地图，同时根据这个地图推测自身的定位。因此本文以简单清晰的文字为大家介绍了视觉 V-SLAM。...RANSAC的目的是在包含异常点（outlier）的数据集上鲁棒地拟合一个模型，如图 2-12 所示： 1. 随机选择（最小）数据点子集并实例化（instantiate）模型; 2....基于此模型，将所有数据点分类为内点（inlier）或异常点； 3. 迭代重复 1-2 步； 4. 选择最大的内地集，以此重新估计最终模型。 ? RANSAC示意图 ii....“关键帧”子集，状态向量是所有关键帧的 3D 地标和对应摄像头姿势，BA 可以在与跟踪模块并列的线程中调整状态估计； （注意：关键帧的选择策略是算法性能很重要的一个因素） SLAM 中的闭环（loop...re-localization），当关键帧子集较大的时候，需要对特征匹配进行压缩和加速，比如词包（bag of words）法和K维-树（KD-tree）数据结构等等； SLAM 中的传感器可以是单目
Pyodide是Mozilla的一个独立社区驱动项目，它提供了一个完全在浏览器中运行的完整 Python 数据科学堆栈。...Pyodide 可用于任何需要在Web浏览器中运行 Python 并具有对 Web API 的完全访问权限的上下文。...最新发布说明中提到 Pyodide 将 Python 3.8 运行时转换为 WebAssembly 和 Python 科学堆栈，包括用于数据分析的 Pandas、用于科学计算的 NumPy、用于科学技术计算的...他们提到 Mozilla 的 WebAssembly 向导提供了一个更高级的想法；如果许多科学家更喜欢 Python，那么该团队决定通过编译 Python 科学堆栈以在 WebAssembly 中运行来帮助他们...Pyodide 现在已经成为一个独立的、社区驱动的开源项目，在 Mozilla Public License Version 2.0 下分发。
代价函数 我们建立后端需要优化的代价函数： 代价函数中的3个残差项分别对应边缘化先验信息，IMU残差，视觉重投影残差，需要注意的是，三种残差都是使用马氏距离进行表示的(相比欧式距离，多了协方差矩阵...当IMU的协方差矩阵越大时，其逆越小，说明此时IMU的数据越来越不可靠，我们应该相信视觉的数据。 我们将上市简化，可以得到后端优化的增量方程： 其中，左侧全部为Hessian矩阵。...我们通过公式进行说明，将非线性优化公式 改写为： 其中， 与 分别为我们需要merg掉的变量与需要保留的变量，使用舒尔补进行消元： 其中， 就是 在 中的舒尔补项，我们将上式展开得...3.边缘化例子 这里使用一个实例对边缘化进行说明，并且从图表中可以清楚的看到矩阵的变化情况，稠密或稀疏。我从网上找了一张示意图，读者请务必理解下图的变化过程。 ? ...我们可以看到，与 相关的都从矩阵中移除了，到了左上方，留下的矩阵即 ，我们计算 (黄色)，然后得到 的示意图： ? 我们将上图转成关系图后，如下，可以发现，约束关系变了。 ?
2022-06-11：注意本文件中，graph不是邻接矩阵的含义，而是一个二部图。...在长度为N的邻接矩阵matrix中，所有的点有N个，matrixi表示点i到点j的距离或者权重，而在二部图graph中，所有的点有2*N个，行所对应的点有N个，列所对应的点有N个。...[]; // dfs过程中，碰过的点！ let mut x: Vec = vec![]; let mut y: Vec = vec!...// x，王子碰没碰过// y, 公主碰没碰过// lx，所有王子的预期// ly, 所有公主的预期// match，所有公主，之前的分配，之前的爷们！...// slack，连过，但没允许的公主，最小下降的幅度// map，报价，所有王子对公主的报价// 返回，from号王子，不降预期能不能配成！
图片Redis客户端在连接过程中，使用输入和输出缓冲区来处理数据的读写。对于输入缓冲区，Redis客户端会将接收到的数据存储在其中，然后使用解析器来解析这些数据。...当输出缓冲区满或者遇到特定条件时，客户端会触发写操作，将输出缓冲区的数据发送给服务器。具体的处理过程可以描述如下：客户端与Redis服务器建立连接，创建输入和输出缓冲区。...客户端接收来自服务器的数据，并存储在输入缓冲区中。客户端使用解析器解析输入缓冲区中的数据，得到相应的命令和参数。客户端将解析后的命令和参数传递给业务逻辑进行处理。...客户端根据业务逻辑的需要，将需要发送给服务器的命令和参数存储在输出缓冲区中。当输出缓冲区满或者遇到特定条件时，客户端触发写操作，将输出缓冲区的数据发送给服务器。...Redis客户端通过输入和输出缓冲区来处理与服务器之间的数据交互。
最小二乘法是用来做函数拟合或者求函数极值的方法。在机器学习，尤其是回归模型中，经常可以看到最小二乘法的身影，这里就对我对最小二乘法的认知做一个小结。...就可以得到所有的N+1个未知的。...公式1：为向量 公式2： 对上述求导等式整理后可得： 两边同时左乘可得： 这样我们就一下子求出了向量表达式的公式，免去了代数法一个个去求导的麻烦。只要给了数据,我们就可以用算出。...首先，最小二乘法需要计算的逆矩阵，有可能它的逆矩阵不存在，这样就没有办法直接用最小二乘法了，此时梯度下降法仍然可以使用。当然，我们可以通过对样本数据进行整理，去掉冗余特征。...当样本量m很少，小于特征数n的时候，这时拟合方程是欠定的，常用的优化方法都无法去拟合数据。当样本量m等于特征数n的时候，用方程组求解就可以了。
只能通过迭代求解的方法一步步缩小误差，最终得到使误差方程最小的旋转矩阵R和平移矩阵t。 算法流程： 1）寻找对应点 通常使用编码盘的里程计数据得到位姿差，即当前机器人在上次机器人坐标系中的位姿。...这里指出ICP的一个明显缺陷： 两帧激光点云数据中的点不可能表示的是空间中相同的位置。所以用点到点的距离作为误差方程势必会引入随机误差。...算法流程： 先贴一张论文里的算法步骤 图片 1）给定一个初始的转换矩阵q_{0}，将当前激光帧的数据转换到参考帧坐标系下。初始的转换矩阵q_{0}一般通过里程计来获得。...3）用LM方法进行迭代求解目标误差方程，迭代收敛即可得到两帧激光数据之间的相对位姿。...具体的改进措施： 1）scan egomotion egomotion的定义如下： 图片 进行激光数据的运动畸变去除。在雷达扫描一圈的过程中，车子是在运动的。
然而，在对象或摄影机可以移动的场景中，在第t帧中的一个位置处的物体可能与在第t+k帧中的该位置的内容完全无关。因此，应该对这些时间相关性对应进行建模，以便于了解动态场景。...在视频数据中是类似的，但是除此之外，视频数据还有一个性质：3D点随着时间的推移而移动，因此沿着特定的二维轨迹投影在图像的不同部分 。...为此，轨迹token被投影到一组新的 queries, keys 和values上： 与之前的一样，更新后的查询对应于轨迹参考点，并包含来自所有帧的空间汇集的信息。...将query-key-value矩阵表示为，里面的每一个向量表示为。 为了得到注意力算子的有效分解，作者使用一个概率公式来重写它。设为一个分类随机变量，表示第个输入（）是否分配给第个输出()，其中。...因此，整理上述所有方程，可以得到： Computational efficiency 方程中近似的一个重要特征是，它可以分两步计算 。
而基于优化的方法在边缘化时需要对Hessian矩阵做舒尔补，操作会复杂一些。...状态增广 当新来一帧图像，可以通过odometry位姿，计算出相机位姿。 ? 然后把它放到状态向量里面。相应的要把协方差矩阵进行扩展： ? ?...具体的对H*做QR分解 ? 带入到(19)式中，可以得到， ? 左右两边，同时乘以有 ? 最后，我们得到一个压缩后的线性方程 ? 这方程的行数最大和状态的维度相同。...收集跟踪丢失的的所有特征点{} 收集将要被边缘化的帧中的所有特征点：{} 利用特征点{}和{}构造线性方程(20)，并执行EKF更新。...边缘化操作：将x中边缘化掉的pose去掉，将协方差矩阵中对应的行和列删除。 ? 平面约束Update 一般车辆都是运动在平面上的，在更新的时候，我们引入一个平面约束。
当新的一帧图像传入系统时，在RGB图像中检测和提取修改后的ORB特征。进行特征匹配后，首先更新EKF状态，并将其应用于ICP算法的初始化，ICP算法在当前帧和关键帧之间运行。...状态向量如下： 误差向量： 由于速度等参数是在关键帧坐标系下表示的，因此对速度传播更新的方程进行调整，得到新的连续时间状态估计传播方程： 为了时间上的同步，我们在两个图像帧之间存储IMU测量值。...当有新的帧进入系统时，利用存储的我IMU数据进行状态估计和协方差矩阵的传播，同时，使用4阶Runge-Kutta算法在两帧之间的时间段内对向量和矩阵进行积分。...3、特征匹配的量测模型 4、ICP里程计量测模型 为提高效率，我们在EKF中采用ICP测量的松耦合。对于ICP来说，在本文算法中，采用点-面矩阵。...主要的贡献在于在一个EKF中推导出了结合关键帧、标定以及特征点和ICP测量的方程。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
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