qpSWIFTqpSWIFT 是面向嵌入式和机器人应用的轻量级稀疏二次规划求解器。它采用带有 Mehrotra Predictor 校正步骤和 Nesterov Todd 缩放的 Primal-Dual Interioir Point 方法。 开发语言:C 文档:传送门 项目:传送门 2. OSQP OSQP(算子分裂二次规划)求解器是一个数值优化包,用于求解以下形式的凸
视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1of421f7qr?t=73.8 ESP32S3 Sense接入百度在线语音识别 目前这是我使用的ESP32S3官方硬件(小小的身材有大大的力量)只需要35元加摄像头麦克风79元,后期我会整理相关专栏进行Arduino系统学习。有需要可以购买xiao开发板,SeeedXIAO ESP32S3 Sense硬件购买地址:
算法思想提出 Deep Many-Tasks 方法来对一个图片进行多任务车辆分析,包括车辆检测,部分定位,可见性描述和 3D维度估计。论文的主要贡献包括三个方面: 使用图像车辆的特征点来编码 3D 车辆信息。因为车辆具有已知的形状,可以用单目图像重构 3D 车辆信息。我们的方法还可以在车辆部件被遮挡,截断等情况下定位到车辆部件,使用回归的方法而不是 part detector. 预测 hidde
1. ESP32为什么需要多任务 ESP32需要多任务处理主要是因为以下几个原因: edbb4a78-91a1-4704-b54f-4965d500f317例如添加如下代码块: var code = “edbb4a78-91a1-4704-b54f-4965d500f317” 1.并行处理能力:ESP32是一款双核微控制器,拥有两个可以独立运行的处理核心。通过多任务处理,这两个核心可以
如果想要深入学习单目深度估计方面的知识,可以关注我们工坊推出的课程: 单目深度估计方法:算法梳理与代码实现 单目深度估计一直以来都是计算机视觉领域中的一项非常具有挑战的难题。随着计算机技术、数字图像处理算法和深度学习等技术的发展,常用的单目深度估计算法大概可以分为以下几类:基于线索的和机器学习的传统方法、基于有监督的深度学习方法和基于无监督的深度学习方法。 今天和大家重点介绍一下三个传统方法
1. 前言 欢迎使用ESP32进行WiFi配网!本教程将带领您轻松掌握两种不同的配网方法:一种是通过Web服务器在浏览器中手动输入WiFi信息;另一种则是利用BLE(低功耗蓝牙)进行无线配网。只需按照以下步骤操作,您就能顺利将ESP32连接到家庭WiFi网络,并且下次启动可以自动连接之前连过的wifi。 2. 先决条件 这一次还是采用Arduino编程就会轻松许多开发。这样就
说明: 本文章旨在总结备份、方便以后查询,由于是个人总结,如有不对,欢迎指正;另外,内容大部分来自网络、书籍、和各类手册,如若侵权请告知,马上删帖致歉。 QQ 群 号:513683159 【相互学习】内容来源: 用到在修正 0、container_of 宏的理解 /** * @brief 通过“结构体成员”的地址与“结构体”的类型推导出“结构体”的首地址 * * @ptr:
序号 内容 1 【数理知识】向量的坐标基表示法,Matlab 代码验证 2 【数理知识】向量与基的内积,Matlab 代码验证 1. 向量与基的内积 假设存在一个二维平面内的向量\vec{a},,其在坐标基\vec{e}_1, \vec{e}_2下的坐标值为\left[\begin{matrix}x \ y \end{mat
目录 随机访问存储器 物理架构 从 CPU 角度看物理内存架构 查看NUMA相关信息 绑定NUMA节点 管理内存节点(node) node节点以及page数据结构之间关系 物理内存划分(zone) 物理内存页(page) 内存分配行为 内存分配ALLOC*标志 页面阈值 内存紧张时 内存分配流程
CubeMX简介传统的单片机开发时,需要针对片上外设做各种初始化的工作,相当麻烦。CubeMX是ST公司出品的一款图形化代码生成工具,通过图形化界面,可以非常直观的配置好各种片上外设,时钟,中断,DMA等等各种设备的参数,然后CubeMX可以直接生成初始化代码,使得开发人员可以将更多的精力放在核心代码的开发上。生成的代码选择性适配IAR,KEIL,以及ST自家的STM32CubeIDE(免费)
分类目录:《系统学习Python》总目录 现在,给定了这些限制和假设,我们可以用这一算法来考虑调用中的关键字参数以及省略的默认参数。当拦截了一个调用,我们可以做如下假设和推断: 设N NN是传递的位置参数的个数,从*pargs元组的长度中获得。 *pargs中的所有N NN个位置参数,必须与从数的代码对象获取的前N NN个期待的参数匹配。依据前面列出的Python的调用顺序规则,这是
1、简述 Windows Subsystem for Linux (WSL) 是 Windows 的一项功能,允许您在 Windows 计算机上运行 Linux 环境,而无需单独的虚拟机或双重启动。 WSL 旨在为想要同时使用 Windows 和 Linux 的开发人员提供无缝且高效的体验。 使用 WSL 安装和运行各种 Linux 发行版,例如 Ubuntu、Debian、Kali 等。安装
概念 bash shell用一个叫做环境变量(environment variable)的特性来存储有关shell会话和工作环境的信息.环境变量的使用大大方便了程序或者shell中运行的脚本查找和访问内存中存储的数据和系统信息。 分类 Ubuntu系统下环境配置文件分为两种:系统级和用户级。 系统级 /etc/profile:(第一)【全局:任何用户】【设
分类目录:《系统学习Python》总目录 文章《系统学习Python——装饰器:类装饰器-[单例类:基础知识]》的单例示例阐明了如何使用类装饰器来管理一个类的所有实例。类装饰器的另一个常用场景是为每个生成的实例扩展接口。类装饰器基本上可以在实例上安装一个包装器或“代理"逻辑层,以某种方式管理对其接口的访问。 例如在第31章中,__getattr__运算符重载方法作为包装内嵌实例的完整对象接
clear,clc; % 系统参数 m=2; g=9.81; I=1; L=0.5; % 状态空间模型 A = [0 1 0 0; 0 0 -m*g*L^2/I 0; 0 0 0 1; 0 0 m*g*L/I 0] B = [0; (I-m*L^2)/(I*m); 0; L/I] C = [1 0 0 0;
聚类可以定义为基于点之间的一些共性或相似性对数据点进行分组。 最简单的方法之一是 K-means 聚类。在这种方法中,簇的数量是初始化的,每个簇的中心是随机选择的。计算每个数据点与所有聚类中心之间的欧几里得距离,并基于每个数据点分配给某个聚类的最小距离。定义集群的新中心并计算欧几里得距离。该过程迭代直到达到收敛。 1、生成随机数据 首先让我们生成一些随机数据
目录 maya获取所有节点的初始位置 获取所有节点的 动画旋转位置 maya获取所有节点的初始位置 import maya.cmds as cmds def get_initial_pose(root_node): """ 获取根节点及其所有子节点的初始姿态位置。 参数: - root_node: 根节点的名称。 返回值:
分类目录:《系统学习Python》总目录 在前面的文章中,我们已经编写了函数装饰器来管理函数调用,但是正如我们已经见到的,从Python2.6和Python3.0起装饰器已被扩展,因此也能在类上使用。如同前面所提到的,尽管类装饰器与函数装饰器在概念上很相像,但类装饰器是在类上使用的一一它们可以用于管理类自身,或者用来拦截实例创建调用以管理实例。和函数装饰器一样,类装饰器其实只是可选的语法糖,
目录 SD卡无法识别问题定位 设备树确认mmc1 启用 驱动文件 sdhci-ss524v100.c 寄存器以及值的定义 probe函数匹配 通过函数的层层打印,sd卡寄存器读取出来时没有插上的状态 SD卡无法识别问题定位 硬件平台:ss524处理器, 内核版本:4.19.90 设备树确认mmc1 启用 mmc1: SD@0x10020000
一、用户授权 给数据库添加新的用户并且设置权限 1.1、grant授权 命令格式 mysql> grant 权限列表 on 库名 to 用户名@"客户端地址" -> identified by "密码" //授权用户面膜 -> with grant option ; //有授权权限可选项 权限列表
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