实例 模块 地方 工程
2 01｜模块导学：是什么在影响架构活动的成败？
你好，我是郭东白。这节课是我们模块一的导入部分，我会先来介绍模块的主要内容，以及为什么我要讲生存法则这个话题。 一名软件架构师要为相对复杂的业务制定，并且引导实施一个结构化的软件方案。这个发现最终方案和推动实施的过程，就是架构活动。架构活动是你作为架构师必须要认识清楚的，但同样也是很多架构师所忽略的 ......
软件测试工程师——你不仅仅应该会点点点
你眼中的软件测试岗位是怎样的？大部分人可能会给出这样的回答：“测试？简单啊，没什么技术含量，无非就是看需求、看业务手册、看设计文档、然后点点功能是否实现，麻烦点的就是测试下部署安装是否出现兼容性问题等 。” ......
与chatGPT讨论模块结构问题
与chatGPT讨论模块结构问题 问1： 我有一个leaflet 的扩展模块结构如下 import L from 'leaflet'; import toGeoJSON from 'togeojson'; const FileLoader = L.Layer.extend({}) const Fil ......
自动驾驶多传感器联合标定系列之激光雷达到相机图像坐标系的标定工程 ， 本商品提供两个工程：基于雷达点云
自动驾驶多传感器联合标定系列之激光雷达到相机图像坐标系的标定工程 ， 本商品提供两个工程：基于雷达点云的镂空标定板镂空圆圆心的检测工程、基于镂空标定板的激光雷达到相机图像坐标系的标定工程。其中镂空圆圆心的检测是进行lidar2camera标定的前提。lidar2camera标定工程中带有多帧数据约束 ......
apollo+carsim自动驾驶控制模块仿真
apollo+carsim自动驾驶控制模块仿真windows联系独编译，和carsim联合仿真仿真调试有编译和调试过程文档基于windows平台，所有依赖的库有预编译好的包apollo6.0版本。ID:6699625478961058 ......
simulink模块汇总梳理 ， 智能座舱域在AUTOSAR 框架中应用层的开发依赖于simulink建模，通过simulink模型?
simulink模块汇总梳理 ， 智能座舱域在AUTOSAR 框架中应用层的开发依赖于simulink建模，通过simulink模型设计加上C代码生成来完成繁杂的应用层开发。因此simulink计算组件的充分了解必不可少。本商品梳理了近乎全部的simulink模块，帮助您短时间对未知模块进行检索及了 ......
自动驾驶多传感器联合标定系列之基于ICP配准算法的激光雷达到激光雷达坐标系的标定工程 ， 本商品提供基于I
自动驾驶多传感器联合标定系列之基于ICP配准算法的激光雷达到激光雷达坐标系的标定工程 ， 本商品提供基于ICP匹配算法的lidar2lidar的自动标定工程，通过对三个雷达输出的点云进行地面提取及匹配过程完成三个雷达的外参标定，并完成点云拼接显示。这个工程带有代码注释，帮助您对标定算法的的理解和学习 ......
自动驾驶基于阿克曼模型的控制算法仿真测试 ， 本商品基于ROS扣取单独的阿克曼控制算法模块进行测试，能够?
自动驾驶基于阿克曼模型的控制算法仿真测试 ， 本商品基于ROS扣取单独的阿克曼控制算法模块进行测试，能够帮助朋友们学习基于阿克曼模型的控制算法实现以及对该控制算法的理解。本商品的阿克曼实现部分带有代码注释，帮助您进行算法实现的理解和学习。 ID:47100685468770383 ......
自动驾驶多传感器联合标定系列之毫米波雷达到车体坐标系的标定工程 ， 本商品对毫米波雷达的偏航角yaw进行?
自动驾驶多传感器联合标定系列之毫米波雷达到车体坐标系的标定工程 ， 本商品对毫米波雷达的偏航角yaw进行标定,分为粗略标定、静态目标识别和曲线拟合三个步骤。 这个工程带有代码注释，帮助您对标定算法的的理解和学习。实实在在的工作经验总结ID:95100701343075876 ......
自动驾驶多传感器联合标定系列之IMU到车体坐标系的标定工程 ， 本商品在已知GNSS/GPS到车体坐标系的外参前?
自动驾驶多传感器联合标定系列之IMU到车体坐标系的标定工程 ， 本商品在已知GNSS/GPS到车体坐标系的外参前提下，根据GNSS/GPS的定位信息与IMU信息完成IMU到GNSS/GPS 的外参标定，并进一步获得IMU到车体坐标系的外参标定。本商品提供两种标定模式：车辆直线运动及自由运动，这两种模 ......
Apollo6.0自动驾驶决策规划模块思维导图 ， 这是相较全网来说相对比较细致的决策规划模块思维导图，来自三
Apollo6.0自动驾驶决策规划模块思维导图 ， 这是相较全网来说相对比较细致的决策规划模块思维导图，来自三位决策规划工程师整理一个月的成果。 倘若您在阅读Apollo6.0代码时遇到不能理解的函数或者对整体框架无法清楚地梳理，您可以参考该思维导图。也可以在该思维导图的基础上增加您自己的注释变成自 ......
自动驾驶图像分类，基于HRnet从训练工程到tensorRT工程部署Demo闭环一套，包含训练工程及部署工程，和环境?
自动驾驶图像分类，基于HRnet从训练工程到tensorRT工程部署Demo闭环一套，包含训练工程及部署工程，和环境的配置说明，已在实际项目中使用。大厂自动驾驶工程师沉淀资料是一线自动驾驶工程师辛苦工作的结果ID:5150672485127196 ......
自动驾驶图像全景分隔，基于HRnetSegmentation从训练工程到tensorRT工程部署Demo闭环一套，包含训练工程及?
自动驾驶图像全景分隔，基于HRnetSegmentation从训练工程到tensorRT工程部署Demo闭环一套，包含训练工程及部署工程，和环境的配置说明，已在实际项目中使用。大厂自动驾驶工程师沉淀实实在在的工作经验总结资料是一线自动驾驶工程师辛苦工作的结果。ID:3150671806789047 ......
百度飞桨工程部署，一手教你快速部署百度飞桨C++工程落地，包含飞桨OCR文字检测识别、飞桨图片分类、飞桨图
百度飞桨工程部署，一手教你快速部署百度飞桨C++工程落地，包含飞桨OCR文字检测识别、飞桨图片分类、飞桨图片检测，直接调用飞桨模型库，配合tensorRT模型加速库进行前向运算，可以直接按照我的cmake内容将代码移植到实际落地项目中。 经验证在x86工控机和边缘端nano、Xavier等ARM设备 ......
激光SLAM之激光雷达+IMU建图 ， 工程化落地项目，涉及激光雷达+imu 多传感器融合建图，加工程应用角度的代?
激光SLAM之激光雷达+IMU建图 ， 工程化落地项目，涉及激光雷达+imu 多传感器融合建图，加工程应用角度的代码优化，从数据接收到闭环检测到图优化，非常完整。 该商品与本人发布的“激光SLAM之多传感器融合定位”是可以组合使用的。 该项目价格会比其他项目高的原因主要是在于这是真正的落地项目，里面 ......
激光SLAM之多传感器融合定位 ， 工程化落地项目，涉及激光雷达+imu等多传感器融合定位，不仅仅是算法逻辑，
激光SLAM之多传感器融合定位 ， 工程化落地项目，涉及激光雷达+imu等多传感器融合定位，不仅仅是算法逻辑，里面还增加了工程应用角度的代码优化，配置解析文档也非常完整。该商品与本人发布的“激光SLAM之激光雷达+IMU建图”是可以组合使用的。 该项目价格会比其他项目高的原因主要是在于这是真正的落地 ......
自动驾驶车道线检测，基于LaneLine Detect从训练工程到tensorRT工程部署Demo闭环一套，包含训练工程及部署?
自动驾驶车道线检测，基于LaneLine Detect从训练工程到tensorRT工程部署Demo闭环一套，包含训练工程及部署工程，和环境的配置说明，已在实际项目中使用。大厂自动驾驶工程师沉淀实实在在的工作经验总结资料是一线自动驾驶工程师辛苦工作的结果ID:7950671420904511 ......
unity 之简单的实例（clone）对象池
using System; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class GameObjectPoolEntity { public Queue<GameObject> QueueList; public stri ......
工程数学--实验五：MATLAB 最优化工具箱的使用
（1）线性规划应用案例的求解 % 构造线性规划模型 f = [-1500; -1200; -1800]; A = [450, 600, 900; 35, 25, 30; 400, 400, 300]; b = [63000; 3300; 33000]; lb = [0; 0; 0]; % 调用lin ......
工程数学实验1
代码：a = 0;b = 1;f = @(x) x*x -sin(x); eps = 0.08; %区间精度 可以修改while((b - a) >= eps) x1 = a + 0.382 * (b - a); x2 = a + 0.618 * (b - a); disp(['x1 = ',num ......
工程数学--上机实验四：共轭梯度法程序设计
首先，根据目标函数，我们计算其梯度和海森矩阵： syms x1 x2; f = 100*(x2 - x1^2)^2 + (1 - x1)^2; grad_f = gradient(f, [x1, x2]); grad_f_fun = matlabFunction(grad_f); hes_f = h ......
工程数学--上机实验三：Newton 法程序设计
首先，我们需要根据目标函数计算梯度和海森矩阵。使用MATLAB计算得到： syms x1 x2; f = 100*(x2 - x1^2)^2 + (1 - x1)^2; grad_f = gradient(f, [x1, x2]); hes_f = hessian(f, [x1, x2]); gra ......
工程数学--上机实验二：最速下降法程序设计
这是一个无约束优化问题，可以使用最速下降法（也称负梯度法）求解。按照要求，我来给出MATLAB代码：、 % 定义目标函数 f = @(x) 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2; % 最速下降法求解 % 设定初始点和迭代终止准则 x0_list = [-2, 2; -3, ......
工程数学--上机实验一：一维寻优法（0.618 法）程序设计
封装好的golds函数： function [xm,fm,aList,bList,alList,akList] = golds(f,a,b,tol) % f: 待优化的目标函数 % a,b: 初始区间 % tol: 精度要求 % xm,fm: 最优解和相应的最优函数值 % 黄金分割比例 r = (s ......
【Tcl脚本】Vivado清理工程，并避免误删必要的文件
一、Vivado工程文件结构 vivado工程文件目录，如下所示： 说明： project_name.cache：Vivado 软件的运行缓存 project_name.hw：所有波形文件 project_name.ip_user_files：用户关于 IP 的文件 project_name.run ......
Ubuntu 系统如何使用 root 用户登录实例
Ubuntu 系统的默认用户名是 ubuntu，并在安装过程中默认不设置 root 帐户和密码。如有需要，可在设置中开启允许 root 用户登录。具体操作步骤如下： 1. 使用 ubuntu 帐户登录服务器2. 修改root账号的密码 1. 修改密码 sudo passwd root 2. 回车再次 ......
【nodejs基础】认识nodejs、详解fs文件系统模块与path路径模块01
1.初识 Node.js 浏览器中的 JavaScript 的组成部分 为什么 JavaScript 可以在浏览器中被执行 不同的浏览器使用不同的 JavaScript 解析引擎Chrome 浏览器 => V8Firefox 浏览器 => OdinMonkey（奥丁猴）Safri浏览器 => JSC ......
关于java中的多态和对实例化对象的一些理解
java面向对象三大特征即为：继承封装多态。而多态需要三大必要条件。分别是：继承、方法重写、父类引用指向子类对象。我们先一个一个来理解。 1、首先是继承和重写。这个很简单。因为多态就是建立在不同的重写之上的。也就是说多态就是在使用着一个方法的不同重写。而重写又是依赖着继承关系。 2、这个父类引用指向 ......
面向开发人员的chatgpt提示工程-自用回顾note
关键原则 1. 编写清晰具体的指令 1.1 使用限定符区分prompt 和 文本 Pasted image 20230430123729 1.2 结构化输出 Pasted image 20230430123839 1.3 要求模型检查是否满足条件 Pasted image 2023043012391 ......
实例化对象 A a = new A();
"new" 在Java中代表实例化的意思, A a = new A()代表实例化了一个对象a, 这个对象a属于A类. 可以认为A是一个抽象概念, 对象a是一个实体(存储于内存), 等式左边实际上就是用类A定义对象a, 等式右边就是创造对象a的过程. A a; 是定义一个类型为A 的对象。 new 实 ......