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多目标跟踪(MOT)中的卡尔曼滤波(Kalman filter)和匈牙利(Hungarian)算法详解 多目标跟踪(MOT)中的卡尔曼滤波(Kalman filter)和匈牙利(Hungarian)算法详解 1. 概览 在开始具体讨论卡尔曼滤波和匈牙利算法之前,首先我们来看一下基于检测的目标跟踪算法的大致流程。 2. 卡尔曼滤波(Kalman filter) 目标跟踪中使用的就是最基础的 Kalman filter 算法。这里也仅仅讨论最基础的 Kalman filter 算法。 卡尔曼滤波算法的过程很简单,如下图所示。最核心的两个步骤就是预测和更新(下图的 correct)。 在目标跟踪任务中,目标的 阅读详情

错误

root@baiyun-virtual-machine:/home/baiyun/hello# cargo run
   Compiling hello v0.1.0 (/home/baiyun/hello)
error: linker `cc` not found
  |
  = note: No such file or directory (os error 2)

error: aborting due to previous error

error: could not compile `hello`.

下列软件包有未满足的依赖关系:
 gcc : 依赖: gcc-7 (>= 7.3.0-12~) 但是它将不会被安装
E: 无法修正错误,因为您要求某些软件包保持现状,就是它们破坏了软件包间的依赖关系。

  • apt install aptitude
  • aptitude install gcc
  • aptitdue会给出依赖解决方案,第一个选项n,第二个y,然后等待安装即可
  • 在这里插入图片描述在这里插入图片描述

成功

在这里插入图片描述

企业级 Agent 在 K8s 上的运行模型 Kubernetes├── Agent Orchestrator(控制面)├── Agent Runtime Pods(执行面)├── Graph DSL(流程层)├── Tool Services(能力层)K8s(调度)+ Graph(流程)+ Agent(决策)+ Tool(执行)+ Guard(治理) 阅读详情

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