圣诞节快到了,分享收集的一些你以前没有看过的非常规圣诞树

本文汇集了各种富有创意的圣诞树装饰灵感,从Moutain露水罐圣诞树到施华洛世奇水晶圣诞树,从乐高积木到手机组成的圣诞树,展示了不同材料和风格的圣诞树设计。

今天,编制了一个非常有趣儿的圣诞树清单,快来看看有没有熟悉的吧~^_^




Moutain露水罐圣诞树(图片来源:山露树

名称


纯金圣诞树(图片来源:今天

金树


玻璃圣诞树。(图片来源:Laura Bielecki

名称


葡萄酒软木圣诞树(图片来源:Pinterest

软木树


书架即兴创作圣诞树(图片来源:Juniper Books

书籍树


丝带圣诞树(图片来源:WhipperBerry

丝带树


镜像的圣诞树(图片来源:Michael Johansson

快乐的树


气球圣诞树(图片来源:牛奶杂志

名称


再生的纸模型圣诞树(图片来源:内部规定)

回收的树


寿司圣诞树(图片来源:Walyou

寿司树


LED圣诞树(图片来源:ZedoMax

LED树


CD&盒式圣诞树(图片来源:小工具评论

名称



岩石圣诞树(图片来源:The Rocks

泰迪熊树


PAC人圣诞树(图片来源:Favim

吃豆子树


手机圣诞树(图片来源:VeryVietnam

名称


Hubcaps圣诞树(图片来源:Worleygig

Hubcap树


钢圣诞树(图片来源:PBase

名称


喜力啤酒瓶圣诞树(图片来源:Oddity Central

喜力树


泰迪熊圣诞树(图片来源:Sparklette

泰迪熊树


圣诞树在贝鲁特(图片来源:洛杉矶时报)

贝鲁特

施华洛世奇水晶圣诞树(图片来源:芦墟

施华洛世奇圣诞树


圣诞树在马德里(图片来源:Enric Archivell

马德里圣诞树


圣诞树在瓦尔纳(图片来源:Panoramio

瓦尔纳树


圣诞树在巴西(图片来源:CBS新闻

巴西树


山坡上的圣诞树(图片来源:CatholicVote

山坡树


有启发性大厦圣诞树在东京(图片来源:“电讯报”

建筑树


圣诞树在德国(图片来源:洛杉矶时报

德国树


乐高圣诞树(图片来源:The Verge

乐高树


雪碧瓶圣诞树(图片来源:Demilked)

雪碧瓶树


交通灯圣诞树(图片来源:威廉·沃比

红绿灯


蜂窝圣诞树 (图片来源:Studio DIY


复古纸书圣诞树 (图片来源:Flickr


贝壳圣诞树 (图片来源:流行文化与时尚魔术


挂圣诞树手机(图片来源:Couchelo)


有组织的架子圣诞树 (图片来源:沙发和东西


圣诞树(图片来源:diyandcrafts.c​​om


黑板圣诞树 (图片来源:Brit + Co


分支圣诞树 (图片来源:Welke.nl


漂流木圣诞树(图片来源:Imgr


弦乐艺术圣诞树 (图片来源:NineMSN Homes


几何油漆芯片圣诞树 (图片来源:红线


和纸胶带圣诞树 (图片来源:Brit + Co


皮纳塔圣诞树 (图片来源:Anthology)


手工圣诞树 (图片来源:和朋克一起生活


气球圣诞树 (图片来源:Imgr


8位圣诞树 (图片来源:We Know Memes


圣诞树由书组成(图片来源:非常快乐的复古风格


托盘圣诞树 (图片来源:Affirmaison


梯子圣诞树 (图片来源:Eco Chic Boutique


门户圣诞树 (图片来源:Imgr


圣诞树墙挂 (图片来源:Betsy Benn


“发现的对象”圣诞树 (图片来源:星期天收藏家


圣诞树壁灯 (图片来源:简单的现代生活


Makedo迷你纸板圣诞树 (图片来源:Instructables


DIY木制圣诞树圣诞树 (图片来源:Inhabitots


织物圣诞树 (图片来源:Bossymamma


Jubiltree圣诞树(图片来源:purehome


书架圣诞树 (图片来源:Ellenor设计


Upcycled统治者圣诞树 (图片来源:姜饼屋


书页圣诞树 (图片来源:链接服务





是不是很有意思呀,嘻嘻~~~如果有心的你在最近也看到了与众不同的圣诞树,不要忘了美美的拍下来分享给我们呦~^_^
#故事设计素材IGEEK-DESIGN

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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