Python Day2 字符串

本文介绍了Python中字符串的基础知识,包括字符串的定义方式、转义字符、索引与切片操作、字符串判断、连接与长度计算等。同时,还详细讲解了字符串的一些常用操作方法,如capitalize(), center(), ljust(), rjust(), isalnum(), replace()等。

1.字符串

字符串有三种形式

str1 = 'hello world'

str2 = "hello world"

str3 = """hello world"""

2.转义字符

\n:代表换行符

\t:代表一个tab符

\'':代表"本身

\':代表'本身

3.字符串的索引

给定一个字符串,利用字符串中各个字符的位置,便可以找到对应的字母,索引值从0开始

如果输入的是负数,则是从后向前索引

4.字符串的切片

切片str[1:j],截取str字符串中的部分字符,从第二个字符到j-1个字符,

str[1:j]表示索引值范围是从1到j,但是不包含j

str[1:]表示去掉第一个字符

str[:-1]表示只去掉最后一个字符

str[:]表示输出全部字符


扩展切片str[1:j:k],表示从索引值1到j,不包含j,步长为k

5.判断字符串,输出的是bool值,True或者False

输入一串字符,判断某个字母是否在这串字符中

6.字符串的连接,重复以及长度的计算

7.字符串的常用操作

str.capitalize()   将字符串的第一个字母大写


str.center(width[,fillchar]),将字符串在给定的宽度中居中,其他用给定的符号填充

str.ljust(width[,fillchar]),将字符串在给定的宽度中居左,其他用给定的符号填充

str.rjust(width[,fillchar]),将字符串在给定的宽度中居右,其他用给定的符号填充

str.isalnum() //判断是否都是字母或数字
str.isalpha() //判断是否都是字母
str.isdigit() //判断是否都是数字
str.istitle() //判断是不是都是标题(有大小写)
str.isupper() //判断是不是都为大写字母

str.replace(old,new,[count])  将str字符串中的字符进行替换,count表示替换几次

str.strip([chars])  将字符串中的字符删除,如果没有指定,默认删除空格


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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