Please master your time

本文讲述了如何更好地认识自己,明确目标,并通过有效的时间管理来提高效率。建议包括制作时间管理表,区分事情的优先级,拒绝拖延,制定任务清单,利用琐碎时间,以及创造高效工作环境。强调了28定律的应用,即集中精力在关键的20%任务上,以达成80%的成就。同时,提出了自我反思和调整在实现目标过程中的重要性。

认清自己,确定目标

1. 更好的认识自己

  • 做一个时间管理,统计自己的时间花在了哪里。
  • 进行合理的分配调整。
  • 将时间看作一个流逝的资产。

2. 确认自己的目标

  • 认清自己的目标
  • 根据目标规划出需要的时间
  • 将具体的时间分配在自己每天的行程中

3. 满足与牺牲的抉择

  • 愿意为了目标是否能拒绝其它事物?
  • 亲朋的游玩的邀请、聚餐活动、游戏
  • 运动、对家人的陪伴
  • 能够确认事物的重要性进行选择

创造时间,提高效率

为什么很多的计划和任务都达不成

  • 一是 因为自己对于计划上的任务一拖再拖,没能按照自己安排的时间执行。
  • 二是 完成任务的效率不高,与自己预定的有差距。
  • 三是 有一些突发事件,自己不能够去拒绝,或者没能抵住诱惑,占用了本来制定了计划的时间。

拒绝拖延

  • 拖延的一个很常见心理是,任务很庞大,自己本身有畏难情绪。要学会将任务拆分成很多的小任务,从一点小点入手就会轻松很多,更快开始。
  • 一旦开始去做了,也就没觉得这么难了。
  • 总会给自己再来个10分钟之类的,不妨先开始5分钟试试。

学会做到以下几点,贯彻于生活之中

  • 早上做一个任务清单,让自己今天的任务变得清晰。

  • 根据28定律:你的80%的成就来自于20%的行为。分清事情的主次,把精力与关注集中在最终要的80%事情上。

  • 养成一个习惯,把事情分为重要且紧急,重要不紧急,紧急不重要,不重要不紧急的事情去做,确定好做事的优先级。

  • 能够利用好一些琐碎的时间,比如坐车时可以在脑海中复习。

  • 给自己不同精力时段分配适合的工作,提高效率。如精力不足时做一些不需要动脑的事,精力充足时留给需要全神贯注的事情。

  • 专心致志去做一件事,专心一个小时的效率抵得上分心的两个半小时。不用拘泥于所付出时间,要看做出的效果。专心做事1.5h,玩1h,比普通做事2h,玩0.5h的效果更大。

  • 最后,去整理好自己的工作环境,一个清爽整洁的工作环境更能让你想要去工作,提升工作的体验与效率。

二八定律:你的80%的成就来自于20%的行为。

  • 告诉我你的目标
  • 给出为了这个目标你打算做的5件事情
  • 这五件事情中哪一件最有可能让你达到这个目标?
  • 那么在这件事情上,投入你最大的精力和注意力。

last last : 按自己的计划去做就行,或许并不能达到最终的目标,但得学会反思,一个人的强大并不是因为他很优秀,而是他会愈加强大。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think>我们正在解决ROSlaunch文件启动时出现odom数据未接收警告的问题。根据引用[2],odom数据通常由编码器数据航迹推演发布,可能涉及多个节点和话题的协作。警告通常表示某个节点在期待odom话题,但没有收到消息。可能的原因及解决方案:1.发布odom的节点未启动或启动顺序问题:确保在launch文件中正确启动发布odom的节点,并考虑使用依赖关系或延迟启动。2.话题名称不匹配:检查发布odom的话题名称和订阅odom的话题名称是否一致。可以使用重映射(remap)来统一。3.消息类型不匹配:odom话题通常使用`nav_msgs/Odometry`类型,但也有可能使用其他类型(如引用[2]中提到的融合后发布为`geometry_msgs::PoseWithCovarianceStamped`,需要转换)。确保发布和订阅的消息类型一致。4.频率问题:如果发布频率过低,可能导致订阅节点认为没有收到数据。可以检查发布频率。5.网络配置问题:确保所有节点在同一个ROSmaster下运行。具体步骤:1.检查launch文件:确保发布odom的节点已经正确启动。例如,在引用[2]中,odom_raw由采集节点发布,然后通过robot_pose_ekf融合后发布odom_merger,最后转换为odom话题。因此,在launch文件中需要包含这些节点。2.使用重映射:在订阅odom的节点中,可能期望的话题名称与实际发布的话题名称不同。可以在launch文件中使用`<remap>`标签进行重映射。例如:```xml<nodepkg="your_package"type="your_node"name="your_node_name"><remapfrom="odom"to="actual_odom_topic"/></node>```3.转换消息类型:如果发布的是`geometry_msgs::PoseWithCovarianceStamped`,而需要的是`nav_msgs/Odometry`,可以编写一个简单的转换节点(如引用[2]所述),或者在launch文件中启动一个转换节点。4.检查时间戳:确保odom消息的时间戳是合理的,避免出现未来时间或过去时间过久。5.使用`rostopic`工具调试:-启动launch文件后,使用`rostopiclist`查看是否有期望的odom话题。-使用`rostopichz/odom`检查发布频率。-使用`rostopicecho/odom`查看消息内容。6.增加超时处理:在节点代码中,可以增加等待odom消息的逻辑,避免在未收到消息时发出警告。示例launch文件调整:假设我们有一个节点需要订阅odom,但实际发布的话题是`odom_merged`,我们可以这样重映射:```xml<launch><!--启动发布odom的节点,例如base_control节点--><nodepkg="base_control"type="base_control_node"name="base_control"><!--可能这里已经发布了一个odom话题,如果没有,我们需要重映射到其他节点发布的话题--></node><!--假设我们有一个节点需要订阅odom话题,但实际发布的话题是odom_merged--><nodepkg="another_package"type="another_node"name="another_node"><remapfrom="odom"to="odom_merged"/></node></launch>```如果问题仍然存在,请检查发布odom的节点是否正常运行,以及是否有错误日志。根据引用[4],我们还可以在启动launch文件时传入参数,例如是否发布imu数据,这可能会影响odom数据的发布。确保相关参数设置正确。如果odom数据依赖于其他传感器(如IMU)的融合,确保这些传感器数据已经正确接收和处理(引用[2]中提到了IMU的采集、过滤和融合)。最后,如果odom数据来自底层硬件(如STM32),请确保硬件通信正常,数据已经正确发送到ROS节点。综上所述,通过检查节点启动、话题重映射、消息类型转换和频率,可以解决odom数据未接收的警告。</think>### ROS Launch文件启动时Odom数据未接收警告解决方案 在ROS系统中出现odom数据未接收警告,通常表示导航或定位节点未正确接收到里程计信息。以下是系统性的解决方案: #### 1. **检查话题发布状态** ```bash rostopic list | grep odom # 确认是否存在odom话题 rostopic hz /odom # 检查发布频率 rostopic echo /odom # 查看数据内容 ``` 若未检测到odom话题,说明发布节点未正常工作[^2]。 #### 2. **验证Launch文件配置** - **节点启动顺序**:确保odom发布节点优先于订阅节点 ```xml <launch> <!-- 先启动odom发布节点 --> <node pkg="your_odom_pkg" type="odom_node" name="odom_publisher"/> <!-- 后启动订阅节点 --> <node pkg="your_nav_pkg" type="nav_node" name="navigation"> <remap from="odom" to="/odom"/> <!-- 重映射确保话题一致 --> </node> </launch> ``` - **参数传递**:通过launch参数控制硬件接口 ```bash roslaunch your_pkg launch_file.launch pub_odom:=true # 引用[4] ``` #### 3. **硬件接口验证** - **串口权限**: ```bash ls -l /dev/ttyUSB* # 检查设备权限 sudo chmod 666 /dev/ttyUSB0 ``` - **数据协议**:确认STM32发送的编码器数据格式符合ROS驱动要求[^2] #### 4. **消息类型转换** 当出现类型不匹配警告时(如`nav_msgs/Odometry` vs `geometry_msgs/Pose`): ```python # 创建转换节点 def convert_callback(msg): odom_msg = Odometry() odom_msg.header = msg.header odom_msg.pose.pose = msg.pose pub.publish(odom_msg) ``` 引用[2]中提到的`geometry_msgs::PoseWithCovarianceStamped`转`nav_msgs/Odometry`方案 #### 5. **时间同步处理** 添加`use_sim_time`参数解决时间戳不一致问题: ```xml <param name="use_sim_time" value="true"/> <!-- 引用[3] --> ``` #### 6. **TF树验证** 检查TF坐标关系: ```bash rosrun tf view_frames # 生成TF关系图 evince frames.pdf # 查看结果 ``` 确保存在`odom -> base_link`的坐标变换 #### 7. **诊断工具使用** ```bash rosrun rqt_console rqt_console # 查看详细警告日志 rosrun diagnostic_aggregator aggregator_node # 硬件诊断 ``` ### 常见错误场景 1. **警告内容**:`No odom messages received` - 原因:odom话题未发布或频率低于1Hz - 解决:检查编码器硬件连接和驱动节点日志 2. **警告内容**:`Transform from [base_link] to [odom] unavailable` - 原因:TF广播缺失 - 解决:在odom节点中添加: ```cpp tf_broadcaster.sendTransform( tf::StampedTransform(transform, ros::Time::now(), "odom", "base_link")); ``` 3. **警告内容**:`Message type mismatch on topic /odom` - 原因:消息类型不一致 - 解决:使用`rostopic type /odom`验证类型,必要时进行消息转换[^2] > **关键提示**:当使用传感器融合(如EKF)时,确认`robot_pose_ekf`节点同时接收IMU和odom数据,并正确输出融合后的odom话题[^2]。
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