[置顶]【Mood 19】DailyBuild 2月

2月1号

 仿美团loading时小人奔跑动画

 HTML5定稿了,为什么原生App世界将被颠覆?

        -----HTML5一改过去卡顿不兼容的毛病,在硬件升级以及苹果谷歌策略变化的背景下,让自己的优势相对于原生开发更加明显起来:

   对开发者的“跨平台”性,可绕开应用市场自主更新,对用户来说,差量更新、跨应用的体验是极好的!

  在移动系统(IOS,Android等OS)更新迭代开始变缓的背景下,移动互联网必将在与HTML5或者其他的相关技术的良好化学反应下,才能实现用户越来越严苛的要求!

火速轻应用:基于HTML5技术的轻应用平台

   火速轻应用特点:1.无需下载,即点即用:所有应用和游戏内容无需下载,直接添加到用户手机桌面,淘汰了下载安装环节,节省手机内存,有效解决用户操作效率。(非常有效的戳中了极客型用户的痒点)

          2.无需更新,云端升级:所有打开的轻应用都是最新版本,所有更新升级的行为都由内容提供方在云端自动完成。

          3.订阅推送:智能推荐你感兴趣的内容。

          4.破壳搜索,智能分发:打破独立App的封装外壳,实现应用内搜索与内容推荐。

          5.接入了市面上最多最齐全的轻应用和轻游戏内容。

2月5号

了解到一个新名词:推荐系统

        需用python开发,算法,机器学习

 2月7号

6个步骤学会如何记(阅读)笔记

我的微博:http://weibo.com/2bei0205

python-for-androidhttps://github.com/kivy/python-for-android

 

2月27号

国双科技   数据分析与数据挖掘公司  CEO 祁国晟

创业邦   创业人物    大型创业网站

 

2月28号

百度天眼

  百科介绍:链接

 

  2014年12月20日发布这款大数据产品。特色:实时,嗅探,摇一摇,准确的航班信息

  根据百度天眼的产品经理介绍,百度天眼是大数据时代的产物,将大数据首次应用在航空领域,可以让用户了解更加实时准确的航班信息,对于用户的出 行、接送机安排都有实用价值。目前,百度天眼可以在iOS版进行下载体验,近期还将推出PC及Android版,更多的用户可以拭目以待。未来,百度还将 会不断丰富百度天眼的功能,将拓展到除航空信息领域外的其他领域,让用户可以随时随地搜索、了解到更多的实时信息。

   

百度指数

   百科介绍:链接

   百度指数能够告诉用户:某个关键词在百度的搜索规模有多大,一段时间内的涨跌态势以及相关的新闻舆论变化,关注这些词的网民是什么样的,分布在哪里,同时还搜了哪些相关的词,帮助用户优化数字营销活动方案。

  

 

点击下图进入百度旗下产品表:

 

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值