Carto更新

  // Applies the 'odds' specified when calling ComputeLookupTableToApplyOdds()
  // to the probability of the cell at 'xy_index' if the cell has not already
  // been updated. Multiple updates of the same cell will be ignored until
  // StartUpdate() is called. Returns true if the cell was updated.
  //
  // If this is the first call to ApplyOdds() for the specified cell, its value
  // will be set to probability corresponding to 'odds'.

这里就是log odds 表示 ,如果没被更新过 则更新, 多次更新相同的cell会被忽略 。如果

  bool ApplyLookupTable(const Eigen::Array2i& xy_index,
                        const std::vector<uint16>& table) {
    DCHECK_EQ(table.size(), mapping::kUpdateMarker);
    const int cell_index = GetIndexOfCell(xy_index);
    uint16& cell = cells_[cell_index];
    if (cell >= mapping::kUpdateMarker) {
      return false;
    }
    update_indices_.push_back(cell_index);
    cell = table[cell];
    DCHECK_GE(cell, mapping::kUpdateMarker);
    UpdateBounds(xy_index);
    return true;
  }

/////////////////////// xlimit * y +x 等于格子数


    int GetIndexofCell(const Eigen::Array2i & xy_index)
    {
        return (maplimits_.Getcelllimits().num_x_cells*xy_index.y()+xy_index.x() );
    }

/////////////////////////////////////////sensor data ////////////////////

这里是谷歌最难得一步

////////////////////////////////

add sensor data 有trajectory builder 的 

真正实现是一个collator  然后有下面的

 private:
  // Queue keys are a pair of trajectory ID and sensor identifier.
  OrderedMultiQueue queue_;

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
### Carto 地图绘制中的“跑飞”问题分析 在 Carto 地图绘制过程中,“跑飞”现象通常指的是地图数据未能正确加载到指定位置,或者地理坐标偏离预期区域的现象。这种错误可能由多种因素引起。 #### 可能的原因及解决方案 1. **地理编码不准确** 如果输入的数据未经过精确的地理编码处理,则可能导致地图上的标记点偏移至错误的位置。这通常是由于地址解析服务返回的结果不够精准所致[^1]。 - 确保使用的地理编码工具支持高精度定位,并验证其输出是否符合实际地理位置需求。 - 对于已知地点,可以手动校正经纬度值以减少误差。 2. **投影系统设置不当** 不同的地图应用采用不同的空间参考系(SRS),如果源文件与目标平台之间的 SRS 配置存在差异,也可能引发显示偏差。 ```python import pyproj # 定义转换器实例 transformer = pyproj.Transformer.from_crs('EPSG:4326', 'EPSG:3857') lon, lat = (-73.994454, 40.750042) easting, northing = transformer.transform(lon, lat) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `pyproj` 库实现不同 CRS 的相互变换操作。通过标准化所有参与运算对象的空间参照体系参数配置能够有效缓解此类矛盾状况的发生概率。 3. **网络传输异常** 当上传大量矢量图形要素时,若中途遭遇断网或其他通信障碍事件影响进度条更新机制的话,最终呈现出来的效果就可能出现部分区块缺失或者是整体漂移到屏幕之外的情况发生[^3]。 用户可以通过执行如下指令来提升 HTTP 请求缓冲区容量从而改善大尺寸二进制流交换过程稳定性表现: ```bash git config --global http.postBuffer 524288000 ``` 4. **软件版本兼容性** 使用较旧版客户端连接最新服务器端API接口可能会因为协议变更而造成误解码失败进而表现为视觉错乱形式展现出来。因此建议定期检查官方发布说明文档并及时升级相应组件保持一致步调前进方向一致[^2]. 综上所述,在遇到 carto 制作图表期间产生的所谓 “runaway” 故障情形下可以从上述几个角度切入排查具体成因所在之处加以修正完善即可恢复正常运作状态。
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