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_;

【论文复现】一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略【需求响应】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略,旨在通过需求响应机制优化电力系统的负荷分布。该研究利用Matlab进行代码实现,构建了居民用电行为与电价变动之间的价格弹性模型,通过分析不同时间段电价调整对用户用电习惯的影响,设计合理的峰谷电价方案,引导用户错峰用电,从而实现电网负荷的削峰填谷,提升电力系统运行效率与稳定性。文中详细阐述了价格弹性矩阵的构建方法、优化目标函数的设计以及求解算法的实现过程,并通过仿真验证了所提策略的有效性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事需求响应、电价机制研究或智能电网优化等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①研究居民用电行为对电价变化的响应特性;②设计并仿真基于价格弹性矩阵的峰谷分时电价激励策略;③实现需求响应下的电力负荷优化调度;④为电力公司制定科学合理的电价政策提供理论支持和技术工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解价格弹性建模与优化求解过程,同时可参考文中方法拓展至其他需求响应场景,如工业用户、商业楼宇等,进一步提升研究的广度与深度。
针对TC275微控制器平台,基于AUTOSAR标准的引导加载程序实现方案 本方案详细阐述了一种专为英飞凌TC275系列微控制器设计的引导加载系统。该系统严格遵循汽车开放系统架构(AUTOSAR)规范进行开发,旨在实现可靠的应用程序刷写与启动管理功能。 核心设计严格遵循AUTOSAR分层软件架构。基础软件模块(BSW)的配置与管理完全符合标准要求,确保了与不同AUTOSAR兼容工具链及软件组件的无缝集成。引导加载程序本身作为独立的软件实体,实现了与上层应用软件的完全解耦,其功能涵盖启动阶段的硬件初始化、完整性校验、程序跳转逻辑以及通过指定通信接口(如CAN或以太网)接收和验证新软件数据包。 在具体实现层面,工程代码重点处理了TC275芯片特有的多核架构与内存映射机制。代码包含了对所有必要外设驱动(如Flash存储器驱动、通信控制器驱动)的初始化与抽象层封装,并设计了严谨的故障安全机制与回滚策略,以确保在软件更新过程中出现意外中断时,系统能够恢复到已知的稳定状态。整个引导流程的设计充分考虑了时序确定性、资源占用优化以及功能安全相关需求,为汽车电子控制单元的固件维护与升级提供了符合行业标准的底层支持。 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!
### 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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