初学Python

10:37 2010-9-17
记事本的F5用来打时间戳也蛮好用的

学习使用Python一周了,有一些感悟:


搜书还是要搜的,入门的书很多,有经典有一般的,但最主要的是有适合自己的和不适合的,找到适合的最重要。快速入门的最佳实践大概是这样的:

  • a-Google搜罗一些闲言碎语,从侧面周边了解(最多一小时)
  • b-Google相关书籍下载,经典的,推荐的,速成的(最多两小时,下载可能会费时一些,不然就给一小时了)
  • c-确定手册。从差不多10本书里面确定一本API手册,以后要经常查的,比如Python的附带手册、比如Java的API手册不好搜索才网上找的jdk.chm(十分钟OK了吧)
  • d-大规模、迅速浏览所有书籍,注意做笔记,因为这个时候灵感、问题突发且多发,而且学到的点回头也不知道是那本书上说的了。结果达到了解语法,搭好环境可以操作,虽然可能每一个操作都碰壁无数。(8小时?两个8小时绝对够了)
  • e-现在应该有一本甚至N本合口味的书了吧,就像Python的《Python核心编程2nd带目录》,其他的书该删的删,改束之高阁猴年马月看的束之。为爱看的书列个时间表开始看(一周),
  • f-该到各大论坛去混江湖了

用Python写程序有一种很不踏实很飘忽的感觉,这for的语法太白话了吧,这么调函数参数对不对,Python都不惦记参数的类型甚至个数了,我还小心的惦记着。

 

写第一个程序的最大感受是又回到了新手状态:只知道要解决的问题,不知道工具怎么用,不知道工具怎么做。不过这也有种停下来从头再来,从新开始,放慢了速度体会慢镜头的感觉。就好像一个雕塑家打好了石膏雏形,再改改这儿,改改那儿,慢慢得越看越顺眼了,改改这儿,改改那儿,程序跑通了跑快了~这不正是编程本身的快乐吗~

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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