Linux杂记

最近一段时间似乎国内的Debian源不是很好用,自163资助cn99以来,似乎源的更新一直不是很及时,而且在我这里连接速度也不是很快,但是有一个这样的源总归还是一件好事。似乎国内的企业对开源或是自由软件不是很热心,而更多的时候大家只是纯粹的拿来,以满足自己的需求为唯一目的,至于所谓的贡献与反馈似乎从来就没有想过,更不要说实际的行动了。相比而言,163至少还为大家提供了开源服务。

一直以来在使用anheng的源,具体的也不清楚这是一家什么样的公司。但是最近一段时间以来进行update时总是没有反应,也不晓是因为什么。后来改为jp的源,说实话,jp的源还是相当不错的,速度不错,更新也很及时,但是最近一段时间不知道是什么原因,jp已经好久没有更新了。其实更新有时并不是一件必须的事情,但是想来不断的升级已经成为了debian用户的通病,谁叫debian提供了这样方便的功能呢?!这些源不好用,也就只能由debian主站进行更新了。希望所提到的这些源能尽快好起来,减轻debian主站的压力。

Gentoo在机子上已经安装了好一段时间了,一直就没有怎么用过。Gentoo采用类似FreeBSD的ports机制,软件的安装与卸载都是十分方便的,但是系统的升级在某些人看来就是一个噩梦了。因为Gentoo的软件包是下载源码在自己的机子进行编译,这当然可以获得最大的性能,但是另一方面无尽的编译就成了一项耗时的大工程,而当系统上已经安装了许多软件包而又进行系统更新时,其编译时间可想而知。记得在学校里的时候,在论坛上一个老师说:不用Gentoo的原因是为了省电。呵呵,虽是玩笑,却也有其道理。

在Gentoo系统上一直没有解决的问题就是声卡驱动,使得快活的小企鹅寂静了好久。今天进入Gentoo系统,试着搞了一下,发现原来是将alsa驱动直接编译进了内核,而没有编译为模块,于是重新配置内核,再次编译,好在内核配置的内容不是很多,编译的时间不是很长。安装了新的内核模块后,再次运行alsaconf终于可以发现我的声卡了,而沉寂了好久的小企鹅也终于可以让世界听到自己的声音了。

在Gentoo上的Opera是当初装系统时编译安装了,而Opera又需要Qt,真不知道当时是怎么编译下来的。点开Opera后,提示说有了新版本,于次执行emerge,结果发现需要编译安装Qt4。不过在漫长的等待之后,结果还是很让人满意的,Opera时的界面真的是很漂亮啊,而且运行速度也是大家有目共睹的。相比之下Firefox就显得慢了许多。Firefox加油!

在Gentoo系统中使用了一会fcitx。个人觉得fcitx还是相当不错的,不过似乎使用scim的人也许会更多一些。个人觉得,与scim比起来,fcitx的智能程度要高得多,记录常用的词组以及常用字词优先等,这些功能都是相当方便的。fcitx在经过前一段时间的沉寂之后也重新上阵,期望fcitx推出更新更好的版本!!

优快云 Blog也又有了新动作,后台管理进行改进,界面也显得了清爽了许多。本来对Opera还是很兴奋的,结果发现优快云 Blog的后台对Opera的支持似乎不是很好,发表文章的编辑器在Opera下无效。正如优快云 Blog的开发团队所说:我们一直在努力!!希望优快云 Blog越做越好!!

时间不早了,大家还是早些休息吧!!!各位晚安!!

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
Linux上安装Wayland,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 确保你已经安装了所需的支持库。可以使用以下命令安装所需的库: ``` sudo apt install libwayland-dev libegl1-mesa-dev libglm-dev wayland-protocols libwayland-bin extra-cmake-modules ``` 2. 编写一个Hello Wayland的C++程序。你可以创建一个名为hellowayland.cpp的文件,并在其中添加以下代码: ```cpp #include <wayland-server.h> #include <wayland-client.h> #include <iostream> using namespace std; int main(){ cout<<"Hello wayland"<<endl; } ``` 3. 编写一个Makefile来编译程序。你可以创建一个名为Makefile的文件,并在其中添加以下内容: ```makefile all: g++ -o hellowayland.out hellowayland.cpp -lwayland-client -lwayland-server -lwayland-cursor -lwayland-egl ``` 4. 使用CMake来生成Makefile。你可以运行以下命令来生成Makefile: ``` cmake . ``` 5. 使用make命令来编译程序。你可以运行以下命令来编译程序: ``` make ``` 6. 运行程序。你可以运行以下命令来运行程序: ``` ./hellowayland.out ``` 这样,你就可以在Linux上成功安装和运行Wayland了。请注意,这只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求进行更复杂的开发。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Linux 音视频开发杂记之三-wayland环境搭建](https://blog.youkuaiyun.com/u010359310/article/details/127874975)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [archlinux安装,wayland环境Hyprland桌面](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45381257/article/details/130569290)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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