还是来这里安个窝吧

最新推荐文章于 2020-12-28 15:07:25 发布
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博主称之前博客数据经百度迁移后全部丢失，对百度感到失望，决定更换平台。
之前的博客数据被迁移后，都丢失了。。百度太让我伤心。。我还是来这里吧！
libins
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哈哈。我来这里安个窝
iteye_3168的博客
11-11 106
来这里了。 以后会在这里留下些东西，记录着我的点点滴滴，也记录着一个xiaocai成长的经历。哈哈！！
在这里安个小窝
kennethhs的专栏
07-15 598
记录点技术的点滴、生活的感悟， 在这里安个窝吧
这里不错，在这里安个窝吧
weixin_33688840的博客
12-02 115
这里不错，在这里安个窝吧！ 转载于:https://blog.51cto.com/schlang/53128
健忘的业余编程菜鸟在这里安窝
king110_1的专栏
12-28 166
我04年考二级证去学习机构学了点C语言，老师建议在这注册帐号就注册了，当年真是没认真学，啥都没学会，天天在这灌水了。后来玩网游时为了做辅助，自学了一点皮毛编程，发现这玩意是真的有用，然后就陆陆续续，时不时的用编程解决了不少问题。只不过用时猛冲一阵，东拼西凑代码，过后就全忘了，遇到问题再捡起来，又得有很多东西得重新搞起，真地是一个烦啊。所以我决定了，以后再新学会点东西，或者是获得经验，就在这贴上，方便以后自己来查。 ...
给你的python安个窝
Gold_Experience的博客
07-11 902
这几天我寻找着能快速开发项目的，且能为我模棱两可的记忆帮忙的IDE for python Spyder这是上网易云课堂（这不算是打广告吧？）哈工大教python的老师推荐的，它其实是包含在python（x，y)中的。到现在为止好像（我没找到）不支持python3，但是在python（x,y)中包含了大量需要下载的库。Eclipse+pydev这是在我笔记本上的开发环境，其实一开始我还在纠结是Ecli
安个窝
csx62492的博客
01-26 117
尝试着搬了几篇博客过来，感觉ITPUB的空间功能很不错，简单实惠，决定在这里安个窝了。 希望大家多多来访！ ...
在这里安一个新窝
晚安，假行僧！
03-30 1006
　　在博客动力有个狗窝，不过没啥人气，就来这里安个家咯。　　各位大哥大姐，走过路过，不要错过！！小弟初来乍到，请各位大哥大姐们多多关照！　　今天就不搞啥子名堂了。　：）
在这里安一个小窝
08-16 810
项目开发进展有些慢，这和我们没有经验和缺乏能力有关，但我们回努力的，我相信，这个项目一定能拿下！
哎呀呀，我居然也会在这里安个窝，天哪，哈哈
hidehere的专栏
11-23 195
没人认识的地方，安个家呗，藏在这里，吐槽下生活，赞美下生命，偶尔也写点技术，不过我是菜鸟啦，大牛直接路过就好啦，当然提提建议，找找错误，妹子欢迎之极哦～～    没想到居然有一天我都会开个技术博客，哈哈，难道这是要变身技术宅么，不要啊！不要啊！话说这样会不会嫁不出去了啊.....嘿嘿嘿。    好了啦，自言自语，疯言痴语，各位看客欢不要笑我哦～   8～
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4G 中的分组调度.zip
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12-02
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat9与Sentinel-2多源数据融合：NDWI水体提取与海岸线精细化检测算法实现
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内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者； 使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑； 阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。
基于Matlab的SLAM同步定位与建图算法仿真实战项目
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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！
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