一点想法

本文计划通过阅读书籍、实践编程和完成小项目来提升Python技能,并详细列出几个潜在项目选项,包括自制布卡漫画提取工具、开发知乎客户端等。

接下来的打算是,把《简明Python教程》先迅速过一遍,再看一两本书,码代码,然后准备做一个小项目,边做项目边学习。

找到一个适合我自己的项目不容易,暂时列举如下:

1、github上前辈写的布卡漫画提取工具https://github.com/gumblex/refine-buka ,希望能自己构成,重写一遍源码。进一步追求是加上windows界面#对于现阶段的我有点儿艰难。

2、写一个知乎客户端;

3、待续……

布卡漫画提取实现起来略困难,对于新手不和谐。先构建知乎客户端。

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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