Universal Time Scale

最新推荐文章于 2025-10-28 19:33:45 发布
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原文链接：https://unicode-org.github.io/icu/userguide/datetime/universaltimescale.html

本文解析Unicode关于统一时间尺度的规范，并讨论了Cartographer项目中遇到的时间处理问题，揭示了跨平台时间管理的关键细节。
12-总结-【cartographer源码分析】系列的第一部分【common源码分析】
slamcode的博客
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【cartographer源码分析】系列的第一部分【common源码分析】
Cartographer学习之sensor_bridge II
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02 传感器的格式转换与类型变换
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09-23 1255
学习cartographer的笔记
cartographer源码分析(4)-common-time.h
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common/time.h
TIMEMIXER++: A GENERAL TIME SERIES PATTERN MACHINE FOR UNIVERSAL PREDICTIVE ANALYSIS
m0_74924995的博客
10-28 908
即p x f x d，d是多个平行的图的数量，p是列数，f是行数，在计算列注意力时，将p看作批次，对f和d进行注意力处理，这样即节省了运算，有使得计算有了突出点，增强了运算。的操作：类似于通过FFT得到了不同的周期分量，使得多种patch_size的设定更加贴合数据样本，同样的多种patch的方法在。中的多尺度patch_size是预设的，是通过训练去调优不同的patch的权重，在此例中各种patch的权重被A代替。一个频率对应一个周期长度。注：图中为3个规格的时间序列，进行三个频率的多分辨率图像的生成。
python~time模块详解
weixin_37579123的博客
10-31 644
time模块  在开始之前，首先要说明这几点：     在Python中，通常有这几种方式来表示时间：1）时间戳 2）格式化的时间字符串 3）元组（struct_time）共九个元素。由于Python的time模块实现主要调用C库，所以各个平台可能有所不同。     UTC（Coordinated Universal Time，世界协调时）亦即格林威治天文时间，世界标准时间。在中国为UTC+...
-override_timescale uvm_pkg
08-22
在UVM（Universal Verification Methodology）中，`override_timescale` 是一个非常重要的概念，主要用于控制模块仿真中的时间单位和精度。该功能在验证环境中用于确保不同模块之间的时间单位一致性，尤其是在混合...
数字验证vlogan -lca -kdb -full64 -sverilog -timescale=1ns/1ps -work tb_lib | tee -a -i ${COMP_CASE_DIR}/mtsim_compilelog
11-14
| `Warning-[TIMESCALE]` | 多文件 timescale 冲突 | 统一使用命令行 `-timescale` 覆盖 | | `Fatal-[LCA_FTR]` | LCA 许可证缺失 | 更新许可证或联系 Synopsys 支持 | | 编译速度慢 | `-kdb` 在大型设计中耗时 | ...
sky@skysi:~$ timedatectl Local time: Mon 2025-06-23 17:23:05 CST Universal time: Mon 2025-06-23 09:23:05 UTC RTC time: Mon 2025-06-23 09:23:05 Time zone: Asia/Shanghai (CST, +0800) System clock synchronized: yes NTP service: active RTC in local TZ: no sky@skysi:~$ timedatectl && sudo hwclock --show Local time: Mon 2025-06-23 17:23:33 CST Universal time: Mon 2025-06-23 09:23:33 UTC RTC time: Mon 2025-06-23 09:23:33 Time zone: Asia/Shanghai (CST, +0800) System clock synchronized: yes NTP service: active RTC in local TZ: no 2025-06-23 17:23:34.047745+08:00 sky@skysi:~$ sudo timedatectl set-ntp false sky@skysi:~$ sudo hwclock --systohc --utc sky@skysi:~$ sudo timedatectl set-ntp true sky@skysi:~$ date Mon Jun 23 05:25:16 PM CST 2025 sky@skysi:~$ cat /etc/adjtime 0.000000 1750670705 0.000000 1750670705 UTC sky@skysi:~$ sudo hwclock --debug --directisa | grep "time.*scale" hwclock: use --verbose, --debug has been deprecated. sky@skysi:~$
06-24
可以通过 `timedatectl set-time` 命令手动设置系统时间。例如，将系统时间设置为 2023 年 10 月 1 日上午 10:30: ```bash sudo timedatectl set-time "2023-10-01 10:30:00" ``` #### 设置时区 使用 `timedatectl ...
SDXS：Real-Time One-Step Latent Diffusion Models with Image Conditions
随便写写
04-28 1268
在看这个文章之前，首先要对 consistency model ，score-based model要有一定了解，以及相应的知识蒸馏，怎样去做单步生成的等等扩散模型由于其迭代采样过程而导致显著的延迟。为了减轻这些限制，作者引入了一种双重方法，包括模型小型化和减少采样步骤，旨在显著降低模型延迟。还是利用知识蒸馏来简化U-Net和图像解码器架构，并引入了一种利用特征匹配和分数蒸馏的创新的单步DM训练技术。作者提出了两种模型，和。
Cartographer_ros
auteman_dan的博客
09-04 301
Cartographer_ros的数据处理与流向 cartographer数据类型 struct Subscriber { ::ros::Subscriber subscriber; // ::ros::Subscriber::getTopic() does not necessarily return the same // std::string // it was given in its constructor. Since we rely on the topic
Cartographer源码分析（转载）
ychris21的博客
11-13 1733
目录 【common】 common/port.h： common/time.h common/fixed_ratio_sampler.h common/rate_timer.h common/histogram.h common/math.h common/make_unique.h common/mutex.h common/thread_pool.h common/bl...
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）
11-27
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文介绍了一套基于五次多项式插值的换道转向避撞轨迹规划方法，并提供了完整的Matlab可视化代码实现。该方法用于自动驾驶或智能车辆在紧急避障场景下的平滑轨迹生成，重点分析了不同初始车速与路面附着系数对换道过程的影响，包括换道所需时间、行驶距离及横向加速度的变化规律，从而评估轨迹的安全性与舒适性。文中通过仿真展示了在多种工况下轨迹的动态特性，帮助理解车辆动力学约束与路面条件对路径规划的影响。; 适合人群：具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶路径规划的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶车辆在避障换道过程中的轨迹生成与优化；②分析车速与路面摩擦系数对换道性能（如时间、距离、横向加速度）的影响；③为智能驾驶系统提供可验证的轨迹规划算法原型与仿真平台； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段运行并调整参数（如车速、附着系数），观察仿真结果变化，深入理解五次多项式在横向轨迹规划中的应用优势与局限，同时可扩展至更复杂的动态环境或多车协同场景。
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1).docx
11-27
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1)
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论，将非线性系统动态近似为高维线性系统，进而利用递归神经网络（RNN）建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群：具备自动控制、机器学习或信号处理背景，熟悉Matlab编程，从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模；②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能；③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器（MPC）的集成方式，鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
鄱阳湖水系.zip
11-27
水系流域矢量数据，坐标系wgs84，是流域范围，数据格式shp格式
基于STM32的宠物定位系统
11-27
基于STM32的宠物定位系统
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）
11-27
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“提高晶格缩减(LR)辅助预编码中向量扰动(VP)预编码性能”的研究展开，重点探讨了其在下行链路多用户通信系统中的应用。通过Matlab代码实现，展示了如何利用混合框架优化大规模MIMO系统中的数据检测问题，提升VP预编码在LR辅助下的性能表现。文中结合通信系统设计与信号处理技术，提供了完整的仿真方案，涵盖算法设计、性能评估及优化路径，旨在降低系统干扰、提升传输效率与通信可靠性。; 适合人群：具备通信工程、电子信息或相关专业背景，熟悉MIMO通信系统与信号处理基础的研究生、科研人员及从事无线通信系统仿真的技术人员。; 使用场景及目标：①研究多用户MIMO系统中预编码技术的性能优化；②深入理解向量扰动与晶格缩减在预编码中的协同机制；③通过Matlab实现算法仿真，支持学术复现与工程验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现流程，重点关注LR辅助VP预编码的核心优化逻辑，并参考文档中提供的仿真设置进行参数调优与性能对比，以深化对通信系统预编码机制的理解。
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
11-27
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
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