搜狗输入法几个实用技巧

从网上搜集的几个实用技巧,很实用。

u模式 

 可通过笔画输入,在输入u键后,然后依次输入一个字的笔顺,笔顺为:h横、s竖、p撇、n捺、z折,就可以得到该字,值得一提的是,树心的笔顺是点点竖(nns),而不是竖点点。

  
 v模式
 可输入中文数字日期,如输入【v424.52】,输出【肆佰贰拾肆元伍角贰分】
 输入【v2008.8.8】或【v2008-8-8】或【v2008/8/8】,输出【2008年8月8日】


 插入当前日期时间  日期rq 星期xq 时间sj

 英文单词提示
 先按“Ctrl+Shift+E”切换到英文输入状态下,在输入单词时会自动列出提示备选
 
 拆字辅助码    
 想输入一个汉字【娴】,但是非常靠后,找不到,那么输入【xian】,然后按下
 【tab】键,在输入【娴】的两部分【女】【闲】的首字母nx,就可以看到只剩下【娴】字了。
 输入的顺序为xian+tab+xn。独体字由于不能被拆成两部分,所以独体字是没有拆字辅助码的。
 
 笔画筛选用
 于输入单字时,用笔顺来快速定位该字。使用方法是输入一个字或多个字后,按下tab键(tab键如果是翻页的话也不受影响),然后用h横、s竖、p撇、n捺、z折依次输入第一个字的笔顺,一直找到该字为止。五个笔顺的规则同上面的笔画输入的规则。要退出笔画筛选模式 ,只需删掉已经输入的笔画辅助码即可。例如,快速定位【珍】字,输入了zhen后,按下【tab】,然后输入珍的前两笔【hh】,就可定位该字。
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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