这就是生活_习惯累积沉淀_新浪博客

最新推荐文章于 2025-06-13 09:48:44 发布
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作者在这篇文章中记录了过去一周内遇到的各种技术问题，包括红包丢失、遗忘物品、快递门锁上等，每件事都与信息技术相关，旨在分享经验并寻求解决方案。
数数这几天的倒霉事
1 50红包没了 周六
2 饭盒忘带回来了 周五
3 两个衣服，掉了一个 马上来 又掉了一个 周六
4 拿快递 门不小心锁上了 周日
5 晒鞋 鞋垫掉楼下
6 周一做好饭发现饭盒没有
7
wangduqiang747
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p6spy使用_习惯累积沉淀_新浪博客
wangduqiang747的博客
06-26 297
用来给jdbc驱动加一层监控，打印出来所有的语句 p6spy.jar和spy.properties放到classpath中。 修改spy.properties logfile= log/anly/dbspy.log realdriver=oracle.jdbc.driver.OracleDriver 替换驱动。修改driver为： drivers=com...
成功_习惯累积沉淀_新浪博客
wangduqiang747的博客
04-17 128
成功在一般意义上的表现就是很有钱，没错的。 我们认为成功很好，成功是令人羡慕的。为什么有这个认识？ 因为我们当时不成功，是以一个低人一等的角度做出的结论。 不知道你还记得这样的生活经验吗，你喜欢，羡慕，希望，甚至暗自嫉妒的生活当真的得到的时候，过了一段时间，你甚至不觉得快乐。 有句话说的很有代表性，但我也是很久才理解，有人说“我宁愿在宝马车里哭，也不愿在自行车上笑” ，我曾很长时...
成长_习惯累积沉淀_新浪博客
wangduqiang747的博客
04-17 132
再来说说成长 这让我想起了我高中和大学时候，我和你有一样的想法，我认为自己有无限的可能，当我达到我想要的程度，我甚至都是完美的，理想的，或者无可匹敌的 且为了上面的要达到的程度。我甚至不接受和鄙视妥协，不接受和鄙视自我满足，不接受和鄙视那些接受失败的loser（虽然不会表现出来），不接受自己当前能到达的高度，认为自己到达的高度还远远不够。 这没有错，只是太宽泛。（什么样的高...
这几天_习惯累积沉淀_新浪博客
wangduqiang747的博客
03-06 89
从何说起呢，从辞职那天，前天上午老板在早就想说辞的前几天不在，那天是每个人叫过去谈谈涨工资，到我我说要辞已经决定了老板看着不高兴我中午和同事吃了最后一顿饭下午就没去了。 昨天跟三个女孩一起去逛街买了几件衣服，我买的快，拿来这个拿来那个让我穿感觉做逛街的主角也不错。不过她们买时候就开始不知疲倦的试来试去，我等 我才不去拿呢。昨天同事跟我打电话，偶对了我以为我们四个人聊3个要辞呢，其实是五个...
将博客搬至优快云_习惯累积沉淀_新浪博客
wangduqiang747的博客
07-31 109
咋办呢,没办法,这里没法上传图片了 无解 只能搬家了
webservice_习惯累积沉淀_新浪博客
wangduqiang747的博客
01-21 135
开个坑
maven不同环境打包war_习惯累积沉淀_新浪博客
wangduqiang747的博客
07-29 274
目标： mvn package -P preprod 打成 预生产的war mvn package -P prod 打成生产的war 1：设定各环境 <</span>profiles> <</span>profile> <</span>id&...
垃圾博客_习惯累积沉淀_新浪博客
wangduqiang747的博客
08-17 148
新浪博客就是个垃圾啊.文章里有网址就发布出去说网络问题. 后来评论里发. 提示我成功了.我就多些了些东西. 然后再看.评论没了.. fffff 有时候会自己的评论会进垃圾评论. 恢复了就好.现在垃圾评论里也没有. 等于消失了. 他妹啊 ...
get_习惯累积沉淀_新浪博客
wangduqiang747的博客
04-30 103
写代码最快乐的事就是写了一堆复杂的代码, 然后一跑就成功了吧. 哈哈
【ORB_SLAM3源码解读】IMU基础介绍、IMU姿态、速度、位置解算以及误差方程、坐标系
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FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
02-13 2846
在进行调制方式识别之前，我们首先需要对信号的相关特征进行提取，信号特征的提取需要反映调制信号的细节信息，将选择信号的高阶累积量以及信号的希尔伯特变换结果作为特征提取值。在对调制信号进行识别之前，需要对调制信号做预处理，这是由于实际接收器接收到的调制信号往往受到诸如天空噪声、大气噪声以及人为噪声等各种噪声的干扰，而这些噪声会严重干扰信号的频谱特性。在这些高阶统计量中，高阶累积量具有十分重要的重用，不同阶数的累积量可以反映出信号的不同特征，因此高阶累积量往往应用在信号分类，信号调制方式识别等领域。
legged_control足式机器人控制框架及代码解析（一）：legged_estimation状态估计
xuuyann
06-13 3865
依赖于项目中的legged_common包，pinocchio状态估计器可以估计的状态量xHat_：（1）机身位置pb；（2）机身速度vb；（3）四个足端位置p0，p1，p2，p3。因此状态变量的维数=18。将机身加速度视为系统输入u，可以推导得到系统状态方程。这里输入u就是机身加速度，这个量通过IMU得到。通过IMU可以得到世界坐标系{s}下的机身姿态Rsb，机身坐标系{b}下的加速度ab，以及旋转角速度wb。A系统输出y中的物理量都应该是可以直接测量得到，，这里设置输出y的维数。ps_
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