Something in writing program in delphi.

本文介绍了一种使用ADOQuery从Edit控件中读取并处理字符串的方法。具体来说,通过构造SQL语句来搜索包含特定字符的数据记录。

用Adoquery引用Edit里的东西。

 

1、查询Edit里的内容。varchar型的。

 

    Sql.Add(', @P_Name = '''+'%'+trim(XmSeekXm.Text)+'%'+'''');

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
### 用法 `launchIn` 是 Kotlin Flow 中的一个扩展函数,它用于在指定的协程作用域中启动流的收集操作。`launchIn(Dispatchers.Main)` 则明确指定了在主线程(UI 线程)的协程作用域中进行流的收集。以下是一个简单的代码示例: ```kotlin import kotlinx.coroutines.* import kotlinx.coroutines.flow.* fun main() = runBlocking { val flow = (1..3).asFlow() .onEach { delay(100) } // 模拟耗时操作 flow .onEach { value -> println("Received value: $value, Thread: ${Thread.currentThread().name}") } .launchIn(CoroutineScope(Dispatchers.Main)) // 在主线程协程作用域中收集元素 .join() // 等待协程执行完毕 } ``` 在上述代码中,`launchIn(CoroutineScope(Dispatchers.Main))` 使得流的收集操作在主线程的协程作用域中进行。 ### 作用 - **线程切换**:`launchIn(Dispatchers.Main)` 可以将流的收集操作切换到主线程。这在 Android 开发中尤为重要,因为只有主线程才能更新 UI。如果流中的数据需要用于更新 UI,那么可以使用 `launchIn(Dispatchers.Main)` 确保数据在主线程中被处理。 - **异步收集**:它允许流的收集操作在指定的协程作用域中异步进行,而不会阻塞当前协程。例如,在 Android 的 `Activity` 或 `Fragment` 中,可以使用 `lifecycleScope.launchIn` 结合 `Dispatchers.Main` 来安全地在主线程中收集流,并且会在生命周期结束时自动取消收集操作。 ### 相关注意事项 - **主线程阻塞问题**:由于 `Dispatchers.Main` 是主线程,在收集流的过程中如果有耗时操作,会导致 UI 卡顿甚至 ANR(Application Not Responding)。因此,确保在流的处理过程中没有长时间的阻塞操作,耗时操作应该放在其他线程进行,例如使用 `flowOn` 操作符指定发射元素的线程。 ```kotlin flow { // 模拟耗时操作 delay(1000) emit(1) } .flowOn(Dispatchers.Default) // 设置发射元素的线程为默认线程池 .onEach { value -> // 在主线程处理数据 println("Received value: $value, Thread: ${Thread.currentThread().name}") } .launchIn(CoroutineScope(Dispatchers.Main)) ``` - **协程作用域管理**:要确保使用合适的协程作用域。在 Android 中,建议使用 `lifecycleScope` 来管理协程,这样可以确保在组件生命周期结束时自动取消协程,避免内存泄漏。 ```kotlin import androidx.lifecycle.ViewModel import androidx.lifecycle.viewModelScope import kotlinx.coroutines.flow.* class MyViewModel : ViewModel() { fun startCollectingFlow() { val flow = (1..3).asFlow() flow .onEach { value -> // 处理数据 } .launchIn(viewModelScope) // 使用 ViewModel 的协程作用域 } } ``` - **异常处理**:在使用 `launchIn` 时,要确保对可能出现的异常进行处理。可以使用 `catch` 操作符来捕获流中的异常。 ```kotlin flow { throw RuntimeException("Something went wrong") } .catch { e -> println("Caught exception: $e") } .launchIn(CoroutineScope(Dispatchers.Main)) ```
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