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RSS订阅原创 pg库、MySQL库和sqlite3基本操作
摘要：本文总结了PostgreSQL、MySQL和SQLite三种数据库的基本操作命令。PostgreSQL使用\dt查看表，\d查看表结构；MySQL使用show tables和desc；SQLite使用.tables和.schema。三种数据库都支持特殊格式显示查询结果，如PostgreSQL的\x、MySQL的\G和SQLite的.mode line。退出命令分别为\q、quit和.q。这些基础命令可帮助开发者快速进行数据库操作。
2025-10-23 19:25:23
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原创 mac上安装python包
Homebrew从Python 3.11开始禁止直接pip安装到系统路径，以避免破坏其管理的Python环境，确保安全性和稳定性。用户需通过虚拟环境或其他方式安装包。
2025-10-21 16:14:02
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原创 geos代码库使用指南
本文介绍了如何使用GEOS库创建LineString和GeometryCollection对象。通过示例代码展示了如何从坐标点创建LineString几何对象，并设置SRID。同时演示了如何将多个WKT格式的几何对象合并为一个GeometryCollection，并输出合并后的WKT字符串。代码示例包含必要的头文件和关键步骤说明，适用于处理二维空间数据。输出结果展示了合并后的几何集合结构，包含多个LineString对象。
2025-07-01 16:38:21
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原创 paper reading “3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering“
本文介绍了一种用于实时辐射场渲染的3D高斯溅射技术，该技术在SIGGRAPH 2023会议上发表，并收录于ACM Transactions on Graphics。该技术通过三个关键创新实现了在1080p分辨率下实时（≥30帧/秒）的高质量新视图合成。首先，使用三维高斯函数表示场景，保留了连续体辐射场的理想属性，同时减少了不必要的计算。其次，通过交错式优化和密度控制，特别是对各向异性协方差的优化，实现了对场景的精确表示。最后，开发了一种快速的可见性感知渲染算法，支持各向异性溅射，加速了训练过程并实现了实时渲
2025-05-11 18:19:31
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原创 python3中logging库使用
示例代码main.py展示了如何使用Python的logging模块记录日志。代码首先导入必要的模块，包括os、sys、time和logging。在__main__块中，代码记录了程序开始执行的时间，并配置了一个名为my_logger的日志记录器，设置日志级别为INFO。接着，代码创建了一个文件处理器FileHandler，将日志输出到a.log文件中，并设置了日志格式。最后，代码记录了程序执行所用的时间，并输出“success!”到日志文件和终端。执行代码后，生成的a.log文件包含了两条日志信息，分别记
2025-05-09 17:07:37
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原创 深蓝学院自主泊车第7次作业-轨迹规划
其中绿色路径表示bfs搜索得到的路径，红色路径表示AStar搜索得到的路径，黄色路径表示Hybrid AStar搜索得到的路径！其中绿色路径表示bfs搜索得到的路径，红色路径表示AStar搜索得到的路径，黄色路径表示Hybrid AStar搜索得到的路径！(2) 判断扩展过程中是否与障碍物发生碰撞时，需要对扩展的线段进行10等分采样，每个点转换成0.5米*0.5米分辨率下的坐标值，判断是否在。(1) 扩展结点时，上下左右移动的边权为1.0，而斜对角移动的边权为。(2) 访问过的结点不再访问，用。
2025-03-09 00:10:13
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原创 深蓝学院自主泊车第6次作业-基于地图的定位
对于本次作业，你需要完成自动代客泊车（AVP）系统的定位算法。作业提供了一个从仿真中获取的分割逆透视映射（IPM）图像数据集。你需要完成定位算法的处理过程，并显示AVP定位的最终结果。(5)对矩阵H进行奇异值分解，(2)求两个点云的质心。该任务的关键步骤为，库中自带的最近邻函数。(3)求去质心点云。定位结果展示图如下，
2025-03-02 19:13:11
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原创 深蓝学院自主泊车第5次作业-建图
主要需要求解的是：部分角点的label值并非是库位线，可以适当扩大范围进行判断，比如5，见。ipm坐标，转到车体系中心下，然后转到车体rear系下，最后转到全局系下。(2)两点的距离是否和短边相近。且它们的连线上有一定数量的点的label为库位线。中的作用，调整它们的参数，并尝试设计你自己的图像处理方法，你的结果是否更好？(3)正反计算两个垂线，垂线上是否有一定数量的点的label为库位线。(5)需要合并相近的交点。(3)两直线的夹角需要在90度附近。(4)交点的标签需要是库位线。(1)两两交点进行复原。
2025-03-01 19:36:11
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原创 深蓝学院自主泊车第4次作业-BiSeNet
模型，给出训练结果截图；此外，利用训练得到的模型，调用接口进行单张图像推理，给出推理结果截图。模型，给出训练结果截图；此外，利用训练得到的模型，调用接口进行单张图像推理，给出推理结果截图。在终端中执行以下命令，进行单张图像推理，(2)进行调参，使用调参后的参数训练。在终端执行以下命令，进行模型训练，单张图像推理结果如下所示，(1)使用默认参数训练。模型结果如下图所示，
2025-02-26 03:42:27
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原创 深蓝学院自主泊车第3次作业-IPM
已知鱼眼相机的参数，image_width，表示图像的宽度image_height，表示图像的高度ξ\xiξ，表示鱼眼相机参数k1k_1k1k2k_2k2，表示径向相机参数p1p_1p1p2p_2p2，表示切向相机参数fxf_xfxfyf_yfy，表示相机的焦距cxc_xcxcyc_ycy，表示相机的光心已知相机坐标系到车体坐标系的变换矩阵，ttt，表示平移向量RRR，表示旋转矩阵。
2025-02-23 00:09:10
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原创 深蓝学院自主泊车第2次作业-EKF
依据扩展卡尔曼的那5个公式，可以得到如下公式，是小车的角速度，它也是一个标量，它的标准差为。表示运行的方向，也叫作航向。表示小车的速度，它是一个标量，它的标准差为。使用扩展卡尔曼滤波器估计小车的状态。那么小车的运动方程可写为，上的噪声，它们的标准差分别为。打开4个终端，依次分别输入，给定二维小车，其状态定义为。表示二维运动中的横坐标值，表示二维运行中的纵坐标值，同样的，小车的测量方程为，的数据频率为100Hz，且。的数据频率为10Hz，且。
2025-02-16 17:20:17
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原创 自动驾驶中的SLAM技术-第8章作业
本书大部分Demo都基于NDT实现，与PCL版本的NDT有明显不同。为本书的NDT设计一个匹配度评估指标，利用该指标可以判断NDT匹配的好坏。可以参考PCL NDT的transprobability值，也可以自己来设计。利用第1题的指标，修改程序，实现mapping部分的回环检测。注意要利用分值好坏来判断回环检测是否有效。将建图结果导出为NDT map，即将NDT体素内的均值和协方差都存储成文件。同样建议分块存储。实现基于NDT map的激光定位。
2024-12-28 21:39:39
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原创 自动驾驶中的SLAM技术-第7章作业
实现基于点面ICP的IEKF LIO系统，给出实现代码和实验展示（注意local map的处理方式和NDT有所不同）。如果在IEKF中引入点面ICP作为观测方程，请说明观测方程的具体处理方式，以及IEKF和纯激光ICP之间的关系。
2024-12-28 21:34:30
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原创 自动驾驶中的SLAM技术-第6章作业
将第1题的robustloss引入IncNDTLO和LooselyLIO，给出实现和运行效果。为三类ICP和NDT配准添加一个Cauchy核的robustloss，讲述原理并代码实现。从概率层面解释NDT残差和协方差矩阵的关系，说明为什么NDT协方差矩阵可以用于最小二乘。*为LOAMlikeLO设计一个地面点云提取流程，并单独为这些点使用点面ICP。
2024-12-28 21:27:36
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原创 自动驾驶中的SLAM技术-第5章作业
实现对似然场图像进行插值后进行scan matching的算法。讨论在实际机器人中，如何处理悬空物体和低矮物体（开放问题）。基于直线拟合方法，讨论并实现对单个Scan退化检测的算法。实现基于优化器的点到点ICP、点到线ICP。
2024-12-28 21:23:00
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原创 自动驾驶中的SLAM技术-第4章作业
将本节的最近邻算法与一些常见的近似最近邻算法进行对比，比如nanoflann，给出精度指标和时间效率指标。在三维体素中定义 NEARBY14，实现 14 格最近邻的查找。的最大特征向量或奇异向量，
2024-12-28 20:37:19
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原创 自动驾驶中的SLAM技术-第3章作业
利用数值求导工具，验证本书实验中的雅可比矩阵的正确性。实现由Odom数据触发的图优化（g2o）。推导以下等式(书中式4.48d)，
2024-12-28 20:04:03
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原创 python2脚本性能分析profile使用
profile是Python内置的性能分析工具，用于衡量代码执行过程中各个函数的性能（如耗时、调用次数等）。在Python 2中，您可以使用profile或cProfile模块来进行性能分析。profile模块是纯Python实现，而cProfile是其C语言实现的更快版本。推荐使用cProfile。输出示例，ncalls: 函数被调用的次数。tottime: 函数本身的总耗时，不包括其他函数调用。cumtime: 函数及其所有子函数的总耗时。percall: 每次调用的平均耗时。
2024-12-24 16:07:21
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原创 mac上pip3安装报错externally-managed-environment
但是，这可能会对系统 Python 环境产生影响，因此需要谨慎使用。错误时，这是因为系统Python环境受到了保护，无法直接使用。：在 macOS 上遇到。
2024-12-24 11:42:09
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原创 自动驾驶中的SLAM技术-第2章作业
证明：若某个高斯随机变量为零均值，协方差为对角线矩阵且大小相同（各向同性），那么在乘任意旋转矩阵以后，其均值仍为零，且协方差不变。具有零均值和对角协方差矩阵，且协方差矩阵是各向同性的（即协方差矩阵是对角矩阵且大小相同），那么在乘上一个任意的旋转矩阵。矩阵拆开，分别为每种状态变量实现运动方程。因此，旋转变换不会改变高斯随机变量的均值和协方差矩阵。后，其均值仍然为零，且协方差矩阵保持不变。-维的高斯随机变量，具有零均值和协方差矩阵。我们需要证明的是：若某个高斯随机变量。是零均值的高斯随机变量，即。
2024-12-22 21:12:39
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原创 shapely中点线面基础属性和方法介绍
Shapely 是一个用于处理和分析平面几何对象的 Python 库。它提供了各种几何形状的定义和操作，包括点、线和面。以下是 Shapely 中点、线和面的基础属性和方法介绍。
2024-12-16 15:31:20
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原创 自动驾驶中的SLAM技术-第1章作业
说明高斯-牛顿法和列文伯格-马夸尔特法在处理非线性优化时的差异。：将实践环节的运动学修改成以一定角速度的平抛运动。方向的重力加速度影响。请修改程序，给出动画演示。轴角速度影响，具有一定的初始水平速度。：请分别使用左右扰动模型，计算。：分别使用左右扰动模型，计算。
2024-12-15 21:10:28
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原创 QGIS加载大型geojson文件时拖动屏幕会变得卡顿，将其转为geopackage格式
QGIS加载大型geojson文件时，拖动屏幕会变得卡顿，将其转为geopackage格式，会大幅度缓解卡顿。是你想要生成的GeoPackage文件的名称，是你的GeoJSON文件。
2024-12-11 11:06:08
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空空如也
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