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简介 VINS-Mono 是香港科技大学开源的一个VIO,我简单的测试了，发现效果不错。做个简单的笔记，详细的内容等我毕设搞完再弄。 代码主要分为前端(feature tracker),后端(sliding window, loop closure)，还加了初始化(visual-imu aligment) Feature tracker 这部分代码在 feature_tracker 包下面，主要是接收图像topic,使用KLT光流算法跟踪特征点，同时保持每一帧图像有最少的(100-300)个特征点。 根据配置文件中的 freq ，确定每隔多久的时候，把检测到的特征点打包成 /feature_tracker/feature topic 发出去， 要是没有达到发送的时间，这幅图像的feature就作为下一时刻的 KLT追踪的特征点，就是不是每一副图像都要处理的，那样计算时间大了，而且数据感觉冗余，帧与帧之间图像的差距不会那么明显。 这里的 freq 配置文件建议至少设置10，为了保证好的前端。 void img_callback(const sensor_msgs::ImageConstPtr &img_msg) { for (int i = 0; i < NUM_OF_CAM; i++) { ROS_DEBUG("processing camera %d", i); if (i !=

历届试题 小朋友排队 时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB 问题描述 　　n 个小朋友站成一排。现在要把他们按身高从低到高的顺序排列，但是每次只能交换位置相邻的两个小朋友。 　　每个小朋友都有一个不高兴的程度。开始的时候，所有小朋友的不高兴程度都是0。 　　如果某个小朋友第一次被要求交换，则他的不高兴程度增加1，如果第二次要求他交换，则他的不高兴程度增加2（即不高兴程度为3），依次类推。当要求某个小朋友第k次交换时，他的不高兴程度增加k。 　　请问，要让所有小朋友按从低到高排队，他们的不高兴程度之和最小是多少。 　　如果有两个小朋友身高一样，则他们谁站在谁前面是没有关系的。 输入格式 　　输入的第一行包含一个整数n，表示小朋友的个数。 　　第二行包含 n 个整数 H1 H2 … Hn，分别表示每个小朋友的身高。 输出格式 　　输出一行，包含一个整数，表示小朋友的不高兴程度和的最小值。 样例输入 3 3 2 1 样例输出 9 样例说明 　　首先交换身高为3和2的小朋友，再交换身高为3和1的小朋友，再交换身高为2和1的小朋友，每个小朋友的不高兴程度都是3，总和为9。 数据规模和约定 　　对于10%的数据， 1<=n<=10； 　　对于30%的数据， 1<=n<=1000； 　　对于50%的数据， 1<=n<=10000； 　　对于100%的数据，1<=n<=100000，0<

CSS中提供了非常丰富的选择器，但是由于浏览器的支持情况，很多选择器很少用到。 1.基础选择器 选择器 含义 示例 * 通用元素选择器，匹配任何元素 * { margin:0; padding:0; } E 标签选择器，匹配所有使用E标签的元素 p { font-size:2em; } .info和E.info class选择器，匹配所有class属性中包含info的有元素 .info { background:#ff0; } p.info { background:#ff0; } #info和E#info id选择器，匹配所有id属性等于footer的元素 #info { background:#ff0; } p#info { background:#ff0; } 2.组合选择器 选择器 含义 示例 E,F 多元素选择器，同时匹配所有E元素或F元素，E和F之间用逗号分隔 Div,p { color:#f00; } E F 后代元素选择器，匹配所有属于E元素后代的F元素，E和F之间用空格分隔 #nav li { display:inline; } li a { font-weight:bold; } E > F 子元素选择器，匹配所有E元素的子元素F div > strong { color:#f00; } E + F 毗邻元素选择器，匹配所有紧随E元素之后的同级元素F p + p

用长度从1至N的N块木板来围成一个围栏。要求是围栏成波浪形，即每块木板要么比它两边的木板都低（低位）要么比它两边的木板都高（高位)。现对所有符合要求的排列方式进行排序。排序规则是从第一块木板开始计算，越短的排名越前，前面的相等，向后依次比较。（即字典序）先给出N和一个指定的数字m，求符合要求的排列中的第m个。 输入：第一行一个正整数表示测试用例数。接下每行为一个测试用例，含两个数字分别表示N和m。 输出：指定的木板排列方案。 如图为n=4的所有情况 Sample Input 2 2 1 3 3 Sample Output 1 2 2 3 1 首先类似于倍增优化dp，我们用试填法确定排名为c的栅栏各木板长度。 我们首先可以枚举第1块木板的长度，设为h，后面n-1块木板构成的总方案数为t， 若t>=c，则说明第1块木板长就为h，继续尝试确定第2块木板长度，否则c-=t，h增加1，重复上述判断。 然则（如此那么）我们可以求出答案，现在我们需要预处理t的值 设f[i,j,k]表示用i块长度不同的木板构建栅栏，最左边的木板从小到大排第j位，其状态为k（k为0表示低位，k为1表示高位） f[i,j,0]=∑p=j~i-1f[i-1,p,1] f[i,j,1]=∑p=1~j-1f[i-1,p,0] long long f[21][21][2],m; bool used[21]; void

文章目录 一，配置master服务器 1，修改主配置文件 2，重启mysql服务，使配置生效 3，授权复制权限 二，中继slave服务器配置 1，修改主配置文件 2，重启mysql服务，使配置生效 3，使用有复制权限的用户账号连接至主服务器，并启动复制线程 4，查看中继slave服务器状态 三，后端slave配置 1，修改配置文件 2，重启mysql服务，使配置生效 3，使用有复制权限的用户账号连接至主服务器，并启动复制线程 4，查看slave服务器状态 5，最后在master服务器上创建数据库测试即可查看是否同步 四，总结 所谓级联复制就是master服务器，只给一台slave服务器B 同步数据，然后slave服务器C 在向后端的所有slave服务器同步数据，降低master服务器的写压力，和复制数据的网络IO。 一，配置master服务器 1，修改主配置文件 vim /etc/my.cnf 在[mysql]配置块下添加如下两行配置 [mysql] log_bin #开启二进制日志功能 server_id=1 #为当前节点设置一个全局惟一的ID号 2，重启mysql服务，使配置生效 systemctl restart mysql 3，授权复制权限 grant replication slave on *.* TO 'repluser'@'10.0.0.%' identified

Logistic Regression The data 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 #三大件 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import os path = 'data' + os.sep + 'LogiReg_data.txt' pdData = pd.read_csv(path, header=None, names=['Exam 1', 'Exam 2', 'Admitted']) pdData.head() */ /*--> */ Exam 1 Exam 2 Admitted 0 34.623660 78.024693 0 1 30.286711 43.894998 0 2 35.847409 72.902198 0 3 60.182599 86.308552 1 4 79.032736 75.344376 1 pdData.shape

https://segmentfault.com/a/1190000004135982 redis 主从复制 Redis主从复制的原理 当建立主从关系时，slave配置slaveof <master_host> <master_port> 。slave服务器会向主服务器发送一个sync命令。master接受并fork一个进程来执行BGSAVE命令。该命令生成一个RDB文件并且全量发送给slave服务器，slave服务器接收并载入RDB文件，同时，主服务器将缓冲区的命令以增量的方式发送给从服务器，最终使从服务器的数据状态和主服务器保持一致。 RDB的工作原理 当redis生成dump.rdb文件时，工作过程如下 redis主进程fork一个子进程 fork出来的子进程将内存的数据集dump到临时的RDB中 当子进程对临时的RDB文件写入完毕，redis用新的RDB文件代替旧的RDB文件 AOF的工作原理 AOF ：append only file。每当Redis执行一个改变数据集的命令时，这个命令都会被追加到AOF文件的末尾。当redis重新启动时，程序可以通过AOF文件恢复数据 持久化文件监控 Redis 监控最直接的方法当然就是使用系统提供的 info 命令来做了，只需要执行下面一条命令，就能获得 Redis 系统的状态报告。 redis-cli info RDB文件状态监控

题目大意：给出N项记录，每项有id，签到记录，签离记录，求出这些记录中最早的签到记录，最晚的签离记录 思路： 1.定义pNode型结构体，保存每一个员工的id，签到记录，签离记录，定义pNode型变量temp，soon，last，其中soon表示最早签到记录，last表示最晚签离记录。 2.初始化soon，last，其中soon初始化为可以取到的最大值（24:60:60），last初始化为可以取到的最小值（0:0:0） 3.定义比较函数 bool great ( pNode a , pNode b ) { //a的时间大于b的时间返回true if ( a . hh != b . hh ) return a . hh > b . hh ; else if ( a . mm != b . mm ) return a . mm > b . mm ; else return a . ss > b . ss ; } 4.分别读入每一项记录，签到时间与soon相比，签离时间与last相比，保存最大值最小值，然后输出。 AC代码： //PAT_A 1006 # include <cstdio> using namespace std ; struct pNode { char id [ 20 ] ; int hh , mm , ss ; } temp , last , soon ; /

Last day of month? https://javascript.info/task/last-day-of-month JavaScript: Find out the last day of a month - w3resource https://www.w3resource.com/javascript-exercises/javascript-date-exercise-9.php 用JavaScript获取当月第一天和最后一天 | OurJS http://ourjs.com/detail/593658adf1239006149616c1 javascript - How to get last day of the month - Stack Overflow https://stackoverflow.com/questions/1924815/how-to-get-last-day-of-the-month JavaScript获取月份最后一天_A_Runner的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/A_Runner/article/details/80332559 来源： https://www.cnblogs.com/rgqancy/p/12193608.html

练习1：显示表departments表结构:describe departments 练习2：查询departments里面的全部数据:select * from departments 练习3：select 100+1.5输出结果是多少:101.5 练习4：select '123'+100的输出结构是多少：223 练习5：select 'johin'+100的输出结果是多少：100 说明： myql中+的作用：当其中的一个操作数为字符型，则试图将此字符型转换为数值型 如果转换成功，则直接做加法运算 如果转换失败，则此字符值当做哦0，继续运算 练习6：select null +'johin'输出结果是多少：null 当其中的一个操作数为null，则结果为null 练习7：select 'jack'+'rose'+100+200输出结果是多少：300 练习8：查询员工表里工资大于12000的员工姓名（last_name）和工资（salary） select last_name,salary from employees where salary >12000; 练习9：选择工资不在5000到12000之间的员工姓名（last_name）和工资（salary） select last_name,salary from employees WHERE not (salary >=5000