psi

基于车辆模型的横向控制方法 1. 简介 1.1. 无人驾驶车辆 1.2. 横向控制和纵向控制 1.3. 横向控制 1.3.1. 无模型横向控制 1.3.2. 基于模型横向控制 2. 基于车辆运动学模型的控制方法 2.1. 车辆运动学模型 2.2. 纯跟踪控制算法 2.3. 后轮反馈控制算法 2.4. 前轮反馈控制算法 3. 基于车辆动力学模型的横向控制 3.1. 车辆线性二自由度动力学模型 3.2. 车辆路径跟踪偏差状态方程的构建 3.3. LQR 横向控制算法的求解 4. 总结 1. 简介 1.1. 无人驾驶车辆 大到类似百度apollo无人车，无人配送车 小到扫地机器人，其实都是无人驾驶车辆 都是一个复杂的软硬件结合系统 其软件算法模块主要包含：感知、定位、轨迹预测、行为决策、运动规划 及 反馈控制 等 在这里介绍和补充的是 反馈控制部分 部分软件实现可参考： 个人开源项目 path-following-control 1.2. 横向控制和纵向控制 反馈控制是无人车 最底层 的软件算法模块，包括： 横向控制，主要用于车辆方向盘的控制 纵向控制，主要用于车辆油门、刹车的控制 两者协同工作以 使无人车按照预定的参考轨迹行驶 其中，横向控制根据上层运动规划输出的 路径 、 曲率 等信息进行跟踪控制，以减少跟踪误差 同时保证车辆行驶的 稳定性 和 舒适性 1.3. 横向控制

本手册全新编排版正在施工，感兴趣的戳 这里 ！ 参考维基百科的 数学公式教程 参考 Cmd Markdown 公式指导手册 本文为 MathJax 在 Markdown 环境下的语法指引。 如何插入公式 \(\LaTeX\) 的数学公式有两种：行中公式和独立公式（行间公式）。行中公式放在文中与其它文字混编，独立公式单独成行。 行中公式可以用如下方法表示： $ 数学公式 $ 独立公式可以用如下方法表示： $$ 数学公式 $$ 函数、符号及特殊字符 声调 / 变音符号 \dot{a}, \ddot{a}, \acute{a}, \grave{a} \({\displaystyle {\dot {a}},{\ddot {a}},{\acute {a}},{\grave {a}}}\) \check{a}, \breve{a}, \tilde{a}, \bar{a} \({\displaystyle {\check {a}},{\breve {a}},{\tilde {a}},{\bar {a}}}\) \hat{a}, \widehat{a}, \vec{a} \({\displaystyle {\hat {a}},{\widehat {a}},{\vec {a}}}\) 标准函数 指数 \exp_a b = a^b, \exp b = e^b, 10^m \({

　　 数据预处理 的主要内容包括 数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约 ，在数据挖掘的过程中，数据预处理工作量占到了整个过程的 60% 。数据清洗在上一篇博客中写过，这里主要写后面三部分。 数据集成 　　数据挖掘需要的数据往往分布在不同的数据源中，数据集成就是将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储（如数据仓库）中的过程。 　　在数据集成时，来自多个数据源的现实世界实体的表达形式是不一样的，有可能不匹配，要考虑实体识别问题和属性冗余问题，从而将源数据在最低层上加以转换、提炼和集成。 　　1、实体识别 　　同名异义、异名同义、单位不统一 　　2、冗余项识别 　　数据集成往往导致数据冗余，如： 　　①同一属性多次出现。 　　②同一属性命名不一致导致重复。 　　有些冗余属性可以用相关分析检测。给定两个数值型的属性A和B，根据其属性值，用 相关系数 度量一个属性在多大程度上蕴含另一个属性。 数据变换 　　数据变换主要是对数据进行规范化处理，将数据转换成适当的形式，以适用于挖掘任务及算法的需要。 简单的函数变换 　　常见的函数变换有平方、开方、取对数、差分等。 $$\begin{array}{*{20}{l}} {{x^\prime } = {x^2}}\\ {{x^\prime } = \sqrt x }\\ {{x^\prime } = \log (x)}\\ {\nabla f

对于错误，一般有两种： random: 错误以一定的概率发生在每个比特上（对这种问题的研究一般是信息论中，信道熵一类的问题） worst case: 错误发生在某个比特上，这也是纠错码襄阳解决的问题 经典线性码： 主要是利用了定义在有限域 \(\mathbb{F}_{2}\) 上的线性代数， \(\mathbb{F}_{2}=\{0,1\}\) ，然后定义了两个操作， \(+\) 和 \(\cdot\) 。 \(\cdot\) 和正常的乘法一样，只有在 \(1 \cdot1\) 的时候结果为1，其余都为0，而 \(+\) 则有一点小不同，因为这是一个封闭的有限域，所以 \(1+1\) 不等于2而是等于0，计算结果模2。 现在已经有了 \(\mathbb{F}_{2}\) ，每一个比特都是这么的一个空间，如果我们有n比特，那么我们的空间就是 \(\mathbb{F}_{2}^{n}\) ，在这个空间上我们可以定义向量。 假定我有了线性独立向量 \(g_1,...,g_k\) 我们把写着称之为generator of the code，由他们我们可以张成封闭子空间 \(C\) ， \(C \geq \mathbb{F}_{2}^{n}\) ，这个空间的中的向量都可以由 \(a_1g_1+a_2g_2+...+a_kg_k\) 表达，其中 \(a_1,...,a_k\) 也都属于 \(

题目链接： https://nanti.jisuanke.com/t/30994 Dlsj is competing in a contest with n (0 < n \le 20) n ( 0 < n ≤ 2 0 ) problems. And he knows the answer of all of these problems. However, he can submit i i-th problem if and only if he has submitted (and passed, of course) s_i s i ​ problems, the p_{i, 1} p i , 1 ​ -th, p_{i, 2} p i , 2 ​ -th, ... . . ., p_{i, s_i} p i , s i ​ ​ -th problem before. (0 < p_{i, j} \le n,0 < j \le s_i,0 < i \le n) ( 0 < p i , j ​ ≤ n , 0 < j ≤ s i ​ , 0 < i ≤ n ) After the submit of a problem, he has to wait for one minute, or cooling down time to submit another problem.

AC Challenge 30.04% 1000ms 128536K Dlsj is competing in a contest with n (0 < n \le 20) n ( 0 < n ≤ 2 0 ) problems. And he knows the answer of all of these problems. However, he can submit i i-th problem if and only if he has submitted (and passed, of course) s_i s i ​ problems, the p_{i, 1} p i , 1 ​ -th, p_{i, 2} p i , 2 ​ -th, ... . . ., p_{i, s_i} p i , s i ​ ​ -th problem before. (0 < p_{i, j} \le n,0 < j \le s_i,0 < i \le n) ( 0 < p i , j ​ ≤ n , 0 < j ≤ s i ​ , 0 < i ≤ n ) After the submit of a problem, he has to wait for one minute, or cooling down time to submit another problem. As

1.简介 数字视频广播（英语：Digital Video Broadcasting，缩写：DVB），是由“DVB Project”维护的一系列为国际所承认的数字电视公开标准。“DVB Project”是一个由300多个成员组成的工业组织，它是由欧洲电信标准化组织（European Telecommunications Standards Institute, ETSI）、欧洲电子标准化组织（European Committee for Electrotechnical Standardization, CENELEC）和欧洲广播联盟（European Broadcasting Union, EBU）联合组成的“联合专家组”（Joint Technical Committee, JTC）发起的。DVB组织的徽标如图1所示。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图1. DVB Project的LOGO DVB标准现如今被应用于世界上大部分的国家和地区。图2显示了各国使用的数字电视地面广播标准。图中浅蓝色代表DVB-T标准，深蓝色代表DVB-T2标准，绿色代表ATSC标准，粉红红色代表ISDB-T标准，黄色代表DTMB标准（我国的标准）。从图中可以看出ATSC的使用国家主要分布在北美地区，ISDB

sdfsdf 服务网格作为一个改善服务到服务通信的专用基础设施层，是云原生范畴中最热门的话题。随着容器愈加流行，服务拓扑也频繁变动，这就需要更好的网络性能。服务网格能够通过服务发现、路由、负载均衡、心跳检测和支持可观测性，帮助我们管理网络流量。服务网格试图为无规则的复杂的容器问题提供规范化的解决方案 将供应链搬出中国，似乎成了过去两三个月新冠肺炎疫情衍生出的热门话题。 年初新冠肺炎疫情爆发，让中国供应链的生产活动几乎完全停顿，影响席卷全球：苹果的新 5G 有可能因疫情而延期推出，特斯拉新款芯片无法及时交付、陷入“芯片门”纠纷。其余像三星、小米、索尼等著名跨国企业，均受到供应链停摆的影响。 因此，mxrhnsg.answers.yahoo.com/question/index?qid=20200427204943AAiS1sC?KP9=15joz=87l hk.answers.yahoo.com/question/index?qid=20200427204943AAiS1sC?VS6=97lxn=00g nz.answers.yahoo.com/question/index?qid=20200427204943AAiS1sC?XZ8=88qke=67h answers.yahoo.com/question/index?qid=20200427204955AA0g02b?WW2

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NetData plugin 之 proc Netdata 的数据采集都是通过各个plugin来进行的。找几个有代表性的plugin来看看。 概述 该plugin 顾名思义， 是针对于类Linux系统（BSD有单独的plugin）， 通过读取 /proc 下面的数据来进行采集。 列表 先列一下都有哪些项。 文件 说明 /proc/stat 系统和内核的统计信息 /proc/uptime 系统运行时间 /proc/loadavg 负载 /proc/sys/kernel/random/entropy_avail 熵池大小，单位bit /proc/pressure 参考一下 psi /proc/interrupts 中断表 /proc/softirqs 系统软中断信息 /proc/vmstat 虚拟内存统计信息 /proc/meminfo 当前内存信息 /sys/kernel/mm/ksm ksmd 类似一个COW机制 /sys/block/zram 虚拟内存的压缩 /sys/devices/system/edac/mc EDAC即error detection and correction（错误检测与纠正） /sys/devices/system/node numa node 信息 /proc/pagetypeinfo 伙伴系统信息 /proc/net/dev 网络适配器统计信息