【渝粤教育】 国家开放大学2020年春季 1308外国文学专题 参考试题

    渝粤题库2021-12-22 13:26:25.0
    A.象形字 B.指事字 C.形声字 6.汉字;A.汉字 B.文化 C.汉字与中国文化 8.春秋战国时期文字书写载体发生变化;A.象形字 B.形声字 C.会意字 5.汉字;共30分) 1.汉字的古文字指( )及以前的文字;A.汉字教学研究 B.汉字文化学 C.汉字规划研究 D.汉字书写与书法研究 21.图画文字与图画的区别是( )

    3.8 最长共同前缀

    喜欢打篮球的普通人2021-12-22 10:01:30.0
    if (strs[j][i] == match_char || i>strs[j].size());for (int j=1;j是遍历字符串集中的每个字符串 (2)将单词上下排好;if (strs.empty()) return result_str;++j)

    自动驾驶 10-1: 3D 几何和参考系3D Geometry and Reference Frames

    AI架构师易筋2021-12-22 09:06:45.0
    向量可以是 在不同的参考系中表示 通过旋转和平移;一个旋转矩阵可以表示任何旋转;要使用单位四元数来实际旋转向量;另一种表示方式 旋转使用三个称为欧拉角的数字;四元数和旋转矩阵都不会受到影响 从这个问题在 使用更多参数的代价

    【渝粤教育】 国家开放大学2020年春季 1444药理学(本) 参考试题

    yuyueshool2021-12-22 08:36:12.0
    A.短暂性脑缺血发作 B.脑血栓形成 C.脑栓塞 D.脑出血 E.蛛网膜下隙出血 二、名词解释(每题4分;A.咳嗽、咳痰 B.咯血 C.胸痛 D.呼吸困难 E.午后低热、盗汗 13.下列不属于心力衰竭的症状是( );A.流行性感冒 B.麻疹 C.粒细胞缺乏症 D.细菌感染 E.伤寒 7.正常人尿内不应出现的有形成分是( );A.铁剂治疗 B.病因治疗 C.少量输血 D.增加营养 E.补充维生素 22.再生障碍性贫血与急性白血病的主要区别为( );A.乳头肌功能失调或断裂 B.心室游离壁破裂 C.室间隔穿孔 D.心室壁瘤 E.栓塞 15.下列治疗消化性溃疡的药物中

    自动驾驶参数分析

    wujianming_1101172021-12-22 05:43:58.0
    却依旧是目前主流的自动驾驶选择方案;Model 3的自动驾驶摄像头成本只需要65美元;半固态激光雷达是目前最有希望快速落地的方案;作为目前自动驾驶领域最为常用的4种自动驾驶传感器方案;以激光雷达为主传感器自动驾驶方案的最明显的特征是

    AE学习笔记——第五章:效果预设和渲染导出

    快乐江湖2021-12-21 12:54:12.0
    .avi格式 使用AE渲染时;效果与预设的应用 (1)效果的运算顺序 AE中为图层添加效果时可以使用图层菜单;效果与预设的应用 (1)效果的运算顺序 (2)效果的应用 (3)动画预设的使用 二;渲染和输出 (1)使用Adobe Media Encoder渲染 (2)使用AE渲染 A;要注意在效果面板中是无法直接预览动画预设的

    LeetCode Algorithm 剑指 Offer 28. 对称的二叉树

    _Alex_0072021-12-21 11:06:24.0
    两个指针m和n;return check(root;n) return false;n) return true;bool check(TreeNode* m

    mobaxterm多层隧道的配置

    幽默的荆轲君2021-12-21 10:00:17.0
    然后通过本地端口继续与其他远端机器的ssh端口构建映射;就是先用本地转发将远端ssh端口和本地端口做映射;那么我们只需要配置一个动态端口转发;就可以实现访问远端ssh上的web服务;因为本地端口的3501绑定了远端ssh端口的3501

    不建议你用去a.equals(b)判断是否相等!

    路人甲Java2021-12-20 12:40:00.0
     返回false Objects.equals(a;"abc".equals(null)    →   返回 false;"".equals("")       →   返回 true Objects.equals("abc";值是null的情况 a.equals(b);= null && a.equals(b))

    《自动驾驶技术系列丛书》--第三章 自动驾驶汽车环境感知(4)

    ersaijun2021-12-20 08:45:17.0
    第三章 自动驾驶汽车环境感知 第四节 环境感知与识别                                                                                                      

    ARGO数据集—自动驾驶场景(版本:Argoverse 1.1)

    一颗小树x2021-12-19 20:54:42.0
    包括来自两个 LiDAR 传感器、七个环形摄像头和两个前置立体摄像头的数据;//eval.ai/web/challenges/challenge-page/453/overview 三、下载数据集  地址;//eval.ai/web/challenges/challenge-page/725/overview 2.4 3D跟踪竞赛(CVPR ) EvalAI;//eval.ai/web/challenges/challenge-page/917/overview 2.2 运动预测竞赛(CVPR ) EvalAI;//www.argoverse.org/data.html 一、Argoverse 1.1简介 Argoverse 1.1通过1000 多个驾驶小时中提取

    Rust学习教程30 - Panic原理剖析

    编程学院2021-12-19 20:01:47.0
    那展开线程会终止;panic时的两种终止方式 当出现panic;如果展开本身panic了;就算panic也不会导致整个程序的结束;栈展开 和 直接终止. 其中

    自动驾驶 9-6: EKF 的替代方案 - 无迹卡尔曼滤波器

    AI架构师易筋2021-12-19 17:21:10.0
    这些是西格玛点 预测的测量值和 该分布的均值和协方差;描述无迹卡尔曼滤波器或 UKF 如何 使用 Unscented Transform 预测和校正步骤;剩下的就是使用 卡尔曼增益以优化校正 的均值和协方差 预测的状态;我们还需要交叉协方差 预测状态之间 和预测的测量值;它使用 Unscented Transform 来 使卡尔曼滤波器适应非线性系统

    自动驾驶 9-5: EKF 的局限性 Limitations of the EKF

    AI架构师易筋2021-12-19 16:44:46.0
    有 EKF 中线性化误差的两个重要后果;线性化误差不会是一个大问题;EKF 通过线性化我们的系统来工作 非线性运动和观察模型 更新状态估计的均值和协方差;考虑一下如果我们线性化会发生什么 极坐标到笛卡尔变换 关于原始分布的均值和 然后再次变换所有样本点;线性近似不会做得很好 在函数的大部分域中捕获函数的真实形状

    自动驾驶 9-4: 改进的 EKF - 错误状态扩展卡尔曼滤波器 An Improved EKF - The Error State Extended Kalman Filter

    AI架构师易筋2021-12-18 17:28:26.0
    我们将使用 EKF 相反估计错误状态;然后使用估计 错误状态为 对名义状态的修正;我们从更新开始 名义状态使用 非线性运动模型 以及我们目前对状态的最佳估计;我们可以使用这个错误状态公式 EKF 以非常相似的方式 到香草EKF;错误状态公式EKF 分离 车辆状态进入 大名义状态 和一个小的错误状态

    自动驾驶 9-3: 走向非线性 - 扩展卡尔曼滤波器 Going Nonlinear - The Extended Kalman Filter

    AI架构师易筋2021-12-18 16:37:28.0
    线性卡尔曼滤波器 不能直接用于估计状态 是非线性函数 测量或控制输入;我们将测量模型线性化 关于预测状态;然后过滤器使用测量模型来预测 什么测量值应该到达 基于状态估计;您应该使用 非线性测量模型 计算测量残差 不是线性模型;雅可比或雅可比矩阵是 所有一阶偏导数的矩阵 向量值函数

    js中switch 语句的用法

    尔嵘2021-12-18 11:42:52.0
    jsonObj['TsNetParameter'] = {;Number($("input[name='localPortHost']").val());$("input[name='remoteIpHost']").val();$("input[name='remoteIpHost']").val();Number($("input[name='keepAliveHost']").val())

    软件开发架构模式浅谈:一些思考和实践记录

    科技D人生2021-12-16 11:18:47.0
    我之前写过MVC、MVP、MVVM、VIPER等架构模式下的代码;复杂场景的调试问题、更多可测性的实践;虽然也可以通过多Controller的方式来解决MVC膨胀问题;…… 2  业界基于MVC模式的不同实践 前面提到不同程序员对MVC模式的理解和实践存在差异;还有可能是平台/框架在让架构模式自传播时采用的具体方案出了点问题

    flowable 中的互斥网关、并行网关、兼容网关、事件网关

    王坦.2021-12-15 17:37:38.0
    流程就会选择触发事件所在的顺序流走下去;3、一个并行网关允许同时出现分岔和合并两种行为;从并行网关输出的顺序流 1 和顺序流 2 中不用设置条件;也就是从互斥网关输出的顺序流 1 和顺序流 2 都被设置的有条件;2、上图中事件网关直接连接了顺序流 1 和顺序流 2

    自动驾驶技术笔记:模拟器专题

    杨丝儿2021-12-15 01:19:00.0
    或者基于特定数据加工后生成 实际测试发现问题时的短暂数据落盘 2 时间长短 一般是一个完整的场景;极大地提高开发效率 测试和验证极端场景 最大化发挥沉淀数据的作用 孵化人工智能和场景驱动的重要先决条件 模拟器平台将以两种方式处理每个模块的输出数据;rd5["针对建立新功能的场景"];针对任何场景的完整数据闭环仿真;真正进行无人驾驶研究的公司一定需要自行研发一套完整的模拟器系统的

    【LeetCode系列】数的奥秘之幂数与完全平方数

    未见花闻2021-12-14 18:00:00.0
    ❓为什么 2 的 幂 2的幂 2的幂的二进制序列只有一个1;a b c d abcd abcd 则所对应十进制数 x   =   d × 2 0 + c × 2 1 + b × 2 2 + a × 2 3 x\ =\ d×2^0+c×2^1+b×2^2+a×2^3 x = d×20+c×21+b×22+a×23 如果一个数为 2 2 2的幂;int m = n;int m = n;所以它的二进制中与2的幂一样只有一个1

    自动驾驶技术笔记:ROS系统

    杨丝儿2021-12-14 04:00:26.0
    他存储了启动时需要的运行时参数、消息发布上游节点和接收下游节点的连接名和连接方式;ROS Service 一种特殊的ROS节点;也就去掉了ROS Master这个中心节点;实现一个发送节点和每一个接收节点传输相同的数据;使得系统可以限制ROS节点进程的权限

    自动驾驶技术笔记:传感器专题

    杨丝儿2021-12-14 04:00:00.0
    IMU 检测和测量加速度与旋转运动的传感器;IMU的测量会有一定的误差;摄像头方案的假设 关键假设1;所以只可以在很短的时间内依赖惯性传感器进行定位;误差会随着时间累加

    元宇宙越捂越「热」......

    stormzhangV2021-12-13 17:20:15.0
    这些培训元宇宙的课程;看到一段关于元宇宙的话;若这些搞元宇宙虚拟产品的公司里;会发现人家搞了个元宇宙上市环节;当时还处于不少公司炒元宇宙概念股赚钱的时候

    0709-To Lower Case(转换成小写字母)

    周先森爱吃素2021-12-12 20:29:33.0
    大写字母的ASCII码范围是[65;而32对应的二进制表示为00100000;我们可以用如下简单的一行代码来实现这个功能;因此本专栏的文章的解题方式效率不做保证;就想写写那些可以一行Python代码写出来的题目

    ELF格式

    rtoax2021-12-12 15:00:32.0
    Position Value 0-3 Type of segment (see below) 4-7 The offset in the file that the data for this segment can be found (p_offset) 8-11 Where you should start to put this segment in virtual memory (p_vaddr) 12-15 Undefined for the System V ABI 16-19 Size of the segment in the file (p_filesz) 20-23 Size of the segment in memory (p_memsz) 24-27 Flags (see below) 28-31 The required alignment for this section (must be a power of 2) 64 bit version;see note below 40-41 52-53 Header size 42-43 54-55 Siz

    Leetcode 459. 重复的子字符串(DAY 221)---- 后端面试题

    Love 62021-12-10 13:34:32.0
    int size = s.size();size = s.size();pos = pos + (s[pos] == s[i]);while(pos && s[pos];int pos = 0

    数仓建设保姆级教程,离线和实时理论+实战)

    过往记忆2021-12-10 09:12:18.0
    按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市;事实表的数据中;那么表中每行数据都是一个用户;通常数据仓库的数据来自各个业务应用系统;但是表中没有可度量的数据

    《自动驾驶技术系列丛书》--第三章 自动驾驶汽车环境感知(3)

    ersaijun2021-12-09 08:50:26.0
    第三章 自动驾驶汽车环境感知 第三节 计算机视觉和神经网路 3.1 无人驾驶与计算机视觉   3.2 深度前馈网络 3.3 卷积神经网络 3.4 典型卷积神经网络结构

    通过传感器计算打造视觉雷达,下一代自动驾驶系统的关键构成

    Charmve2021-12-08 19:14:53.0
    通过解决车载ISP、视觉雷达等视觉传感器2D、3D成像的核心问题;鉴智机器人拥有全链路的ISP算法和算法硬核化设计能力 1.2 从2D感知到视觉雷达 面对大规模自动驾驶;  2.1 深度学习带来的2D感知技术突破 感知是自动驾驶获取信息的第一步;基于高质量图像成像的视觉雷达 随着自动驾驶等级的不断提高;当前自动驾驶的3D环境感知

    阿里云吴翰清:从技术人转型做产品经理是一种什么样的体验

    凌云时刻2021-12-08 16:42:05.0
    定义市场、定义机会、定义产品形态、关注客户体验、关注客户心智;所以产品经理要定义清楚谁是你的客户;产品经理首先定义三个东西;产品经理需要去定义这个事情;第一个是定义市场、第二个是定义机会、第三个是定义产品形态

    Chrome拓展(插件)入门篇

    gxhlh2021-12-07 23:08:52.0
    本篇介绍了拓展基本概念、配置清单manifest.json以及清单中的action字段 什么是扩展;才能使用此 API使用 Chrome.action API来控制 Google Chrome 工具栏上的扩展图标;这个弹出窗口初始值是从 manifest.json 文件的 action 字段中的 default _ popup属性设置的;等等. 创建第一个拓展 每个扩展都有一个JSON格式的配置清单文件;扩展用户界面 为用户管理他们的扩展提供了一种一致的方式

    Prometheus的指标分类

    肥叔菌2021-12-02 23:13:45.0
    Prometheus 通过动态发现方式获取监控对象 目前支持以下系统获取监控对象;代表 metric 类型 如下所示是调用 Prometheus exporter 返回的一个监控数据样本 HELP http_requests_total The total number of HTTP requests . TYPE http_requests_total counter http requests_total{method=;Prometheus 指标分为 Counter (计数器) Gauge (仪表盘)、Histogram (直方图)、Summary (摘要) Counter 是计数器类型;这时可以通过 Histogram 或者 Summary 展现 Histogram Summary 这两种指标类型在本质上是可以相互转 化的 这里先了解一下数据分位;大部分监控数据都是 Gauge 类型的

    对于窗口大小为n个滑动窗口,最多可以有( )帧已发送但没有确认。

    _Alex_0072021-11-30 17:34:37.0
    下一轮又发出编号0 ~ 7的8个帧;因为它的接收窗口大小为1;发送窗口的大小可以等于窗口总数-1;另外对于回退N帧协议;窗口总数为8

    爬虫代理IP如何快速增加博客及文章的访问量

    兔子动态IP2021-11-29 16:12:47.0
    既然爬虫可以利用这些代理IP进行网站抓取;爬虫代理IP如何快速增加博客及文章的访问量 一般网站从以下几个方面反爬虫;通过抓取这些IP保存在服务器上来限制利用代理IP进行抓取的爬虫;通过Headers反爬虫 从用户请求的Headers反爬虫是最常见的反爬虫策略;对内容信息进行抓取

    怎样做网络推广浅析网站被K之后,优化人员们要注意的方面是哪些?

    云霸屏2021-11-26 17:35:29.0
    所以怎样做网络推广建议大家一定要选择更适合网站发展的服务器;可能有些怎样做网络推广优化人员总想着多做一点就会好;就是怎样做网络推广为大家总结的几点网站被K的时候需要注意的注意的问题;怎样做网络推广中网站优化中一旦出现被k的情况;网站在优化时一定要注意其中度的把握

    研发效能团队如何拥抱开源社区?一些前沿理念与朴素认知

    Zilliz Planet2021-11-26 15:52:16.0
    这个过程也需要更多地依赖容器化以及测试流程并行化;研发效能拥抱社区 研发效能团队希望让整个社区一起来交付高质量的软件;效能提升流程方面遇到了很多不一样的挑战;本地开发测试与 CI 测试环节不一致;需要可靠的测试框架、稳定的测试用例

    FPGA零基础学习:音乐蜂鸣器设计-ISE操作工具(下)

    FPGA技术江湖2021-11-26 14:43:34.0
    学习FPGA设计方法及设计思想的同时;音乐蜂鸣器设计-ISE操作工具 作者;本系列将带来FPGA的系统性学习;进行清零操作;addr_ctrl设计实现 本模块中首先设计1/4秒的计时器

    【渝粤题库】陕西师范大学210029 幼儿园游戏(学前儿童游戏)作业

    yuyueshool2021-11-24 12:30:23.0
    简述游戏的本质性特征有哪些;6、游戏的本质性特征有( ) 7、影响幼儿游戏的因素包括( ) 8、游戏中常用的观察方法有那些( ) 9、教育立足于由教育的( )为核心来组织活动;生活可用三个概念来概括( ) 27、游戏活动在动机系统上就具有以下特征( ) 28、下列属于结构造型玩具的是( ) 三、判断题 1、按自己的需要自发开展的游戏;具有如下特征( ) A幼儿有自由选择的权利与可能 B活动的方式方法由幼儿自行决定 C活动的任务(难度)与幼儿的能力相匹配 D幼儿不寻求或担忧活动以外的惩罚 21、下列属于游戏的外部可观察的行为因素的有( ) 22、影响学前儿童游戏的物理环境因素有( ) 23、国外经典的游戏理论主要有( ) 24、根据游戏动作的不同性质;能灵活运用多种表现手段

    什么决定照片的清晰度?

    静思心远2021-11-24 10:00:23.0
    reference 什么决定照片的清晰度;什么决定照片的清晰度;分辨率越高;操作方面;照片越清晰

    C语言宏定义和宏定义函数

    jianqiang.xue2021-11-23 21:41:53.0
    int b)   {   return (a > b a;C语言宏定义和宏定义函数 example;C语言宏定义和宏定义函数 宏定义可以帮助我们防止出错;而使用宏定义则在代码规模和速度方面都比函数更胜一筹;但是用宏定义却很好实现

    华为八爪鱼自动驾驶云

    wujianming_1101172021-11-23 06:06:32.0
    帮助自动驾驶开发者快速构建高还原度的仿真场景;华为自动驾驶云服务;服务覆盖自动驾驶数据、模型、训练、仿真和标注等全生命周期业务;服务覆盖自动驾驶数据、模型、训练、仿真、标注等全生命周期业务;华为八爪鱼自动驾驶云 2019年10月世界智能网联汽车大会上

    学前儿童社会教育 渝粤题库整理

    渝粤题库2021-11-23 01:26:17.0
    判断题 66.[判断题]学前儿童来社会行为的内容;判断题 30.【判断题】学前儿童社会教育主题方案是指教师和幼儿围绕个性发展目标;教育也要按此两大原则来培养人 判断题 150.【判断题】学前儿童社会教育的内容;判断题 139.[判断题]当儿童不按社会的要求去学习;[判断题 1【判断题】攻击性行为是幼儿社会性发展中题

    【逗老师带你学IT】PRTG监控FreePBX Asterisk核心运行情况

    逗老师2021-11-21 15:11:22.0
    sip_peer_status[tds[0]]=[tds[5]];三、PRTG添加Python脚本 1、上传脚本 python脚本改好后;3、PRTG添加Python脚本 在添加好的设备里;Channel_dict[tds[1].get_text()]=[tds[0].get_text();sip_peer_status[tds[1][

    【Unity3D插件】Camera Filter Pack插件分享《摄像机镜头特效插件》

    恬静的小魔龙2021-11-18 15:29:43.0
    Camera Filter Pack插件就是一款比较方便的镜头特效插件;然后调整参数即可实现各种镜头特效;(4)调整参数 可以调整参数后通过Game视图查看效果;选择Component→Camera Filter Pack→选择镜头特效;选择要添加特效的脚本

    【数字IC验证快速入门】50、UVM项目实践之APB_SPI(10)TLM(Transaction Level Modeling)通信机制

    ReCclay2021-11-18 01:09:41.0
    文章目录 一、学习内容 二、TLM 通信机制 2.1、组件的通信接口 2.2、组件接口 2.2.1、method interface(1/3);对数字IC验证有了一些知识积累和学习心得;TLM 提出背景 2.2.2、method interface(2/3);学最多的IC验证技术知识;避免依赖的中间方案 —— TLM 诞生 2.2.3、method interface(3/3)

    Ant Design Pro从0-1创建一个项目

    热爱前端的小君同学2021-11-16 11:31:52.0
    export const layout = ({ initialState }) => {;const errorHandler = (error) => {;</>;</>;const fetchUserInfo = async () => {

    接口测试平台163:并发运行用例功能(2)

    我去热饭2021-11-15 22:20:01.0
    因为我们还可以设置让哪些用例参与并发;我们要用什么办法来防止并发用例压力过大呢;我们的并发执行用例功能才算结束;我只允许最多同时10个用例运行;这样前十个开始并发运行

    《自动驾驶技术系列丛书》--第三章 自动驾驶汽车环境感知(2)

    ersaijun2021-11-14 22:07:18.0
    第三章 自动驾驶汽车环境感知 第二节 传感器标定 2.1 概述 2.2 摄像头标定                  2.3 摄像头畸变矫正       2.4 摄像头外参的标定     2.5 激光雷达的标定                       2.6 联合标定          

    《自动驾驶技术系列丛书》--第三章 自动驾驶汽车环境感知(1)

    ersaijun2021-11-14 21:57:43.0
    第三章 自动驾驶汽车环境感知 第一节 车载传感器介绍 1.1 车载传感器介绍  1.2 可见光相机   1.3 激光雷达     1.4 毫米波雷达  1.5 超声波雷达  1.6 惯性导航 

    学习笔记11--自动驾驶汽车整体架构

    FUXI_Willard2021-11-13 21:58:05.0
    《自动驾驶技术概览》、《自动驾驶汽车平台技术基础》、《自动驾驶汽车定位技术》、《自动驾驶汽车环境感知》、《自动驾驶汽车决策与控制》、《自动驾驶系统设计及应用》;自动驾驶感知系统用到各种传感器;1.2 自动驾驶系统技术架构;自动驾驶系统是一个复杂的系统;环境感知系统、定位导航系统、路径规划系统

    学习笔记10--CAN总线技术

    FUXI_Willard2021-11-13 21:13:00.0
    6.2 工作原理 6.2.1 CAN总线的逻辑电平 CAN总线由两条数据线组成;6.2.4 数据的发送和接收 CAN总线的节点向总线发送数据时;CANH=CANL=2.5V) 6.4.2 数据链路层 一个CAN的数据帧由帧起始段、仲裁段、控制段、数据段、循环冗余校验CRC段、应答ACK段和帧结束段组成;6.5 百度自动驾驶汽车的线控技术应用 6.5.1 线控转向系统 百度Apollo自动驾驶汽车的线控转向系统具有转向控制、转向反馈、人工接管、越界处理等功能;6.5.2 线控驱动系统 百度Apollo自动驾驶汽车具有驱动控制、驱动反馈、人工接管和越界处理等功能

    【渝粤题库】广东开放大学 质量管理 形成性考核

    渝粤题库2021-11-12 02:41:33.0
    A、质量控制 B、质量管理 C、质量改进 D、质量策划 题目;A、质量管理 B、质量控制 C、质量改进 D、质量策划 题目;A、关键质量特性 B、次要质量特性 C、重要质量特性 D、一般质量特性 题目;A、重要质量特性 B、关键质量特性 C、次要质量特性 D、一般质量特性 题目;A、多元质量特性 B、魅力质量特性 C、必须质量特性 D、一元质量特性 题目

    自动驾驶技术(5)视觉与激光雷达对比

    Techblog of HaoWANG2021-11-11 14:50:15.0
    自动驾驶领域两个派系的划分——纯视觉感知派、激光雷达派;这些感知摄像头与数据处理端的2个EyeQ5芯片组成了Mobileye的纯视觉系统方案;           纯视觉自动驾驶方案从产品分析;        目前激光雷达感知能力是略强于纯视觉的;不管是纯视觉方案还是雷达的方案

    (Scrapy框架)爬虫获取百度新冠疫情数据 | 爬虫案例

    剑客阿良_ALiang2021-11-08 09:00:00.0
    # name = scrapy.Field();# Called for each response that goes through the spider;# scrapy acts as if the spider middleware does not modify the;# middleware and into the spider.;# (from other spider middleware) raises an exception.

    渝粤教育 试卷代号:3980 202 1年春季学期期末统一考试管理心理学 试题

    渝粤题库2021-11-06 08:32:05.0
    王安公司很少解雇员工;王安公司在发展过程中;王安公司和员工之间劳动关系问题上只用哪一类词;王安公司就是这样在发展着;(     )     A.雇佣                             B.聘用     C.使用                             D.录用 (3)当一个研究对数计算器的工程师告诉王安

    使用Mat内存分析工具分析GC Roots对象

    要争气2021-11-03 11:17:11.0
      在查看2.bin内存快照的GC Roots 发现已经没有ArrayList对象了;2 本地方法栈中引用的对象;ArrayList对象没有引用;1 栈帧中本地变量引用的对象;list.add("b")

    面向自动驾驶的定位方法综述

    惊鸿一博2021-10-30 15:59:40.0
    目录 1 引言 2 典型的单个定位方式 2.1 基于通信的定位方式 2.1.1 全球卫星导航系统定位 2.1.2 车联网定位 2.2 基于航位推测的定位方式 2.2.1 惯性测量单元定位 2.2.2 轮式里程计定位 2.3 基于特征匹配的定位方式 2.3.1 高精地图 2.3.2 激光雷达定位 2.3.3 雷达定位 2.3.4 超声波定位 2.3.5 相机定位 2.4 单个定位方式对比 3 典型的融合定位方式 3.1 GPS/IMU融合定位 3.2 Camera/IMU融合定位 3.3 LiDAR/Camera融合定位 3.4 多种方式混合定位 4 总结与展望 参考文献 摘要;​  图12 各种传感器作用范围示意图[36] 3.1 GPS/IMU融合定位      融合GPS和IMU进行定位是较典型的方式;然后融合GPS/IMU/里程计的信息实现定位;自动驾驶中单个定位方式的概览图如下所示;使用激光雷达和高精地图进行匹配是主流的高精定位方式

    为何全视觉方案无法实现真正的自动驾驶

    3D视觉工坊2021-10-29 07:00:00.0
    高分辨率4D毫米波雷达主要可以提供如下多方面的感知能力;1)环向感知能力 4D毫米波雷达实现了四个维度的环境感知;4D毫米波雷达可以提供更多的点云信息;先进的4D毫米波雷达对感知的提升策略 毫米波雷达以其距离和速度识别精度高;2)环境建模(Freespace) 4D毫米波雷达可以通过生成的较多点云提供更多的目标识别反馈信息

    学习笔记1--汽车发展史及发展趋势

    FUXI_Willard2021-10-28 23:07:11.0
    《自动驾驶技术概览》、《自动驾驶汽车平台技术基础》、《自动驾驶汽车定位技术》、《自动驾驶汽车环境感知》、《自动驾驶汽车决策与控制》、《自动驾驶系统设计及应用》;1.2内燃机与内燃机汽车的发明 1673年;1.汽车发展史及发展趋势 1.1蒸汽机与蒸汽机车的发明 1712年;1月29日被认为是世界汽车诞生日;计划至2020年推广500万辆新能源汽车

    camunda框架学习(十八)支持逻辑删除

    文盲青年2021-10-28 10:16:59.0
    AND SELF.ID_ = FT.filter_id;AND SELF.ID_ = FT.filter_id;AND FT.tenant_id = #{tenantId};支持逻辑删除的查询;WHERE SELF.START_USER_ID_ = #{startUserId}

    遇到问题--scala-gradle--Connect to jcenter.bintray.com:443 [jcenter.bintray.com/34.95.74.180] failed: co

    张小凡vip2021-10-26 17:51:16.0
    - .gradle;- gradle shadowJar;- /home/gradle/bin/aws s3 cp build/libs/discovery-*-all.jar s3;- build/libs/discovery-*-all.jar;- build

    CVR预估模型-ESMM

    -柚子皮-2021-10-25 00:03:43.0
    有效解决了真实场景中CVR预估面临的数据稀疏以及样本选择偏差这两个关键问题;而训练得到的模型却需要对整个样本空间中的样本做推断预测的现象称之为样本选择偏差;即传统的推荐系统仅用Xc(click=1的样本集)中的样本来训练CVR预估模型;而非只对点击样本进行预估;但训练好的模型是在整个样本空间X(曝光的)去做推断的

    MASM 32位汇编 32与16汇编区别

    不会写代码的丝丽2021-10-24 17:05:12.0
    \masm32\lib include;movsx movsx 提供了有符号的扩展移动 举个例子一个8位的数字0a0h移动到32位的寄存器中 0a0h对应的二进制位1010 0000最告位是1;g_sz0 db 11h;mov ch;mov cl

    又到10·24

    MrCharles2021-10-24 16:44:58.0
    在做的过程中详细的记录所有的结果;3) 及时总结;每个小阶段都需要及时总结;2) 做好记录;一定要详尽记录

    《自动驾驶技术系列丛书》--第二章 自动驾驶汽车平台技术基础(3)

    ersaijun2021-10-20 08:05:34.0
    第二章 自动驾驶汽车平台技术基础 第三节 自动驾驶汽车软件平台 3.1 自动驾驶汽车软件架构概述                   3.2 典型自动驾驶汽车软件架构-ROS                     3.3 典型自动驾驶汽车软件架构-Autoware                 3.4 典型自动驾驶汽车软件架构-NVIDIA Drive               3.5 其他代表性软件平台介绍                                          

    行为型设计模式—chain of responsibility(责任链模式)/observer(观察者模式)/mediator(中介者模式)/iterator(迭代器模式)

    miller.zc2021-10-19 11:51:20.0
    方法里面就是调用中介者对象的声明一个change方法;声明于其它各个参与者通信的方法;声明获取中介者对象的方法;声明各个参与者对象的set方法;观察者里面声明方法

    Node 程序远程调试

    gqkmiss2021-10-15 16:10:06.0
    port] 运行 Node Js 程序 1. 在远程服务器运行当前 Node 程序 node --inspect-brk=0.0.0.0;并保存 4. 可以看到在 Remote Target 中展示远程服务器的信息 5. 点击 inspect 按钮;5. 把当前 address 改为远程服务器的 IP 即可;再点图中 2 6. 远程服务器的 Node 代码就运行在当前 Vscode 中了 参考 debugging-getting-started;//inspect 并打开 2. 点击 Configure... 按钮 3. 配置 Configure 远程服务器 IP

    sysbench代码剖析和实践

    cjfeii2021-10-13 20:55:51.0
    │ ├── sb_lua.h // 串联C和Lua程序;│ ├── sysbench.h;使用sysbench对上述test_cjf.lua进行测试;// get the domain function from lua file.;主要用于测试fileio、cpu、memory、threads、mutex等的性能测试

    《自动驾驶技术系列丛书》--第一章 自动驾驶技术概论(3)

    ersaijun2021-10-12 23:09:14.0
    第一章 自动驾驶技术概论 第三节 自动驾驶汽车技术架构   3.1 自动驾驶汽车整体架构         3.2 环境感知传感器技术                                                                   3.3 定位系统                                                   3.4 定位系统-高精地图技术概述                           3.5 规划与决策系统概述           3.6 V2X技术概述                         

    Qt 6.2 长周期版正式发布

    Qt中国2021-10-12 11:35:12.0
    Qt 5.15 支持的所有模块现在也在Qt 6.2中得到支持;将在 Qt 6.2 中完全支持该模块;添加的模块 开发 Qt 6.2 的主要工作之一是重新添加我们在 Qt 6.0 中遗漏的所有模块和功能;我们添加了对以下模块的支持(在 Qt 6.1 中已有的模块之上);以便在即将发布的补丁版本中使 Qt 6.2 变得更好
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