[自动驾驶算法][从0开始轨迹预测]:一、坐标和坐标系变换

news2024/9/30 11:24:21

既然要从0开始轨迹预测,那从哪开始写起呢?回想下自己的学习历程,真正有挑战性的不是模型结构,不是繁琐的训练和调参,而是数据的制作!!!

笔者自认为不是一个数学基础牢固的人,那么我们的轨迹预测之旅就从坐标转换开始吧~~~

由难至简,才能做到【删繁就简三秋树,领异标新二月花】,专注于轨迹预测的核心算法。


坐标和坐标系变换

    • 1. 坐标系:
    • 2. 坐标转换与坐标系转换
      • 2.1 2D坐标转换
        • 1. 平移(Translation)
        • 2. 缩放(Scaling)
        • 3. 旋转(Rotation)
      • 2.2 2D坐标系转换
        • 1. 坐标系平移
        • 2. 坐标系旋转
        • 3. 2D坐标系旋转平移总结
      • 2.3 3D坐标系转换
        • 1. 3D坐标系平移
        • 2. 3D坐标系旋转

1. 坐标系:

二维直角坐标系,笛卡尔坐标系(Cartesian coordinate system),由两条相互垂直、相交于原点的数线构成的。
在这里插入图片描述

直角坐标系也可以推广至三维空间与高维空间 (higher dimension)。在原本的二维直角坐标系,再添加一个垂直于x-轴,y-轴的坐标轴,称为z-轴,叫做三维直角坐标系。

那么三维直角坐标系的x,y,z-轴的指向,以及绕x,y,z-轴旋转的方向该如何确定呢??

三维直角坐标系分两种,左手坐标系和右手坐标系,那么为什么要用左手和右手来区分呢?这是因为当确定了x-轴,y-轴方向之后,z-轴的方向有两种可能,它可以通过左手或右手来确定。

下面就是这两个坐标系 x,y,z-轴指向 的规则示意图(图中固定了x轴的正方向向右,y轴的正方向向上),其中大拇指、食指、中指分别对应于x-轴、y-轴、z-轴:

对坐标系使用左手与右手的命名,有一个作用就是用来方便 判断旋转的正方向,这就是左手螺旋法则和右手螺旋法则。例如对左手坐标系,确定一个旋转轴后,左手握住拳头,拇指指向旋转轴的正方向,四指弯曲的方向为旋转的正方向。相应地,右手坐标系就用右手来判定。确定了旋转的正方向后,在公式计算中就很容易知道是该使用正角度还是负角度了。下图就是右手的例子:
在这里插入图片描述

给定任意一个旋转角度的三维坐标系,如果按上面的方法判断旋转正方向,首先,你得确定这个坐标系是左手坐标系还是右手坐标系,这时你会先拿出一只手来,像上图一样摆好三根手指的姿势来比对给定坐标系的x、y、z轴正方向看是否一致。然后根据旋转轴的正方向,用相应的手来判断旋转正方向。

那么有什么快速判断的方法吗?
在这里插入图片描述

上图给出左右手坐标系绕z轴的旋转方向,从我们眼睛看屏幕的角度来看,它们绕z轴旋转的正方向都是逆时针。同理,绕y-轴和x-轴也可以获得相同的结论。则:对于任意旋转角度的三维坐标系(无需区分左右手),绕某一坐标轴旋转的正方向,与另外两个坐标轴的正方向顶端按X—>Y—>Z—>X的顺序进行指向的方向一致。


2. 坐标转换与坐标系转换

自由度的定义:自由度(Degree of Freedom,简称DOF)是指系统中可以自由变化的独立参数的数量,也就是系统的状态空间维度(有几个量可以调节)。

公式预警!!! 都是超级简单的向量的相加,相信我读完你会有收获哒!!!

2.1 2D坐标转换

1. 平移(Translation)

在2D空间中,我们经常需要将一个点平移到另一个位置(如下图所示)。假设空间中的一点P,其用坐标表示为(x,y);将其向 x方向平移 tx,向y方向平移ty, 假设平移后点的坐标为(x’,y’),则上述点的平移操作可以归纳为:
x ′ = x + t x y ’ = y + t y O P ′ → = O P → + P P ′ → x' = x+t_x \\y’ = y+t_y \\ \overrightarrow{OP'} = \overrightarrow{OP} + \overrightarrow{PP'} x=x+txy=y+tyOP =OP +PP
在这里插入图片描述

公式(1)又可以采用矩阵表述如下:

[ x ′ y ′ ] = [ 1 0 t x 0 1 t y ] [ x y ] \left[ \begin{array}{cc} x' \\ y'\end{array} \right] = \left[ \begin{array}{cc} 1 & 0&t_x\\ 0&1&t_y\end{array} \right]\left[ \begin{array}{cc} x \\ y\end{array} \right] [xy]=[1001txty][xy]

2. 缩放(Scaling)

​ 其中,s_x和s_y分别是沿x和y轴的缩放因子。
x ′ = s x x y ’ = s y s O P ′ → = s O P → x' = s_xx \\y’ = s_ys \\ \overrightarrow{OP'} = s\overrightarrow{OP} x=sxxy=sysOP =sOP

在这里插入图片描述

​ 齐次坐标的形式:
[ x ′ y ′ 1 ] = [ s x 0 1 0 s y 1 0 0 1 ] [ x y 1 ] \left[ \begin{array}{cc} x' \\ y'\\ 1\end{array} \right] = \left[ \begin{array}{cc} s_x & 0&1\\ 0&s_y&1 \\ 0&0&1\end{array} \right]\left[ \begin{array}{cc} x \\ y \\1\end{array} \right] xy1 = sx000sy0111 xy1

3. 旋转(Rotation)

点P(x,y)绕坐标系原点旋转 θ \theta θ角得到点P’(x‘,y’)有:

在这里插入图片描述

将OP与x-轴正方向的夹角记做 β \beta β,OP的长度为r,且 r c o s β = x rcos\beta = x rcosβ=x, r s i n β = y rsin\beta=y rsinβ=y,则P‘的坐标可推导为:
x ′ = r c o s ( θ + β ) = r ( c o s θ c o s β − s i n θ s i n β ) = r c o s β c o s θ − r s i n β s i n θ y ′ = r s i n ( θ + β ) = r ( s i n θ c o s β + c o s θ s i n β ) = r c o s β s i n θ + r s i n β c o s θ x' = rcos(\theta + \beta) = r(cos\theta cos\beta - sin\theta sin\beta) = rcos\beta cos\theta -rsin\beta sin\theta \\ y' = rsin(\theta + \beta) = r(sin\theta cos\beta + cos\theta sin\beta) = rcos\beta sin\theta +rsin\beta cos\theta \\ x=rcos(θ+β)=r(cosθcosβsinθsinβ)=rcosβcosθrsinβsinθy=rsin(θ+β)=r(sinθcosβ+cosθsinβ)=rcosβsinθ+rsinβcosθ

x ′ = x c o s θ − y s i n θ y ′ = x s i n θ + y c o s θ x' = xcos\theta - ysin\theta \\ y'=xsin\theta+ycos\theta x=xcosθysinθy=xsinθ+ycosθ

同理写成齐次坐标的形式:
[ x ′ y ′ 1 ] = [ c o s θ − s i n θ 1 s i n θ c o s θ 1 0 0 1 ] [ x y 1 ] \left[ \begin{array}{cc} x' \\ y'\\ 1\end{array} \right] = \left[ \begin{array}{cc} cos\theta & -sin\theta&1\\ sin\theta&cos\theta&1 \\ 0&0&1\end{array} \right]\left[ \begin{array}{cc} x \\ y \\1\end{array} \right] xy1 = cosθsinθ0sinθcosθ0111 xy1

2.2 2D坐标系转换

理解了2D坐标转换,2D坐标系的转换(坐标点不动,坐标系动-横看成岭侧成峰)可以看成2D坐标转换的逆转换:

​ 坐标系向左平移 = 坐标点在原坐标系基础上向右平移;

​ 坐标系绕轴顺时针旋转 = 坐标点在原坐标系的基础上绕轴逆时针旋转;

1. 坐标系平移

红色坐标系相对于黑色坐标系中平移的距离为(i, j)

红色点在红色坐标系的位置为(x, y),则红色点在黑色坐标系的表示如下图所示:

图中示例,坐标系向左向下平移,相当于P点像右像上平移。

在这里插入图片描述

x ′ = i + x y ′ = j + y O P ′ → = O O ′ → + O ′ P → = ( i , j ) + ( x , y ) = ( i + x , j + y ) x'=i+x \\ y'=j+y \\ \overrightarrow{OP'} = \overrightarrow{OO'}+\overrightarrow{O'P} = (i, j) + (x, y) = (i+x,j+y) x=i+xy=j+yOP =OO +OP =(i,j)+(x,y)=(i+x,j+y)
​ 将坐标系的平移写成齐次坐标的形式:
[ x ′ y ′ 1 ] = [ 1 0 i 0 1 j 0 0 1 ] [ x y 1 ] \left[ \begin{array}{cc} x' \\ y'\\ 1\end{array} \right] = \left[ \begin{array}{cc} 1 & 0&i\\ 0&1&j \\ 0&0&1\end{array} \right]\left[ \begin{array}{cc} x \\ y \\1\end{array} \right] xy1 = 100010ij1 xy1

2. 坐标系旋转

在这里插入图片描述

已知 红点P在蓝色坐标系的位置(x, y),也知道蓝色坐标系相较于黑色坐标系顺时针旋转的角度θ

求解: 红点在黑色坐标系同的位置(X‘, Y’)?

蓝色坐标系相较于黑色坐标系顺时针旋转的角度θ,相当于计算P点在蓝色系内绕远点逆时针旋转θ

向量分解的方法推导:

将P点的坐标,沿黑色坐标系分解:

在这里插入图片描述

x ′ = x c o s θ − y s i n θ y ′ = x s i n θ + y c o s θ x'=xcos\theta-ysin\theta \\ y'=xsin\theta+ycos\theta x=xcosθysinθy=xsinθ+ycosθ
写成齐次坐标的形式:
[ x ′ y ′ 1 ] = [ c o s θ − s i n θ 1 s i n θ c o s θ 1 0 0 1 ] [ x y 1 ] \left[ \begin{array}{cc} x' \\ y'\\ 1\end{array} \right] = \left[ \begin{array}{cc} cos\theta & -sin\theta&1\\ sin\theta&cos\theta&1 \\ 0&0&1\end{array} \right]\left[ \begin{array}{cc} x \\ y \\1\end{array} \right] xy1 = cosθsinθ0sinθcosθ0111 xy1

3. 2D坐标系旋转平移总结

已知 红点在蓝色坐标系的位置P(xb, yb),也知道蓝色坐标系相较于黑色坐标系 旋转的角度θ, 其中 蓝色坐标系的原点在黑色坐标系中的位置为(δx, δy).

求解: 红点在黑色坐标系同的位置(xa, ya)?

在这里插入图片描述

以向量的方式推导:

​ P点在A系下的坐标可以用向量 O a P → \overrightarrow{O_aP} OaP 表示:
O a P → = O a O b → + O b P → \overrightarrow{O_aP} = \overrightarrow{O_aO_b}+\overrightarrow{O_bP} OaP =OaOb +ObP
​ 其中 O a O b → = ( δ x , δ y ) \overrightarrow{O_aO_b}=(\delta_x,\delta_y) OaOb =(δx,δy),那么我们该如何表示向量 O b P → \overrightarrow{O_bP} ObP 的坐标值呢?

​ 在此处有个误区,大家可能会觉得 O b P → = ( x b , y b ) \overrightarrow{O_bP}=(x_b,y_b) ObP =(xb,yb)。其实不是这样的,(xb,yb)坐标表示的是点P在B坐标系中的位置,视角是站在B坐标系上的,此时我们的视角应该是在A坐标系,或者是和A坐标系平行的。

所以,我们应该将B坐标系进行旋转,保证和A坐标系平行的,如下图所示。

在这里插入图片描述

根据前面旋转部分的推导,我们可以得到:
O b P → = [ c o s θ − s i n θ s i n θ c o s θ ] [ x b y b ] \overrightarrow{O_bP}=\left[ \begin{array}{cc} cos\theta & -sin\theta\\ sin\theta&cos\theta \end{array} \right]\left[ \begin{array}{cc} x_b \\ y_b \end{array} \right] ObP =[cosθsinθsinθcosθ][xbyb]
则根据公式(14),
O a P → = [ x a y a ] = [ δ x δ y ] + [ c o s θ − s i n θ s i n θ c o s θ ] [ x b y b ] = [ c o s θ ∗ x b + δ x − s i n θ ∗ y b s i n θ ∗ x b + δ y + c o s θ ∗ y b ] \overrightarrow{O_aP} = \left[\begin{array}{} x_a \\ y_a \end{array}\right] =\left[\begin{array}{} \delta_x \\ \delta_y \end{array}\right] + \left[\begin{array}{} cos\theta & -sin\theta \\ sin\theta & cos\theta \end{array}\right]\left[\begin{array}{} x_b \\ y_b \end{array}\right] = \left[\begin{array}{} cos\theta*x_b+\delta_x -sin\theta*y_b \\ sin\theta*x_b+\delta_y + cos\theta*y_b \end{array}\right] OaP =[xaya]=[δxδy]+[cosθsinθsinθcosθ][xbyb]=[cosθxb+δxsinθybsinθxb+δy+cosθyb]
写成齐次坐标的形式:
[ x a y a 1 ] = [ c o s θ − s i n θ δ x s i n θ c o s θ δ y 0 0 1 ] [ x b y b 1 ] \left[ \begin{array}{cc} x_a \\ y_a\\ 1\end{array} \right] = \left[ \begin{array}{cc} cos\theta & -sin\theta&\delta_x\\ sin\theta&cos\theta&\delta_y \\ 0&0&1\end{array} \right]\left[ \begin{array}{cc} x_b \\ y_b \\1\end{array} \right] xaya1 = cosθsinθ0sinθcosθ0δxδy1 xbyb1

T T T表示transform,变换的意思。

B A T ^A_BT BAT表示的是 由B坐标系变换为A坐标系的意思。

对于2D坐标系的旋转和平移大致上我们可以得到以下:
P a = B A T ⋅ P b P b = B A T − 1 ⋅ P a P_a =_B^AT ·P_b \\ P_b =_B^AT^{-1} ·P_a Pa=BATPbPb=BAT1Pa

2.3 3D坐标系转换

3D坐标系转换,仅仅是添加了一维z-轴,所使用的基础公式和2D并无差异。

1. 3D坐标系平移

同样已知 红色点在蓝色坐标系的位置为(x1,y1,z1)

蓝色坐标系的原点在黑色坐标系中的位置为(δx,δy,δz)

求解: 红色点在黑色坐标系中的位置点(x2,y2,z2)?

在这里插入图片描述

根据向量的加法有:
O 2 P → = O 2 O 1 → + O 1 P → = ( δ x , δ y , δ z ) + ( x 1 , y 1 , z 1 ) \overrightarrow{O_2P} = \overrightarrow{O_2O_1} + \overrightarrow{O_1P} = (\delta_x,\delta_y,\delta_z)+(x_1,y_1,z_1) O2P =O2O1 +O1P =(δx,δy,δz)+(x1,y1,z1)
同样,用齐次坐标表示:
[ x 2 y 2 z 2 ] = [ 1 0 0 δ x 0 1 0 δ y 0 0 1 δ z ] [ x 1 y 1 z 1 ] \left[\begin{array}{cc} x_2 \\ y_2 \\z_2 \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{cc} 1 & 0&0&\delta_x\\ 0&1&0&\delta_y \\0&0&1&\delta_z\end{array} \right]\left[ \begin{array}{cc} x_1 \\ y_1 \\z_1\end{array} \right] x2y2z2 = 100010001δxδyδz x1y1z1

2. 3D坐标系旋转
  1. 绕z轴旋转(同2D旋转):

    绕z-轴旋转,z坐标保持不变
    [ x 2 y 2 z 2 ] = [ c o s θ − s i n θ 0 s i n θ c o s θ 0 0 0 1 ] [ x 1 y 1 z 1 ] \left[ \begin{array}{cc} x_2 \\ y_2\\ z_2\end{array} \right] = \left[ \begin{array}{cc} cos\theta & -sin\theta&0\\ sin\theta&cos\theta&0 \\ 0&0&1\end{array} \right]\left[ \begin{array}{cc} x_1 \\ y_1 \\z_1\end{array} \right] x2y2z2 = cosθsinθ0sinθcosθ0001 x1y1z1

  2. 绕y轴旋转:

    绕y-轴旋转,z坐标保持不变

[ x 2 y 2 z 2 ] = [ c o s θ 0 s i n θ 0 1 0 − s i n θ 0 c o s θ ] [ x 1 y 1 z 1 ] \left[ \begin{array}{cc} x_2 \\ y_2\\ z_2\end{array} \right] = \left[ \begin{array}{cc} cos\theta &0& sin\theta\\0&1&0\\ -sin\theta&0&cos\theta \\ \end{array} \right]\left[ \begin{array}{cc} x_1 \\ y_1 \\z_1\end{array} \right] x2y2z2 = cosθ0sinθ010sinθ0cosθ x1y1z1

你是不是也发现了,这个公式好像和2D旋转的不大一样?别急,手动画一下旋转图像你就会明白的

在这里插入图片描述

还记得前面介绍,旋转角的正负吗?忘记的同学可以看一下本篇文章的第一部分坐标系, 旋转的正方向为X->Y->Z->X,而此时绕y轴旋转的角度theta,为旋转的负方向,所以此时应在原旋转矩阵的基础上取逆矩阵即可~,这也是为什么绕Y轴旋转的公式不一样的原因!!!

  1. 绕X轴旋转:

    x坐标保持不变
    [ x 2 y 2 z 2 ] = [ 1 0 0 0 c o s θ s i n θ 0 − s i n θ c o s θ ] [ x 1 y 1 z 1 ] \left[ \begin{array}{cc} x_2 \\ y_2\\ z_2\end{array} \right] = \left[ \begin{array}{cc} 1&0&0\\0&cos\theta & sin\theta\\ 0&-sin\theta&cos\theta \\ \end{array} \right]\left[ \begin{array}{cc} x_1 \\ y_1 \\z_1\end{array} \right] x2y2z2 = 1000cosθsinθ0sinθcosθ x1y1z1

  2. 3D坐标系的旋转:
    R z y x = R x ( α ) R y ( β ) R z ( γ ) R_{zyx}=R_x(\alpha)R_y(\beta)R_z(\gamma) Rzyx=Rx(α)Ry(β)Rz(γ)
    将上述三个矩阵依次相乘:
    在这里插入图片描述

​ 上述矩阵看成:
[ R 11 R 12 R 13 R 21 R 22 R 23 R 31 R 32 R 33 ] \left[ \begin{array}{cc} R_{11}&R_{12}&R_{13} \\ R_{21}&R_{22}&R_{23}\\ R_{31}&R_{32}&R_{33}\end{array} \right] R11R21R31R12R22R32R13R23R33

如果我想通过旋转矩阵反求旋转角度,该如何做呢?观察旋转矩阵各个项之间的关系。

三角函数中,如果要求解一个角度值,可以通过:
θ = a r c t a n ( s i n θ , c o s θ ) \theta=arctan(sin\theta,cos\theta) θ=arctan(sinθ,cosθ)

求绕x-轴旋转的角度
α = a r c t a n ( R 21 , R 11 ) \alpha=arctan(R_{21},R_{11}) α=arctan(R21,R11)
求绕y-轴旋转的角度:

​ 求解绕y轴旋转有点麻烦,已知公式(24),则:
β = a r c t a n ( − R 31 , c o s β ) \beta=arctan(-R_{31},cos\beta) β=arctan(R31,cosβ)
​ 那么 c o s β cos\beta cosβ怎么求呢?我们继续观察 R 11 R_{11} R11 R 21 R_{21} R21, 他们分别是 c o s ( α ) ⋅ c o s ( β ) cos(α)⋅cos(β) cos(α)cos(β) s i n ( α ) ⋅ c o s ( β ) sin(α)⋅cos(β) sin(α)cos(β)

​ 尝试使用 R 11 2 + R 21 2 \sqrt{R_{11}^2+R_{21}^2} R112+R212 ,化简后得到:
c o s β = R 11 2 + R 21 2 cos\beta =\sqrt{R_{11}^2+R_{21}^2} cosβ=R112+R212
​ 则:
β = a r c t a n ( − R 31 , R 11 2 + R 21 2 ) \beta=arctan(-R_{31},\sqrt{R_{11}^2+R_{21}^2}) β=arctan(R31,R112+R212 )
求绕z-轴的旋转角度:
γ = a r c t a n ( R 32 , R 33 ) \gamma=arctan(R_{32},R_{33}) γ=arctan(R32,R33)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1378794.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【机器学习300问】5、什么是强化学习?

我将从三个方面为大家简明阐述什么是强化学习,首先从强化学习的定义大家的了解强化学习的特点,其次学习强化学习里特殊的术语加深对强化学习的理解,最后通过和监督学习与无监督学习的比较,通过对比学习来了解强化学习。 一、强化…

怎么提高客服满意度?

相应速度 1.即使平时回复手速很快,但一旦接待量一上来脑子转不过来,或是顾客咨询了一些自己不知道的问题,就知道快捷语有多重要。 2.熟悉快捷短语。(针对顾客提出的问题能快速给出反应。) 3. 安装快捷回复软件。(使用[客服宝]快捷回复软件…

【JAVA】谈谈 ReadWriteLock 和 StampedLock

🍎个人博客:个人主页 🏆个人专栏:JAVA ⛳️ 功不唐捐,玉汝于成 目录 前言 正文 ReadWriteLock(读写锁) 基本原理: 接口和实现: 用法示例: StampedL…

【期末不挂科-C++考前速过系列P3】大二C++第3次过程考核(20道选择题&12道判断题&2道代码题)【解析,注释】

前言 大家好吖,欢迎来到 YY 滴C考前速过系列 ,热烈欢迎! 本章主要内容面向接触过C的老铁 主要内容含: 欢迎订阅 YY滴C专栏!更多干货持续更新!以下是传送门! YY的《C》专栏YY的《C11》专栏YY的《…

Linux安装Rdkafka PHP 扩展(Kafka使用教程)

以是centos为例 #可以查看php版本 php -v#查看php安装的扩展库 php -m 1、首先,确保你已经安装了 PHP 和相关的开发工具。你可以使用以下命令来安装它们: sudo yum install php-devel 中间会问你是否ok,输入y回车,出现complete…

基于SSM+vue的新生报到服务管理系统(Java毕业设计)

大家好,我是DeBug,很高兴你能来阅读!作为一名热爱编程的程序员,我希望通过这些教学笔记与大家分享我的编程经验和知识。在这里,我将会结合实际项目经验,分享编程技巧、最佳实践以及解决问题的方法。无论你是…

C#,卡特兰数(Catalan number,明安图数)的算法源代码

一、概要 卡特兰数(英语:Catalan number),又称卡塔兰数、明安图数,是组合数学中一种常出现于各种计数问题中的数列。以比利时的数学家欧仁查理卡特兰的名字来命名。1730年左右被蒙古族数学家明安图使用于对三角函数幂…

基于matlab实现AUTOSAR软件开发---答疑5

最近还是经常有人反馈mode switch的枚举搞不定,我在统一回复下,希望可以解决大家的疑问 运行这个脚本即可,运行成功后,就已经存在于SIMULINK系统里了,程序中可以直接识别到的, 但是运行之后 在matlab基础工作区里也是看不到枚举的,这点大家要注意,不要纠结这个,实际…

神经网络|张量tensor(待完善)

文章目录 tensor/张量什么是tensor?如何用代码实现tensortensor在神经网络中的应用 其他 tensor/张量 什么是tensor? 张量是用来探究一个点在各个切面(一共三个切面)和各个方向(x,y,z三个方向&…

微服务接口工具Swagger2

##1、什么是Swagger? # 官网 https://swagger.io/核心功能 生成接口说明文档生成接口测试工具 2、SpringBoot集成Swagger2 1&#xff09;、添加依赖 <!-- swagger2 --><!-- https://mvnrepository.com/artifact/io.springfox/springfox-swagger2 --><depen…

【qt】sdk写pro写法,cv,onnx,cudnn

我的sdk在OpenCV003项目里&#xff1a; pro中添加 CONFIG(release, debug|release) {LIBS -L$$PWD/sdk/onnxruntime-x64-gpu/lib/ -lonnxruntimeLIBS -L$$PWD/sdk/onnxruntime-x64-gpu/lib/ -lonnxruntime_providers_cudaLIBS -L$$PWD/sdk/onnxruntime-x64-gpu/lib/ -lon…

NowinAndroid—2024 Android现代开发全功能应用

NowinAndroid—2024 Android现代开发全功能应用 现代Android开发全功能示例应用Now-in-Android&#xff0c;它是用Kotlin和Jetpack Compose开发的&#xff0c;功能非常强大。这个应用遵循了安卓设计和开发的最佳方法&#xff0c;旨在给开发者提供实用的参考资料。无论你是新手…

即将被AI取代的工作

这个博客 100% 是由人类而不是机器人撰写的。至少在某种程度上&#xff0c;目前仍然需要内容作家。 你的工作怎么样&#xff1f;您是否想过人工智能&#xff08;AI&#xff09;是否有可能渗透到您生活的无形本质&#xff1f;您花费数年时间获得的所有知识、技能和经验是否会因…

golang学习笔记——go语言多文件项目运行的四种方式

go语言多文件运行技巧 有两个源码文件的go语言项目如何运行? go.modmain.go Trie.go 如何直接运行go run main.go会提示找不到文件。 # 在windows10下运行 $ go run main.go # command-line-arguments .\main.go:6:9: undefined: Constructor是真的找不到文件吗。其实不是。…

java基于SSM框架的在线学习系统设计与实现+vue论文

摘 要 计算机网络发展到现在已经好几十年了&#xff0c;在理论上面已经有了很丰富的基础&#xff0c;并且在现实生活中也到处都在使用&#xff0c;可以说&#xff0c;经过几十年的发展&#xff0c;互联网技术已经把地域信息的隔阂给消除了&#xff0c;让整个世界都可以即时通话…

【面试宝典】图解ARP协议、TCP协议、UDP协议

一、ARP协议 二、TCP协议 三、UDP协议 四、TCP和UDP的区别

ZooKeeper 实战(二) 命令行操作篇

文章目录 ZooKeeper 实战(二) 命令行操作篇1. 服务端命令1.1. 服务启动1.2. 查看服务1.3. 重启服务1.4. 停止服务 2. 客户端命令2.1. 启动客户端2.2. 查看节点信息查看根节点详情 ls -s /添加一个watch监视器 ls -w /列举出节点的级联节点 ls -R / 2.3. 查看节点状态2.4. 创建节…

C++(9.5)——浅谈new和delete的实现原理

(注:本文是针对上篇文章中C内存管理的两个关键字)两个关键字原理的解析&#xff0c;对于这两个关键字的使用并没有什么影响&#xff0c;如果只想得知两个关键字的使用方法&#xff0c;则可以直接跳过本篇文章&#xff09; 目录 1. 引入&#xff1a; 2.operator new 与 operat…

【Linux笔记】进程等待与程序替换

一、进程的终止 1、进程退出码 在讲解进程的终止之前&#xff0c;先要普及一下进程的退出码概念。 我们父进程之所以要创建子进程&#xff0c;就是为了让子进程运行不一样的任务&#xff0c;那么对于子进程执行的这个任务执行完毕后的结果是否正确或者是否出差错&#xff0c…

学习笔记-数据库概念介绍

一.数据库概述 1.数据库: 存储数据的仓库,本质是一个文件系统. 用户可以对数据库中的数据进行 增加,修改,删除以及查询操作 2.特点 可以结构化存储大量的数据可以有效的保持数据的一致性,完整性读写效率高 3.常用数据库 二.数据库分类及其常用 关系型数据库 指的是二维表格…