求教！卡尔曼滤波器Q和P矩阵初始怎么设置

卡尔曼滤波器噪声方差设置对性能影响的仿真研究神经网络15044 仿真模型深度学习算法阿里云人工智能图像处理深度学习
卡尔曼滤波器噪声方差设置对性能影响的仿真研究前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言卡尔曼滤波器是一种广泛应用于信号处理、控制系统、导航系统等领域的递归估计算法。它通过对系统状态的最小均方误差估计，能够有效地从含有噪声的观测数据中提取出真实的状态信息。在实际应用中，卡尔曼滤波器的性能很大程度上取决于对系统噪声和观测噪声
高斯混合模型（GMM）中的协方差矩阵类型与聚类形状关系详解码字的字节机器学习机器学习人工智能高斯混合模型 GMM
高斯混合模型（GMM）简介高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是概率统计与机器学习交叉领域的重要模型，其核心思想是通过多个高斯分布的线性组合来描述复杂数据分布。与单一高斯分布不同，GMM能够捕捉数据中的多模态特性，这使得它在处理真实世界非均匀分布数据时展现出独特优势。从数学形式上看，一个包含K个分量的GMM可表示为：其中(\pi_k)是第k个高斯分量的混合系数（满足(\
扩展卡尔曼滤波器EKF+无迹卡尔曼滤波器 UKF+泰勒级数的位置估计+三边测量法和多边测量法【7363期】 Matlab研究室 matlab
欢迎来到Matlab研究室博客之家✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab研究室代码获取方式：Matlab研究室学习之路—代码获取方式（包运行）⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。更多Matlab信号处理仿真内容点击Matlab信号处理（视频版）⛄代码运行视频（CSDN免积分下载）【ACOMTS
学 Simulink：实时系统与嵌入式部署类场景ROS + Simulink 联合仿真的多传感器信号融合与滤波模块 amy_mhd simulink matlab
目录ROS+Simulink联合仿真的多传感器信号融合与滤波模块场景目标✅准备工作软件安装：硬件准备（可选）：步骤详解第一步：创建Simulink模型并配置ROS支持启用ROS工具箱支持：第二步：添加ROS输入接口（接收传感器数据）使用Subscribe模块接收ROSTopic数据：第三步：设计滤波与信号预处理模块方法一：IMU数据滤波（加速度+角速度）方法二：卡尔曼滤波器（KalmanFilte
高斯混合模型GMM&K均值（十三-1）——K均值是高斯混合模型的特例 phoenix@Capricornus 模式识别与机器学习均值算法机器学习算法
EM算法与K均值算法的关系K均值可以看成是高斯混合模型的特例。对K均值算法与EM算法进行比较后，可以发现它们之间有很大的相似性。K均值算法将数据点硬（hard）分配到聚类中，每个数据点唯一地与一个聚类相关联，而EM算法基于后验概率进行软（soft）分配。事实上，可以从EM算法推导出K均值算法。考虑一个高斯混合模型，其中混合分量的协方差矩阵由σ2I{\sigma^2}Iσ2I给出，其中σ2{\sig
详解3DGS 一碗姜汤计算机视觉人工智能计算机视觉
4可微分的3D高斯splatting核心目标与表示选择我们的目标是从无法线的稀疏SfM点出发，优化出一种能够实现高质量新视角合成的场景表示。为此，我们选择3D高斯作为基本图元，它兼具可微分的体表示特性和非结构化的显式表示优势，既能支持优化过程，又能实现快速渲染。高斯参数与投影模型3D高斯定义高斯由世界空间中的均值（位置）μ\muμ和协方差矩阵∑\sum∑定义，其概率密度函数为：G(x)=e−12(
【无人机/平衡车/机器人】详解STM32+MPU6050姿态解算—卡尔曼滤波+四元数法+互补滤波——附3个算法源码
1.卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种线性最优估计方法，用于估计动态系统的状态。在姿态解算中，我们可以使用卡尔曼滤波来融合陀螺仪和加速度计的数据，以获得更稳定的姿态估计。以下是一个简单的卡尔曼滤波器实现：```c#include"kalman.h"voidKalman_Init(Kalman_TypeDef*Kalman){Kalman->P[0][0]=1;Kalman->P[1][1]=1;Kalma
多目标跟踪行走的小部落目标跟踪人工智能计算机视觉
侦探联盟：多目标跟踪大作战适合对象：高中生关键点：多目标跟踪、传统方法、深度学习、卡尔曼滤波、匈牙利算法、CNN、Re-ID序章：神秘的闹市阴影夜晚的星城，一场盛大的街头音乐节即将开幕。灯光下，形形色色的人在广场上游走。人声、音乐声交织成宏大的交响。突然，警局接到一封匿名信：有人要在音乐节上搞破坏，还不止一个人。“多目标追踪联盟”火速集结：他们擅长在人群中盯梢，每一个侦探都有独特的本领。今天，他们
主成分分析（PCA）例题——给定协方差矩阵 phoenix@Capricornus PR书稿矩阵线性代数
向量xxx的相关矩阵为Rx=[0.30.10.10.10.3−0.10.1−0.10.3]{\bmR}_x=\begin{bmatrix}0.3&0.1&0.1\\0.1&0.3&-0.1\\0.1&-0.1&0.3\end{bmatrix}Rx=0.30.10.10.10.3−0.10.1−0.10.3计算输入向量的KL变换。解答Rx{\bmR}_xRx的特征值为λ0=0.1\lambda_0=
【SLAM】基于拓展卡尔曼滤波实现激光雷达传感器和角点提取的机器人定位附matlab代码 matlab科研社机器人 matlab 数据结构
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍自主移动机器人定位是机器人学研究的核心问题之一。本文探讨了基于拓展卡尔曼滤波（EKF）融合激光雷达传感器数据和角点提取技术实现机器人定位的方法。通过深入分析激光雷达传感器的工
现代控制理论与应用：深入解析与实践指南 Hsmiau
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：现代控制理论拓展了经典控制理论，专注于非线性、多变量、时变和随机系统的分析与设计。它涵盖了状态空间表示、线性时不变系统、李雅普诺夫稳定性、最优控制、卡尔曼滤波等关键概念。此外，还包括了处理非线性控制系统的多种方法，以及多变量系统和鲁棒控制的策略。自适应控制和智能控制则是现代控制理论中结合人工智能和机器学习的发展前沿。通过掌握这些理论和技术，学习者可以深入理解复
基于EKF的三自由度车辆定位算法解析与实践南风寺山
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：扩展卡尔曼滤波器（EKF）是处理非线性系统的有效算法，广泛应用于车辆定位、自动驾驶和机器人导航。本文档提供的源码针对车辆三自由度动态模型实现了EKF，通过传感器数据融合提高了车辆定位的精度。文档详细解析了EKF在车辆定位中的应用，从基础理论到算法流程，再到源码的具体实现，为开发者提供了深入学习EKF的机会，并展示了如何利用EKF实现精确的车辆定位。1.EKF基
PCL 计算点云OBB包围盒——PCA主成分分析法点云侠' 点云学习算法 c++开发语言计算机视觉人工智能
目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景1.4注意事项二、关键函数2.1头文件2.2读取点云2.3计算点云质心和协方差矩阵2.4协方差矩阵分解求特征值和特征向量2.5校正主方向2.6将输入点云转换至原点2.7计算包围盒2.8构建四元数和位移向量2.9结果可视化三、完整代码四、结果内容抄自CSDN点云侠：【2024最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）。质量无忧，永久免费，可放
使用MATLAB和Simulink来构建一个基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的定位系统 xiaoheshang_123 手把手教你学 MATLAB 专栏 MATLAB 开发项目实例 1000 例专栏 matlab simulink
目录一、准备工作二、步骤详解第一步：创建Simulink模型第二步：定义传感器模型第三步：设计扩展卡尔曼滤波器（EKF）第四步：实现EKF控制器第五步：整合控制系统第六步：设置参考轨迹或姿态第七步：运行仿真并分析结果注意事项结论基于多传感器融合的卡尔曼滤波定位系统仿真可以帮助我们理解如何利用不同类型的传感器数据来提高四翼无人机（Quadcopter）的位置和姿态估计精度。在这个教程中，我们将使用M
登上Nature封面！强化学习+卡尔曼滤波上大分 Ai多利卡尔曼滤波强化学习
2024深度学习发论文&模型涨点之——强化学习+卡尔曼滤波强化学习与卡尔曼滤波的结合在提高导航精度、适应复杂环境以及优化资源利用方面显示出明显优势，并且已经在多个领域中得到应用和验证。这种结合创新十分有前景，目前多篇成果被顶会顶刊录用，例如"Champion-leveldroneracingusingdeepreinforcementlearning”这篇登上Nature封面的文章详细描述了Swi
手把手教你学Simulink--多传感器融合与高级滤波场景（50.2）：基于卡尔曼滤波(EKF)在非线性系统状态估计中的应用仿真小蘑菇二号手把手教你学 MATLAB 专栏手把手教你学 Simulink simulink
目录一、准备工作二、步骤详解第一步：创建Simulink模型第二步：定义非线性系统模型第三步：设计扩展卡尔曼滤波器（EKF）第四步：实现EKF控制器第五步：整合控制系统第六步：设置参考姿态或轨迹第七步：运行仿真并分析结果注意事项结论扩展卡尔曼滤波（ExtendedKalmanFilter,EKF）是处理非线性系统状态估计的一种常用方法。EKF通过线性化非线性模型来近似标准的卡尔曼滤波过程，从而实现
机器学习——主成分分析 PCA Nil0_ 机器学习
目录简介一、基本原理1.数据变换2.协方差矩阵3.特征值和特征向量实施步骤应用选择主成分的数量二、代码实现优缺点分析优点缺点总结简介主成分分析（PCA）是机器学习领域中的一种重要算法，主要应用于数据的降维和特征提取。PCA的目的是通过保留数据集中的主要信息，将高维数据集转换为低维数据集，从而简化模型训练和提高模型性能。一、基本原理1.数据变换PCA通过线性变换将原始数据映射到新的特征空间，这个变换
基于Matlab实现LDA算法 Matlab仿真实验室 Matlab仿真实验1000例 matlab 算法开发语言
线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,LDA）是一种经典的统计方法，常用于特征降维和分类问题。在机器学习领域，一、LDA基本原理LDA的目标是寻找一个投影空间，使得类间距离最大化，同时保持类内距离最小化。在这个新空间中，不同类别的样本能够得到更好的分离。LDA假设样本服从多变量正态分布，并且各类别的协方差矩阵相同。通过解决特定的优化问题，我们可以找到最优的投影向量。二
深度学习篇---OC-SORT实际应用效果 Ronin-Lotus 深度学习篇上位机知识篇深度学习 python OC-SROT
OC-SORT算法在实际应用中的效果可从准确性、鲁棒性、效率三个核心维度评估，其表现与传统多目标跟踪算法（如SORT、DeepSORT）相比有显著提升，尤其在复杂场景中优势突出。以下是具体分析：一、准确性：目标关联更可靠1.遮挡场景下的ID保持能力优势表现：传统算法（如SORT）依赖卡尔曼滤波预测目标位置，当目标长时间遮挡时，预测误差会累积导致轨迹丢失或ID切换。OC-SORT通过以观测为中心的恢
信号处理算法仿真：卡尔曼滤波算法_（2）.卡尔曼滤波器的数学理论 kkchenkx 信号仿真2 算法信号处理机器学习
卡尔曼滤波器的数学理论卡尔曼滤波器（KalmanFilter）是一种高效的递归滤波器，用于从一系列不完全和含有噪声的测量数据中估计系统的状态。它在许多领域都有广泛的应用，包括控制系统、导航系统、计算机视觉等。本节将详细介绍卡尔曼滤波器的数学理论，包括其基本假设、状态空间模型、预测和更新步骤以及具体实现方法。卡尔曼滤波器的基本假设卡尔曼滤波器基于以下基本假设：线性系统：系统的状态转移和测量过程都可以
信号处理算法仿真：卡尔曼滤波算法_（16）.卡尔曼滤波器的优化技巧 kkchenkx 信号仿真2 信号处理算法
卡尔曼滤波器的优化技巧在之前的内容中，我们已经介绍了卡尔曼滤波器的基本原理和实现方法。本节将重点讨论卡尔曼滤波器的优化技巧，这些技巧可以帮助我们在实际应用中提高滤波器的性能，减少计算复杂度，提高鲁棒性和稳定性。1.优化计算复杂度1.1.矩阵运算优化卡尔曼滤波器中的矩阵运算往往是一个计算瓶颈，尤其是在高维状态空间中。通过优化矩阵运算，可以显著提高算法的计算效率。1.1.1.矩阵求逆优化在卡尔曼滤波器
基于STM32F103单片机的小四轴飞行器开发 FrankFeng01 单片机 stm32 嵌入式硬件
序言本文采用STM32F103C8T6做主控芯片，整体控制思路分为以下四步：1、获取飞行器六轴数据：MPU6050采集飞行器原始六轴数据（三轴加速度、三轴角速度），通过卡尔曼滤波算法对加速度进行滤波、角速度采用一阶低通滤波。2、进行姿态解算：对滤波后的数据采用四元数姿态解算，得到飞行器姿态：欧拉角（翻滚角、俯仰角和偏航角）。3、获取手柄控制数据（期望值）：通过NRF24L01无线模块，获取遥控手柄
粒子滤波器解读 DuHz 人工智能神经网络深度学习机器学习信号处理信息与通信
粒子滤波器解读引言粒子滤波器是一种强大的非线性滤波技术，用于估计动态系统的状态。与卡尔曼滤波器不同，粒子滤波器可以处理任意的非线性性和非高斯性，这使其在机器人定位、目标跟踪、计算机视觉等领域得到广泛应用。基本概念粒子滤波器的核心思想是使用一组加权样本（称为"粒子"）来近似目标状态的后验概率分布。每个粒子代表状态空间中的一个可能状态，而其权重则表示该状态的可能性或概率。想象在一个迷雾中的森林里寻找宝
深度学习与传统算法在人脸识别领域的演进：从Eigenfaces到ArcFace uncle_ll 人脸深度学习人脸人脸识别
一、传统人脸识别方法的发展与局限1.1Eigenfaces：主成分分析的经典实践算法原理Eigenfaces是基于主成分分析（PCA）的里程碑式方法。其核心思想是将人脸图像视为高维向量，通过协方差矩阵计算特征向量（即特征脸），将原始数据投影到由前k个最大特征值对应的特征向量张成的低维子空间。在FERET数据集上，Eigenfaces曾达到85%的识别准确率，证明了线性降维的有效性。优劣势对比✅优势
【MATLAB例程】线性卡尔曼滤波的程序，三维状态量和观测量，较为简单，可用于理解多维KF，附代码下载链接 MATLAB卡尔曼卡尔曼专题免费专栏 matlab 开发语言
本文所述代码实现了一个三维状态的扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFilter,EKF)算法。通过生成过程噪声和观测噪声，对真实状态进行滤波估计，同时对比了滤波前后状态量的误差和误差累积分布曲线。文章目录简介运行结果MATLAB源代码简介代码分为以下几个部分：初始化部分清理工作区环境，设置随机数种子，定义时间序列。定义过程噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R。初始化真实状态矩阵X、观测
【MATLAB例程】线性卡尔曼滤波的程序，三维状态量和观测量，较为简单，可用于理解多维KF，订阅专栏后可直接查看完整代码 MATLAB卡尔曼 MATLAB定位程序与详解 matlab 开发语言
这段代码实现了一个三维状态的扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFilter,EKF)算法。通过生成过程噪声和观测噪声，对真实状态进行滤波估计，同时对比了滤波前后状态量的误差和误差累积分布曲线。文章目录运行结果MATLAB源代码程序介绍代码逻辑结构代码详细介绍初始化部分运动模型扩展卡尔曼滤波(EKF)绘图误差输出运行结果状态量曲线：误差曲线：误差CDF曲线（越靠近左上表示误差整体越小）：M
点云法向量和平面方程 Satisfying 数学基础算法人工智能智慧城市数学建模
文章目录一、平面方程表示法1.1一般方程1.2点法式1.3一般方程的系数构成法向量1.4结论二、拉格朗日乘数法三、法向量计算3.1问题背景3.2推导过程3.2.1证明法向量是一个特征向量3.2.2证明法向量是最小特征值对应的特征向量四、已知三点求平面方程表达式五、已知协方差矩阵计算法向量一、平面方程表示法1.1一般方程Ax+By+Cz+D=0Ax+By+Cz+D=0Ax+By+Cz+D=01.2点
【神经网络与深度学习】VAE 中的先验分布指的是什么如果树上有叶子神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能
VAE中的先验分布是什么？在变分自编码器（VAE）中，先验分布指的是对潜在空间中随机变量的概率分布假设。通常情况下，VAE设定潜在变量服从标准正态分布(N(0,I))，其中(0)代表均值为零的向量，(I)为单位协方差矩阵。选择标准正态分布作为先验分布的原因主要有以下几点：数学上的便利性：标准正态分布具有良好的数学性质，计算和推导更加简洁，便于模型的优化和训练。结构化的潜在空间：这种假设能够促使模型
用STM32舞动精准世界：卡尔曼滤波器深度解析与应用咎克冶Flower
用STM32舞动精准世界：卡尔曼滤波器深度解析与应用卡尔曼滤波.zip项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/abda0在追求精准数据处理的嵌入式领域，卡尔曼滤波算法犹如一盏明灯，照亮了在噪声中寻找真相的道路。今天，我们要详细介绍一个专门为STM32微控制器平台定制的卡尔曼滤波器实现，这是一款为解决嵌入式系统中复杂数据过滤挑战而生的强大工具。项目简
嵌入式十一种常用滤波算法 ^Lek 嵌入式算法算法计算机视觉人工智能单片机 c语言 stm32
文章目录一、限幅滤波算法二、中位值滤波法三、算数平均滤波四、滑动窗口滤波器（递归平均滤波方法）五、中位值平均滤波法（防脉冲干扰平均滤波法）六一阶滞后滤波法(低通数字滤波)七、加权递推平均滤波法八、消抖滤波法九、带通滤波十、卡尔曼滤波十一、小波变换滤波滤波（Filtering）是信号处理和图像处理中常用的一种技术，用于去除信号中的噪声、平滑信号或突出信号中的某些特征。滤波算法可以应用于多个领域，
关于旗正规则引擎中的MD5加密问题何必如此 jsp MD5 规则加密
一般情况下，为了防止个人隐私的泄露，我们都会对用户登录密码进行加密，使数据库相应字段保存的是加密后的字符串，而非原始密码。在旗正规则引擎中，通过外部调用，可以实现MD5的加密，具体步骤如下： 1.在对象库中选择外部调用，选择“com.flagleader.util.MD5”，在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”； 2.在规
【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用 bit1129 Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语，Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同，Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景，具体参见Scala在线文档：http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
spark sql 访问hive数据的配置详解 daizj spark sql hive thriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据，默认spark编译的版本是不支持访问hive，因为hive依赖比较多，因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译，将hive，thriftserver打包进去才能够访问，详细配置步骤如下： 1、下载源码 2、下载Maven,并配置此配置简单，就略过
HTTP 协议通信周凡杨 java httpclient http 通信
一：简介 HTTPCLIENT，通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信！二：代码举例测试类： import java
java unix时间戳转换 g21121 java
把java时间戳转换成unix时间戳： Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date())) SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
web报表工具FineReport常用函数的用法总结（报表函数）老A不折腾 web报表 finereport 总结
说明：本次总结中，凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找，然后再从公有数据源中查找的顺序。 CLASS CLASS(object):返回object对象的所属的类。 CNMONEY CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。 number:需要转换的数值型的数。 unit:单位，
java jni调用c++ 代码报错墙头上一根草 java C++jni
# # A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment: # # EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656 # # JRE version: Java(TM) SE Ru
Spring中事件处理de小技巧 aijuans spring Spring 教程 Spring 实例 Spring 入门 Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口，BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等，其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean，在Bean被初始后，将会被注入 Applicati
linux shell ls脚本样例 annan211 linux linux ls源码 linux 源码
#! /bin/sh - #查找输入文件的路径 #在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式 # 查找路径由特定的环境变量所定义 #标准输出所产生的结果通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径 # 或是filename :not found 的标准错误输出。 #如果文件没有找到则退出码为0 #否则即为找不到的文件个数 #语法 pathfind [--
List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下) 百合不是茶 list set Map遍历方式
List特点：元素有放入顺序，元素可重复 Map特点：元素按键值对存储，无放入顺序 Set特点：元素无放入顺序，元素不可重复（注意：元素虽然无放入顺序，但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的，其位置其实是固定的） List接口有三个实现类：LinkedList，ArrayList，Vector LinkedList：底层基于链表实现，链表内存是散乱的，每一个元素存储本身
解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法 bijian1013 java thread 线程安全
在Java项目中，我们通常会自己写一个DateUtil类，处理日期和字符串的转换，如下所示： public class DateUtil01 { private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); public void format(Date d
http请求测试实例（采用fastjson解析） bijian1013 http 测试
在实际开发中，我们经常会去做http请求的开发，下面则是如何请求的单元测试小实例，仅供参考。 import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.apache.commons.httpclient.HttpClient; import
【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理 bit1129 hessian
RPC异常处理概述 RPC异常处理指是，当客户端调用远端的服务，如果服务执行过程中发生异常，这个异常能否序列到客户端？如果服务在执行过程中可能发生异常，那么在服务接口的声明中，就该声明该接口可能抛出的异常。在Hessian中，服务器端发生异常，可以将异常信息从服务器端序列化到客户端，因为Exception本身是实现了Serializable的
【日志分析】日志分析工具 bit1129 日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/ 2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J) http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/ 3.log.io 和
nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决 ronin47 nginx 优化
　　　先说遇到个坑，第一个是负载问题，这个问题与架构有关，由于我设计架构多了两层，结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个：一是改变负载策略，二是更改架构设计。　　　由于采用动静分离部署，而nginx又设计了静态，结果客户端去读nginx静态，访问量上来，页面加载很慢。解决：二者留其一。最好是保留apache服务器。　　　来以下优化：　　　
java-50-输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构 bylijinnan java
思路来自： http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/ import ljn.help.*; public class HasSubtree { /**Q50. * 输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构。例如，下图中的两棵树A和B，由于A中有一部分子树的结构和B是一
mongoDB 备份与恢复开窍的石头 mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入 1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的. 所以,都有如下通用选项: -h host 主机 --port port 端口 -u username 用户名 -p passwd 密码 2: mongoexport 导出json格式的文件
[网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题 comsci 网络
如果按照中国古代农历的历法，现在应该是某个季节的开始，但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据，如果按照现在的天文学记录来进行修正的话，这个季节已经过去一段时间了。。。。。也就是说，还要再等3000年。才有机会了，太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰，轨道次序发生了变
软件专利如何申请 cuiyadll 软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码，也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想，而软件著作权保护的是软件代码（即软件思想的表达形式）。例如，离线传送文件，那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想，但实现离线传送的程序代码有千千万万种，每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
Android学习笔记 darrenzhu android
1.启动一个AVD 2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端 3.如何启动一个程序 am start -n package name/.activityName am start -n com.example.helloworld/.MainActivity 启动Android设置工具的命令如下所示： # am start -
apache虚拟机配置，本地多域名访问本地网站 dcj3sjt126com apache
现在假定你有两个目录，一个存在于 /htdocs/a，另一个存在于 /htdocs/b 。现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。 1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
yii2 restful web服务[速率限制] dcj3sjt126com PHP yii2
速率限制为防止滥用，你应该考虑增加速率限制到您的API。例如，您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收，将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
Hadoop2.5.2安装——单机模式 eksliang hadoop hadoop单机部署
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述 Hadoop有三种模式单机模式、伪分布模式和完全分布模式，这里先简单介绍单机模式，默认情况下，Hadoop被配置成一个非分布式模式，独立运行JAVA进程，适合开始做调试工作。二、下载地址 Hadoop 网址http:
LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout（分页下拉）基本结构 gundumw100 android
一切为了快速迭代 import java.util.ArrayList; import org.json.JSONObject; import android.animation.ObjectAnimator; import android.os.Bundle; import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
三道简单的前端HTML/CSS题目 ini html Web 前端 css 题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时，为了方便对这些网页进行修改，最好使用（）。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm 在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>，此为（）。http://hovertree.com/s
overrided方法编译错误 kane_xie override
问题描述：在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下： Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it 当去掉@Over
Java中使用代理IP获取网址内容（防IP被封，做数据爬虫） mcj8089 免费代理IP 代理IP 数据爬虫 JAVA设置代理IP 爬虫封IP
推荐两个代理IP网站： 1. 全网代理IP：http://proxy.goubanjia.com/ 2. 敲代码免费IP：http://ip.qiaodm.com/ Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容，方式一，设置System系统属性 // 设置代理IP System.getProper
Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境 nodejs 纵观千象
当你启动 nodejs服务报错： >node app Express server listening on port 80 events.js:85 throw er; // Unhandled 'error' event ^ Error: listen EADDRINUSE at exports._errnoException (
C++中三种new的用法 _荆棘鸟_ C++new
转载自：http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html 作者: mt 其一是new operator，也叫new表达式；其二是operator new，也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了，很容易搞混，那就记中文名称吧。new表达式比较常见，也最常用，例如： string* ps = new string("
Ruby深入研究笔记1 wudixiaotie Ruby
module是可以定义private方法的 module MTest def aaa puts "aaa" private_method end private def private_method puts "this is private_method" end end

求教！卡尔曼滤波器Q和P矩阵初始怎么设置

你可能感兴趣的:(卡尔曼滤波,协方差矩阵)