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餐饮外卖销售系统数据库设计

简介​对于人工数据管理系统,存在许多的弊端,手工录入、耗费人力、工作繁琐,准确性也无法保证,并且相当耗费时间,对于数据量巨大的餐饮外卖销售系统来说,人工数据管理系统已经无法满足其需求。本次设计的餐饮外卖销售系统通过C#作为前端,SQL Server2019作为后端进行连接,并具有典型的数据库应用系统的特征,完成了系统结构与现实生活的紧密结合。概念模型设计​根据以上的需求分析和功能划分,经过分析和总

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#数据库#sqlserver#database
我想向你们推荐一门最好的python课程——CS61A学习笔记(一)

CS61A是美国伯克利分校给他们大一相关专业学生的一门必修课,可谓是神课从开始学习到CS61A的第一周,我开始深刻感受到这门课和我们随便在B站或者知乎上看到的视频教程完全不同。以往的学习编程视频教程,就是录了一大堆然而都是一个一个语法进行介绍,系统学习好像也没什么不妥,但是看完发现好像并没有学到什么,而且还花费了很多的时间。然而,上CS61A给我的感受就是无处不动手,无处不实践。即使是我已经会..

#python
ROS —— XACRO的语法与使用教程

简介​XACRO(XML Macros)是一种XML宏语言,可以通过使用宏命令构建更精悍短小但又具有更高可读性的XML文件,这种宏命令可以扩展达到更大的XML表达范围。XACRO文件和URDF实质上是等价的. XACRO格式提供了一些更高级的方式来组织编辑机器人描述。URDF​URDF是一种xml格式的统一机器人描述文件,能够方便地使用标签、属性来描述模型当中的相关信息。URDF将机器人内部结构大

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PyQt5 线程管理 解决耗时线程导致假死问题

前言​由于项目需求,需要设计一款目标检测后进行后台控制,并在界面上实时显示的上位机。设计的一开始没有考虑到上位机后台功能实现的耗时,功能实现后发现执行某些耗时操作会导致程序界面无响应,进入假死状态,最终采用线程管理解决这一问题。简介​PyQt5是Digia的一套Qt5应用框架与python的结合,同时支持python2.x和python3.x。PyQt5由一系列python模块组成,适用于Linu

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#python#pyqt
Opencv学习笔记(一) 识别颜色块并且标定轮廓和中心

某男子学院初学小白,刚开始学习opencv一周,直接从做项目和参考代码开始要做的就是识别这张图片中指定颜色的多边形并且标定轮廓和中心思路如下:1.提取颜色根据不同颜色所具有的不同的hsv范围。2.将图片转化成hsv格式,通过hsv范围提取指定颜色图形转化成二值化图像。3.获得的二值化图像难免产生椒盐噪声,这时候我们可以运用循环中值滤波形态学滤波去除( 核心函数morpholog...

#opencv#c++
Opencv数字识别(详细思路介绍)

这一次,我们运用学到的Opencv的知识,一起来完成一个简单的数字识别项目,作者本人也是初学者,所以我将以初学者的角度思考要怎么完成这个项目。我将介绍对下图中的数字进行识别的方法:思考问题:1、Q:要怎么对一幅待检测的图像提取出我们要识别的数字呢?A:首先我们可以对图像进行简单的操作转化为二值图像,提取处其中的轮廓后取最小外接矩形,将得到的一个个矩形储存在定义的vector容器当中,等待下一...

#opencv#c++
单目相机位姿求解之PNP算法原理剖析与实践

  对于视觉里程计中,相机位姿的求解问题极为常见。对于双目相机,由于其可以直接计算出深度信息,所以在相机位姿求解上十分容易。但如果我们使用的是单目相机,如何从二维图像中求解出相机相对三维物体的位姿就需要一定的算法来完成。本文章将介绍用于计算单目相机位姿求解的PNP算法原理以及应用。坐标系转换  在介绍PNP算法之前,我们有必要先了解一下四种坐标系之间的转换关系。这四种坐标系分别是世界坐标系——相机

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#算法#自动驾驶#线性代数
【硬核】 ROS Navigation 局部路径规划常见算法

简介​最近,作者参加了关于RMUS 高校 SimReal挑战赛,首次接触到了机器人导航领域,这里记录一下这段时间的收货。sim2real的全称是simulation to reality,是强化学习的一个分支,同时也属于transfer learning的一种。主要解决的问题是机器人领域中,直接让机器人或者机械臂在仿真中对于物理环境存在误差,如何将仿真上取得的成果应用到实际中的问题。​机器人导航的

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ROS TF坐标变换库 & 重写创建高频坐标变换广播器

文章目录引言简介TF库使用步骤tf_broadcaster重写创建高频坐标变换广播器实现参考后续引言​坐标变换是机器人学中的基础概念,机器人中每个关节的运动,都存在相应的坐标变换关系。坐标变换可以分为位置变换和姿态变换,分别可由位置矢量和旋转矩阵表示,而这两部分可以组成4*4的齐次变换矩阵,可表示如下:$$T=\left[\begin{matrix}R & P \ 0&1\end{

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#机器人
机器学习入门(二) 之 简单线性回归算法

这里我们先来看下面的公式:看到这条公式相信大家并不陌生,在高中数学我们就接触到的统计中,我们就经常使用上面的公式计算预测值,上述方法叫做简单线性回归的最小二乘法。为此,还专门返回去复习高中数学。最小二乘法的原理其实是,求一条直线,使得我们的训练数据集到这条直线距离之和最小。具体公式推导参考:最小二乘法有了上述公式,我们就可以通过对公式进行封装,形成一个二元线性回归算法的APIimport...

#机器学习#python
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