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RSS订阅原创 基于蓝牙和IMU的卡尔曼滤波融合算法、扩展卡尔曼滤波算法
卡尔曼滤波算法非常经典，当年阿波罗上天就用到了这个算法，该算法大量运用在航天，控制、导航领域。每个行业都有自己的算法，读论文扩展了技术视野。
2024-04-04 17:19:31
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原创 基于PyTorch 的强化学习Deep Q-Network 代码详解
深度强化学习概念特别多，网上搜集了一些代码，做一些整合，并让gpt4进行讲解。这段DQN代码是一个完整且相对复杂的深度强化学习实例，使用PyTorch Lightning框架来简化训练循环。
2024-02-08 22:21:50
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原创 Jgit Packfile is truncated解决方案
因此，ServerAliveInterval 和 ServerAliveCountMax 这样的参数需要通过 JGit 的 API 或配置进行设置，而不是通过修改 ~/.ssh/config 文件。要在 JGit 中配置 SSH 连接的类似参数，你可以使用 JGit 的 SshSessionFactory 或者通过设置传输配置的方式来实现。这两个配置选项是用于提高 SSH 连接稳定性的 SSH 客户端配置参数，它们被添加到 SSH 配置文件（通常是 ~/.ssh/config）中。
2024-02-05 11:33:51
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原创 supervision区域行人计数和轨迹追踪初步尝试
Supervision 是一个开源的 Python 工具包，旨在简化计算机视觉项目的开发。加载和处理图像和视频数据集训练和评估机器学习模型部署模型进行推理可视化结果Supervision 的主要优势在于其易用性和灵活性。它提供了一个简单易懂的 API，即使是初学者也可以快速上手。此外，Supervision 支持多种流行的机器学习框架，例如 TensorFlow、PyTorch 和 Keras，因此您可以自由选择最适合您需求的框架。对象检测图像分类语义分割实例分割姿态估计。
2024-02-03 11:28:52
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原创 一种基于智能手机的地下停车场寻车系统
综上所述，这篇论文提出的系统能够有效地帮助用户在地下停车场找到自己的车辆，特别是通过智能手机内置的传感器进行精确的行人跟踪和导航。尽管在长距离轨迹上效果有限，但对于大多数日常生活中的地下停车场场景来说，这个系统已经非常有用。这篇论文提出了一种基于智能手机的地下停车场寻车系统。该系统旨在帮助驾驶员在没有额外设备和地图支持的情况下找到他们的车辆。在打电话和包包姿态下，由于姿态带来的漂移误差，结果有所下降，但最大误差不超过10米。
2024-01-16 06:40:54
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原创 基于智能手机的行人惯性追踪数据集模型与部署
这篇《 Smartphone-based Pedestrian Inertial Tracking: Dataset, Model, and Deployment 》论文介绍了一种基于智能手机惯性测量单元（IMU）的行人追踪和定位系统。总体而言，这项研究通过智能手机IMU数据和深度学习技术，提出了一种有效的行人追踪和定位系统，并通过大规模数据收集和模型定制，提高了系统的精度和适用性。
2023-12-31 21:11:36
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原创 室内定位-uwb数据集分享
在每个环境中,预先定义了一个人行走路径,并在路径上均匀取样获得定位设备的位置。技术验证部分分析了CIR、测距误差分布等,说明数据集质量良好,可用于研发基于测距的室内定位和跟踪算法。总体来说,本数据集提供了高质量的UWB室内定位実测数据,对开发和评估UWB定位算法具有重要的参考价值。数据集包含4个不同室内环境的测量数据,每个环境有8个固定的锚点设备和1个移动的定位设备。一共收集了4个环境约120万组测量数据。提供了代码库,可以重现技术验证部分的结果,也可以基于该数据集开发定位算法。
2023-11-03 18:35:27
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原创 pytorch模型量化和移植安卓详细教程
典型的神经网络以32位浮点数（float32）精度运行，这意味着激活和权重张量都以float32表示，并且计算也以float32精度执行。量化尝试将模型的精度降低到更紧凑的数据类型，需要更少的内存存储并且执行计算更快，例如，8位整数（int8）。以int8为例，经过量化后，激活和权重张量都可以以int8存储，并且计算将在int8中执行，通常比float32计算更高效。我们可以将量化视为对模型的一种压缩，但它不是无损压缩，因为较低精度的数据类型可能具有较小的动态范围和分辨率。
2023-10-02 21:44:00
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原创 Kubernetes 调度算法综述
这篇论文是由Atta ur Rehman Khan撰写的，标题为"A survey of Kubernetes scheduling algorithms"，发表在《云计算杂志》上。文章主要讨论了随着云服务的扩展，提高数据中心基础设施的性能变得越来越重要。高性能计算、先进的网络解决方案和资源优化策略可以帮助数据中心保持提供高质量云服务所必需的速度和效率。运行容器化应用程序是这样一种优化策略，它提供了诸如改进的可移植性、增强的安全性、更好的资源利用、更快的部署和扩展以及改进的集成和互操作性等优点。
2023-06-19 10:28:34
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原创 非全研究生业-室内定位研究-UWB多径抑制方法
UWB技术可以通过接收来自不同路径的多个信号来实现定位，这些信号经常被称为多径。总之，对于UWB技术来说，抑制多径效应是一个重要的问题，需要通过多种方法进行处理，以提高UWB定位的精度和可靠性。时间域滤波：对UWB信号的接收信号进行低通滤波，去除高频成分，从而减少多径效应的影响。时频域滤波：通过对UWB信号的短时傅里叶变换来处理时频信号，从而减少多径效应的影响。多径模型：根据多径模型对信号进行建模和分析，从而减少多径效应的影响。空时信号处理：使用多个天线阵列接收信号，从而减少多径信号的影响。
2023-04-10 10:32:53
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原创 非全研究生-室内定位研究-综合导航系统中用于状态估计的滤波分类
综合导航系统中用于状态估计的主滤波器的一般分类主要有线性滤波、非线性滤波和图优化滤波三种。非线性滤波用于解决综合导航系统中的非线性系统滤波问题，典型的非线性滤波算法是扩展卡尔曼滤波；图优化滤波利用图优化的方法来对状态变量进行估计，具有较高的精度和稳健性。卡尔曼滤波的非线性扩展通常是一种主要的非线性滤波算法，它主要基于卡尔曼滤波和最大后验概率滤波思想，允许模型中存在非线性状态变量和非线性观测传感器。它的主要思想是利用图优化的方法来对状态变量进行估计，以改善传统的线性和非线性滤波算法的精度和稳健性。
2023-04-10 10:31:39
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原创 华电软工非全研究生室内定位研究-室内定位物联网平台中的时序数据库和mq队列他们的作用是什么有啥优缺点
MQ队列(Message Queue，MQ)是一种用于实现分布式消息传递的中间件系统，它可以在不同的应用程序之间传递消息，通常用于解耦和异步处理。在室内定位物联网平台中，MQ队列可以用于实现传感器数据的异步处理，将数据从采集端发送到处理端，提高系统的可扩展性和可维护性。在室内定位物联网平台中，时序数据库通常用于存储传感器采集的数据，如定位节点的位置、传感器数据等。时序数据库用于存储和处理传感器采集的数据，MQ队列用于实现传感器数据的异步处理，提高系统的可扩展性和可维护性。具有高可用性和消息传递的可靠性。
2023-04-10 10:27:24
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原创 室内定位最新研究论文总结-2
基于数据融合的多传感器组合导航/定位系统:从基于分析到基于学习的方法导航/定位系统已经成为许多应用的关键，如自动驾驶、物联网、无人机和智慧城市。然而，单一的导航/定位技术难以提供鲁棒、精确、无缝的解决方案。例如，全球导航卫星系统(GNSS)无法在室内满意地工作;因此，多传感器集成系统利用不同传感器的互补特性弥补了单一技术的局限性，从而提供了解决方案。本文对多传感器数据融合技术进行了深入的研究，该技术在过去的十年中已被用于组合定位/导航系统。
2023-02-15 22:38:13
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翻译 WebAssembly原生云计算的下一波浪潮
如果你在过去几年中与开发人员有过接触，很有可能会在对话中提到“WebAssembly”。WebAssembly(又名Wasm)是一项新兴技术，它有可能从根本上改变软件应用程序的构建和运行方式。大约10年前，我们对容器和Kubernetes(现在已经无处不在的基础设施软件)说过同样的话。这篇文章将强调为什么我们对Wasm感到兴奋，以及我们认为它为新创业公司的创始人提供了机会。
2023-02-14 10:19:18
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原创 非全研究生开题-室内定位最新研究论文总结-1
时间飞逝，23年3月底之前要把开题报告和综述写好。开学后研究了2个方向：serverless冷启动和室内定位；春节期间在这2个选题之间犹豫不决，不断在心里面分析经过反复比较对比，决定研究室内定位，也可以为后续完善产品，甚至后面创业打下基础。后面我会持续深入，在保证毕业论文完成的同时，努力做实验发sci 2篇;所以后续会把浏览的论文总结发出来。新年加油！
2023-02-02 23:06:57
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原创 5个除了docker之外的轻量级容器
马逊云科技re:Invent全球大会发布了Amazon Lambda SnapStart，基于Java函数的重大改进，专门解决了Java函数冷启动引起的延迟问题。Lambda SnapStart可将Lambda函数冷启动持续时间从超过6秒降低至不到200毫秒，并使延迟率降低90%，而且无需额外费用，而且通常无需更改用户的功能代码。Lambda SnapStar MicroVM快照是一种机制，通过该机制，运行中的MicroVM及其资源可以序列化并以快照的形式保存到外部介质中。
2023-01-14 00:37:39
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原创 serverless论文总结
这项工作引入了vHive，一个针对无服务器实验的开源框架，它使系统研究人员能够在整个无服务器堆栈中进行创新。vHive集成了来自领先的无服务器提供商的开源产品级组件，即Amazon Firecracker [5], Containerd [21], Kubernetes [37], and Knative，它们提供最新的虚拟化、快照和集群编排技术，以及用于功能部署和基准测试的工具链.
2023-01-06 09:23:01
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原创 serverless-OpenWhisk安装
默认我们已经有了一个k8s集群，采用helm方式安装。以下操作均在 Master 节点执行。helm要求Helm v3.2.0或以上版本。如果要将OpenWhisk部署到具有多个工作节点的群集，我们建议使用节点关联将用于OpenWhisk控制平面的计算节点与用于执行用户函数的计算节点分开。通过将每个节点标记为 openwhisk-role = 调用者。
2022-12-01 21:29:32
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原创 借鸡下蛋：室内定位之基于众包采集的 WiFi 指纹地图
郑州疫情严重，已经封控快三周没法出门，社区工作人员说大家在家要少食多读书，为了不给国家添乱，遵守社区工作人员的指导，博主就多学习了，这不最近看了一篇论文《基于众包采集的室内 WiFi 指纹地图的研究》，实乃高明啊，颇有借鸡下蛋、借腹生子之意，虽然说的有点难听，但是确实是这样。好了下面开始介绍一下论文作者的思路。
2022-10-30 19:57:41
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原创 非全研究生业余研究：利用十一假期训练了室内定位模型
目前只是处于论文复现水平，但是心中也浮现了一些创新点有待验证，这也可能是后面发论文或写专利的地方。为什么要做成可视化的界面和小程序？因为我要做一个可以落地的产品。
2022-10-07 21:51:43
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原创 华电软工非全研究生学习工作总结-研二开学总结
昨晚加班太晚，就打算调休一天，养好精神，晚上开车回老家，开启假期模式。午休过后没啥事，随后就想着水一篇文章吧。
2022-09-30 16:10:10
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翻译 Kubernetes 高阶玩法-自动扩缩容
我们讨论了水平自动缩放、垂直自动缩放和集群自动缩放的概念，以及它们的用例和注意事项。如果您的应用程序经常受到容量需求变化的影响，您可以使用 HPA 水平扩展它们。VPA 可以帮助您确定应用程序的最佳资源价值。CPA 可以帮助您解决需要随集群中的工作负载扩展的应用程序的扩展需求。如果您的工作负载可以扩展超出集群的容量，请使用 CA 自动扩展集群本身。如果您正在考虑像 LKE 这样的托管 Kubernetes 服务，请寻找具有内置自动缩放工具的解决方案来减少您的工作量。...
2022-08-16 20:54:17
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原创 serverless knative实战
在部署第一个Knative Service之前，我们先了解一下它的部署模型和对应的Kubernetes资源。如图6-2所示，在部署Knative Serving Service的过程中，Knative Serving控制器将创建configuration、Revision和Route三个资源对象。配置（configuration）：Knative configuration维护了部署的目标状态，提供了一个干净的代码和配置分离、遵循12要素开发原则的机制。基于目标状态，Knative configurat
2022-07-03 14:08:25
640
jquery validate 支持验证name重复的表单
2019-01-09
自己开发java代码生成工具
2013-06-24
LuceneinAction(中文版).pdf
2012-05-25
在线答疑系统（bbs）
2011-06-18
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