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RSS订阅原创 三维空间中的离散曲线段匹配方法
离散FreˊchetFreˊchet距离的经典类比是牵狗模型: 主人和狗分别沿两条曲线行走, 可调整各自速度但不允许后退.FreˊchetFreˊchet距离即定义为所需狗绳的最短长度. 这一度量强制考虑曲线的顺序性和方向性, 尤其适合车道线的连续性特征.给定两条点列曲线Pp1p2pmPp1p2...pm和Qq1q2qnQq1q2...qn, 其离散Fre。
2025-04-09 22:26:54
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原创 数据库中的数组: MySQL与StarRocks的数组操作解析
在现代数据处理中, 数组 (Array) 作为一种高效存储和操作结构化数据的方式, 被广泛应用于日志分析, 用户行为统计, 标签系统等场景. 然而, 不同数据库对数组的支持差异显著. 本文将以和为例, 深入解析它们的数组操作能力, 并对比其适用场景.
2025-04-08 23:05:42
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原创 Linux下运行python多进程程序的子进程清理策略
在Linux环境下使用Python多进程编程时, 有时通过Ctrl+C中断主进程后子进程残留. 本文罗列几种处理方案.
2025-03-31 21:39:23
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原创 使用ZMQ和protobuf实现C++程序与Python程序的通信
C++与Python的混合编程能充分发挥两者的优势: C++处理高性能计算, Python快速实现业务逻辑. 而实现跨语言协作的核心在于**通信协议**与**数据结构兼容性**. 本文将介绍基于Protobuf的序列化方案与ZMQ通信框架的整合应用, 实现C++程序和python程序同时进行同一个大任务.
2025-03-26 22:41:14
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原创 MPC模型预测控制的数学定义与工程化
系统模型xk1AxkBukykCxkxk1AxkBukykCxk其中xkx_kxk为状态向量,uku_kuk为控制输入,ABCA, B, CABC为系统矩阵,yky_kyk是系统kkk时刻的输出控制.优化目标函数J∑i0Hp−1∥xki−xref∥Q2∥uki∥R2∥xkHp−xref∥P2Ji0。
2025-03-25 22:43:57
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原创 多路径PKL文件读取与合并
(堆, 栈, 代码段) 和系统资源 (文件描述符, 环境变量) . 在Python中可通过。进程是程序执行的独立实例, 每个进程拥有。线程共享进程的内存空间, 通过。
2025-03-24 21:04:44
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原创 通过SSH隧道与跳板机实现本地端口映射访问服务器文件
将服务器指定目录通过HTTP协议暴露，使12138端口可访问文件列表。：确保服务器的12138端口可通过防火墙。：当服务器处于内网需通过跳板机访问时。
2025-03-22 23:39:40
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原创 Python连接StarRocks全流程实践: SQL文件调用与Pandas混合优化
通过这种分阶段混合计算, 既能发挥StarRocks处理海量数据的性能优势, 又能保留Pandas在内存计算中的灵活性, 实现效率与功能的完美平衡.结合SQL的高效聚合与Pandas的灵活计算, 实现查询和数据处理的深度融合.该库基于SQLAlchemy 2.x开发, 仅支持Python 3.x环境.对大批量数据的写入, 建议进行分块. 分块写入较单条插入速度会有显著提升.这样可以避免python代码的查询与SQL耦合, 支持版本化管理.将DDL, DML分离为独立文件, 例如。: 调整连接复用参数。
2025-03-21 22:49:45
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原创 自动驾驶AEB误触发率评估的必要测试里程估计
传统频率学派的假设检验方法在此场景存在局限性: 当测试里程不足时, 难以量化置信度, 且无法有效利用先验知识. 贝叶斯统计方法为解决这一矛盾提供了新思路. 那么, 需要在多少测试里程上达到小于多少次误触发,: 通过仿真等效200000公里测试, 未观测到误触发的前提下, 实测100000公里0未观测到误触发则可达到90%置信度.的先验分布, 主要因其数学性质与泊松过程的高度兼容性, 以及参数的可解释性对工程实践的指导意义.: 通过仿真等效200000公里测试, 未观测到误触发 (分布**作为误触发率。
2025-03-20 23:54:13
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原创 StarRocks中优雅处理JSON与列表字段的初步示例
StarRocks通过兼容MySQL语法和提供丰富的JSON处理函数 (如unnest) , 显著简化了半结构化数据的分析流程. 结合其MPP架构的高性能特性, 能够优雅应对用户行为分析, 实时日志处理等复杂场景. 建议开发者通过实际业务需求逐步探索更高级的JSON操作 (如递归解析) , 并关注官方文档中的最新功能更新.扩展阅读StarRocks JSON类型官方文档。
2025-03-19 22:34:49
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原创 连续帧车辆位置坐标转换规则
在自动驾驶或交通分析中，经常需要将不同时刻的车辆坐标统一到同一参考系下。本文将详细讲解如何将视频每一帧中的自车及目标坐标转换到第一帧的局部坐标系中。将经纬度转换为以第一帧为中心的局部平面坐标系（东-北-天，ENU）。（朝东），第二帧自车ENU坐标为。，某目标点在该帧的局部坐标为。（若第一帧的X轴指向东，则。假设第一帧自车航向角。
2025-03-18 22:58:19
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空空如也
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