今天写python程序用到了字典中的fromkeys方法初始化字典的值为空列表，然后使用append方法，结果让我大为诧异，最后使用传统的方法初始化即{Key1:[],Key2:[]},然后再使用append得到正确结果，最后发现最本质的原因是初始化使用的值地址是相同的，这样你给一个键赋值时，其他键的值也会得到这个结果，具体详解见本文后面的一个
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2023-10-11 21:41:37
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# 了解Python中的UKF和EKF
在机器学习和自动化控制系统中，无论是用于状态估计还是参数估计，卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种非常常见且有效的技术。而扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）则是卡尔曼滤波的两种常见扩展形式。本文将介绍Python中如何使用UKF和EKF来进行状态估计。
## 扩展卡尔曼滤波（EKF）
EKF是卡尔曼滤波的一种变种，通过在线性
原创
2024-02-26 03:33:18
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在这篇文章中，我将详细记录如何解决“python的ukf包”相关的问题。这一过程涵盖了背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践以及生态扩展等方面，让您对UKF（无迹卡尔曼滤波）的理解更加深入和全面。
UKF包是用于实现无迹卡尔曼滤波的Python库，广泛应用于各类状态估计问题中。在以下内容中，我将介绍如何使用该包进行有效的调试与优化。
## 背景定位
在进行无人机定位与导航时，我们
1.用途现实是我们的处理和测量模型都是非线性的，结果就是一个不规则分布，KF能够使用的前提就是所处理的状态是满足高斯分布的，为了解决这个问题，EKF是寻找一个线性函数来近似这个非线性函数，而UKF就是去找一个与真实分布近似的高斯分布。KF处理线性模型:EKF 通过雅克比和偏导数近似非线性模型，但是忽略了高阶导数：（强非线性系统下误差大，另一方面Jacobian矩阵的计算复杂）UKF 通过去点的方式
kf卡尔曼滤波简介扩展卡尔曼滤波EKF与多传感器融合无损卡尔曼滤波UKF与多传感器融合
原创
2022-08-08 10:26:32
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应用场景枚举通常用来列举一个类型的有限实例集合，我们可以使用常量集来实现，jdk1.5添加了枚举（enum）支持，解决了常量集的一些缺陷常量集中的变量不会必然在指定的范围内常量能够提供的功能很少，难于使用常量意义不明确，没有名字修改或增加枚举值后需要修改的代码多，不便于维护关键字enum可以将一组具名的值的有限集合创建为一种新的类型，而这些具名的值可以作为常规的组件使用。枚举源码首先我们定义一个枚
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2023-09-20 10:14:31
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1 内容介绍本文研究了基于单目视觉的运动刚体位姿估计问题,提出了基于自适应无迹卡尔曼滤波算法(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF)的位姿估计方法.考虑到运动刚体位姿估计系统的量测方程为非线性且过程噪声统计特征未知,通过递推噪声估计器在线估计过程噪声的均值和方差阵,解决了位姿估计系统中过程噪声统计特性未知时估计精度下降的问题.实验结果表明,AUKF算法提高了位
原创
2022-08-20 20:24:44
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一、《Learning To Track With Object Permanence》作者: Pavel Tokmakov Jie Li Wolfram Burgard Adrien Gaidon Toyota Research Institute论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Tokmakov_Learnin
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2024-04-28 13:25:21
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非线性悬架，UKF状态估计
软件使用：Matlab Simulink
适用场景：采用模块化建模方法，搭建空气悬架模型，UKF状态估计模型，可实现悬架动挠度等状态估计。
包含：simulink源码文件，详细建模说明文档，对应参考资料 相关资料转载自：http://zpooz.cn/650052227308.html非线性悬架与UKF状态估计技术解析一、背景介绍随着汽车技术的不断发展，非线性悬架系统在
1.算法描述
交互式多模型(Interacting Multiple Model，简称IMM)是一种算法，具有自适应的特点，能够有效地对各个模型的概率进行调整，尤其适用于对机动目标的定位跟踪。交互式多模型算法包含了多个滤波器（各自对应着相应的模计器，一个交互式作用器和一个估计混合器），多模型通过交互作用跟踪一个目标的机动运动，各模型之间的转移由马尔可夫概率转移矩阵确定，其中的元素Pij表示目标由第
原创
2023-04-11 20:28:02
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风速预测 | 基于MATLAB的无迹卡尔曼滤波算法UKF、SVR-UKF、ANN-Kalman等时间序列风速预测模型
原创
2024-07-02 13:58:06
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先把最基础的拾起来物理公式复习必修1运动/匀变速直线运动平均速度: \(\overline{v} (m/s)\)加速度: \(a(m/s^2)\)\(\overline{v} = \frac{s}{t}\)\(a = \frac{v_t - v_0}{t}\)\(s = v_0 t + \frac{1}{2}at^2\)证明可以考虑建立\(t-v\)图像那么\(s\)就是面积，根据梯形面积公式再结
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2024-05-21 05:59:54
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Python 列表序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。
序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。
此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。
列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一
原创
2022-01-15 16:06:14
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在信息技术领域，IDA Pro 是一款被广泛使用的反汇编工具，许多安全研究员和逆向工程师常常需要在其上实现自动化分析，而 Python 则是非常强大的编程语言。因此，利用 Python 进行 IDA Pro 扩展开发是一项重要技能。
在这篇文章中，我将详细记录如何使用 Python 扩展 IDA Pro 的过程。以下是我在解决问题时的详细流程。
### 问题背景
在项目中，我的团队需要对若干个
# 项目方案：使用pyrtmp实现视频直播流推送
## 1. 项目背景
在很多实时视频直播应用中，需要将视频流推送到服务器进行实时传输，而pyrtmp是一个Python的RTMP客户端库，可以用来实现视频直播流的推送。
## 2. 实现方案
### 2.1 安装pyrtmp
首先需要安装pyrtmp库，可以使用pip进行安装：
```bash
pip install pyrtmp
```
#
原创
2024-03-05 03:20:54
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FFT (Fast Fourier Transform, 快速傅里叶变换) 是离散傅里叶变换的快速算法，也是数字信号处理技术中经常会提到的一个概念。用快速傅里叶变换能将时域的数字信号转换为频域信号，转换为频域信号后我们可以很方便地分析出信号的频率成分。单频信号FFT# single frequency signalsampling_rate = 2**14fft_size = 2**12t = n
Python 要使用 redis，需要先安装 redis 模块：sudo pip3 install redisimportredis # 导入redis 模块r=redis.Redis(host='localhost',port=6
原创
2022-06-06 17:30:12
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# 使用 Python 实现 ANSI 控制字符的项目方案
## 一、背景介绍
在终端和命令行界面中，ANSI 控制字符被广泛用于改变文本的颜色和其他格式，以增强可视化效果。本项目旨在使用 Python 实现一个简单的脚本，利用 ANSI 控制字符来美化终端输出，同时配合数据可视化使用饼状图展示数据分布。
## 二、项目目标
1. 学习和实现 ANSI 控制字符在 Python 中的应用。
原创
2024-09-08 06:50:24
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# 利用局部二值模式（LBP）进行人脸识别的实例分析
近年来，人脸识别技术得到了广泛的发展和应用。作为一种有效的特征提取方法，局部二值模式（LBP）在图像处理领域有着重要的地位。本文将介绍如何使用 Python 实现 LBP 用于人脸识别，并通过一个实际示例来展示其应用。
## 什么是局部二值模式（LBP）
LBP 是一种纹理描述符，它通过比较像素的灰度值来生成二进制码，从而对图像区域的局部
# Python如何使用SO（Shared Object）文件的项目方案
## 项目背景
在Python开发中，可能遇到需要调用C/C++编写的共享对象（Shared Object, 简称SO）文件的场景。使用SO文件可以提升代码的执行效率，灵活调用底层系统API或处理数据密集型任务。本方案旨在介绍如何在Python中使用SO文件并提供一个示例项目，以便更好地理解这一过程。
## 项目目标
