张士玉小黑屋

?个人主页：不叫猫先生?‍♂️作者简介：2022年度博客之星前端领域TOP2，前端领域优质作者、阿里云专家博主，专注于前端各领域技术，共同学习共同进步，一起加油呀！?优质专栏：vue3从入门到精通、TypeScript从入门到实践?资料领取：前端进阶资料以及文中源码可以找我免费领取?前端学习交流：博主建立了一个前端交流群，汇集了各路大神，一起交流学习，期待你的加入！(文末有我wx或者私信)。目录专栏介绍前沿一、把对象类型的指定key变成可选1.实现用到的ts基础2.代码实现2.1PartialByKeys2.2Pick<T,Exclude<keyofT,K>>二、实现属性必填1.代码实现专栏介绍TypeScript从入

目录前言语法说明基础语法前置数据分组的4种使用方法1.基础分组功能Collectors.groupingBy：基础分组功能Collectors.groupingBy：自定义键——字段映射Collectors.groupingBy：自定义键——范围2.分组统计功能Collectors.counting：计数Collectors.summingInt：求和Collectors.averagingInt：平均值Collectors.minBy：最大最小值Collectors.summarizingInt：完整统计（同时获取以上的全部统计结果）Collectors.partitioningBy：范围统计3.分组合并功能Collectors.reducing：合并分组结

在开发过程中，我们常常需要处理压缩包和文档文件。本文将介绍如何使用Go语言自动解压缩包和读取docx/doc文件。一、解压缩包压缩包格式常见的压缩包格式有zip、gzip、bzip2等。在Go语言中，使用archive/zip、compress/gzip、compress/bzip2包可以轻松地处理这些格式的文件。解压zip文件使用archive/zip包中的函数，我们可以轻松地操作zip文件。首先，我们需要打开zip文件：zipFile,err:=zip.OpenReader(zipPath)iferr!=nil{returnerr}deferzipFile.Close()上面的代码使用zip.OpenReader函数打开一个zip文件，并返回一个

目录一、Mybatis映射文件—resultMap标签（1）新建一个Teacher类，如下（2）新建一个TeacherMapper持久层接口（3）新增TeacherMapper.xml Mybatis映射文件（4）新增testTeacherMapper测试类（5）运行结果二、Mybatis映射文件—sql和include标签（1）持久层新增根据Id查询方法（2）映射文件新增相应标签（3）测试类新增方法（4）测试结果三、Mybatis映射文件—特殊字符处理（1）持久层新增查询比输入ID大的集合（2）映射文件新增标签（3）测试类新增测试方法（4）运行结果 一、Mybatis映射文件—resultMap标签（1）新建一个Teacher类，如

前言：ROS的出现使得机器人软件开发更加快速和模块化，在此基础上，Autoware.ai开源项目可以让我们很容易地将一套完整的自动驾驶软件部署到我们的测试车辆上，并见证它跑起来！文章目录1.Autoware简介2.电脑软硬件配置要求3.Ubuntu18.04系统4.ROSMelodic安装ROS安装配置rosdepupdate5.Qt5.12.0框架安装安装Qt配置系统路径6.Autoware1.13自动驾驶软件安装安装系统软件依赖建立工作空间安装autoware软件依赖开始编译7.其他1.Autoware简介Autoware是一款“一体化”开源自动驾驶软件，能实现感知、决策、控制等功能，通过在Ubuntu中搭建Autoware开发环境和案例的运行，

一、前言在一幅图像中，低频部分对应图像变化缓慢的部分即图像大致外观和轮廓。高频部分对应图像变换剧烈的部分即图像细节(注意图像的噪声属于高频部分)。低通滤波器的功能是让低频率通过而滤掉或衰减高频，其作用是过滤掉包含在高频中的噪声。即低通滤波的效果是图像去噪声平滑增强，但同时也抑制了图像的边界即过滤掉图像细节，造成图像不同程序上的模糊。对于大小为M*N的图像，频率点(u,v)与频域中心的距离为D(u,v)，其表达式为：低通滤波器一共有三种，分别为理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器。理想低通滤波器的滤波非常尖锐，高斯低通滤波器的滤波则非常平滑。巴特沃斯滤波器介于两者之间，当巴特沃斯低通滤波器的阶数较高时，接近于理想低通滤波器；当巴特沃斯低通滤波器的阶数较低时，则接近于高斯低通

一、基本原理图像边缘是图像的重要信息，而Canny算子则是用于边缘检测的经典算法。在用Canny算子进行边缘检测之前必须有效地抑制噪声，该算法使用的是高斯平滑滤波。接下来计算图像中每一点的梯度向量，根据梯度向量可以得到梯度方向和梯度幅值。梯度方向在(-π，π]范围内，将梯度方向离散到4个方向，分别为上下方向、左右方向、主对角线方向、副对角线方向，根据离散后的梯度方向对梯度幅值进行非极大值抑制。例如，如果图像中点(x,y)的梯度方向沿上下方向，那么将点(x,y)的梯度幅值分别与点(x-1,y)和点(x+1,y)的梯度幅值进行比较；如果点(x,y)的梯度幅值大于另外两点，那么该点有可能是边缘点，将它的梯度幅值保留；如果点(x,y)的梯度幅值不大于另外两点，那么该点一定不是边缘点，将它的梯度幅值

1：在MMFNet中作者提出了几种传统的融合方法，（a）将RGB和Depth首先concat然后经过卷积最后生成特征图。（b）将RGB和Depth分别进行卷积，然后再add融合。（c）将RGB和Depth先进行卷积，经过transformation，再经过反卷积，融合起来。（d）RGB和Depth分别卷积，将depth融合再分别经过卷积，最后经过反卷积。这些经典的方法仍然有参考意义。2：MMFNet的融合方法，其中RCU模块就像是SENet的雏形，不过当时还没有提出注意力机制。MRF模块就参考了上图中的b。3：我自己试过的通过ASPP来对RGB和Depth进行特征提取，但是效果很不好。类似于这一种，分别对RGB和Depth进行PPM或者ASPP操作，然后进行拼接，最后经过1x1卷积，效果

Python是一门广泛应用于科学计算、机器学习、数据分析等领域的编程语言。在Python中，内置了多种数据类型，包括数字、字符串、列表、元组、集合和字典等。这些数据类型具有不同的特点和用途。数字类型是表示数字的数据类型，通常分为整数和浮点数两种类型。整数是没有小数点的数字，可以表示正数、负数或零，而浮点数则是带有小数点的数字。数字类型可以进行数学计算、逻辑运算和表示数据等场景。字符串类型是由字符序列组成的不可变序列，可以用单引号、双引号或三引号来表示。字符串类型用于表示文本和字符数据，可以进行拼接、切片、查找和替换等操作。列表类型是由任意类型的有序元素组成的序列，可以用方括号来表示。列表类型用于表示一组有序数据，可以进行增删改查等操作。元组类型与列表类似，但是元组是不可变的，一旦创建

报错信息：npmERR!codeFETCH_ERRORnpmERR!errnoFETCH_ERRORnpmERR!invalidjsonresponsebodyathttps://registry.npmjs.org/@riophae%2fvue-treeselectreason:Invalidresponsebodywhiletryingtofetchhttps://registry.npmjs.org/@riophae%2fvue-treeselect:报错原因是node和npm的版本太高了，我当时安装的是最新版本，最新版本经常出错，建议降低版本（尝试过更换淘宝源、npmcacheclean--force的解决办法，都无法解决问题