张士玉小黑屋

1.设置超出显示省略号css设置超出显示省略号可分两种情况：单行文本溢出显示省略号…多行文本溢出显示省略号…但使用的核心代码是一样的：需要先使用“overflow:hidden;”来把超出的部分隐藏，然后使用“text-overflow:ellipsis;”当文本超出时显示为省略号。overflow：hidden;不显示超过对象尺寸的内容，就是把超出的部分隐藏了；text-overflow：ellipsis;当文本对象溢出是显示…，当然也可是设置属性为clip不显示点点点；单行文本溢出显示省略号<divclass="wrap"><divclass="content">测试数据：css单行文本超出长度显示省略号--明天也要努力</

1惯性导航定位技术介绍惯性是所有质量体本身的基本属性。建立在牛顿定律基础上的惯性导航系统不与外界发生任何光电联系，仅靠系统本身就能对汽车进行连续的三维定位和三维定向。由于惯性导航系统这种能自主地、隐蔽地获取汽车完备运动信息的优势是诸如GNSS等其他定位系统无法比拟的，所以惯性导航系统一直是自动驾驶中获取汽车位姿数据的重要手段。惯性导航定位是一门跨多学科的技术，涉及近代数学、物理学、力学、光学、材料学、微电子和计算机等诸多领域，内容较为丰富[14]。本节将从系统简介、工作原理、误差分析等方面对惯性导航定位系统进行介绍。2惯性导航定位系统简介惯性导航系统是一种不依赖于外部信息，也不向外部辐射能量的自主式导航系统[15]。其主要由惯性测量单元、信号预处理和机械力学编排3个模块组成

文章目录安装ROS设置sources.list安装密钥安装ROS主体程序设置环境参数rosdep初始化运行示例rqt-robot-steering基本信息测试rqt-robot-steering从GitHub下载运行3D示例创建软件包publisher发布者节点C++实现增加消息发送频率控制subscriber订阅者节点C++实现订阅者消息显示增加时间戳多个发布者与多个订阅者实现编写运行launch文件publisher发布者节点python实现subscriber订阅者节点python实现机器人运动控制C++实现创建软件包机器人运动控制python实现使用RViz观测传感器数据激光雷达数据结构

一、概述通常我们用的比较多的分区工具是fdisk命令，但由于fdisk只支持MBR分区，MBR分区表最大支撑2T的磁盘，所以无法划分大于2T的分区。而parted工具可以划分单个分区大于2T的GPT格式的分区，也可以划分普通的MBR分区。parted命令是由GNU组织开发的一款功能强大的磁盘分区和分区大小调整工具。GPT格式的磁盘相当于原来MBR磁盘中原来保留4个partitiontable的416个字节，只留第一个16个字节，类似于扩展分区，真正的partitiontable在512字节之后，GPT分区方式没有四个主分区的限制，**最多可达到128个主分区**。下面我们看下parted命令的用法。1.1语法结构parted[选项]…[设备[命令[参数

一、跨域。跨域本质是浏览器基于同源策略的一种安全手段所谓同源（即指在同一个域）具有以下三个相同点协议相同（protocol）主机相同（host）端口相同（port）非同源请求，也就是协议、端口、主机其中一项不相同的时候，这时候就会产生跨域二、简单的只能配置一个代理，不能控制走不走代理。vue.config.js配置例如:比如接口地址为/students,pubilc文件里有名为students的文件，代理服务器则不会将请求转发到服务器，会直接将public里名为student的文件里的内容返回。三、配置多个代理。 vue.config.js配置target：服务器地址ws：是否启用websocketssecure:如果是https，需要开启这个选项changeOr

每年都有毕业班的同学要完成论文，但是很多同学对参考文献的格式都弄不清楚，没有几个把参考文献写规范了的。参考文献格式乱的，不致命。但是，对于精益求精的一些老师来说，也是让人受不了。所以，做好参考文献格式也很重要。论文参考文献格式依据的是《中华人民共和国国家标准GB／T7714-2015参考文献著录规则》。 该标准规定了各个学科、各种类型信息资源的参考文献的著录项目、著录顺序、著录用符号、著录用文字、各个著录项目的著录方法以及参考文献在正文中的标注法。一、文献类型和文献载体标识代码论文主要引用的文献类型和文献载体标识代码，如下图所示。本图来源于网络，具体大家还是参考国标“GB／T7714-2015”。二、本科论文常用参考文献格式本文只是写出了本科论文常用的参考文献格式，给本

文章目录一、yolov5介绍二、写在前面三、Anconda与pycharm的安装1.是什么?2.为什么需要Anconda?3.安装教程四、yolov5安装1.yolov5的源码下载2.预训练模型下载3.安装yolov5的依赖项4.检测是否安装成功5.扩展：pipinstall与condainstall区别五、labelimg的安装一、yolov5介绍 YOLO是“Youonlylookonce”缩写,是将图像划分为网格系统的对象检测算法，网格中的每个单元负责检测自身内的对象。 由于其速度和准确性，YOLO是最著名的目标检测算法之一。yolov5作为YOLO系列第五个迭代版本，它的一个特点就是权重文件非常之小，可以搭载在配置更低的移动设备上

文章目录12.#define定义常量和宏12.1#define定义常量12.2#define定义宏13.指针13.1内存13.2指针变量的大小14.结构体附：12.#define定义常量和宏12.1#define定义常量#include<stdio.h>#defineMAX1000#defineSTR"abcdef"intmain(){printf("%d\n",MAX);inta=MAX;intarr[MAX]={0};printf("%d\n",a);printf("%s\n",STR);return0;}12.2#define定义宏#include<stdio.

图像分割技术及经典实例分割网络MaskR-CNN（含Python源码定义）文章目录图像分割技术及经典实例分割网络MaskR-CNN（含Python源码定义）1.图像分割技术概述2.FCN与语义分割2.1FCN简介2.2反卷积2.2FCN与语义分割的关系3.MaskR-CNN3.1实例分割的难点3.2FPN（特征金字塔）3.2MaskR-CNN3.3RoiAlign3.4分割掩膜4.工程实践1.图像分割技术概述图像分割技术是可以浅显的理解为精细化的目标检测过程，由于之前的目标检测算法只能使用标定框框定规则区域，从而进行分类，标出目标的大题区域，但是，在譬如自动驾驶领域，仅仅只有一个规则的区域去框定目标还是不够的，比如碰到车道线，那么仅仅

 由于本文章具有时效性，查看最新版本请见下方链接https://blog.csdn.net/a18845594188/article/details/1281868030.需要工具：搭载基于Android的手机TermuxVNCViewer手1.安装必备软件https://www.hestudio.org/posts/install-kali-on-android-renew.html#%E5%AE%89%E8%A3%85%E5%BF%85%E5%A4%87%E8%BD%AF%E4%BB%B6-%E5%A6%82%E5%B7%B2%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%AF%B7%E5%BF%BD%E7%95%A5点击上方链接下载必需的app2.安装1.安装基本系统