matlabfilter(新人想学编程)
资讯
2024-02-03
21
1. matlabfilter,新人想学编程?
大四开始学习编程,还是完全来得及,系统学完,恰好可以出去找工作。
选好方向很重要,先确定以后要走的路线,然后在找到相应的视频教程进行学习。目前比较主流的编程语言有Java,.Net,Python等,市场的需求量都是非常不错的。
Python相对来说更容易学习,简单容易入门,也是目前最热门的编程语言了。百度、阿里、腾讯、网易、新浪,搜狐等各公司都在大规模使用Python技术。
确定好方向之后,可以到招聘网站去搜索相关岗位的任职要求,都需要哪些技术,大概罗列一下,在学习的过程中有个很好的把控,以Python为例。
至于学习方法的话,多练习,多思考,多敲代码,多做总结,切勿只看不练。很多问题只有你亲自去实践才会发现。
详细的Python学习路线,可以作为学习的参考。1、Python基础
2、数据库开发技术
3、web前端
4、Python web开发及项目
5、Linux
6、NoSQL
7、数据可视化
8、爬虫技术
9、人工智能
具体的可以到“如鹏网”上了解一下,有网络的地方就可以学习,根据你自己的时间灵活安排学习进度。每个章节的后面都有相应的练习题和面试题,需要通过录音的方式提交,加深对知识点的理解,为面试做准备,有新的课程更新了,也是可以继续来学习的。
2. matlab曲线降噪有哪些方法?
matlab曲线降噪方法
1 滑动平均法
1.0 移动平均法的方法原理
1.1 matlab内自带函数实现移动平均法
1.2 利用卷积函数conv()实现移动平均法
1.3 利用filter滤波函数实现移动平均法
1.4 移动平均的幅频响应
1.5 时域和频域的转换关系
2 Savitzky-Golay法
2.1 Savitzky-Golay法的方法原理
2.2 Savitzky-Golay法的matlab实现
2.3 Savitzky-Golay法的幅频响应
3 处理离群值(粗大误差)的方法
3.1 中位值法
3.2 标准差法和MAD法
3.3 Matlab中其它离群值消除方法
4 其它一些FIR滤波器实现光滑去噪
4.1 FIR和IIR的区别
4.2 利用Matlab构建FIR滤波器
5 IIR滤波器实现光滑去噪
3. designer生成文件怎么用?
步骤如下:
1.打开电脑中的MATLAB。
2.选择“主页”中的“新建”。
3.找到“函数”,并点击。
4按要求在编译器中输入程序。例如:function s=fun2 (x,y) s=x+y;
5.然后点击保存。
6.注意保存时的文件名称一定要是函数定义行中规定的函数名。
7.在MATLAB的命令行窗口就可以调用生成文件了。
4. 你见过的excel最牛和最low用法是什么?
Excel中最牛的用法,一定那些可以轻松用于解决实际工作中的大问题的功能,而不是那些只是看起来很牛,而学不会或用不来的东西,因为那个跟你没有关系,或者说对你来说没有意义。因此,我现在非常推荐大家在学好Excel基础功能的情况下,加紧对Excel2016新功能(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件)的学习,不仅超级强大,而且十分简单易学。举例如下:
Power Query秒解顾客最后消费记录神难题小勤:大海,为提高顾客服务体验,公司现在要求除了将顾客的所有消费记录提出来外,还要求将顾客的最后一次消费记录提取出来,发给现场的销售人员,方便他们提供更好的服务。
大海:鹅……厉害了噢。开始这么高级的服务了。
小勤:是啊,但我就惨了,每天数据都在增加,每天出报表……
大海:这个问题啊,以前有些大神专门研究过,还写过不少神公式,给你看看:
还有最后消费金额的公式:
小勤:晕啊。这么复杂。
大海:真说起来,这个公式的复杂程度其实不算个大问题,更麻烦的是这个公式涉及数据量大的时候,计算起来会很卡。
小勤:那怎么办好呢?
大海:现在有PowerQuery,秒解,简单到没朋友,看啊。
Step-1:获取数据
Step-2:反转行
Step-3:对姓名列删除重复项
Step-4:再次反转行(如不需要保持原数据顺序,此步骤可省略)
Step-5:数据上载
小勤:666!只要点2下就好了!
大海:你说呢?以后新订单数据进来就刷一下。
小勤:嗯。这太好了,要不能这样的话,公司要真靠数据来提升服务水平可太难了。
大海:的确,服务的提升必须要有最新的数据来保证,这就是快速(敏捷)数据分析的价值啊。
Power Query:2步搞定数据转换神难题小勤:大海,刚有个同事在问我这种情况怎么办!公式怎么写啊?
大海:为什么又要公式?
小勤:还有大批量数据都需要做这样的迁移啊。公式不是更加自动一点吗?
大海:PowerQuery不是更加自动吗?第一反应为什么不是用Power Query?
小勤:鹅……对哦!Power Query是可以整合、转换数据,并可以自动刷新的。
大海:嗯。就这个问题来说,去掉数据获取(导入)、数据上载头尾两个简单步骤后,用Power Query只要2步就搞定了:逆透视后再透视。
Step-0:数据获取
Step-1:逆透视
Step-2:透视
最后,数据上载
小勤:真是太简单了!那如果写公式的话呢?
大海:公式的话可以看作多条件求和或多行列数据匹配的情况考虑,比如用sumifs、sumproduct、if+index+match等组合的方式,但都比较复杂,而且有个前提:业务经理、月份、存货分类等行列标题的内容要先生成,即结果表的框架先生成,只用公式读取其中的数值内容。如果要连行列标题(业务经理、月份、存货分类)都要靠公式整出来的话,基本没救。
小勤:好吧。有合适的工具,掌握有效的技能,真是事半功倍啊!
更多Power Query精彩实战案例可以用Power Query来轻松迅速解决的Excel问题举不胜举,我曾经分享过一系列的实战案例,供参考:
【私信“材料”直接下载系列训练材料】【Excel必备基础小动画】
【60+函数汇总案例】
【数据透视基础精选10篇】
【Power Query入门到实战80篇】
【Power Pivot 基础精选15篇】
我是大海,微软认证Excel专家,企业签约Power BI顾问让我们一起学习,共同进步!5. 程序员用来做笔记的软件有哪些推荐?
好记性不如烂笔头,到什么时候这句话都是真理。
在互联网还不发达的时代,无论是哪一行的从业人员,对于会议的介绍,知识点的整理都是习惯性的记录在笔记本上,随身携带上面记满了密密麻麻的备忘录,用完的记事本是一本接一本,到了近几年随着互联网的发展,网上的云端笔记也越来越多,所以选择一款适合自己的云笔记显得尤为重要。
我是在14年踏入程序员这个行业,对于常用的语法还有函数是真心的记不住,但是在那个时候也没有经验,就在电脑上新建个记事本,把遇到的问题以及解决问题的方法记下来,我记得当时还随身携带着U盘,到其他电脑上再把文件拷出来,后来就传到360云盘,等到换了电脑也能直接从360云盘上下载来下。
也许很多人觉得我的这个过程很繁琐,但这也是那几年我最常用的一种做笔记方式,我相信也会有和我有相同经历的小伙伴吧,不管是笔记还有常用的软件就是保存在360云盘上,但是过了几年360云盘突然宣布不再免费提供个人版,这让我们这些个人用户一下慌了神,在免费下载日之前着急忙慌的开始备份资料,已经不记得当时丢失了多少资料,最后随着时间的流逝,当时做的笔记也都无从查找了,对于自己来说也是一笔损失。
那时间来到最近两三年,我发现我身边的同事都把服务器的信息或者常用的账号密码保存的很清晰,我就问他用的是什么软件,从这时开始,有道云笔记走进了我的世界,一经使用我就对这款软件爱不释手。
有道云笔记是网易旗下的一款在线保存文档笔记的一款产品,无论是在界面的设计,还是功能的使用中,对于我来说都能够满足大部分的需求,我常用在电脑编辑,每天到公司第一件事就是先登录有道云,因为每天有太多的资料账号去登录,先打开有道云的网页,在用到其他资料的时候就可以很清晰的找到所需信息,并且支持手机端APP同步,如果在外出差不方便打开电脑,在手机上做完笔记就可以一键保存了。
除了有道云笔记之外,我这边了解到的常用笔记还有印象笔记、腾讯文档、WPS文档等等,其实都可以满足各种做笔记的需求,最后希望大家能找到一款适合自己的笔记,有效的提高自己的工作效率。
欢迎大家点赞转发,谢谢!!!
6. matlab中加速度信号怎么找?
在Matlab中找到加速度信号可以通过以下步骤实现:1. 读取信号数据:将包含加速度信号的数据读取到Matlab中。可以使用`load`函数来加载数据文件,或者使用`readtable`函数来读取Excel或CSV文件中的数据。2. 数据预处理:根据数据的格式和采样率等信息,对数据进行预处理。例如,对于离散时间序列数据,可以使用差分操作来计算每个时间点的加速度值。可以使用Matlab的内置函数`diff`来完成差分操作。3. 滤波处理:如果数据中存在噪声或其他干扰,可以使用滤波器对数据进行滤波处理,以提取出加速度信号。Matlab提供了多种滤波器函数,如`filter`、`butter`等。可以根据信号的特点选择合适的滤波器类型和参数。4. 特征提取:根据具体应用的需要,可以提取一些特征参数来描述加速度信号的特征。例如,可以计算加速度信号的均值、方差、最大值、最小值等。各种特征提取方法可以使用Matlab中的各种统计函数和信号处理函数来实现。通过以上步骤,你就可以在Matlab中找到加速度信号了。具体的实现方式可能因数据格式、信号特点和应用需求等而有所不同,你可以根据实际情况进行调整和扩展。
7. 对编程的要求有多高?
说到SLAM,许多人会提MATLAB,主要原因是大多数人本科阶段接触的都是MATLAB,所以希望之后研究SLAM也用它。
MATLAB确实有很多优点:语法简单,开发速度快,调试方便,功能丰富。然而,在SLAM领域,MATLAB缺点也很明显,主要是这三个:
1.需要正版软件(你不能实机上也装个盗版MATLAB吧);
2.运行效率不高;
3.需要一个巨大的安装包。
而相对的,C++的优势在于直接使用,有很高的运行效率,不过开发速度和调试方面慢于MATLAB。
不过光运行效率这一条,就够许多SLAM方案选择C++作为开发语言了,因为运行效率真的很重要。
同一个算法,如果拿MATLAB写的不能实现实时,而拿C++写的能实现实时的话,你说用哪个?
当然,MATLAB也有一些用武之地。我见过一些SLAM相关的公开课程,让学生用MATLAB做仿真,交作业,这没有问题,比如SLAM toolbox 。
同样的,比较类似于MATLAB的Python(以及octave)亦常被用于此道。它们在开发上的快捷带来了很多便利,当你想要验证一些数学理论、思想时,这些都是不错的工具。技多不压身,掌握MATLAB和Python当然是很棒的。
但是一牵涉到实用,你会发现几乎所有的方案都在用C++。 因为运行效率实在是太重要了。
那既然有心思学MATLAB,为什么不学好C++呢?
接下来说说C++大概要学到什么程度
用程序员的话说,C++语言比较特殊,你可以说自己精通了Java,但千万不要说自己精通了C++。C++非常之博大精深,有数不清的特性,而且随着时间还会不断变化更新。不过,大多数人都用不着学会所有的C++特性,因为许多东西一辈子都用不到。
作为SLAM研究人员,我们面对的主要是算法层面的开发,所以更关心如何有效地实现各种相关的算法。而相对的,那些复杂的软件架构,设计模式,我个人认为在SLAM中倒是占次要地位的。毕竟,用SLAM的目的是计算一个位置以及建个地图,并不是要去写一套能够自动更新的、多人网上对战功能的机器人大战平台。
你的主要精力可能会花在矩阵运算、分块、非线性优化的实现、图像处理上面;你可能对并发、指令集加速、GPU加速等话题感兴趣,也可以花点时间学习;你还可能想用模板来拓展你的算法,也不妨一试。
相应的,很多功能性的东西,比如说UI、网络通信等等,当你用到的时候不妨接触一下,但专注于SLAM上时就不必专门去学习了。
话虽这样说,SLAM所需的C++水平,大抵要高于你在书本上看到的那些个示例代码。因为那些代码是作者用来向初学者介绍语法的,所以会尽量简单。而实际见到的代码往往结合了各种奇特的技巧,乍看起来会显得高深莫测。
GeoTalks
研究SLAM,对编程的要求有多高?半闲居士·2016-11-22 19:16
说到SLAM,许多人会提MATLAB,主要原因是大多数人本科阶段接触的都是MATLAB,所以希望之后研究SLAM也用它。
MATLAB确实有很多优点:语法简单,开发速度快,调试方便,功能丰富。然而,在SLAM领域,MATLAB缺点也很明显,主要是这三个:
1.需要正版软件(你不能实机上也装个盗版MATLAB吧);
2.运行效率不高;
3.需要一个巨大的安装包。
而相对的,C++的优势在于直接使用,有很高的运行效率,不过开发速度和调试方面慢于MATLAB。
不过光运行效率这一条,就够许多SLAM方案选择C++作为开发语言了,因为运行效率真的很重要。
同一个算法,如果拿MATLAB写的不能实现实时,而拿C++写的能实现实时的话,你说用哪个?
当然,MATLAB也有一些用武之地。我见过一些SLAM相关的公开课程,让学生用MATLAB做仿真,交作业,这没有问题,比如SLAM toolbox 。
同样的,比较类似于MATLAB的Python(以及octave)亦常被用于此道。它们在开发上的快捷带来了很多便利,当你想要验证一些数学理论、思想时,这些都是不错的工具。技多不压身,掌握MATLAB和Python当然是很棒的。
但是一牵涉到实用,你会发现几乎所有的方案都在用C++。 因为运行效率实在是太重要了。
那既然有心思学MATLAB,为什么不学好C++呢?
接下来说说C++大概要学到什么程度
用程序员的话说,C++语言比较特殊,你可以说自己精通了Java,但千万不要说自己精通了C++。C++非常之博大精深,有数不清的特性,而且随着时间还会不断变化更新。不过,大多数人都用不着学会所有的C++特性,因为许多东西一辈子都用不到。
作为SLAM研究人员,我们面对的主要是算法层面的开发,所以更关心如何有效地实现各种相关的算法。而相对的,那些复杂的软件架构,设计模式,我个人认为在SLAM中倒是占次要地位的。毕竟,用SLAM的目的是计算一个位置以及建个地图,并不是要去写一套能够自动更新的、多人网上对战功能的机器人大战平台。
你的主要精力可能会花在矩阵运算、分块、非线性优化的实现、图像处理上面;你可能对并发、指令集加速、GPU加速等话题感兴趣,也可以花点时间学习;你还可能想用模板来拓展你的算法,也不妨一试。
相应的,很多功能性的东西,比如说UI、网络通信等等,当你用到的时候不妨接触一下,但专注于SLAM上时就不必专门去学习了。
话虽这样说,SLAM所需的C++水平,大抵要高于你在书本上看到的那些个示例代码。因为那些代码是作者用来向初学者介绍语法的,所以会尽量简单。而实际见到的代码往往结合了各种奇特的技巧,乍看起来会显得高深莫测。比方说你在教科书里看的大概是这样:
int main ( int argc, char** argv ) { vector<string> vec; vec.push_back("abc"); for ( int i=0; i<vec.size(); i++ ) { // ... } return 0; }
你看了C++ Primer Plus,觉得C++也不过如此,并没有啥特别难以理解的地方。然而实际代码大概是这样的:
嵌套的模板类(来自g2o的块求解器):
g2o::BlockSolver< g2o::BlockSolverTraits<3,1> >::LinearSolverType* linearSolver = new g2o::LinearSolverDense<g2o::BlockSolver< g2o::BlockSolverTraits<3,1> >::PoseMatrixType>(); g2o::BlockSolver< g2o::BlockSolverTraits<3,1> >* solver_ptr = new g2o::BlockSolver< g2o::BlockSolverTraits<3,1> >( linearSolver ); g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg( solver_ptr );g2o::SparseOptimizer optimizer; optimizer.setAlgorithm( solver );
模板元(来自ceres的自动求导):
virtual bool Evaluate(double const* const* parameters, double* residuals, double** jacobians) const { if (!jacobians) { return internal::VariadicEvaluate< CostFunctor, double, N0, N1, N2, N3, N4, N5, N6, N7, N8, N9> ::Call(*functor_, parameters, residuals); } return internal::AutoDiff<CostFunctor, double, N0, N1, N2, N3, N4, N5, N6, N7, N8, N9>::Differentiate( *functor_, parameters, SizedCostFunction<kNumResiduals, N0, N1, N2, N3, N4, N5, N6, N7, N8, N9>::num_residuals(), residuals, jacobians);}
C11新特性(来自SVO特征提取部分)
void Frame::setKeyPoints(){ for(size_t i = 0; i < 5; ++i) if(key_pts_[i] != NULL) if(key_pts_[i]->point == NULL) key_pts_[i] = NULL; std::for_each(fts_.begin(), fts_.end(), [&](Feature* ftr){ if(ftr->point != NULL) checkKeyPoints(ftr); });}
谜之运算(来自SVO的深度滤波器):
void DepthFilter::updateSeed(const float x, const float tau2, Seed* seed){ float norm_scale = sqrt(seed->sigma2 + tau2); if(std::isnan(norm_scale)) return; boost::math::normal_distribution<float> nd(seed->mu, norm_scale); float s2 = 1./(1./seed->sigma2 + 1./tau2); float m = s2*(seed->mu/seed->sigma2 + x/tau2); float C1 = seed->a/(seed->a+seed->b) * boost::math::pdf(nd, x); float C2 = seed->b/(seed->a+seed->b) * 1./seed->z_range; float normalization_constant = C1 + C2; C1 /= normalization_constant; C2 /= normalization_constant; float f = C1*(seed->a+1.)/(seed->a+seed->b+1.) + C2*seed->a/(seed->a+seed->b+1.); float e = C1*(seed->a+1.)*(seed->a+2.)/((seed->a+seed->b+1.)*(seed->a+seed->b+2.)) + C2*seed->a*(seed->a+1.0f)/((seed->a+seed->b+1.0f)*(seed->a+seed->b+2.0f)); // update parameters float mu_new = C1*m+C2*seed->mu; seed->sigma2 = C1*(s2 + m*m) + C2*(seed->sigma2 + seed->mu*seed->mu) - mu_new*mu_new; seed->mu = mu_new; seed->a = (e-f)/(f-e/f); seed->b = seed->a*(1.0f-f)/f;}
我不知道你们看到这些代码是什么心情,总之我当时内心的感受是:这怎么和教科书里的完全不一样啊!而且研究了半天发现人家居然是对的啊!
[我不是很擅长贴表情图总之你们脑补一下就好]
总而言之,对C++的水平要求应该是在教科书之上的。而且这个水平的提高,多数时候建立在你不断地看别人代码、码自己代码的过程之上。它是反复练习出来的,并不是仅仅通过看书就能领会的。特别是对于视觉SLAM问题,很多时候你没法照着论文把一套方案实现出来,这很大程度上取决于你的理论和代码功底。
所以,请尽早开始学习C++,尽早开始使用C++,才是研究SLAM的正确之道。
不要长期彷徨在自己的舒适区里犹豫不决,这样是没有进步的。(同样的道理亦适用于想研究SLAM但不愿意学习Linux的朋友们)
关于闭环检测的库,稍微列几个
1.DBoW系列
来自TRO12的一篇文章,里头用k-means++训练的字典树。与OpenCV结合紧密,原理亦比较简单。
GitHub - dorian3d/DBoW2: Enhanced hierarchical bag-of-word library for C++(https://github.com/dorian3d/DBoW2)
GitHub - rmsalinas/DBow3: Improved version of DBow2
(https://github.com/rmsalinas/DBow3)
2.FABMAP系列
用了Chow-Liu树,来自Cummins的一系列论文。作者自己提供过一个开源版本,OpenCV也有人实现了一个,所以一共两种。
FabMap原版(http://www.robots.ox.ac.uk/~mjc/Software.htm)
OpenCV:OpenFABMAP
(http://docs.opencv.org/2.4/modules/contrib/doc/openfabmap.html)
3.DLoopDetector
在DBoW2基础上开发的回环检测库(https://github.com/dorian3d/DLoopDetector)
建议从DBoW2或者DBoW3开始入手研究。原理和实现都相对简单一些,效果也比较好。
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1. matlabfilter,新人想学编程?
大四开始学习编程,还是完全来得及,系统学完,恰好可以出去找工作。
选好方向很重要,先确定以后要走的路线,然后在找到相应的视频教程进行学习。目前比较主流的编程语言有Java,.Net,Python等,市场的需求量都是非常不错的。
Python相对来说更容易学习,简单容易入门,也是目前最热门的编程语言了。百度、阿里、腾讯、网易、新浪,搜狐等各公司都在大规模使用Python技术。
确定好方向之后,可以到招聘网站去搜索相关岗位的任职要求,都需要哪些技术,大概罗列一下,在学习的过程中有个很好的把控,以Python为例。
至于学习方法的话,多练习,多思考,多敲代码,多做总结,切勿只看不练。很多问题只有你亲自去实践才会发现。
详细的Python学习路线,可以作为学习的参考。1、Python基础
2、数据库开发技术
3、web前端
4、Python web开发及项目
5、Linux
6、NoSQL
7、数据可视化
8、爬虫技术
9、人工智能
具体的可以到“如鹏网”上了解一下,有网络的地方就可以学习,根据你自己的时间灵活安排学习进度。每个章节的后面都有相应的练习题和面试题,需要通过录音的方式提交,加深对知识点的理解,为面试做准备,有新的课程更新了,也是可以继续来学习的。
2. matlab曲线降噪有哪些方法?
matlab曲线降噪方法
1 滑动平均法
1.0 移动平均法的方法原理
1.1 matlab内自带函数实现移动平均法
1.2 利用卷积函数conv()实现移动平均法
1.3 利用filter滤波函数实现移动平均法
1.4 移动平均的幅频响应
1.5 时域和频域的转换关系
2 Savitzky-Golay法
2.1 Savitzky-Golay法的方法原理
2.2 Savitzky-Golay法的matlab实现
2.3 Savitzky-Golay法的幅频响应
3 处理离群值(粗大误差)的方法
3.1 中位值法
3.2 标准差法和MAD法
3.3 Matlab中其它离群值消除方法
4 其它一些FIR滤波器实现光滑去噪
4.1 FIR和IIR的区别
4.2 利用Matlab构建FIR滤波器
5 IIR滤波器实现光滑去噪
3. designer生成文件怎么用?
步骤如下:
1.打开电脑中的MATLAB。
2.选择“主页”中的“新建”。
3.找到“函数”,并点击。
4按要求在编译器中输入程序。例如:function s=fun2 (x,y) s=x+y;
5.然后点击保存。
6.注意保存时的文件名称一定要是函数定义行中规定的函数名。
7.在MATLAB的命令行窗口就可以调用生成文件了。
4. 你见过的excel最牛和最low用法是什么?
Excel中最牛的用法,一定那些可以轻松用于解决实际工作中的大问题的功能,而不是那些只是看起来很牛,而学不会或用不来的东西,因为那个跟你没有关系,或者说对你来说没有意义。因此,我现在非常推荐大家在学好Excel基础功能的情况下,加紧对Excel2016新功能(Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件)的学习,不仅超级强大,而且十分简单易学。举例如下:
Power Query秒解顾客最后消费记录神难题小勤:大海,为提高顾客服务体验,公司现在要求除了将顾客的所有消费记录提出来外,还要求将顾客的最后一次消费记录提取出来,发给现场的销售人员,方便他们提供更好的服务。
大海:鹅……厉害了噢。开始这么高级的服务了。
小勤:是啊,但我就惨了,每天数据都在增加,每天出报表……
大海:这个问题啊,以前有些大神专门研究过,还写过不少神公式,给你看看:
还有最后消费金额的公式:
小勤:晕啊。这么复杂。
大海:真说起来,这个公式的复杂程度其实不算个大问题,更麻烦的是这个公式涉及数据量大的时候,计算起来会很卡。
小勤:那怎么办好呢?
大海:现在有PowerQuery,秒解,简单到没朋友,看啊。
Step-1:获取数据
Step-2:反转行
Step-3:对姓名列删除重复项
Step-4:再次反转行(如不需要保持原数据顺序,此步骤可省略)
Step-5:数据上载
小勤:666!只要点2下就好了!
大海:你说呢?以后新订单数据进来就刷一下。
小勤:嗯。这太好了,要不能这样的话,公司要真靠数据来提升服务水平可太难了。
大海:的确,服务的提升必须要有最新的数据来保证,这就是快速(敏捷)数据分析的价值啊。
Power Query:2步搞定数据转换神难题小勤:大海,刚有个同事在问我这种情况怎么办!公式怎么写啊?
大海:为什么又要公式?
小勤:还有大批量数据都需要做这样的迁移啊。公式不是更加自动一点吗?
大海:PowerQuery不是更加自动吗?第一反应为什么不是用Power Query?
小勤:鹅……对哦!Power Query是可以整合、转换数据,并可以自动刷新的。
大海:嗯。就这个问题来说,去掉数据获取(导入)、数据上载头尾两个简单步骤后,用Power Query只要2步就搞定了:逆透视后再透视。
Step-0:数据获取
Step-1:逆透视
Step-2:透视
最后,数据上载
小勤:真是太简单了!那如果写公式的话呢?
大海:公式的话可以看作多条件求和或多行列数据匹配的情况考虑,比如用sumifs、sumproduct、if+index+match等组合的方式,但都比较复杂,而且有个前提:业务经理、月份、存货分类等行列标题的内容要先生成,即结果表的框架先生成,只用公式读取其中的数值内容。如果要连行列标题(业务经理、月份、存货分类)都要靠公式整出来的话,基本没救。
小勤:好吧。有合适的工具,掌握有效的技能,真是事半功倍啊!
更多Power Query精彩实战案例可以用Power Query来轻松迅速解决的Excel问题举不胜举,我曾经分享过一系列的实战案例,供参考:
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我是大海,微软认证Excel专家,企业签约Power BI顾问让我们一起学习,共同进步!5. 程序员用来做笔记的软件有哪些推荐?
好记性不如烂笔头,到什么时候这句话都是真理。
在互联网还不发达的时代,无论是哪一行的从业人员,对于会议的介绍,知识点的整理都是习惯性的记录在笔记本上,随身携带上面记满了密密麻麻的备忘录,用完的记事本是一本接一本,到了近几年随着互联网的发展,网上的云端笔记也越来越多,所以选择一款适合自己的云笔记显得尤为重要。
我是在14年踏入程序员这个行业,对于常用的语法还有函数是真心的记不住,但是在那个时候也没有经验,就在电脑上新建个记事本,把遇到的问题以及解决问题的方法记下来,我记得当时还随身携带着U盘,到其他电脑上再把文件拷出来,后来就传到360云盘,等到换了电脑也能直接从360云盘上下载来下。
也许很多人觉得我的这个过程很繁琐,但这也是那几年我最常用的一种做笔记方式,我相信也会有和我有相同经历的小伙伴吧,不管是笔记还有常用的软件就是保存在360云盘上,但是过了几年360云盘突然宣布不再免费提供个人版,这让我们这些个人用户一下慌了神,在免费下载日之前着急忙慌的开始备份资料,已经不记得当时丢失了多少资料,最后随着时间的流逝,当时做的笔记也都无从查找了,对于自己来说也是一笔损失。
那时间来到最近两三年,我发现我身边的同事都把服务器的信息或者常用的账号密码保存的很清晰,我就问他用的是什么软件,从这时开始,有道云笔记走进了我的世界,一经使用我就对这款软件爱不释手。
有道云笔记是网易旗下的一款在线保存文档笔记的一款产品,无论是在界面的设计,还是功能的使用中,对于我来说都能够满足大部分的需求,我常用在电脑编辑,每天到公司第一件事就是先登录有道云,因为每天有太多的资料账号去登录,先打开有道云的网页,在用到其他资料的时候就可以很清晰的找到所需信息,并且支持手机端APP同步,如果在外出差不方便打开电脑,在手机上做完笔记就可以一键保存了。
除了有道云笔记之外,我这边了解到的常用笔记还有印象笔记、腾讯文档、WPS文档等等,其实都可以满足各种做笔记的需求,最后希望大家能找到一款适合自己的笔记,有效的提高自己的工作效率。
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6. matlab中加速度信号怎么找?
在Matlab中找到加速度信号可以通过以下步骤实现:1. 读取信号数据:将包含加速度信号的数据读取到Matlab中。可以使用`load`函数来加载数据文件,或者使用`readtable`函数来读取Excel或CSV文件中的数据。2. 数据预处理:根据数据的格式和采样率等信息,对数据进行预处理。例如,对于离散时间序列数据,可以使用差分操作来计算每个时间点的加速度值。可以使用Matlab的内置函数`diff`来完成差分操作。3. 滤波处理:如果数据中存在噪声或其他干扰,可以使用滤波器对数据进行滤波处理,以提取出加速度信号。Matlab提供了多种滤波器函数,如`filter`、`butter`等。可以根据信号的特点选择合适的滤波器类型和参数。4. 特征提取:根据具体应用的需要,可以提取一些特征参数来描述加速度信号的特征。例如,可以计算加速度信号的均值、方差、最大值、最小值等。各种特征提取方法可以使用Matlab中的各种统计函数和信号处理函数来实现。通过以上步骤,你就可以在Matlab中找到加速度信号了。具体的实现方式可能因数据格式、信号特点和应用需求等而有所不同,你可以根据实际情况进行调整和扩展。
7. 对编程的要求有多高?
说到SLAM,许多人会提MATLAB,主要原因是大多数人本科阶段接触的都是MATLAB,所以希望之后研究SLAM也用它。
MATLAB确实有很多优点:语法简单,开发速度快,调试方便,功能丰富。然而,在SLAM领域,MATLAB缺点也很明显,主要是这三个:
1.需要正版软件(你不能实机上也装个盗版MATLAB吧);
2.运行效率不高;
3.需要一个巨大的安装包。
而相对的,C++的优势在于直接使用,有很高的运行效率,不过开发速度和调试方面慢于MATLAB。
不过光运行效率这一条,就够许多SLAM方案选择C++作为开发语言了,因为运行效率真的很重要。
同一个算法,如果拿MATLAB写的不能实现实时,而拿C++写的能实现实时的话,你说用哪个?
当然,MATLAB也有一些用武之地。我见过一些SLAM相关的公开课程,让学生用MATLAB做仿真,交作业,这没有问题,比如SLAM toolbox 。
同样的,比较类似于MATLAB的Python(以及octave)亦常被用于此道。它们在开发上的快捷带来了很多便利,当你想要验证一些数学理论、思想时,这些都是不错的工具。技多不压身,掌握MATLAB和Python当然是很棒的。
但是一牵涉到实用,你会发现几乎所有的方案都在用C++。 因为运行效率实在是太重要了。
那既然有心思学MATLAB,为什么不学好C++呢?
接下来说说C++大概要学到什么程度
用程序员的话说,C++语言比较特殊,你可以说自己精通了Java,但千万不要说自己精通了C++。C++非常之博大精深,有数不清的特性,而且随着时间还会不断变化更新。不过,大多数人都用不着学会所有的C++特性,因为许多东西一辈子都用不到。
作为SLAM研究人员,我们面对的主要是算法层面的开发,所以更关心如何有效地实现各种相关的算法。而相对的,那些复杂的软件架构,设计模式,我个人认为在SLAM中倒是占次要地位的。毕竟,用SLAM的目的是计算一个位置以及建个地图,并不是要去写一套能够自动更新的、多人网上对战功能的机器人大战平台。
你的主要精力可能会花在矩阵运算、分块、非线性优化的实现、图像处理上面;你可能对并发、指令集加速、GPU加速等话题感兴趣,也可以花点时间学习;你还可能想用模板来拓展你的算法,也不妨一试。
相应的,很多功能性的东西,比如说UI、网络通信等等,当你用到的时候不妨接触一下,但专注于SLAM上时就不必专门去学习了。
话虽这样说,SLAM所需的C++水平,大抵要高于你在书本上看到的那些个示例代码。因为那些代码是作者用来向初学者介绍语法的,所以会尽量简单。而实际见到的代码往往结合了各种奇特的技巧,乍看起来会显得高深莫测。
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研究SLAM,对编程的要求有多高?半闲居士·2016-11-22 19:16
说到SLAM,许多人会提MATLAB,主要原因是大多数人本科阶段接触的都是MATLAB,所以希望之后研究SLAM也用它。
MATLAB确实有很多优点:语法简单,开发速度快,调试方便,功能丰富。然而,在SLAM领域,MATLAB缺点也很明显,主要是这三个:
1.需要正版软件(你不能实机上也装个盗版MATLAB吧);
2.运行效率不高;
3.需要一个巨大的安装包。
而相对的,C++的优势在于直接使用,有很高的运行效率,不过开发速度和调试方面慢于MATLAB。
不过光运行效率这一条,就够许多SLAM方案选择C++作为开发语言了,因为运行效率真的很重要。
同一个算法,如果拿MATLAB写的不能实现实时,而拿C++写的能实现实时的话,你说用哪个?
当然,MATLAB也有一些用武之地。我见过一些SLAM相关的公开课程,让学生用MATLAB做仿真,交作业,这没有问题,比如SLAM toolbox 。
同样的,比较类似于MATLAB的Python(以及octave)亦常被用于此道。它们在开发上的快捷带来了很多便利,当你想要验证一些数学理论、思想时,这些都是不错的工具。技多不压身,掌握MATLAB和Python当然是很棒的。
但是一牵涉到实用,你会发现几乎所有的方案都在用C++。 因为运行效率实在是太重要了。
那既然有心思学MATLAB,为什么不学好C++呢?
接下来说说C++大概要学到什么程度
用程序员的话说,C++语言比较特殊,你可以说自己精通了Java,但千万不要说自己精通了C++。C++非常之博大精深,有数不清的特性,而且随着时间还会不断变化更新。不过,大多数人都用不着学会所有的C++特性,因为许多东西一辈子都用不到。
作为SLAM研究人员,我们面对的主要是算法层面的开发,所以更关心如何有效地实现各种相关的算法。而相对的,那些复杂的软件架构,设计模式,我个人认为在SLAM中倒是占次要地位的。毕竟,用SLAM的目的是计算一个位置以及建个地图,并不是要去写一套能够自动更新的、多人网上对战功能的机器人大战平台。
你的主要精力可能会花在矩阵运算、分块、非线性优化的实现、图像处理上面;你可能对并发、指令集加速、GPU加速等话题感兴趣,也可以花点时间学习;你还可能想用模板来拓展你的算法,也不妨一试。
相应的,很多功能性的东西,比如说UI、网络通信等等,当你用到的时候不妨接触一下,但专注于SLAM上时就不必专门去学习了。
话虽这样说,SLAM所需的C++水平,大抵要高于你在书本上看到的那些个示例代码。因为那些代码是作者用来向初学者介绍语法的,所以会尽量简单。而实际见到的代码往往结合了各种奇特的技巧,乍看起来会显得高深莫测。比方说你在教科书里看的大概是这样:
int main ( int argc, char** argv ) { vector<string> vec; vec.push_back("abc"); for ( int i=0; i<vec.size(); i++ ) { // ... } return 0; }
你看了C++ Primer Plus,觉得C++也不过如此,并没有啥特别难以理解的地方。然而实际代码大概是这样的:
嵌套的模板类(来自g2o的块求解器):
g2o::BlockSolver< g2o::BlockSolverTraits<3,1> >::LinearSolverType* linearSolver = new g2o::LinearSolverDense<g2o::BlockSolver< g2o::BlockSolverTraits<3,1> >::PoseMatrixType>(); g2o::BlockSolver< g2o::BlockSolverTraits<3,1> >* solver_ptr = new g2o::BlockSolver< g2o::BlockSolverTraits<3,1> >( linearSolver ); g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg* solver = new g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg( solver_ptr );g2o::SparseOptimizer optimizer; optimizer.setAlgorithm( solver );
模板元(来自ceres的自动求导):
virtual bool Evaluate(double const* const* parameters, double* residuals, double** jacobians) const { if (!jacobians) { return internal::VariadicEvaluate< CostFunctor, double, N0, N1, N2, N3, N4, N5, N6, N7, N8, N9> ::Call(*functor_, parameters, residuals); } return internal::AutoDiff<CostFunctor, double, N0, N1, N2, N3, N4, N5, N6, N7, N8, N9>::Differentiate( *functor_, parameters, SizedCostFunction<kNumResiduals, N0, N1, N2, N3, N4, N5, N6, N7, N8, N9>::num_residuals(), residuals, jacobians);}
C11新特性(来自SVO特征提取部分)
void Frame::setKeyPoints(){ for(size_t i = 0; i < 5; ++i) if(key_pts_[i] != NULL) if(key_pts_[i]->point == NULL) key_pts_[i] = NULL; std::for_each(fts_.begin(), fts_.end(), [&](Feature* ftr){ if(ftr->point != NULL) checkKeyPoints(ftr); });}
谜之运算(来自SVO的深度滤波器):
void DepthFilter::updateSeed(const float x, const float tau2, Seed* seed){ float norm_scale = sqrt(seed->sigma2 + tau2); if(std::isnan(norm_scale)) return; boost::math::normal_distribution<float> nd(seed->mu, norm_scale); float s2 = 1./(1./seed->sigma2 + 1./tau2); float m = s2*(seed->mu/seed->sigma2 + x/tau2); float C1 = seed->a/(seed->a+seed->b) * boost::math::pdf(nd, x); float C2 = seed->b/(seed->a+seed->b) * 1./seed->z_range; float normalization_constant = C1 + C2; C1 /= normalization_constant; C2 /= normalization_constant; float f = C1*(seed->a+1.)/(seed->a+seed->b+1.) + C2*seed->a/(seed->a+seed->b+1.); float e = C1*(seed->a+1.)*(seed->a+2.)/((seed->a+seed->b+1.)*(seed->a+seed->b+2.)) + C2*seed->a*(seed->a+1.0f)/((seed->a+seed->b+1.0f)*(seed->a+seed->b+2.0f)); // update parameters float mu_new = C1*m+C2*seed->mu; seed->sigma2 = C1*(s2 + m*m) + C2*(seed->sigma2 + seed->mu*seed->mu) - mu_new*mu_new; seed->mu = mu_new; seed->a = (e-f)/(f-e/f); seed->b = seed->a*(1.0f-f)/f;}
我不知道你们看到这些代码是什么心情,总之我当时内心的感受是:这怎么和教科书里的完全不一样啊!而且研究了半天发现人家居然是对的啊!
[我不是很擅长贴表情图总之你们脑补一下就好]
总而言之,对C++的水平要求应该是在教科书之上的。而且这个水平的提高,多数时候建立在你不断地看别人代码、码自己代码的过程之上。它是反复练习出来的,并不是仅仅通过看书就能领会的。特别是对于视觉SLAM问题,很多时候你没法照着论文把一套方案实现出来,这很大程度上取决于你的理论和代码功底。
所以,请尽早开始学习C++,尽早开始使用C++,才是研究SLAM的正确之道。
不要长期彷徨在自己的舒适区里犹豫不决,这样是没有进步的。(同样的道理亦适用于想研究SLAM但不愿意学习Linux的朋友们)
关于闭环检测的库,稍微列几个
1.DBoW系列
来自TRO12的一篇文章,里头用k-means++训练的字典树。与OpenCV结合紧密,原理亦比较简单。
GitHub - dorian3d/DBoW2: Enhanced hierarchical bag-of-word library for C++(https://github.com/dorian3d/DBoW2)
GitHub - rmsalinas/DBow3: Improved version of DBow2
(https://github.com/rmsalinas/DBow3)
2.FABMAP系列
用了Chow-Liu树,来自Cummins的一系列论文。作者自己提供过一个开源版本,OpenCV也有人实现了一个,所以一共两种。
FabMap原版(http://www.robots.ox.ac.uk/~mjc/Software.htm)
OpenCV:OpenFABMAP
(http://docs.opencv.org/2.4/modules/contrib/doc/openfabmap.html)
3.DLoopDetector
在DBoW2基础上开发的回环检测库(https://github.com/dorian3d/DLoopDetector)
建议从DBoW2或者DBoW3开始入手研究。原理和实现都相对简单一些,效果也比较好。
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