1. Leray-Hopf $u\in L^\infty(0,T;L^2(\bbR^3))\cap L^2(0,T;H^1(\bbR^3))$. See [Leray, Jean. Sur le mouvement d'un liquide visqueux emplissant l'espace. (French) Acta Math. 63 (1934), no. 1, 193--248]. 2. $\om=\n\times u\in L^\infty(0,T;L^1(\bbR^3))$.…

链接:https://www.zhihu.com/question/20962240/answer/33438846   霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者. 还是用最经典的例子,掷骰子.假设我手里有三个不同的骰子.   <img src="https://pic4.zhimg.com/435fb8d2d675dc0be95aedf27…

原文地址:http://www.niwozhi.net/demo_c65_i50946.html 关于卡尔曼滤波的理论这里不打算讲了,就是那个5个基本的公式,这里直接给出公式: 公式1:X(k|k-1) = AX(k-1 | k-1) + BU(k) + W(k) 公式2:P(k|k-1) = AP(k-1|k-1)A' + Q(k) 公式3:X(k|k) = X(k|k-1) + Kg(k)[Z(k) - HX(k|k-1) 公式4:Kg(k) = P(k|k-1)H'/{HP(k|k-1)H…

Introduction Among simulation engineers, it is well accepted that the solution of a PDE can be envisioned as the following three general steps (actually, this was also my premature understanding during the early era of my study on numerical simulatio…

很好的入门资料 向面试官一句话解释卡尔曼滤波: 用上一次的最优状态估计和最优估计误差去计算这一次的先验状态估计和先验误差估计: 用1得到的本次先验误差估计和测量噪声,得到卡尔曼增益: 用1,2步骤得到所有先验误差估计和测量噪声,得到本次的最优估计. 一句话解释:对模型的预测值和实际的观测值进行加权,迭代计算出未来的状态. 对于上面三句话的一些解释: 先验:根据以往的结果去推导 后验:得到当前结果之后再去修正 卡尔曼增益作用:将"粗略估计"变成"最准确的估计" 卡尔曼…

看上去不错的网站:http://iacs-courses.seas.harvard.edu/courses/am207/blog/lecture-18.html SciPy Cookbook:http://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/KalmanFiltering.html 良心视频:卡尔曼滤波器的原理以及在matlab中的实现 讲解思路貌似是在已知迭代结果的基础上做讲解,不是很透彻. 1. 用矩阵表示 2. 本质就是:二维高斯的协方差与samplin…

http://www.cbcb.umd.edu/software/jellyfish/   http://www.genome.umd.edu/jellyfish.html https://github.com/gmarcais/Jellyfish/releases     wget https://github.com/gmarcais/Jellyfish/releases/download/v2.2.3/jellyfish-2.2.3-CentOS6.tar.gz tar -zxvf jel…

编写自己的Nmap脚本 一.介绍 在上一篇文章Nmap脚本引擎原理中我们介绍了基本的NSE知识,这篇文章介绍如何基于Nmap框架编写简单的NSE脚本文件,下一篇文章,Nmap脚本文件分析(AMQP协议为例)会详细分析Nmap自带脚本的执行过程,以及各语句含义. 根据上一篇文章的知识,我们知道编写NSE脚本,主要是写rule函数和action,rule函数返回true时,action函数执行. 二.例子 (1)如果某个IP开放80端口则脚本扫描输出 "This IP open 80 port!&q…

[1]知行合一2 SLAM中的marginalization 和 Schur complement SLAM的Bundle Adjustment上,随着时间的推移,路标特征点(landmark)和相机的位姿pose越来越多,BA的计算量随着变量的增加而增加,即使BA的H矩阵是稀疏的,也吃不消.因此,我们要限制优化变量的多少,不能只一味的增加待优化的变量到BA里,而应该去掉一些变量.那么如何丢变量就成了一个很重要的问题!比如有frame1,frame2,frame3 以及这些frame上的特征点p…

错误信息:NSE: failed to initialize the script engine: /usr/bin/../share/nmap/nse_main.lua:801: ‘smb-check-vulns.nse’ did not match a category, filename, or directory 这是由于从NMAP 6.49beta6开始,smb-check-vulns.nse脚本被取消了.它被分为smb-vuln-conficker.•smb-vuln-cve2009…