第一篇--概述和MPU6050及其自带的DMP输出四元数 概述 InvenSense(国内一般译为应美盛)公司产的数字运动传感器在国内非常流行,我用过它的两款,9250和6050.出于被国产芯片惯坏的习惯,我自然而然地认为其封装引脚和寄存器都是兼容的,所以这成功地让我打废两次板,这两款芯片的封装并不

姿态角(Euler角)pitch yaw roll飞行器的姿态角并不是指哪个角度,是三个角度的统称.它们是:俯仰.滚转.偏航.你可以想象是飞机围绕XYZ三个轴分别转动形成的夹角. 地面坐标系(earth-surface inertial reference frame)Sg--------OXgYgZg<ignore_js_op> ①在地面上选一点Og②使Xg轴在水平面内并指向某一方向③Zg轴垂直于地面并指向地心(重力方向)④Yg轴在水平面内垂直于Xg轴,其指向按右手定则确定 机体坐标系(Ai

前面一篇讲了cast,想必已经见识到了reshape2的强大,当然在使用cast时配合上melt这种强大的揉数据能力才能表现的淋漓尽致. 下面我们来看下,melt这个函数以及它的特点. melt(data, ..., na.rm = FALSE, value.name = "value") 从这里来看函数的参数也相对比较简单,data表示要处理的数据,na.rm表示缺失值处理办法,value.name用于重命名值所在列的名称 另外,melt函数的难点在于,不同数据结构,用到的参数可能是

文 |刘瀚林 DataPipeline后端研发负责人 交流微信 | datapipeline2018 一.关于数据融合和企业数据融合平台 数据融合是把不同来源.格式.特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享. 企业数据融合平台,通常的表现形态为运行着大量数据同步和转换任务的分布式系统.其源端一般为各类偏实时的业务数据存储系统,目的端为各类数据仓库/对象存储. 二.企业数据融合平台的典型架构 下图为数据融合平台的典型架构,源端是不同的数据存储系统,另一端是各种类型的数

摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2

Atitit 数据融合merge功能v3新特性.docx 1.1. 版本历史1 1.2. 生成sql结果1 1.3. 使用范例1 1.4. 核心代码1 1.1. 版本历史 V2增加了replace部分. V3 修改为 ON DUPLICATE KEY UPDATE,并实现多字段更新模式. 1.2. 生成sql结果 5715,insert into s_member(department_id,member_no,duties_id,duties_name,phone,name,departmen

数据融合(data fusion)原理与方法 数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数据融合的主要应用领域有:多源影像复合.机器人和智能仪器系统.战场和无人驾驶飞机.图像分析与理解.目标检测与跟踪.自动目标识别等等.在遥感中,数据融合属于一种属性融合,它是将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成,产生比单一信息源更精确.更完全.更可靠的估计和判断......一. 数据融合基本涵义      数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数

1.如何进行自由融合自由融合无须指定区域,KDTable将根据指定的融合模式,融合相邻且值相等的单元.// 自由行融合table.getMergeManager().setMergeMode(KDTMergeManager.FREE_ROW_MERGE);// 自由列融合table.getMergeManager().setMergeMode(KDTMergeManager.FREE_COLUMN_MERGE);// 自由融合table.getMergeManager().setMergeMod

文 | 陈肃 DataPipelineCTO 交流微信 | datapipeline2018 本文完整PPT获取 | 关注公众号后,后台回复“陈肃” 首先,本文将从数据融合角度,谈一下DataPipeline对批流一体架构的看法,以及如何设计和使用一个基础框架.其次,数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题.如果数据无法实现一致,即使同步再快,支持的功能再丰富,都没有意义. 另外,DataPipeline目前使用的基础框架为Kafka Connect.为实现一致性的语义保证,我们做了一些额外工作

此次发布的2.7版本在进一步优化产品底层数据处理逻辑的同时更加注重提升用户在数据融合任务的日常管理.运行监控及资源分配等管理方面的功能增强与优化,力求帮助大家更为直观.便捷.稳定地管理数据融合任务,提升系统的易用性与稳定性. 一.新增功能 1. 在待处理列表中查看或配置重要任务.故障任务.待完善任务.性能关注任务 功能背景: 对于大多数数据工程师而言,每天需要配置.管理.监控的任务数以百计,任务的重要程度.时效性要求与性能要求也都千差万别,其中既包括为线上产品提供实时计算数据的任务,也有数据备份

一.pd.merge() pd.merge()的常用参数 参数 说明 left 参与合并的左侧DataFrame right 参与合并的右侧DataFrame how 如何合并.值为{'left','right','outer','inner'},默认为'inner' left: 仅保留左侧DataFrame中存在的键 right:仅保留右侧DataFrame中存在的键 outer:保留左右DataFrame键的交集 inner:保留左右DataFrame键的并集 on 用于连接的列名,默认是两

  摘要:如何打造一套企业级的实时数据融合平台?Tapdata 已经找到了最佳实践,下文将以 Tapdata 的零售行业客户为例,与您分享:基于 ES 和 MongoDB 来快速构建一套企业级的实时数据融合平台.   在大数据时代,几乎每家企业都有上一套数据平台的冲动,目前也有很多的离线解决方案,包括 Hadoop 体系的 CDH.TDH,还有一些传统的数仓.但是有两大因素让企业无从下手:一是"实时",二是"融合".一方面,随着 IT 架构的迭代升级和业务端的全渠道

作者介绍:TJ,唐建法,Tapdata 钛铂数据 CTO,MongoDB中文社区主席,原MongoDB大中华区首席架构师,极客时间MongoDB视频课程讲师. 通过前面几篇文章,我们从企业数据整合与分享的痛点,以及对数据中台的定义.技术需求以及技术产品的选项,都分别做了具体的阐述. 有了这么多解决方案,我们来看一下,如果是基于一个 MongoDB 的方案会是怎么样?我们刚才只是讲的数据平台在做一些选择,但是做一个完善的数据中台的话还需要很多其他模块,所以这里面是用到了另一个产品,就是Tapdat

作者介绍:TJ,唐建法,Tapdata 钛铂数据CTO,MongoDB中文社区主席,原MongoDB大中华区首席架构师,极客时间MongoDB视频课程讲师. 常见搭建数据中台的技术产品 数据中台包括:统一数据平台,数据同步,数据治理,数据服务四大部分.下表列出了这四大部分中相应的技术产品,有同步汇聚工具.有数据治理.还有数据服务. 数据平台最常见的是以 Hadoop 大数据为基础的.在最近十年,有很多家公司投入很多来做这个事情,把数据已经收集到中央化的一个 datalake 里面,那这个就是个很

作者介绍:TJ,唐建法,Tapdata 钛铂数据 CTO,MongoDB中文社区主席,原MongoDB大中华区  首席架构师,极客时间MongoDB视频课程讲师. 我们讲完了这个中台的一个架构和它的逻辑模型,如果我们要来考虑实施数据中台有哪些技术模块要考量.还回到刚才那张图,首先中台必须是基于一个数据统一平台的,那数据统一的时候,其实刚才没有讲到的,还需要把数据同步和汇聚过来.所以有一部分的工作你是少不了的,如果你没有做过这种中台甚至统一平台的话,你必须有一个ETL平台来把你的来自各个来源的数据

作者介绍:TJ,唐建法,Tapdata 钛铂数据 CTO,MongoDB中文社区主席,原MongoDB大中华区首席架构师,极客时间MongoDB视频课程讲师. 数据中台定义: 以打通部门或数据孤岛的统一数据平台为基础,构建统一数据资产体系,并以API服务方式为全渠道业务(分析 + 应用)提供即时交付能力的企业级数据架构. - 首先,统一数据平台.数据中台也是一个数据统一的平台,它不会取代原来的系统,而是把原来组织中分散在各系统中的数据实时地汇聚到统一平台之中. - 其次,数据资产体系建立.与数仓

作者介绍:TJ,唐建法,Tapdata 钛铂数据 CTO,MongoDB中文社区主席,原MongoDB大中华区首席架构师,极客时间MongoDB视频课程讲师. "怎样可以来搭建一个数据中台?" 身处数据处理行业,经常被客户问到这样的问题. 数据中台到底是什么,是产品.技术还是一个架构--,在关于数据中台的概念铺天盖地的时候,我们来聊一聊数据中台的架构,技术上实现,以及如何在企业落地,实实在在解决问题. 一.现代企业数据架构及痛点– 数据孤岛:低效率和利用困难的根源– 应用瓶颈:传统方案

KITTI数据集接口已经提供了matlab接口,本篇将说明详细说明其应用并与PCL进行对接.PCL为C++点云处理语言库,详情可见:http://pointclouds.org/ 程序可以从官网下载,也可以从我的github上下载https://github.com/ZouCheng321/fusion_kitti,为运行本代码,必须先编译make.m文件. 关于激光相机的demo为 run_demoVelodyne.m 本例以读取 2011_09_26_drive_0005_sync场景,读取

[摘要] CarbonData将存储和计算逻辑分离,通过索引技术让存储和计算物理上更接近,提升CPU和IO效率,实现超高性能的大数据分析.以CarbonData为融合数仓的大数据解决方案,为金融转型打造新一代数仓引擎. 金融领域随着数据与日俱增(如国内某大行,平均3亿笔业务/天,峰值6亿/天):业务驱动下的数据分析灵活性要求越来越高,不同业务的数据分系统构建,导致冗余严重,缺乏高效.统一的融合数仓,阻碍企业快速转型.如何对浪涌式的数据进行整合分析,发挥最大价值,金融机构对数据的处理提出了相应诉求

最近这几天一直给tinyOS挂载外设,从最简单的LED.KEY,再到串口,这些都没什么大问题,无非就是先初始化tinyOS,再初始化硬件外设,接着启动tinyOS,然后tinyOS去寻找优先级最高的任务并运行. 但是我把MPU6050按照这步骤,发现MPU6050初始化和DMP初始化没什么问题,可就是死活读不出数据.一般在MPU6050裸机程序里,如果读不出数据,mpu_dmp_get_data()这个函数会有一个返回值,可以根据这个返回值定位MPU6050在获取数据时代码的什么位置出现了错误.

我们在做数据分析的时候,对数据进行操作也是一项极其重要的内容,这里我们同样介绍强大包reshape2,其中的几个函数,对数据进行操作cast和melt两个函数绝对少不了. 首先是cast,把长型数据转换成你想要的任何宽型数据, dcast(data, formula, fun.aggregate = NULL, ..., margins = NULL, subset = NULL, fill = NULL, drop = TRUE, value.var = guess_value(data))