AHRS(AttitudeandHeadingReferenceSystem，，俗称姿态参考系统，可以为飞行器提供精确可靠的姿态和航向等导航信息。该产品由加速度传感器、陀螺仪和地磁传感器等组成。通常，卡尔曼滤波器被用作姿态和姿态计算的多传感器数据融合单元。

应用场景1.图像识别与检索2.人脸识别3.性别/年龄/情绪识别4.物体检测5.视频处理6.语音分析概述一般一个卷积神经网络由多个卷积层构成，在卷基层内部通常会有如下几个操作：1.图像通过多个卷积核滤波，添加偏置，提取局部特征每个卷积核会映射出一个新的2D图像。2.卷积核的滤波结果输出

1、图像锐化理论基础1、锐化的概念 　　图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来，主要用于增强图像的灰度跳变部分，这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反。而且从算子可以看出来，平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的，而锐化则是通过其逆运算导数（梯度）或者说有限差分来实现的。2、图像的一阶微分和二阶

这是一个小心活，不过，多操作几次，也就熟悉了。参考URL：https://segmentfault.com/a/1190000006755963(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fsegmentfault.com%2Fa%2F1190000006755963)一

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/2677cb3d60e448119a4f68c6e8f41019.jpg)概述GR（GracefulRestart，平滑重启）是一种在主备切换或协议重启时保证转发业务不中断的机制。其核心在于：设备进行协议重启时，能够通知其周边设备，使到该设备的邻居关系

吐槽以前都是手撸RPC，最近接触 SpringCloud，深感痛心。主要有以下几点：1）代码量巨大，找BUG时间长，超级复杂的设计2）版本管理混乱，经常出现莫名其妙的配置错误（所以2.0是打死不敢上生产啊）3）Netflix公司的有些代码，实在是让人费解，根本就不考虑扩展性4）生态链庞大，学习成本大建议准

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使用卡尔曼滤波器的高级传感器融合可以在很大程度上校正正常车辆操作中的偏航误差。中的卡尔曼滤波器可以消除俯仰和滚转陀螺仪的误差，通过测量地球重力加速度的加速度计信号可以计算俯仰和滚转。该算法跟踪并校正偏置漂移和角随机游走(ARW)误差。零偏不稳定性(BI)也

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