作为演讲者，不管你准备了多少演讲内容，最初的30秒都是最重要的。
不要小看这短短的开场白，他将决定此后你所说的每一句话的命运。
听众将根据你给他们留下的第一印象来决定是否耐心聆听你的演讲。
因此你必须把握好自己的开篇，事先反复练习。
作为你与听众的第一眼接触，你的双眼应该远离笔记，认真地注视台下的听众。
因为此时你最需要拉进与听众的距离，建立自信。
只有当你确信所有听众都在饶有兴致地聆听你的演讲，你才可以放心自己已经迈出了成功的第一步。
不要小看这短短的开场白，他将决定此后你所说的每一句话的命运。
听众将根据你给他们留下的第一印象来决定是否耐心聆听你的演讲。
因此你必须把握好自己的开篇，事先反复练习。
作为你与听众的第一眼接触，你的双眼应该远离笔记，认真地注视台下的听众。
因为此时你最需要拉进与听众的距离，建立自信。
只有当你确信所有听众都在饶有兴致地聆听你的演讲，你才可以放心自己已经迈出了成功的第一步。
2025/5/27 10:11:15
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在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。
直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。
由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。
直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。
由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。
2025/5/26 18:16:57
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黑马程序员_超全面的JavaWeb视频教程vedio33天14-28天源码笔记.rar
2025/5/26 11:40:34
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MongoDB基础，涉及到CRUD，简单查询，文档中对每个MongoDB属性提供一个简单的demo，另有管道查询操作，java代码实现操作MongoDB的简单例子。
2025/5/25 4:11:35
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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