Hang

六月的上海是淅淅沥沥不停的雨天，为这偌大的城市增添几分烟雨朦胧的隐秘感。

端午节小假期就要结束了，自然醒洗漱后的上午，打开窗户，呼吸着湿润的新鲜空气，隔着耳机听着滴答的雨声。安静下来，整理下近些日子的心情吧。
如同往常，心中能有希望坐下来记录些什么的冲动，必定是因为丧到了一定程度。所以接下来的内容必定会略显消极悲观，但却是对生活的真实认知与感受。
请选择性阅读，不接受指点评论。

丢掉学生的标签成为社会人已经有一段时间了，入职了校招时曾经引以为豪的商汤科技。既然使用曾经来形容，便意味着这些日子并不是十分如意。

工作学习生活记录

SVN(subversion)是一个开放源代码的版本控制系统

服务器端

1 安装 svn

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$ sudo apt-get install subversion

2 创建仓库

在指定的文件夹下创建新的仓库(repository)。 如在 /data/svn 文件夹下创建名为 repo 的仓库：

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$ cd /data/svn
$ mkdir repo
$ svnadmin create /data/svn/repo

青春逢盛世，奋斗正当时——做爱国主义的坚定弘扬者和践行者

春暖花开，疫情的阴霾终将渐渐散开。陈校长以《青春逢盛世，奋斗正当时——做爱国主义的坚定弘扬者和践行者》为主题，通过在线的方式为全校师生上了一堂精彩的思政大课。

老家确实不适合长期居住，眼界和心思都跟着变得封闭狭窄，情绪会轻易地受到鸡毛蒜皮邻里间琐碎小事的影响，成了地地道道的小肚鸡肠鼠目寸光的乡下人，这与自命不凡的心中大志是完全相悖的。

A Semantic Visual SLAM towards Dynamic Environments

1 Introduction

SLAM系统在动态场景中易受到动态物体的干扰，且创建的地图仅包含几何信息，如路标点地图或点云地图，无法用于高级别的场景理解。

DS-SLAM结合图像予以分割网络和运动一致性检测，消减场景中动态障碍物的影响，提高定位精度。同时，创建稠密的语义八叉树地图，满足机器人高级别的任务。

A fast robust high-precision LiDAR odometry and mapping package for LiDARs of small FoV

1 Introduction

相比于传统的机械旋转式Lidar, mems振镜固态式Lidar价格相对低廉, 为Lidar的大规模拓展应用提供更多可能性，成为一大风口.

固态Lidar特点：
1 Small FoV：小视角特征较少易出现退化现象，且易受到动态物体的影响
2 Irregular scanning pattern：不规则扫描不利于特征提取, 无法直观有效地获取点间的近邻关系
3 Non-repetitive scanning：即使Lidar处于静止状态, 相邻两帧点云也是不同的
4 Motion blur：同旋转式Lidar, 连续扫描使得帧内数据获取时间不严格一致

本文在LOAM的基础上进行拓展，研究内容包括特征提取, 运动补偿, 误关联剔除, 动态物体剔除

在最好的时代，做一个了不起的梦。

计划总是被变化甩上几条街的距离。突如其来的疫情扰乱着14亿人的计划。工厂的设备停止运转，工人隔离在家中等待着政府的号令; 学校的教室空空如也，学生以观看直播的方式响应着”停课不停学”的计划; 医院的病房人满为患，医护人员和感染病人争分夺秒地与病毒抗争着。巨大的社会机器像是一列的雪国列车，灾难、恐慌、权力、等级、人性等。

博客是记录成长与进步的最好工具

1 安装软件

安装git

1

$ sudo apt-get install git-core

安装Node.js

1
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$ curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_13.x | sudo -E bash -
$ sudo apt-get install -y nodejs

安装Hexo

1

$ npm install -g hexo-cli