【数理知识】三维空间旋转矩阵的欧拉角表示法,四元数表示法,两者之间的转换,Matlab 代码实现
序号 | 内容 |
---|---|
1 | 【数理知识】自由度 degree of freedom 及自由度的计算方法 |
2 | 【数理知识】刚体 rigid body 及刚体的运动 |
3 | 【数理知识】刚体基本运动,平动,转动 |
4 | 【数理知识】向量数乘,内积,外积,matlab代码实现 |
5 | 【数理知识】最小二乘法,从线性回归出发,数值举例并用最小二乘法求解回归模型 |
6 | 【数理知识】最小二乘法,一般线性情况,矩阵化表示过程,最佳参数的求解公式过程 |
7 | 【数理知识】协方差,随机变量的的协方差,随机变量分别是单个数字和向量时的协方差 |
8 | 【数理知识】奇异值分解,从数据的线性变换角度来理解 |
9 | 【数理知识】旋转矩阵的推导过程,基于向量的旋转来实现,同时解决欧式变换的非线性局限 |
10 | 【数理知识】三维空间旋转矩阵的欧拉角表示法,四元数表示法,两者之间的转换,Matlab 代码实现 |
11 | 【数理知识】已知 N>=3 个点在前后时刻的坐标,求刚体平移矩阵,旋转矩阵,且这 N>=3 点间距离始终不变代表一个刚体 |
文章目录
- 1. 欧拉角(Euler Angles)表示法
- 2. 四元数(Quaternion)表示法
- 3. 四元数转欧拉角
- 4. 欧拉角转四元数
- Ref
之前我们已经讨论过旋转矩阵。需要再次强调的是,旋转的顺序很重要,并且会影响最终的结果。先旋转 X X X 轴,再旋转 Y Y Y 轴,最后旋转 Z Z Z 轴得到的结果与先旋转 Z Z Z 轴,再旋转 Y Y Y 轴,最后旋转 X X X 轴得到的结果是不同的。这种顺序的差异导致了不同的方向和空间方向的变化。这也是为什么在实际应用中,我们需要明确指定旋转顺序,以确保我们得到正确和一致的结果。
这次基于三维空间,讨论下旋转矩阵的两种表示方法,分别是欧拉角表示法,四元数表示法,以及二者之间的转换关系如何。
在三维空间中,旋转矩阵 R R R 的维度为 3 × 3 3 \times 3 3×3,其是一个正交矩阵,行列式为 1 1 1。
1. 欧拉角(Euler Angles)表示法
欧拉角通常由三个角度组成
- 滚转角(roll),常用符号为 ϕ \phi ϕ
- 俯仰角(pitch),常用符号为 θ \theta θ
- 偏航角(yaw),常用符号为 ψ \psi ψ
这三个角度分别描述了绕 X , Y , Z X, Y, Z X,Y,Z 轴旋转的角度。
绕 X X X 轴旋转 ϕ \phi ϕ 角度的旋转矩阵为
R x ( ϕ ) = [ 1 0 0 0 cos ( ϕ ) − sin ( ϕ ) 0 sin ( ϕ ) cos ( ϕ ) ] R_x(\phi) = \left[\begin{matrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & \cos(\phi) & -\sin(\phi) \\ 0 & \sin(\phi) & \cos(\phi) \\ \end{matrix}\right] Rx(ϕ)= 1000cos(ϕ)sin(ϕ)0−sin(ϕ)cos(ϕ)
绕 Y Y Y 轴旋转 θ \theta θ 角度的旋转矩阵为
R y ( θ ) = [ cos ( θ ) 0 sin ( θ ) 0 1 0 − sin ( θ ) 0 cos ( θ ) ] R_y(\theta) = \left[\begin{matrix} \cos(\theta) & 0 & \sin(\theta) \\ 0 & 1 & 0 \\ -\sin(\theta) & 0 & \cos(\theta) \\ \end{matrix}\right] Ry(θ)= cos(θ)0−sin(θ)010sin(θ)0cos(θ)
绕 Z Z Z 轴旋转 ψ \psi ψ 角度的旋转矩阵为
R z ( ψ ) = [ cos ( ψ ) − sin ( ψ ) 0 sin ( ψ ) cos ( ψ ) 0 0 0 1 ] R_z(\psi) = \left[\begin{matrix} \cos(\psi) & -\sin(\psi) & 0 \\ \sin(\psi) & \cos(\psi) & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{matrix}\right] Rz(ψ)= cos(ψ)sin(ψ)0−sin(ψ)cos(ψ)0001
例如,对于一个分别依次绕固定轴 X Y Z XYZ XYZ 的欧拉角表示,其旋转矩阵为
R = R z ( ϕ ) R y ( θ ) R x ( ψ ) = [ cos ( θ ) cos ( ψ ) sin ( ϕ ) sin ( θ ) cos ( ψ ) − cos ( ϕ ) sin ( ψ ) cos ( ϕ ) sin ( θ ) cos ( ψ ) + sin ( ϕ ) sin ( ψ ) cos ( θ ) sin ( ψ ) sin ( ϕ ) sin ( θ ) sin ( ψ ) + cos ( ϕ ) cos ( ψ ) cos ( ϕ ) sin ( θ ) sin ( ψ ) − sin ( ϕ ) cos ( ψ ) − sin ( θ ) sin ( ϕ ) cos ( θ ) cos ( ϕ ) cos ( θ ) ] \begin{aligned} R &= R_z(\phi) R_y(\theta) R_x(\psi) \\ &= \left[\begin{matrix} \cos(\theta)\cos(\psi) & \sin(\phi)\sin(\theta)\cos(\psi) - \cos(\phi)\sin(\psi) & \cos(\phi)\sin(\theta)\cos(\psi) + \sin(\phi)\sin(\psi) \\ \cos(\theta)\sin(\psi) & \sin(\phi)\sin(\theta)\sin(\psi) + \cos(\phi)\cos(\psi) & \cos(\phi)\sin(\theta)\sin(\psi) - \sin(\phi)\cos(\psi) \\ -\sin(\theta) & \sin(\phi)\cos(\theta) & \cos(\phi)\cos(\theta) \\ \end{matrix}\right] \end{aligned} R=Rz(ϕ)Ry(θ)Rx(ψ)= cos(θ)cos(ψ)cos(θ)sin(ψ)−sin(θ)sin(ϕ)sin(θ)cos(ψ)−cos(ϕ)sin(ψ)sin(ϕ)sin(θ)sin(ψ)+cos(ϕ)cos(ψ)sin(ϕ)cos(θ)cos(ϕ)sin(θ)cos(ψ)+sin(ϕ)sin(ψ)cos(ϕ)sin(θ)sin(ψ)−sin(ϕ)cos(ψ)cos(ϕ)cos(θ)
这个矩阵代表了首先绕 X X X 轴旋转 ϕ \phi ϕ 角,然后绕 Y Y Y 轴旋转 θ \theta θ 角,再然后绕 Z Z Z 轴旋转 ψ \psi ψ 角的总的旋转效果。
更多关于欧拉角的推导和细节可参考文章:第3章-数理知识基础 -> 坐标转换和【数理知识】旋转矩阵的推导过程,基于向量的旋转来实现,同时解决欧式变换的非线性局限。
% 给定欧拉角 phi theta psi
phi = deg2rad(10); % 示例:10度,记得转换为弧度
theta = deg2rad(22); % 示例:22度
psi = deg2rad(35); % 示例:35度R_x = [ 1 0 00 cos(phi) -sin(phi)0 sin(phi) cos(phi)];R_y = [ cos(theta) 0 sin(theta)0 1 0-sin(theta) 0 cos(theta)];R_z = [ cos(psi) -sin(psi) 0sin(psi) cos(psi) 00 0 1];R = R_z * R_y * R_x;R = [cos(theta)*cos(psi) sin(phi)*sin(theta)*cos(psi)-cos(phi)*sin(psi) cos(phi)*sin(theta)*cos(psi)+sin(phi)*sin(psi)cos(theta)*sin(psi) sin(phi)*sin(theta)*sin(psi)+cos(phi)*cos(psi) cos(phi)*sin(theta)*sin(psi)-sin(phi)*cos(psi)-sin(theta) sin(phi)*cos(theta) cos(phi)*cos(theta)];
R =0.7595 -0.5116 0.40180.5318 0.8440 0.0694-0.3746 0.1610 0.9131
% 给定点坐标
point_1 = [ 102235];
point_2 = R * point_1;figure()
scatter3(point_1(1), point_1(2), point_1(3), 150, 'r'); hold on;
scatter3(point_2(1), point_2(2), point_2(3), 150, 'b');
2. 四元数(Quaternion)表示法
四元数是由 1 1 1 个实数加上 3 3 3 个复数组合而成,通常可以表示为
q = q w + q x i + q y j + q z k q = q_w + q_x \text{i} + q_y \text{j} + q_z \text{k} q=qw+qxi+qyj+qzk
其中 q w , q x , q y , q z q_w, q_x, q_y, q_z qw,qx,qy,qz 都是实数, i, j, k \text{i, j, k} i, j, k 是四元数的基元,满足如下所示的乘法关系
- i 2 = j 2 = k 2 = ijk = − 1 \text{i}^2 = \text{j}^2 = \text{k}^2 = \text{i}\text{j}\text{k} = -1 i2=j2=k2=ijk=−1
- i 0 = j 0 = k 0 = 1 \text{i}^0 = \text{j}^0 = \text{k}^0 = 1 i0=j0=k0=1
四元数还可看作由一个标量和一个向量组成,其中 q w q_w qw 是四元数的标量部分, q x , q y , q z q_x, q_y, q_z qx,qy,qz 构成四元数的向量部分。
假设有两个四元数分别为 q 1 = ( q w 1 , [ q x 1 , q y 1 , q z 1 ] ) q_1 = (q_{w1}, [q_{x1}, q_{y1}, q_{z1}]) q1=(qw1,[qx1,qy1,qz1]), q 2 = ( q w 2 , [ q x 2 , q y 2 , q z 2 ] ) q_2 = (q_{w2}, [q_{x2}, q_{y2}, q_{z2}]) q2=(qw2,[qx2,qy2,qz2]),同时令 v 1 = [ q x 1 , q y 1 , q z 1 ] v_1 = [q_{x1}, q_{y1}, q_{z1}] v1=[qx1,qy1,qz1], v 2 = [ q x 2 , q y 2 , q z 2 ] v_2 = [q_{x2}, q_{y2}, q_{z2}] v2=[qx2,qy2,qz2],则有如下运算法则
- 四元数的和: q 1 + q 2 = ( q w 1 + q w 2 , ( v 1 + v 2 ) ) q_1 + q_2 = (q_{w1}+q_{w2}, (v_1 +v_2)) q1+q2=(qw1+qw2,(v1+v2))
- 四元数乘法: q 1 q 2 = q w 1 q w 2 − v 1 ⋅ v 2 + q w 1 v 2 + q w 2 v 1 + v 1 × v 2 = ( q w 1 q w 2 − v 1 ⋅ v 2 , ( q w 1 v 2 + q w 2 v 1 + v 1 × v 2 ) ) q_1 q_2 = q_{w1} q_{w2} - v_1 \cdot v_2 + q_{w1} v_2 + q_{w2} v_1 + v_1 \times v_2 = (q_{w1} q_{w2} - v_1 \cdot v_2, (q_{w1} v_2 + q_{w2} v_1 + v_1 \times v_2)) q1q2=qw1qw2−v1⋅v2+qw1v2+qw2v1+v1×v2=(qw1qw2−v1⋅v2,(qw1v2+qw2v1+v1×v2))
- 四元数的模: ∥ q 1 ∥ = q w 1 2 + q x 1 2 + q y 1 2 + q z 1 2 \|q_1\| = \sqrt{q_{w1}^2 + q_{x1}^2 + q_{y1}^2 + q_{z1}^2} ∥q1∥=qw12+qx12+qy12+qz12
- 单位四元数: ∥ q 1 ∥ = 1 \|q_1\| = 1 ∥q1∥=1
- 四元数的共轭: q 1 ∗ = ( q w 1 , − v 1 ) q_1^* = (q_{w1}, -v_1) q1∗=(qw1,−v1)
- 四元数的逆: q 1 − 1 = q 1 ∗ ∥ q 1 ∥ q_1^{-1} = \frac{q_1^*}{\|q_1\|} q1−1=∥q1∥q1∗
四元数是一个扩展的复数系统,常用于表示三维空间中的旋转。
一个单位四元数(长度为 1 1 1)可以表示 3D 空间中的旋转。将一个点旋转到另一个位置可以通过四元数乘法来完成。
绕 X X X 轴旋转 ϕ \phi ϕ 角度的四元数为
q ϕ = ( cos ( ϕ 2 ) , sin ( ϕ 2 ) , 0 , 0 ) q_\phi = (\cos(\frac{\phi}{2}), \sin(\frac{\phi}{2}), 0, 0) qϕ=(cos(2ϕ),sin(2ϕ),0,0)
绕 Y Y Y 轴旋转 θ \theta θ 角度的四元数为
q θ = ( cos ( θ 2 ) , 0 , sin ( θ 2 ) , 0 , 0 ) q_\theta = (\cos(\frac{\theta}{2}), 0, \sin(\frac{\theta}{2}), 0, 0) qθ=(cos(2θ),0,sin(2θ),0,0)
绕 Z Z Z 轴旋转 ψ \psi ψ 角度的四元数为
q ψ = ( cos ( ψ 2 ) , 0 , 0 , sin ( ψ 2 ) ) q_\psi = (\cos(\frac{\psi}{2}), 0, 0, \sin(\frac{\psi}{2})) qψ=(cos(2ψ),0,0,sin(2ψ))
总旋转的四元数是这三个四元数的乘积。四元数乘法不是通常的标量乘法,它有特定的乘法规则。
给定一个四元数 q q q(模长为 1,有关系 q w 2 + q x 2 + q y 2 + q z 2 = 1 \sqrt{q_w^2+q_x^2+q_y^2+q_z^2}=1 qw2+qx2+qy2+qz2=1),假设采用的旋转顺序为 X Y Z XYZ XYZ,其对应的旋转矩阵 R R R 可以表示为
R = [ 1 − 2 ( q y 2 + q z 2 ) 2 ( q x q y − q w q z ) 2 ( q x q z + q w q y ) 2 ( q x q y + q w q z ) 1 − 2 ( q x 2 + q z 2 ) 2 ( q y q z − q w q x ) 2 ( q x q z − q w q y ) 2 ( q y q z + q w q x ) 1 − 2 ( q x 2 + q y 2 ) ] \begin{aligned} R &= \left[\begin{matrix} 1 - 2(q_y^2 + q_z^2) & 2(q_x q_y - q_w q_z) & 2(q_x q_z + q_w q_y) \\ 2(q_x q_y + q_w q_z) & 1 - 2(q_x^2 + q_z^2) & 2(q_y q_z - q_w q_x) \\ 2(q_x q_z - q_w q_y) & 2(q_y q_z + q_w q_x) & 1 - 2(q_x^2 + q_y^2) \\ \end{matrix}\right] \end{aligned} R= 1−2(qy2+qz2)2(qxqy+qwqz)2(qxqz−qwqy)2(qxqy−qwqz)1−2(qx2+qz2)2(qyqz+qwqx)2(qxqz+qwqy)2(qyqz−qwqx)1−2(qx2+qy2)
单位四元数在描述 3D 旋转时有一些优势,其不受欧拉角中的 “万向锁” 问题的影响。
% 给定四元数
quaternion = [0.9376 0.0244 0.2070 0.2782]; q_w = quaternion(1);
q_x = quaternion(2);
q_y = quaternion(3);
q_z = quaternion(4);% 计算旋转矩阵 R
R(1,1) = 1 - 2*(q_y^2 + q_z^2);
R(1,2) = 2*(q_x*q_y - q_w*q_z);
R(1,3) = 2*(q_x*q_z + q_w*q_y);
R(2,1) = 2*(q_x*q_y + q_w*q_z);
R(2,2) = 1 - 2*(q_x^2 + q_z^2);
R(2,3) = 2*(q_y*q_z - q_w*q_x);
R(3,1) = 2*(q_x*q_z - q_w*q_y);
R(3,2) = 2*(q_y*q_z + q_w*q_x);
R(3,3) = 1 - 2*(q_x^2 + q_y^2);
R =0.7595 -0.5116 0.40170.5318 0.8440 0.0694-0.3746 0.1609 0.9131
3. 四元数转欧拉角
从四元数到欧拉角的转换并不是唯一的,因为对于某些旋转,存在多种欧拉角表示。但是,对于大多数实际应用,可以从一个特定的四元数计算一个特定的欧拉角集。
给定四元数 q = ( q w , q x , q y , q z ) q = (q_w, q_x, q_y, q_z) q=(qw,qx,qy,qz),若想将它转换为 X Y Z XYZ XYZ 顺序的欧拉角 ( ϕ , θ , ψ ) (\phi, \theta, \psi) (ϕ,θ,ψ)。以下是从四元数到欧拉角的转换方法
ϕ = atan2 ( 2 ( q w q x + q y q z ) , 1 − 2 ( q x 2 + q y 2 ) ) θ = arcsin ( 2 ( q w q y − q x q z ) ) ψ = atan2 ( 2 ( q w q z + q x q y ) , 1 − 2 ( q y 2 + q z 2 ) ) \begin{aligned} \phi &= \text{atan2} (2(q_w q_x + q_y q_z), 1-2(q_x^2 + q_y^2)) \\ \theta &= \text{} \arcsin (2(q_w q_y - q_x q_z)) \\ \psi&= \text{atan2} (2(q_w q_z + q_x q_y), 1-2(q_y^2 + q_z^2)) \end{aligned} ϕθψ=atan2(2(qwqx+qyqz),1−2(qx2+qy2))=arcsin(2(qwqy−qxqz))=atan2(2(qwqz+qxqy),1−2(qy2+qz2))
其中 atan2 ( ) \text{atan2}() atan2() 不是 arctan ( ) \arctan() arctan()。
举例说明,因为若使用 arctan ( y / x ) \arctan(y/x) arctan(y/x),其返回值在 [ − π / 2 , π / 2 ] [-\pi/2, \pi/2] [−π/2,π/2] 之间,因为它不能区分 x x x 的正负。而 atan2 ( y , x ) \text{atan2}(y, x) atan2(y,x),其返回值在 [ − π , π ] [-\pi, \pi] [−π,π] 之间,可以区分 x x x 的正负,因此更为实用,尤其是在计算欧拉角时。更重要的是, atan2 ( y , x ) \text{atan2}(y, x) atan2(y,x) 能够处理 x = 0 x=0 x=0 的情况,这在计算角度或欧拉角时非常有用。
注意,由于使用 arcsin ( ) \arcsin() arcsin(),当 θ \theta θ 接近 ± 90 ° \pm 90\degree ±90° 时,可能会出现数值不稳定。这是因为在这些极端情况下,航向和滚动变得不可区分,这就是所谓的万向锁问题。
% 给定四元数
quaternion = [0.9376 0.0244 0.2070 0.2782]; q_w = quaternion(1);
q_x = quaternion(2);
q_y = quaternion(3);
q_z = quaternion(4);% 转换四元数到欧拉角
phi = atan2(2*(q_w*q_x + q_y*q_z), 1 - 2*(q_x^2 + q_y^2));
theta = asin(2*(q_w*q_y - q_z*q_x));
psi = atan2(2*(q_w*q_z + q_x*q_y), 1 - 2*(q_y^2 + q_z^2));% 如果需要角度形式而不是弧度,可以转换为度
phi_deg = rad2deg(phi);
theta_deg = rad2deg(theta);
psi_deg = rad2deg(psi);
phi_deg =9.9953theta_deg =21.9990psi_deg =34.9983
4. 欧拉角转四元数
给定三个欧拉角 ϕ , θ , ψ \phi, \theta, \psi ϕ,θ,ψ,相应的四元数为
q w = cos ( ϕ 2 ) cos ( θ 2 ) cos ( ψ 2 ) + sin ( ϕ 2 ) sin ( θ 2 ) sin ( ψ 2 ) q x = sin ( ϕ 2 ) cos ( θ 2 ) cos ( ψ 2 ) − cos ( ϕ 2 ) sin ( θ 2 ) sin ( ψ 2 ) q y = cos ( ϕ 2 ) sin ( θ 2 ) cos ( ψ 2 ) + sin ( ϕ 2 ) cos ( θ 2 ) sin ( ψ 2 ) q z = cos ( ϕ 2 ) cos ( θ 2 ) sin ( ψ 2 ) − sin ( ϕ 2 ) sin ( θ 2 ) cos ( ψ 2 ) \begin{aligned} q_w &= \cos(\frac{\phi}{2}) \cos(\frac{\theta}{2}) \cos(\frac{\psi}{2}) + \sin(\frac{\phi}{2}) \sin(\frac{\theta}{2}) \sin(\frac{\psi}{2}) \\ q_x &= \sin(\frac{\phi}{2}) \cos(\frac{\theta}{2}) \cos(\frac{\psi}{2}) - \cos(\frac{\phi}{2}) \sin(\frac{\theta}{2}) \sin(\frac{\psi}{2}) \\ q_y &= \cos(\frac{\phi}{2}) \sin(\frac{\theta}{2}) \cos(\frac{\psi}{2}) + \sin(\frac{\phi}{2}) \cos(\frac{\theta}{2}) \sin(\frac{\psi}{2}) \\ q_z &= \cos(\frac{\phi}{2}) \cos(\frac{\theta}{2}) \sin(\frac{\psi}{2}) - \sin(\frac{\phi}{2}) \sin(\frac{\theta}{2}) \cos(\frac{\psi}{2}) \end{aligned} qwqxqyqz=cos(2ϕ)cos(2θ)cos(2ψ)+sin(2ϕ)sin(2θ)sin(2ψ)=sin(2ϕ)cos(2θ)cos(2ψ)−cos(2ϕ)sin(2θ)sin(2ψ)=cos(2ϕ)sin(2θ)cos(2ψ)+sin(2ϕ)cos(2θ)sin(2ψ)=cos(2ϕ)cos(2θ)sin(2ψ)−sin(2ϕ)sin(2θ)cos(2ψ)
得到的四元数是 ( q w , q x , q y , q z ) (q_w, q_x, q_y, q_z) (qw,qx,qy,qz)。
phi = deg2rad(10); % 示例:10度,记得转换为弧度
theta = deg2rad(22); % 示例:22度
psi = deg2rad(35); % 示例:35度% 计算四元数
q_w = cos(phi/2) * cos(theta/2) * cos(psi/2) + sin(phi/2) * sin(theta/2) * sin(psi/2);
q_x = sin(phi/2) * cos(theta/2) * cos(psi/2) - cos(phi/2) * sin(theta/2) * sin(psi/2);
q_y = cos(phi/2) * sin(theta/2) * cos(psi/2) + sin(phi/2) * cos(theta/2) * sin(psi/2);
q_z = cos(phi/2) * cos(theta/2) * sin(psi/2) - sin(phi/2) * sin(theta/2) * cos(psi/2);quaternion = [q_w, q_x, q_y, q_z];
quaternion =0.9376 0.0244 0.2070 0.2782
Ref
- 旋转矩阵 - Wikipedia
- 干货整理:欧拉角、旋转矩阵、四元数合辑
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【Unity脚本开源】记录鼠标按下的位置和移动的距离来进行物体的旋转,并在鼠标释放后将物体恢复到初始旋转位置
♥️作者:白日参商 🤵♂️个人主页:白日参商主页 ♥️坚持分析平时学习到的项目以及学习到的软件开发知识,和大家一起努力呀!!! 🎈🎈加油! 加油!…...

金蝶软件实现导入Excel数据分录行信息到单据体分录行中
>>>适合KIS云专业版V16.0|KIS云旗舰版V7.0|K/3 WISE 14.0等版本<<< 金蝶软件中实现[导入Excel数据业务分录行]信息到[金蝶单据体分录]中,在采购订单|采购入库单|销售订单|销售出库单等类型单据中,以少量的必要字段在excel表格中按模板填列好,很方便快捷地从…...
C# 11 中的新增功能
本文内容 泛型属性泛型数学支持数值 IntPtr 和 UIntPtr字符串内插中的换行符 显示另外 11 个 C# 11 中增加了以下功能: 原始字符串字面量泛型数学支持泛型属性UTF-8 字符串字面量字符串内插表达式中的换行符列表模式文件本地类型必需的成员自动默认结构常量 str…...
web vue 项目 Docker化部署
Web 项目 Docker 化部署详细教程 目录 Web 项目 Docker 化部署概述Dockerfile 详解 构建阶段生产阶段 构建和运行 Docker 镜像 1. Web 项目 Docker 化部署概述 Docker 化部署的主要步骤分为以下几个阶段: 构建阶段(Build Stage):…...
CVPR 2025 MIMO: 支持视觉指代和像素grounding 的医学视觉语言模型
CVPR 2025 | MIMO:支持视觉指代和像素对齐的医学视觉语言模型 论文信息 标题:MIMO: A medical vision language model with visual referring multimodal input and pixel grounding multimodal output作者:Yanyuan Chen, Dexuan Xu, Yu Hu…...
C++:std::is_convertible
C++标志库中提供is_convertible,可以测试一种类型是否可以转换为另一只类型: template <class From, class To> struct is_convertible; 使用举例: #include <iostream> #include <string>using namespace std;struct A { }; struct B : A { };int main…...
Python爬虫实战:研究feedparser库相关技术
1. 引言 1.1 研究背景与意义 在当今信息爆炸的时代,互联网上存在着海量的信息资源。RSS(Really Simple Syndication)作为一种标准化的信息聚合技术,被广泛用于网站内容的发布和订阅。通过 RSS,用户可以方便地获取网站更新的内容,而无需频繁访问各个网站。 然而,互联网…...
Nginx server_name 配置说明
Nginx 是一个高性能的反向代理和负载均衡服务器,其核心配置之一是 server 块中的 server_name 指令。server_name 决定了 Nginx 如何根据客户端请求的 Host 头匹配对应的虚拟主机(Virtual Host)。 1. 简介 Nginx 使用 server_name 指令来确定…...

vue3+vite项目中使用.env文件环境变量方法
vue3vite项目中使用.env文件环境变量方法 .env文件作用命名规则常用的配置项示例使用方法注意事项在vite.config.js文件中读取环境变量方法 .env文件作用 .env 文件用于定义环境变量,这些变量可以在项目中通过 import.meta.env 进行访问。Vite 会自动加载这些环境变…...
C++八股 —— 单例模式
文章目录 1. 基本概念2. 设计要点3. 实现方式4. 详解懒汉模式 1. 基本概念 线程安全(Thread Safety) 线程安全是指在多线程环境下,某个函数、类或代码片段能够被多个线程同时调用时,仍能保证数据的一致性和逻辑的正确性…...

Springboot社区养老保险系统小程序
一、前言 随着我国经济迅速发展,人们对手机的需求越来越大,各种手机软件也都在被广泛应用,但是对于手机进行数据信息管理,对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱,社区养老保险系统小程序被用户普遍使用,为方…...

接口自动化测试:HttpRunner基础
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MinIO Docker 部署:仅开放一个端口
MinIO Docker 部署:仅开放一个端口 在实际的服务器部署中,出于安全和管理的考虑,我们可能只能开放一个端口。MinIO 是一个高性能的对象存储服务,支持 Docker 部署,但默认情况下它需要两个端口:一个是 API 端口(用于存储和访问数据),另一个是控制台端口(用于管理界面…...