• 定义三轮车的三个轮子分别是 A、B、C， 速度分别是a、b、c；

• 定义半径 Radius 是中点到轮子的距离；

• 定义 a，b 为前轮，c 为后轮。

汇总链表的题目

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# Definition for singly-linked list.
class ListNode:
    def __init__(self, x):
        self.val = x
        self.next = None

写了 20 来篇日志了，决定加一个分类，以后在这里写一点学习以外的事情。

2019年8月7日21:13:33

图像的距离变换

The distance transform of a region of foreground pixels in a background of zeros is the distance from every pixel to the nearest nonzero valued pixel.

背景为零的前景图距离变换指的是：每个像素到最近的非零值像素的距离。比如：

$$
\begin{array}{lllll}{0} & {0} & {0} & {0} & {0} \\ {0} & {1} & {1} & {1} & {0} \\ {0} & {1} & {1} & {1} & {0} \\ {0} & {0} & {0} & {0} & {0}\end{array}\quad\quad\quad\quad\quad
\begin{array}{rrrrrr}{1.41} & {1} & {1} & {1} & {1.41} \\ {1} & {0} & {0} & {0} & {1} \\ {1} & {0} & {0} & {0} & {1} \\ {1.41} & {1} & {1} & {1} & {1.41}\end{array}
$$

首先安装依赖：

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$ sudo apt update
$ sudo apt -y install git-core openssh-server openssh-client python-setuptools

然后安装用于管理用户和项目的 Gitosis

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$ git clone https://github.com/res0nat0r/gitosis.git && cd gitosis
$ sudo python setup.py install

记录 nodejs 的安装过程

直接用 apt 安装的 nodejs 不是最新版

需要到官网下载：

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$ wget https://npm.taobao.org/mirrors/node/v10.15.3/node-v10.15.3-linux-x64.tar.xz

解压 .xz 文件使用：

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$ tar -xvf ***.tar.xz

tar 命令是一个参数很多的命令

记录 vsftpd 的配置

ubuntu 上的 ftp 可以说是配置了一万遍了，最初学 Linux 命令都没学全的时候就开始配置 vsftpd 了。但是，泪奔的是每次配置都要弄半天，心中好似一万头草泥马跑过 (╯‵□′)╯︵┻━┻

这次一定详详细细的记录一下

vsftpd 是 very secure FTP daemon 的缩写（非常安全的 FTP 守护程序）

安装：

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$ sudo apt install vsftpd

1. ifndef

头件的中的#ifndef，这是一个很关键的东西。比如你有两个C文件，这两个C文件都include了同一个头文件。而编译时，这两个C文件要一同编译成一个可运行文件，于是问题来了，大量的声明冲突。

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#ifndef <标识>
#define <标识>

......
......
#endif

标识的命名有规定：每个头文件的命名应该是唯一的，标识的命名规则是头文件名字的大写，前后加下划线，文件名中的 . 也变成下划线

第七讲

特征点法

特征点法是视觉里程计的主流方法，特征点是图像的一些特殊地方，例如角点、边缘和区块等，但是易受分辨率的影响。流行的局部图像特征有：SIFT，SURF和ORB。好的特征点应具有如下的性质：

1. 可重复性，相同的“区域”可以在不同的图像中被找到；
2. 可区别性，不同的“区域”有不同的表达；
3. 高效，同一图像中，特征点的数量应远小于像素的数量；
4. 局部性，特征仅与一小片区域有关。

第六讲

如何在噪声的存在中进行准确的状态估计。

1. 状态估计问题

对机器人的状态估计，就是求已知输入数据 u 和观测数据 z 的条件下，计算状态 x 的条件概率分布：
$$
\text P(x\mid z,u)
$$