mujoco学习笔记与问题记录。官方jupyter入门教程：https://github.com/google-deepmind/mujoco/blob/main/python/tutorial.ipynb

仿真器

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# 安装mujoco
pip install mujoco
pip install mujoco-python-viewer

# 启动可视化界面，可以直接把模型拖进去预览
python -m mujoco.viewer

环境

1. ERROR: Could not build wheels for opencv-python which use PEP 517 and cannot be installed directly

安装opencv-python时出现，伴随scikit-build could not get a working generator for your system. Aborting build.
解决：升级pip到最新版即可python -m pip install --upgrade pip

从零开始理解相机标定原理

导入

使用相机对三维世界拍照，可以生成一张二维的照片。然而：

• 三维世界中的物体比例是否被真实的反映在了照片中？（镜头畸变）
• 如果是，二者的大小比例是否可以定量分析？（像素焦距、光学中心位置）
• 如果可以，能否利用已知的比例信息与透视原理从二维照片中还原出三维世界的深度信息？（深度感知，三维重建）
  相机标定是尝试解决上述问题的关键步骤。

某位消费电子行业工作的学长的简要采访

一、基本情况

年龄：24岁

从业时间：3年

工作单位：手机厂（HMOV其中一家）

职务：嵌入式开发工程师

开源地址：https://gitee.com/momaoto/mpc_webots_emulation

原理介绍

机器人控制系统，就是要解决机器人在哪儿、去哪儿、怎么去的问题，分别对应了机器人控制系统的状态估计器、轨迹规划器和控制器。

原论文中第二章介绍了控制系统中的2.3步态调度、2.4状态估计、2.5质心轨迹生成、2.6摆动相规划，分别解决了在哪儿（状态估计）与去哪儿（轨迹规划）的问题。第三章使用MPC对四足机器人控制量进行优化计算，解决机器人怎么去（模型预测控制）的问题。现对以上内容尝试c++面向对象的实现。

转载：Chapter3. [6]Android Camera System: HAL-CamX-CHI，如有侵权联系删除。

一、概览

1.1 旧架构回顾(QCamera & MM-Camera)

1）回顾高通平台Camera HAL历史，之前高通采用的是QCamera & MM-Camera架构，

2）但是为了更精细化控制底层硬件(Sensor/ISP等关键硬件)，同时方便手机厂商自定义一些功能，现在提出了CamX-CHI架构，由于在CamX-CHI中完全看不到之前老架构的影子，所以它完全是一个全新的架构，

3）它将一些高度统一的功能性接口抽离出来放到CamX中，将可定制化的部分放在CHI中供不同厂商进行修改，实现各自独有的特色功能，这样设计的好处显而易见，那便是即便开发者对于CamX并不是很了解，但是依然可以很方便的加入自定义的功能，从而降低了开发者在高通平台的开发门槛。

p.s.：每次和人说起薪资，要么说总包，要么说税前月薪，就会被问“这是啥都没扣的，到手还要少好多”，自己也明白到手会少很多，但不知道具体会扣掉多少，这里直接来了解一下算法。
当然，懒人攻略：在线工资计算器

先了解几个公式：

• 到手工资 = 税前工资 - 五险一金 - 税

• 可支配工资 = 到手工资 + 公积金 （我自己这么认为的）

见下图：

本文旨在从零开始快速、通俗理解AE（自动曝光）原理及其相关知识。

从色彩说起

色彩三要素：色相、纯度、明度

• 色相：即是什么颜色，是区分色彩的最重要特征。如，红色，黄色，天青色等。
• 纯度：又称饱和度，表示色彩的鲜艳程度，纯度越高，色彩越鲜艳，纯度为0时即为灰度图。
• 明度：可理解为亮度，色彩明度越高越接近白色，明度越低越接近黑色。

工作总结

企业文化

愿景，使命，核心价值观

业务流程

项目开发流程

敏捷开发（以需求为核心)

参考：Microsoft：什么是敏捷开发？

Scrum框架

三个角色：Product Owner，Scrum Master，Developers

六个步骤：需求梳理，迭代计划，迭代执行，每日站会，迭代评审，迭代回顾