作者：铖朴、层风GraalVM静态编译背景介绍随着云原生浪潮的蓬勃发展，利用云原生技术为企业应用提供极致的弹性能力是企业数字化升级的核心诉求。但Java作为一种解释执行+运行时实时编译的语言，相比于其他静态编译型语言天生具有如下不足，严重影响了其快速启动与扩缩容效果。冷启

背景随着微服务的广泛应用，故障和问题定位变的非常困难，完善的可观测性已经变成了分布式系统的刚需，用于定位问题的分布式问题追踪系统更是可观测性的重中之重。随着需求量的变大，市场上出现了很多APM（ApplicationPerformanceManagement）产品来解决分布式系统的可观测性问题。

基于【PSINS工具箱】，提供一个MATLAB例程，仅以速度为观测量的SINS/GNSS组合导航（滤波方式可选EKF/UKF/CKF），无需下载，订阅专栏后可直接复制文章目录工具箱程序简述运行结果程序源代码程序讲解代码功能概述代码结构与关键步骤结论工具箱本程序需要在安装工具箱后使用，

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在全球数字化变革背景下，企业需适应数字经济与市场变化，进行系统性数字化转型。在“十四五”规划指导下，企业纷纷探求数字化应用之路，大数据、云计算、人工智能、区块链等技术成了热门话题，其中云运维备受瞩目。企业在数字化转型中难免会碰到云上系统规划、运维体系建设、云上安全等挑

作者：京东保险郑飞背景介绍目前质量团队正在积极建设和完善应用监控能力，旨在能及时发现并解决问题，为线上服务稳定性保驾护航。随着可观测性概念的逐渐普及，监控的建设也有了新的挑战和使命。本文将探讨在可观测性背景下，作为一个测试人员在质量保障中的一些思路和个人思考，以及为

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先进陆地观测卫星（AdvancedLandObservingSatellite，ALOS），又称为Daichi（日文中的意思为“陆地”），是日本地球观测卫星计划的重要组成部分，该计划旨在收集全球高分辨率的陆地观测数据，用于科学研究与商业使用。以下是对ALOS卫星的详细介绍：一、基本信息发射时间与地点：ALOS卫星于20

卡尔曼滤波（KalmanFilter）：从噪声中提取信号的利器什么是卡尔曼滤波？卡尔曼滤波（KalmanFilter）是一种高效的递归滤波器，专为处理包含噪声的线性动态系统而设计。它能够从一系列不完全且含有噪声的测量中，估计出系统的内部状态。卡尔曼滤波通过结合系统的预测和观测数据，实现对系

UMI：单细胞测序过程中提高准确性的一种手段。唯一分子标记（UMI）是一种分子条形码，可以在测序过程中错误校正，提高准确性。这些分子条形码均为短序列，可特异性的标记样本文库中的每个分子。UMI可用于各种测序应用，许多是与DNA和cDNA的PCR重复相关的应用。RNA-seq基因表达分析和其他定

因子分析是一种用于降维和识别数据潜在结构的统计技术，广泛应用于社会科学、心理学、市场调查等多个领域。它通过探索多个观察变量之间的相关性，试图找出少数的公因子来解释数据的总体结构。因子分析的核心思想是将大量的变量通过少量的因子进行表示，从而简化数据分析的复杂性，

Logfire是Pydantic团队推出的可观测性平台，为Python应用提供了深度洞察。它不仅仅是一个日志记录工具，更是一个全面的可观测性解决方案。Logfire的仪表板功能强大，提供了多个预构建的仪表板作为起点，如Web服务仪表板和系统衡量指标仪表板。Web服务仪表板可以显示请求总

特定的ChatLanguageModel和StreamingChatLanguageModel实现（请参见“可观测性”列）允许配置ChatModelListener，用于监听以下事件：对LLM的请求LLM的响应错误这些事件包含的属性包括OpenTelemetry生成AI语义约定中的描述，例如：请求：模型温度（Temperature）TopP最大

GeoEye-1卫星作为一颗高分辨率商业遥感卫星，具有多项显著的技术特点，这些特点使其在遥感观测领域具有广泛的应用价值。以下是GeoEye-1卫星的主要技术特点：一、高分辨率成像能力全色分辨率：GeoEye-1卫星的全色分辨率达到0.41米，这意味着它能够从太空清晰地分辨出地面上的小型物

引言：近日，阿里云可观测产品家族正式发布云监控2.0，隶属产品日志服务SLS、云监控CMS、应用实时监控服务ARMS迎来重磅升级。借助全新升级的一站式全景接入、统一观测图谱以及AI增强的跨域智能洞察能力。同时，为了帮助企业与开发者更从容地面对AI创新，阿里云正式发布开箱即用的A

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TimeandUncertainty1TimeandUncertaintyStatesandObservations•discrete-timemodels:weviewtheworldasaseriesofsnapshotsortimeslices•thetimeinterval∆betweenslices,weassumetobethesameforeveryinterval•Xt:denotesthese

卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器是一种有效的递归滤波器，它估计线性动态系统的状态，即使在噪声的影响下也能做到这一点。它由RudolfE.Kalman于1960年提出，广泛应用于工程和经济学领域，特别是在信号处理和数据分析中。核心思想：卡尔曼滤波器通过一系列测量观察（包含统计噪声）来估计过

视觉SLAM十四讲学习笔记-非线性优化的状态估计问题经典SLAM模型的位姿可以由变换矩阵来描述，然后用李代数进行优化。观测方程由相机成像模型给出，其中内参是随相机固定的，而外参则是相机的位姿。由于噪声的存在，运动方程和观测方程的等式必定不是精确成立的。得到的数据通常是

本文为作者学习卡尔曼滤波算法后的学习总结，如有错误请指正，万分感谢！前言本文学自B站up主华南小虎队，原视频讲得很好，推荐去观看。原视频卡尔曼滤波讲解一、简介（1）作用在学习卡尔曼滤波之前，我们首先要明白在使用该滤波器后，可以给我们带来什么好处？在此给读者举出一个例子，方

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从0开始天文观测、摄影前言本意是为自己做一份学习笔记或备忘录，内容可能比较杂乱或者思路不够清晰，内容还在更新，仅供参考=￣ω￣=1.推荐1.1天文up推荐b站上关注一个天文up主，底下推荐关联up喜欢即可关注。1.2了解天文知识《夜观星空》《通识天文学》（理论学习下总是好的，本人

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