Oracle RAC（Real Application Clusters）是Oracle公司推出的一种数据库集群技术，它能够使多个数据库服务器共同工作，共享访问同一数据库存储，同时提供高可用性和可扩展性。Cache-Fusion是RAC中的一种机制，用于处理缓存中数据块的一致性问题，当多个实例同时需要操作同一个数据块时，Cache-Fusion能够保证数据块的最终一致性。 RAC资源管理算法是RAC为了有效地管理资源分配而设计的一种机制。它通过Master节点来控制资源的分配，确保资源利用的合理性和系统的稳定性。在RAC中，资源主要分为PCM（Parallel Cache Management）资源和Non-PCM资源。PCM资源涉及到数据块和重做日志块，而Non-PCM资源包括表、数据文件、系统更改号(SCN)、事务等需要全局同步的资源。 RAC的脑裂检测是为了确保集群中各个实例之间保持同步，避免出现集群分裂成几个独立的小集群，造成数据不一致的情况。脑裂检测分为操作系统层面和Oracle层面两个层次。操作系统层面通过每秒向Voting Disk写入计数来检测实例间通讯是否正常。Oracle层面通过Network Heartbeat和File-based Heartbeat来检测实例间的连通性。如果集群的多数节点失去了对Voting Disk的控制权，或者无法通过心跳检测到其他节点的存在，集群将进入脑裂状态，此时系统会采取措施进行恢复。 RAC资源分配算法通过物理节点和逻辑节点的概念来实现资源的映射和调度。物理节点实际上就是运行中的数据库实例，而逻辑节点是对物理节点在RAC内部的索引方式。逻辑节点本身是一个hash链表结构，链表中的每一项保存的是对应的物理节点号。资源到逻辑节点的映射通过hash算法来完成，计算出资源应映射到的逻辑节点。 在RAC中，资源是通过Master节点进行管理的。Master节点相当于资源调度的中心，当集群中的一个节点需要访问某一资源时，首先需要访问此资源的Master节点，以此判断资源是否可以获得以及是否正被其他节点独占访问。Non-PCM资源在所有RAC节点中平均分配，而PCM资源则根据节点的数据缓冲池（databuffer）大小不同而有所区别，即缓冲池越大的节点，管理的PCM资源也越多。 RAC通讯机制是集群内各个节点之间进行交互的方式，包括网络心跳和文件心跳两种方式。网络心跳由LMON（Lock Monitor）进程负责，而文件心跳则由CKPT（Checkpoint）进程负责，它每3秒更新一次Control File中的信息。 Cache-Fusion的实现主要涉及三种锁状态：R/R（Read/Read），W/R（Write/Read），W/W（Write/Write）。R/R指的是两个节点都在读取同一个数据块，不会产生冲突。W/R指的是一个节点在写入数据块，而另一个节点在读取，需要进行数据块的合并。W/W指的是两个节点都在尝试写入同一个数据块，此时需要通过Cache-Fusion技术来解决数据块的一致性问题，确保最终写入的数据是准确且一致的。 Cache-Fusion恢复是当出现节点间通信故障时，RAC集群如何通过Cache-Fusion技术恢复数据一致性的过程。RAC集群通过Cache-Fusion能够有效地同步缓存中的数据块，即使在多个实例中缓存了相同的数据块，也能保证这些数据块的内容最终是一致的，从而保证了数据的准确性和可用性。 总结来说，Oracle RAC通过其资源管理算法和Cache-Fusion机制，确保了在一个集群环境中，多个数据库实例能够高效且一致地访问和操作共享存储中的数据，同时在发生节点故障或脑裂的情况下，通过有效的资源调度和数据块同步机制，保证数据库的高可用性和数据的一致性。这些机制使得Oracle RAC特别适合于需要高吞吐量和高容错能力的关键业务应用场景。

《多传感器数据融合与MATLAB》是一本专精于多传感器信息融合技术的书籍，它在信息技术领域中占据着重要地位。数据融合是现代科技发展中的关键环节，尤其是在物联网、智能系统、自动驾驶和机器人等领域。这本书深入探讨了如何有效地整合来自不同传感器的数据，以提高系统性能、准确性和可靠性。 多传感器数据融合是指将多个传感器获取的独立或互补信息进行整合，以产生比单个传感器更精确、全面的环境模型。这一过程涉及多个层次，包括低级的传感器信号处理到高级的情景理解和决策制定。在MATLAB环境下，该技术可以借助其强大的数学计算能力、可视化工具和丰富的库函数来实现。 书中可能涵盖了以下关键知识点： 1. **数据融合的基本概念**：介绍数据融合的定义、重要性以及在不同领域的应用案例，如军事、航空、医疗等。 2. **传感器模型和误差分析**：详细阐述各种传感器的工作原理，包括它们的特性、局限性以及可能出现的测量误差。 3. **信息融合层次**：包括传感器级、特征级、决策级和知识级融合，解释每种层次的融合策略和适用场景。 4. **融合算法**：探讨多种数据融合方法，如卡尔曼滤波、贝叶斯更新、粒子滤波、模糊逻辑、神经网络和深度学习等，以及如何在MATLAB中实现这些算法。 5. **MATLAB工具箱**：介绍如何利用MATLAB的Signal Processing Toolbox、Control System Toolbox和Statistics and Machine Learning Toolbox来进行数据预处理、滤波和模式识别。 6. **实例分析**：通过具体的工程实例，展示如何应用MATLAB进行多传感器数据融合设计，包括数据处理、融合算法的选择和优化。 7. **系统集成与评估**：讨论如何将融合系统集成到实际应用中，以及如何评估和验证融合系统的性能。 8. **未来趋势与挑战**：展望多传感器数据融合技术的未来发展，讨论可能遇到的技术挑战和解决方案。 通过学习这本书，读者不仅可以掌握多传感器数据融合的基本理论，还能获得使用MATLAB解决实际问题的能力。对于从事相关研究和开发的工程师、科研人员以及学生来说，这是一份宝贵的学习资源。

在 Ubuntu 20.04 系统下搭建 XTDrone 环境并集成 VINS-Fusion 时，我遇到了一系列与 C++ 库相关的报错问题。XTDrone 作为一个用于无人机开发的综合性平台，需要与 Mavros（用于无人机通信的中间件）以及 PX4（开源的无人机飞控软件）协同工作，而 VINS-Fusion 则为系统提供视觉惯性导航解决方案。 在编译和运行过程中，频繁出现错误。这些问题主要源于不同组件对 C++ 库的依赖不一致，以及部分库路径配置不当。例如，某些组件依赖较新的 C++ 标准库特性，而系统默认安装的库版本较低；或者在项目的 CMake 配置中，没有正确指定第三方库的路径，导致链接器无法找到所需的库文件。 为解决这些问题，我们首先对每个组件的依赖库进行了详细梳理。通过查阅 XTDrone、Mavros、PX4 和 VINS-Fusion 的官方文档，明确了各自所需的 C++ 库版本和依赖关系。

当使用一个新的开发板做为基板，使用现有软硬件资源，实现对 MEMS sensors 的评估 或工程演示时，往往需要快速地得到直观的评估效果。Unicleo-GUI 是针对运动 MEMS 和 环境传感器扩展软件的 GUI，主要功能是演示 MEMS 传感器和算法。LSM6DSO 是一款具 有 3D 数字加速计和 3D 数字陀螺仪的 MEMS Sensor。本文针对 NUCLEO-G474RE 平台搭 载 LSM6DSO 实现快速效果评估演示的过程进行阐述。 ### 应用笔记NUCLEO-G474RE+开发板扩展+LSM6SO+实现+Data+Fusion+演示 #### 1. 引言 随着物联网技术的发展，微机电系统（MEMS）传感器在各种领域中的应用越来越广泛。在进行MEMS传感器评估时，开发人员通常希望能够快速直观地验证其性能。为此，本应用笔记详细介绍了如何使用NUCLEO-G474RE开发板配合LSM6DSO传感器，并借助Unicleo-GUI工具来实现快速的数据融合演示。 #### 2. LSM6DSO MEMS Sensor概述 LSM6DSO是一款集成3轴数字加速度计和3轴数字陀螺仪的高性能MEMS传感器。该传感器具备低功耗特性，适合用于便携式设备及可穿戴产品中，能够提供高精度的位置追踪和姿态检测。它的工作范围广泛，包括但不限于消费电子、工业控制、医疗设备等领域。 #### 3. NUCLEO-G474RE开发板简介 NUCLEO-G474RE是一款基于STM32G474RE微控制器的低成本开发板。该MCU拥有丰富的外设接口，如USB、SPI、I2C等，以及高速的ARM Cortex-M4内核，非常适合进行复杂的信号处理任务。NUCLEO-G474RE开发板提供了易于使用的硬件资源和软件开发环境，非常适合进行原型设计和快速开发。 #### 4. Unicleo-GUI工具介绍 Unicleo-GUI是一款图形用户界面工具，专为STM32微控制器上的MEMS传感器设计。它允许用户通过简单的图形界面操作来测试和分析传感器数据，包括但不限于加速度、角速度、温度等参数。此外，Unicleo-GUI还支持高级特性，例如数据融合算法演示，这使得开发人员可以直观地评估传感器的性能，并进行进一步的算法优化。 #### 5. 实现过程详解 - **配置STM32CubeMX或STM32CUBEIDE**： - 选择NUCLEO-G474RE开发板作为目标平台。 - 保持默认配置设置，无需特别调整。 - **下载X-CUBE-MEMS1软件包**： - 该软件包包含了针对运动MEMS传感器的支持库，对于本例中的LSM6DSO来说尤其重要。 - **选择应用软件、扩展版型号和运动算法库**： - 选择IKS01A3扩展板的软件支持包，因为LSM6DSO传感器也集成在该扩展板上。 - 使能定时器，并配置中断以定时读取传感器数据并进行处理。 - **配置串口**： - 设置波特率为912600 bits/s，以便与Unicleo-GUI软件匹配。 - 启用DMA接收以提高数据传输效率。 - **配置I2C接口**： - 根据NUCLEO-G474RE开发板的实际原理图选择合适的I2C接口。 - LSM6DSO传感器通过I2C与MCU通信，确保正确配置以保证数据的准确传输。 #### 6. 数据融合演示 - **软件配置**： - 在STM32CubeIDE中完成上述步骤后，编译并下载程序到NUCLEO-G474RE开发板。 - 运行Unicleo-GUI工具，并连接至开发板的串口。 - **演示过程**： - 通过Unicleo-GUI观察到实时显示的加速度和角速度数据。 - 使用数据融合算法来进一步优化位置估计，提高整体精度。 - 观察并记录结果，评估算法的有效性。 #### 7. 结论 通过NUCLEO-G474RE开发板、LSM6DSO传感器以及Unicleo-GUI工具的结合使用，我们可以高效地进行MEMS传感器评估和数据融合算法演示。这种组合不仅简化了开发流程，还极大地提高了评估的效率和准确性。对于希望快速入门MEMS传感器应用的开发人员来说，这是一个非常有价值的参考案例。

HypeLCNN概述 该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码（正在审查中） 使用Tensorflow 1.x开发（在1.10至1.15版上测试）。 该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。 主要特点： 支持超参数估计 基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口） 基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口） 培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的） 能够在经典机器学习方法中使用数据集集成 神经网络的培训，分类和指标集成 胶囊网络和神经网络的示例实现 基于CPU / GPU / TPU（进行中）的培训 基于GAN的数据增强器集成 交叉折叠验证支持 源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践 注意：数据集文件太

Fusion 360 Gallery数据集 Fusion 360 Gallery数据集包含从参数CAD模型导出的丰富2D和3D几何数据。 该数据集是由CAD软件包用户向提交的设计生成的。 该数据集提供了宝贵的数据，可用于学习人员的设计方式，包括顺序CAD设计数据，按建模操作进行细分的设计以及设计层次结构和连接性数据。 数据集 从大约20,000种可用设计中，我们得出了针对特定研究领域的几个数据集。 当前，以下数据子集可用，并且将持续发布更多数据子集。 来自简单的“草图和拉伸”设计子集的顺序施工序列信息。 基于用于创建每个面的建模操作对3D模型进行的细分，例如拉伸，圆角，倒角等。 刊物 如果您在研究中使用Fusion 360 Gallery数据集，请引用以下相关论文。 重建数据集 @article{willis2020fusion, title={Fusion 360 Galler

该MFFW数据集共计包含13对图像，方便大家下载。 原文：MFFW: A new dataset for multi-focus image fusion （原文提到是19对图像），由于在原文中无法找到相关的下载链接，因此将整理的资源下载下来免费提供给各位。 如何后面有谁找到原始的19张图像，记得联系分享一下哟。 下载地址参考： https://github.com/lmn-ning http://www.pxleyes.com/photography-contest/19726 https://blog.csdn.net/qq_43799400/article/details/133922637 https://blog.csdn.net/fovever_/article/details/124410445【评论】

matlab有些代码不运行

CONEXANT FUSION 878a电视卡驱动for xp

华为桌面虚拟化：Fusion Access使用基础教程【21集】，基础入门安装。