1.如何将自己编写好的代码弄成应用软件啊？
2.NX NastranNX Nastran的由来
3.ROS博客基于ROS的自动驾驶数据集可视化项目(附源代码)

如何将自己编写好的代码弄成应用软件啊？

       你需要的是编译器，比如TurboC，MSC，或者VC等等，你写的C代码只是源程序而已，需要经过C编译器编译成可执行的操盘宝典源码EXE文件。C编译器有很多，上面提到的就是比较常用的，至于编译器的使用，你得另查一查使用手册，一般而言，编译器都带有IDE的源码 MACD完美波段集成编程环境，可以作为程序的编辑器（别把编辑器和编译器弄混了，编辑器就是可以输入源代码的软件工具，如记事本就是一个最简单的编辑器，编译器就是用于编译特定语言源代码的软件），然后一般都有一个编译（Compile）按钮（或者编译命令），编译时编译器会检查你的源代码是否有语法错误，如果没有错误，还会使用链接（Link）工具将你的程序链接成为可执行的Exe文件，至此，你的源程序就成了可运行的程序了。

       运行EXE文件是下列源码负整数不用源代码的，它与编写程序的语言无关，各种编程语言写成的源程序经过该编程语言的编译器可以被编译成在计算机上可以被运行的执行程序。

NX NastranNX Nastran的由来

       年，MSC通过收购UAI和CSAR成为Nastran商业代码的唯一供应商。然而，随着价格上升但服务质量未见提升，客户投诉频发，甚至引发了美国联邦贸易委员会（FTC）的调查。FTC最终认定MSC在Nastran市场存在垄断，并做出了一系列裁决（详细内容见附录一）来恢复市场竞争：

       MSC Software被迫分享Nastran 年月vr9的商业版，包括源代码、洋酒的溯源码目标代码、测试案例、开发环境和文档的永久使用权许可，这标志着MSC Nastran V1.0的发布。

       受影响的用户有权选择使用EDS的NX Nastran，并由MSC Software退还差额费用，同时也保证了数据兼容性，以支持Nastran的输入/输出文件。

       UGS PLM Solutions得以加入竞争，NX Nastran在经过认证后无需再次认证即可在各行业使用。

       年9月，侠客源码网NX Nastran正式发布，UGS PLM承诺投入大量资源开发前后处理器（如NX MaterFEM, Femap, NX Scenario），并在两年内推出多个新版本。UGS PLM Solutions的研发队伍中，包括了多位前MSC顶尖专家，如Louis Komzsik博士、Tom Kowalski博士和Ken Burrell先生等，他们为NX Nastran的开发贡献了丰富的经验和知识。

       UGS PLM的研发团队规模庞大，特别是在CAE领域，有着超过人的专业开发人员，平均拥有年以上经验。上海研发中心的设立专注于本地化研发，吸引了众多国际用户对NX Nastran的前景充满信心。在NX Nastran推出后短短三个月，已有超过个许可证用户转用，其中包括Daimler Chrysler、Caterpillar Tractor等知名企业。

       随着西门子收购UGS公司，UGS PLM Software作为西门子自动化与驱动集团的一部分，继续在产品生命周期管理软件市场提供服务，NX Nastran的发展与西门子的全球战略紧密相连。

扩展资料

       NX NASTRAN是年MSC Software公司获得了一个版本的COSMIC Nastran，并推出自己的商业化产品。

ROS博客基于ROS的自动驾驶数据集可视化项目(附源代码)

       项目简介

       基于加州大学伯克利分校 MSC Lab的自动驾驶数据集，本项目旨在进行数据集的可视化。项目源代码已上传至 GitHub，英文版文章与演示视频也已准备就绪。

       数据集展示

       左侧展示了GPS信号的可视化，通过 Mapviz 工具，将行驶过程中走过的路径显示出来，左上角则呈现了车前摄像头的视角。右侧是自定义的可视化，利用绿色代表 y 轴正方向，蓝色表示 x 轴正方向。紫色圆点表示汽车行驶过程中各个方向的加速度信息，天蓝色箭头指示汽车前进方向，绿色则代表不同强度的加速度。

       问题与解决方案

       在使用 Mapviz 可视化 GPS 信号时，遇到了数据格式不匹配的问题。通过在自定义的 package 中编写 `trans_GPS.cpp` 文件，成功实现了数据格式转换，解决了数据可视化的问题。同时，还撰写了关于 Mapviz 的基础使用教程。

       加速度信息的可视化涉及确定坐标轴方向、避免信息跳动以及直观显示加速度大小。通过在 RVIZ 中绘制 x 和 y 轴，并使用平滑器处理频繁读取的 IMU 数据，成功解决了这些问题。极坐标系的引入使得加速度大小的显示更为直观。

       汽车前进方向的可视化涉及到姿态信息的获取与 RVIZ 显示角度的调整。通过分析 IMU 的 orientation 数据，并设置 marker 的 orientation 值，实现了方向的正确显示。

       相机信息的可视化面临格式转换问题。通过使用 `image_transport` 包装解决了传感器数据格式不兼容的问题。

       总结

       在本项目中，通过学习与实践 ROS 相关知识，成功实现了自动驾驶数据集的可视化。接下来，将集中精力深入学习 OSM 的使用，并着手进行 GPS 定位与搜索的小项目开发。