作者 | Alex 01 引言 SLAM 基本框架大致分为两大类:基于概率的方法如 EKF, UKF, particle filters 和基于图的方法 .基于图的方法本质上是种优化方法,一个以最小化对环境的观测误差为目标的优化问题.至今仍是主流的框架的核心,karto,cartographer,hector 等都是基于优化的.这种框架 20 年前就已经兴起,比如著名的 Atlas,今天依然是主流. Atlas 初衷是设计一个通用框架,以便在其中实验各种建图算法.目的就是通过建立小块的局部地图,…

…

Karto_slam算法是一个Graph based SLAM算法.包括前端和后端.关于代码要分成两块内容来看. 一类是OpenKarto项目,是最初的开源代码,包括算法的核心内容: https://github.com/skasperski/OpenKarto.git  之后作者应该将该项目商业化了:https://www.kartorobotics.com/ 作者是这样说的: “When I worked at SRI, we developed a 2D SLAM mapping syst…

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     实时SLAM的未来及与深度学习的比较 The Future of Real-Time SLAM and “Deep Learning vs SLAM”   Last month’s International Conference of Computer Vision (ICCV) was full of Deep Learning techniques, but before we declare an all-out C…

MNIST 可视化 Visualizing MNIST: An Exploration of Dimensionality Reduction At some fundamental level, no one understands machine learning. It isn't a matter of things being too complicated. Almost everything we do is fundamentally very simple. Unfortuna…

基于在线学习的单目标跟踪算法调研 摘要 视觉跟踪在计算机视觉和机器人学领域是一个流行和有挑战的话题.由于多种场景下出现的目标外貌和复杂环境变量的改变,先进的跟踪框架就有必要采用在线学习的原理.本论文简要的介绍了一下关于视觉跟踪的挑战和应用,通过分类集中讨论基于在线学习的现代跟踪方法.我们提供了对每种分类中的代表性方法的详细描述,同时检查它们的优点和缺点.而且,一些最具代表性的算法被实现,来提供定量的参考.最后,我们列出了几个关于视觉跟踪研究的未来发展趋势. 1    引言 <未翻译> 2 生成…

转载自 Taylor Guo g2o: A general framework for graph optimization 原文发表于IEEE InternationalConference on Robotics and Automation (ICRA), Shanghai, China,May 2011 http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5244828.html      深入理解图优化与g2o:图优化篇 http://blog.csdn.NET/h…

在游戏中,触摸是最基本的,必不可少的.Cocos2d-x 3.x中定义了一系列事件,同时也定义了负责监听这些事件的监听器,另外,cocos定义了事件分发类,用来将事件派发出去以便可以实现相应的事件. 触摸事件 Event Cocos2d-x 3.x定义了事件基类Event,基于Event,引擎派生出几种事件: enum class Type { TOUCH, // 触摸事件 KEYBOARD, // 键盘事件 ACCELERATION, // 加速度事件 MOUSE,// 鼠标事件 FOCUS,…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

The information in this document is useful if you are trying to programmatically find a built-in command, menu, or toolbar. The ICommandBars::Find and ICommandBar::Find methods can be used to get a reference to a specific toolbar, menu, or command. B…

GraphLab是一个面向大规模机器学习/图计算的分布式内存计算框架,由CMU在2009年开始的一个C++项目,这里的内容是基于论文 Low, Yucheng, et al. "Distributed GraphLab: A Framework for Machine Learning in the Cloud" Proceedings of the VLDB Endowment 5.8 (2012)[ppt] 后续会介绍GraphLab加强版PowerGraph (v. 2.2)的内…

这一章,我们来分析Cocos2d-x 事件机制相关的源码, 根据Cocos2d-x的工程目录,我们可以找到所有关于事件的源码都存在放在下图所示的目录中. 从这个event_dispatcher目录中的文件命名上分析 cocos2d-x与事件相关的类一共有四种, Event, EventListener,EventDispatcher, Touch分别为 事件,事件侦听器,事件分发器,触摸 我们先从Event类开始. 打开CCEvent.h文件 /** * Base class of all ki…

from: http://www.erogol.com/broad-view-machine-learning-libraries/ http://www.slideshare.net/VincenzoLomonaco/deep-learning-libraries-and-rst-experiments-with-theano FEBRUARY 6, 2014 EREN 1 COMMENT Especially, with the advent of many different and in…

Awesome Deep Vision  A curated list of deep learning resources for computer vision, inspired by awesome-php and awesome-computer-vision. Maintainers - Jiwon Kim, Heesoo Myeong, Myungsub Choi, Jung Kwon Lee, Taeksoo Kim We are looking for a maintainer…

At some fundamental level, no one understands machine learning. It isn’t a matter of things being too complicated. Almost everything we do is fundamentally very simple. Unfortunately, an innate human handicap interferes with us understanding these si…

在cocos2dx 3.0版本号中,废弃了以往2.x版本号的写法,我们先来看一下Layer.h中的一段代码 /* Callback function should not be deprecated, it will generate lots of warnings. Since 'setTouchEnabled' was deprecated, it will make warnings if developer overrides onTouchXXX and invokes setTou…

SAX is an abbreviation and means "Simple API for XML". A Java SAX XML parser is a stream oriented XML parser. It works by iterating over the XML and call certain methods on a "listener" object when it meets certain structural elements…

目录 1.背景 2.表锁导致的慢查询的问题 3.线上修改表结构有哪些风险? 4.一个死锁问题的分析 5.锁等待问题的分析 6.小结 1.背景 对于数据库系统来说在多用户并发条件下提高并发性的同时又要保证数据的一致性一直是数据库系统追求的目标,既要满足大量并发访问的需求又必须保证在此条件下数据的安全,为了满足这一目标大多数数据库通过锁和事务机制来实现,MySQL数据库也不例外.尽管如此我们仍然会在业务开发过程中遇到各种各样的疑难问题,本文将以案例的方式演示常见的并发问题并分析解决思路. 2.表锁导…

出处:http://blog.csdn.net/euler1983/article/details/5959622 算法优化algorithmgraphtree任务 这篇文章说的是Yuri Boykov and Vladimir Kolmogorov在2004年提出的一种基于增广路径的求解最大流最小割的算法,号称大部分情况下会很快.而且在算完之后,会自动完成最小割集的构造. 作者写了一个C的实现:http://vision.csd.uwo.ca/code/maxflow-v3.01.zip 文章…

https://github.com/onurakpolat/awesome-bigdata A curated list of awesome big data frameworks, resources and other awesomeness. Inspired by awesome-php, awesome-python, awesome-ruby, hadoopecosystemtable & big-data. Your contributions are always welco…

B4及之后:为谷歌软件定义WAN的可用性和扩展管理层次化.划分和不对称 本文为SIGCOMM 2018会议论文,由谷歌提供. 笔者翻译了该论文.由于时间仓促,且笔者英文能力有限,错误之处在所难免:欢迎读者批评指正. 本文及翻译版本仅用于学习使用.如果有任何不当,请联系笔者删除. ABSTRACT (摘要) Private WANs are increasingly important to the operation of enterprises, telecoms, and cloud pro…

机器人视觉中有一项重要人物就是从场景中提取物体的位置,姿态.图像处理算法借助Deep Learning 的东风已经在图像的物体标记领域耍的飞起了.而从三维场景中提取物体还有待研究.目前已有的思路是先提取关键点,再使用各种局部特征描述子对关键点进行描述,最后与待检测物体进行比对,得到点-点的匹配.个别文章在之后还采取了ICP对匹配结果进行优化. 对于缺乏表面纹理信息,或局部曲率变化很小,或点云本身就非常稀疏的物体,采用局部特征描述子很难有效的提取到匹配对.所以就有了所谓基于Point Pair 的…

awesome-text-summarization 2018-07-19 10:45:13 A curated list of resources dedicated to text summarization Contents Corpus Opinosis dataset contains 51 articles. Each article is about a product’s feature, like iPod’s Battery Life, etc. and is a colle…

前不久CVPR的结果出来了,首先恭喜我一个已经毕业工作的师弟中了一篇文章.完整的文章列表已经在CVPR的主页上公布了(链接),今天把其中一些感兴趣的整理一下,虽然论文下载的链接大部分还都没出来,不过可以follow最新动态.等下载链接出来的时候一一补上. 由于没有下载链接,所以只能通过题目和作者估计一下论文的内容.难免有偏差,等看了论文以后再修正. 显著性 Saliency Aggregation: A Data-driven Approach Long Mai, Yuzhen Niu, Fen…

例1: 添加点.边 import java.net.*; import org.jgrapht.*; import org.jgrapht.graph.*; /** * A simple introduction to using JGraphT. * * @author Barak Naveh * @since Jul 27, 2003 */ public final class HelloJGraphT { private HelloJGraphT() { } // ensure non-i…

原文: nPdl的翻译 在看NetBPM的nPdl文档时做了个翻译,一来是让自己能更好的理解nPdl,二来是希望能得到关心NetBPM的同志的指导.    由于对工作流不熟悉,所以有不少术语翻译没有把握,先在下面列举一下我对一些单词的翻译,如果有谬误还请高手指教.    此后对此文档的修改也将直接在此更新. process过程 business业务 activity活动 invoke调用 join汇聚 fork分支 action操作 transition迁移.变迁 concurrent-bloc…

A Complete Tutorial to Learn Data Science with Python from Scratch Introduction It happened few years back. After working on SAS for more than 5 years, I decided to move out of my comfort zone. Being a data scientist, my hunt for other useful tools w…

使用CoreData [4] 此片文章主要是分析如何对CoreData进行封装. 在开始之前,我们需要弄明白3个非常关键的类,以下翻译凑合着看看. NSManagedObjectContext An instance of NSManagedObjectContext represents a single “object space” or scratch pad in an application. Its primary responsibility is to manage a coll…

2015年~2017年SIGIR,SIGKDD,ICML三大会议的Recsys论文: [转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8321722.html] SIGIR-2015 [Title]WEMAREC: Accurate and Scalable Recommendation through Weighted and Ensemble Matrix Approximation [Abstract]Matrix approximation…

Console and Blocking Mode - Command Line Options: usage: run.py [options] args -a, --agents=NUM_AGENTS : number of agents -d, --duration=DURATION : test duration in seconds -r, --rampup=RAMPUP : rampup in seconds -i, --interval=INTERVAL : interval in…