原文:第六篇 视觉slam中的优化问题梳理及雅克比推导

优化问题定义以及求解 通用定义 解决问题的开始一定是定义清楚问题。这里引用g o的定义。 begin aligned mathbf F mathbf x amp sum k in mathcal C underbrace mathbf e k mathbf x k, mathbf z k top Omega k mathbf e k mathbf x k, mathbf z k mathbf F ...

2019-11-09 20:06 0 751 推荐指数:

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第六篇:GPU 并行优化的几种典型策略

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JVM 第六篇:极致优化 IDEA 启动速度

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一 递归方法 后端(Backend) 带噪声的数据估计内在状态——状态估计问题 Estimated the inner state from noisy data 渐进式(Incremental/Recursive) 保持当前状态的估计,在加入新信息时,更新已有的估计 ...

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Python学习第六篇——字典的键和值

本程序的目的在于访问字典的键和值. 1 访问键可以用.keys()的方式,实际上,默认的就是访问键,比如 name in favorite_language和 name in favorite_language.keys()的name 都表示了键 2 访问值可以用 ...

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视觉SLAM(七)后端优化

第七章作业 作者:曾是少年 二 Bundle Adjustment 2.1 文献阅读(2 分) 我们在第五讲已经介绍了Bundle Adjustment,指明它可以用于解PnP 问题。现在,我们又在后端说明了它可以用于解大规模的三维重构问题,但在实时SLAM 场合往往需要控制规模 ...

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第六篇:JMeter 断言

前言 在 jmeter 中断言用于验证服务器返回的数据是否满足我们的要求。jmeter 提供了以下断言类型: 下面我们主要对响应断言、XPath Assertion、jp@gc - JSONP ...

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视觉SLAM的深度估计问题

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