探秘SLAM

Google云游戏平台Stadia好不好玩？第一波实测火热出炉！

硅谷Live/实地探访/热点探秘/深度探讨中秋小长假大家咋过的呀？准备好打游戏了吗？
硅谷洞察·2023-11-16 15:46

【腾讯云 HAI域探秘】——自行搭建Stable Diffusion模型服务用于生成AI图片 | 自行搭建ChatGL M26BAI模型服务用于AI对话 | Pytorch2.0 AI框架视频处理

自行搭建StableDiffusion模型服务用于生成AI图片一、服务创建1、服务地址：高性能应用服务HAI新品内测2、等待审核(大概24小时)二、创建服务1、新建服务2、选择AI模型：StableDiffusion高性能，效率更快。3、等待创建(5~8分钟）这里可以看到温馨提示，创建中不计费的。创建完成效果：三、操作面板介绍1、webui操作都是鼠标点击操作，方便。2、jupyter_lab操作
红目香薰·2023-11-16 11:18

【腾讯云 HAI域探秘】浅尝一番AI绘画

前言腾讯云高性能应用服务HAI是为开发者量身打造的澎湃算力平台。无需复杂配置，便可享受即开即用的GPU云服务体验。我之前也参与锅一个AI绘画的活动，是基于InsCode的，都可以在线训练大模型，开发自己的AI应用程序。这次腾讯云提供的AI模型StableDiffusion是相当具有性价比了，截个图看一哈：正文模型介绍StableDiffusion是目前最火的AI绘画工具之一，它是一个免费开源的项目
码银·2023-11-16 07:52

卡尔曼家族从零解剖-(07) 高斯分布积分为1，高斯分布线性变换依旧为高斯分布，两高斯函数乘积仍为高斯。

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的卡尔曼家族从零解剖链接:卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin
江南才尽，年少无知！·2023-11-16 06:14

当设计模式遇上万象：探秘适配器模式的神奇变身

文章目录一、概念二、角色三种形式1.类适配器对象适配器接口适配器优缺点优点：缺点一、概念适配器模式（AdapterPattern)又叫做变压器模式，它的功能是将一个类的接口变成客户端所期待的另一种接口，从而使原本接口不匹配而无法在一起工作的两个类能在一起工作。属于结构型模式二、角色适配器模一般包含三种角色：目标角色（Target):也就是我们期望的接口；源角色（Adaptee):存在于系统中，内容
代码魔法师Sunny·2023-11-16 04:10

《Linux从练气到飞升》No.27 Linux中的线程互斥

作者：主页我的专栏C语言从0到1探秘C++数据结构从0到1探秘Linux菜鸟刷题集欢迎关注：点赞收藏✍️留言码字不易，你的点赞收藏❤️关注对我真的很重要，有问题可在评论区提出，感谢阅读！！！
迷茫的启明星·2023-11-16 03:06

【ROS导航Navigation】一 | 概述

目录致谢：ROS赵虚左老师一、【概述】二狗子找大水法Navigation全图二、【SLAM】即时定位与地图构建三、【AMCL】自适应蒙特卡洛定位四、【Move_base】路径规划五、【cmd_vel】运动控制六
Akaxi-1·2023-11-16 00:10

【ROS导航Navigation】四 | SLAM与导航 | 自主移动的地图构建 （更新ing）

致谢：ROS赵虚左老师Introduction·Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程参考赵虚左老师的实战教程实现比较简单，步骤如下:编写launch文件，集成SLAM与
Akaxi-1·2023-11-16 00:08

【源码分析】Java中的lambda表达式会生成内部类吗？是如何生成的？

文末附结论分析以该程序为例子publicclassLambdaTest{publicstaticvoidmain(String[]args){Threadt1=newThread(()->{System.out.println
Honyelchak·2023-11-16 00:22

PCL编译提示CMake Error: Boost not Found(common is required but boost was not found)

不得不说ORB-SLAM2依赖库实在是太多了，库和库之间很容易冲突，这不，源码编译安装了boost1.54，然后在编译PCL1.8的时候报错了：CMakeError:BoostnotFound(commonisrequiredbutboostwasnotfound
nudt_qxx·2023-11-15 21:59

《视觉SLAM十四讲》-- 后端 1（下）

8.2BA与图优化BundleAdjustment是指从视觉图像中提炼出最优的3D模型和相机参数（内参和外参）。8.2.1相机模型和BA代价函数我们从一个世界坐标系中的点p\boldsymbol{p}p出发，把相机的内外参数和畸变都考虑进来，最后投影成像素坐标，步骤如下：（1）世界坐标系转换到相机坐标系P′=Rp+t=[X′,Y′,Z′]T(8-30)\boldsymbol{P'}=\boldsy
算法导航·2023-11-15 20:28

《视觉SLAM十四讲》-- 视觉里程计2

文章目录07视觉里程计27.1直接法的引出7.22D光流7.2.1Lucas-Kanade光流7.2.1实践：LK光流7.3直接法7.3.1推导过程7.3.2直接法的优缺点07视觉里程计27.1直接法的引出特征点的缺点：关键点的提取与描述子的计算非常耗时，实时性差；使用特征点时，忽略了特征点以外的所有信息，而丢弃了部分可能有用的信息；有时会出现特征缺失的情况，如白墙或者空荡荡的走廊等。为了克服上述
算法导航·2023-11-15 20:58

《视觉SLAM十四讲》-- 视觉里程计 1（下）

6.4.1直接线性变换（DLT）已知空间中某点P=[X,Y,Z,1]T\boldsymbol{P}=[X,Y,Z,1]^TP=[X,Y,Z,1]T，在图像中的归一化坐标为[u,v,1]T[u,v,1]^T[u,v,1]T，求解相机运动R\boldsymbol{R}R、t\boldsymbol{t}t。定义增广矩阵[R∣t][\boldsymbol{R}|\boldsymbol{t}][R∣t]为一
算法导航·2023-11-15 20:57

《视觉SLAM十四讲》-- 后端 1（上）

文章目录08后端18.1概述8.1.1状态估计的概率解释8.1.2线性系统和卡尔曼滤波（KF）8.1.3非线性系统和扩展卡尔曼滤波（EKF）8.1.4小结08后端1前端视觉里程计可以给出一个短时间内的轨迹和地图，但由于不可避免的误差积累，地图在长时间内是不准确的，因此，我们希望构建一个大规模、长时间的最优轨迹和地图。8.1概述8.1.1状态估计的概率解释（1）两种处理方式批量式：使用过去和未来的信
算法导航·2023-11-15 20:55

探秘国际站、速卖通运营秘诀，自养号对卖家有哪些作用？

从产品选择、价格定位、推广策略等方面为您揭示速卖通爆款打造的秘诀，随着全球化的发展，跨境电商行业越来越受到欢迎。作为其中的佼佼者，速卖通在全球范围内拥有庞大的用户群体和稳定的流量。想要在这个平台上打造爆款，需要掌握一定的技巧。1.选择热门产品首先，要在速卖通上打造爆款，必须选择热门产品。这需要对市场进行深入了解，关注消费者的需求和趋势。同时，要考虑到产品的原产地、材料、质量等方面，确保产品的品质优
众创五舟战神l_e0120·2023-11-15 18:28

自学SLAM（8）《第四讲：相机模型与非线性优化》作业

前言小编研究生的研究方向是视觉SLAM，目前在自学，本篇文章为初学高翔老师课的第四次作业。
Chris·Bosh·2023-11-15 17:06

SLAM中提到的相机位姿到底指什么？

不小心又绕进去了，所以掰一下。以我个人最直观的理解，假设无旋转，相机在世界坐标系的(5,0,0)^T的位置上，所谓“位姿”，应该反映相机的位置，所以相机位姿应该如下：Eigen::Matrix4dT=Eigen::Matrix4d::Identity();//假设T是一个4x4的矩阵，初始化为单位矩阵T(0,3)=5.0;但是根据我对位姿的这个理解，再结合高翔博士的《十四讲》第五章，第二版P99，
秦伟H·2023-11-15 17:26

《Linux从练气到飞升》No.28 Linux中的线程同步

作者：主页我的专栏C语言从0到1探秘C++数据结构从0到1探秘Linux菜鸟刷题集欢迎关注：点赞收藏✍️留言码字不易，你的点赞收藏❤️关注对我真的很重要，有问题可在评论区提出，感谢阅读！！！
迷茫的启明星·2023-11-15 17:11

探秘Vue组件间通信：详解各种方式助你实现目标轻松搞定！

江城开朗的豌豆：个人主页个人专栏:《VUE》《javaScript》个人网站:《江城开朗的豌豆》⛺️生活的理想，就是为了理想的生活!目录⭐专栏简介文章引言一、组件间通信的概念二、组件间通信解决了什么二、组件间通信的分类三、组件间通信的方案props传递数据$emit触发自定义事件refEventBusprovide与injectvuex小结参考文献⭐写在最后⭐专栏简介欢迎来到前端入门之旅！这个专栏
江城开朗的豌豆·2023-11-15 06:56

【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】实现基于预积分和图优化的GNSS+IMU+Odom的融合定位系统

目录1.公式推导2.GNSS+IMU+Odom融合定位3.利用数值求导工具，验证本书实验中的雅可比矩阵的正确性4.也欢迎大家来我公众号读书--“过千帆”1.公式推导2.GNSS+IMU+Odom融合定位程序实现以及运行效果：①首先是在预积分程序中记录了预积分积累的IMU数据个数（用来保证相邻两关键帧之间要有IMU预积分量来做约束）②然后，参考addGnss部分代码修改addOdom部分代码：运行效
宛如新生·2023-11-15 02:18

SAA-C02学习记

一、AWSLambda无服务器计算让您可以在不考虑服务器的情况下构建并运行应用程序和服务。使用无服务器计算，您的应用程序仍在服务器上运行，但所有服务器管理工作均由AWS负责。
AllanRobinLukeman·2023-11-14 13:29

SLAM算法知识荟萃

文章目录SLAM自动驾驶八股PID控制算法ROS和ROS2区别四元数在表示空间旋转时的优势是什么？
howtoloveyou·2023-11-14 13:28

【SLAM十四讲学习笔记】第2讲 初识 SLAM

SLAM十四讲学习笔记第2讲初识SLAM文章目录SLAM十四讲学习笔记2.1SLAM是什么？2.2经典视觉SLAM框架2.3SLAM问题的数学表述2.4实践:编程基础2.1SLAM是什么？
JOJO-XU·2023-11-14 02:57

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍

SLAM介绍SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)译为同时定位与地图构建。
趴抖·2023-11-14 02:27

《视觉SLAM十四讲》学习笔记之第2讲——初识SLAM

《视觉SLAM十四讲》学习笔记之第2讲——初识SLAM经典视觉SLAM框架SLAM问题的数学表述本章主要分为四个部分，分别为：引子：引入一个作者虚拟的机器人——小萝卜，并介绍了与SLAM相关的传感器的相关知识经典视觉
bangbang1124·2023-11-14 02:27

【ROS入门】机器人导航（仿真）——导航实现

文章结构建图SLAM编写gmapping节点相关launch文件执行地图服务map_server地图保存节点map_server地图服务map_server定位amcl编写amcl节点相关的launch
趴抖·2023-11-14 02:26

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲一个机器人，如果想要探索某一块区域，它至少需要知道两件事：我在什么地方——定位周围环境是什么样——建图一方面需要明白自身的状态（即位置），另一方面也要了解外在的环境
趴抖·2023-11-14 02:56

【ROS学习】——架构

文章来源：http://t.csdn.cn/jnImX毕设是关于slam和导航的，现在需要对ros架构进行系统的学习。
白云千载尽·2023-11-13 22:13

《Linux从练气到飞升》No.26 Linux中的线程控制

作者：主页我的专栏C语言从0到1探秘C++数据结构从0到1探秘Linux菜鸟刷题集欢迎关注：点赞收藏✍️留言码字不易，你的点赞收藏❤️关注对我真的很重要，有问题可在评论区提出，感谢阅读！！！
迷茫的启明星·2023-11-13 16:22

业务出海之服务器探秘

这几年随着国内互联网市场的逐渐饱和，越来越多的公司加入到出海的行列，很多领域都取得了很不错的成就。虽然出海可以获得更加广阔的市场，但也需要面对很多之前在国内可能没有重视的一些问题。集中在海外服务器的选择维度上就有很大的变化。例如隐私和法律法规，可能有更多数据的管控，敏感数据需要加密，包括一些行业合规要求等；面对的用户来自地球村，我们希望各个地区的用户在使用业务时，得到的体验要基本一致；及时的技术支
风大了猪依旧飞不起来·2023-11-13 11:22

0代码构建Assistants API，技术原理探秘

导读OpenAI发布会带来了全新的开发方式——AssistantsAPI，这背后基于的正是你可能闻所未闻的AIAgent智能体技术。本篇文章将为你全面解析AIAgent的概念、技术框架与应用场景。长文干货，先码再看！目录1引言2什么是Agent3智能体技术框架4智能体应用场景5总结01引言北京时间11月7日凌晨，OpenAI首次开发者大会正式开启，创始人SamAltman和同事同台演绎，45分钟时
腾讯云开发者·2023-11-13 11:42

腾讯重磅技术创作特训营：创作避坑与AI提效指南 | 分享抽键盘长鹅

对很多希望进行内容创作的开发者而言，这条布满荆棘的探秘之路总是充满疑问，难以把握方向，为此，腾讯
腾讯云开发者·2023-11-13 11:11

aws lambda配置_配置Amazon Web Services（AWS）以使用Lambda

awslambda配置在英国软件Craft.io和测试会议期间，Mash在AWSLambda上举行了会议，并用Java和python编写了示例。其他人也试图在NodeJS中做到这一点。
danpob13624·2023-11-13 06:59

配置Amazon Web Services（AWS）以使用Lambda

在英国软件Craft.io和测试会议期间，Mash在AWSLambda上举行了会议，并用Java和python编写了示例。其他人也试图在NodeJS中做到这一点。
danpob13624·2023-11-13 06:28

【Java 进阶篇】Java与JQuery：探秘事件绑定、入口函数与样式控制

在现代的Web开发中，Java和JQuery是两个不可或缺的角色。Java为我们提供了强大的后端支持，而JQuery则是前端开发的得力助手。本篇博客将围绕Java和JQuery，深入探讨事件绑定、入口函数和样式控制，带你进入前端开发的奇妙世界。Java的角色首先，让我们聚焦在Java身上。Java作为一门面向对象的编程语言，广泛应用于服务器端开发。在Web开发中，Java通常用于构建强大的后端服务
繁依Fanyi·2023-11-13 05:49

探秘金和OA：解析任意文件读取漏洞的潜在威胁

是喜是悲，但可以慰藉的是，你总不枉在这世界上活了一场，有了这样的认识，你就会珍重生活，而不会玩世不恭；同时也会给人自身注入一种强大的内在力量……漏洞复现访问url：构造payload/C6/Jhsoft.Web.module/testbill/dj/download.asp?filename=download.asp漏洞证明：文笔生疏，措辞浅薄，望各位大佬不吝赐教，万分感谢。免责声明：由于传播或利
各家兴·2023-11-12 18:07

霸榜超过一周的Zepeto探秘：是社交，还是游戏？

硅谷Live/实地探访/热点探秘/深度探讨本文授权转载自创业邦（ID：ichuangyebang）转载请联系原作者最近，一款叫做Zepeto的App，在苹果商店中国区Top10已经待了快两个月。
硅谷密探·2023-11-12 15:12

区块链技术，能帮你买到心仪的房子吗？

硅谷Live/实地探访/热点探秘/深度探讨如今区块链行业最受关注的一个讨论，莫过于区块链的实际应用场景在哪里，离我们还有多远。那么，在买房这件事上，你想过区块链会帮你吗？
硅谷密探·2023-11-12 15:41

行业深度：区块链与金融、保险业那些不得不说的故事

硅谷Live/实地探访/热点探秘/深度探讨(文末有彩蛋^^请关注文末蓝色字体部分)今年6月25日，准备退休的马云爸爸在香港和一位菲律宾人Grace一起照了一张合照，并被上传到脸书（Facebook）上。
硅谷密探·2023-11-12 15:41

区块链探秘：从基础到深度，全面解读区块链技术与应用

1.区块链基本概念1.发展历史比特币诞生：2008年，化名为中本聪的人发表了论文《Bitcoin：APeer-to-PeerElectronicCashSystem》2009年1月3日，中本聪开发运行了比特币客户端程序并进行了首次挖矿，获得了第一批的50比特币比特币一种基于密码学原理，无需第三方介入的电子支付系统。2.区块链定义区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据
散一世繁华，颠半世琉璃·2023-11-12 15:39

卡尔曼家族从零解剖-(06)一维卡尔曼滤波编程实践

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的卡尔曼家族从零解剖链接:卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin
江南才尽，年少无知！·2023-11-12 14:02

VSLAM（7）：后端优化---滤波器方法和BA图优化

一,后端优化综述SLAM问题可以由运动方程和观测方程描述，设从t=0到t=N这个时间段内，机器人经过了到的位姿点，观测到了这么多的特征点，那么有：视觉前段往往在某一时刻会观测很多的特征点，所
聪明的笨小子·2023-11-12 13:59

体验引擎：游戏设计全景探秘

体验引擎：游戏设计全景探秘（腾讯副总裁及魔方、蜜獾两大工作室老总作序推荐基于玩家体验设计游戏第一书同时覆盖规划、平衡性、界面、营销诸要素）【美】TynanSylvester（泰南·西尔维斯特）著秦彬译ISBN978
博文视点·2023-11-12 11:26

解决UniAD在高版本CUDA、pytorch下运行遇到的问题

UniADhttps://github.com/OpenDriveLab/UniAD是面向行车规划集感知(目标检测与跟踪)、建图(不是像SLAM那样对环境重建的建图，而是实时全景分割图像里的道路、隔离带等行车需关注的相关物体
Arnold-FY-Chen·2023-11-12 10:16

C++20新特性简要概述

C++20新特性1,模块(Modules)2,Ranges3,协程(Coroutines)4,Concepts5,Lambda[=,this]asLambdaCaptureTemplatedLambdaExpressions
未燃机智鱼·2023-11-11 21:32

ubuntu安装rtl8811cu网卡驱动

给实验室电脑装了linux双系统，专门用学习ROS和SLAM相关，奈何主机没有网卡，搞了一个usb无线网卡插上，发现在linux无法自动安装驱动问题，记录安装自己安装rtl8811cu网卡驱动过程。
change36·2023-11-11 17:33

【腾讯云HAI域探秘】搭建Stable Diffusion模型服务快速进行AI绘画

【腾讯云HAI域探秘】搭建StableDiffusion模型服务快速进行AI绘画一、秒懂StableDiffusion模型文生图原理二、高性能应用服务HAI+StableDiffusionWebUI模型创建体验三
wengwenxuan·2023-11-11 16:03

【腾讯云 HAI域探秘】利用HAI轻松拿捏AI作画

引言小白一枚，记录一下“腾讯云——高性能应用服务HAI应用部署”活动的体验（免费+礼物），同时记录一下在实验中遇到的一些问题（实验手册上没有提到，群里技术大佬解答的，问题回复的很快，点赞）活动介绍腾讯云高性能应用服务HAI是为开发者量身打造的澎湃算力平台。无需复杂配置，便可享受即开即用的GPU云服务体验。在HAI中，根据应用智能匹配并推选出最适合的GPU算力资源，以确保我们在数据科学、LLM、AI
总想这学习·2023-11-11 16:32

【腾讯云 HAI域探秘】——基于 ChatGLM2-6B 创作个人专属的知识宇宙

首先要进入腾讯云高性能应用服务HAI，点击“申请资格”，高性能应用服务HAI新品内测登录成功，等待审核通过后，可前往体验HAI。下面是进入到了腾讯云，HAI服务页面。点击“新建”按钮来创建一个云服务器。进行服务器的配置选择。选择AI模型中的chatGLM26B，然后再输入一个实例名称，最后点击右下角的“立即购买”按钮就开始创建了。这时候的状态是创建中。等待几分钟后，状态为运行中就创建完成了。然后点
jw88925665·2023-11-11 16:29

【腾讯云 HAI域探秘】整合腾讯云HAI的ChatGLM模型到NUXT官网：实现智能IM功能

文章目录脑图分析im效果演示前言创建NUXT模板配置im相关内容客服图标客服对话框主体物料准备ChatGLM26B创建选择应用等待创建完成启动ChatGLM2-6B提供的API服务更新软件源列表指令解释查看api.py文件修改api.py文件引入中间件添加跨域中间件修改接口地址开启API服务新增服务器端口规则测试接口对接nuxt官网接口函数封装接口调用效果展示销毁总结脑图分析im效果演示前言在当今
@兔然暴富@·2023-11-11 16:58
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