《python编程从入门到实践》EricMatthes：P31~80阅读记xmind笔记，并自己实现实例。知识点之前确实都学过，但还是再系统复习一下吧。3.

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在linux系统中，打开终端命令，输入以下代码sudoadd-apt-repositoryppa:zarquon42/meshlabsudoapt-getinstallmeshlab卸载meshlab命令：sudoapt-getremovemeshlab

文章目录字符串列表添加和删除元素组织列表创建数字列表使用列表的一部分元组字典遍历字典嵌套字典列表在字典中存储列表在字典中存储字典输入与循环使用标志函数传递实参传递列表禁止函数修改列表传递任意数量的实参返回值将函数存储在模块中类创建和使用类创建Dog类方法__init__()根据类创建实例使用类和实例给属性指定默认值修改属性的值继承子类的方法__init__()重写父类的方法将实例用作属性导入类Py

作为一个视觉SLAM的入门学徒，高翔的书我看了一遍，视频也跟了一遍，代码在自己的电脑上也跑过，但总觉得跟啥都没学没有太大区别。于是乎决定开始看代码。

第7章用户输入和while循环我们设计的程序大多是为了解决用户最终的问题，所以我们大多需要在用户那里获取一些信息。学习用户输入的获取与处理，学习while循环让程序不断运行直到达到指定的条件不满足为止。7.1函数input（）的工作原理函数input（）让程序暂停，等待用户输入一些文本。获取用户输入后将其存储在一个变量中，方便对其的使用。函数input（）只接受一个参数：即要想用户显示的提示或者说

《Python编程：从入门到实践》学习笔记1、用户输入和while循环1.1用户输入1.1.1函数input()的工作原理函数input（）让程序暂停运行，等待用户输入一些文本。

《Python编程：从入门到实践》学习笔记1、类1.1创建和使用类使用类几乎可以模拟任何东西。下面来编写一个表示小狗的简单类Dog——它表示的不是特定的小狗，而是任何小狗。

关于ceres和g2o的安装，用了这篇，很顶很顺。然后编译的时候就遇到问题：[16%]BuildingCXXobjectCMakeFiles/g2oCurveFitting.dir/g2oCurveFitting.cpp.oInfileincludedfrom/usr/local/include/g2o/core/base_fixed_sized_edge.h:311,from/usr/local

注：视觉SLAM算法使用ORBSLAM2，语义分割网络模型使用deeplabv2。

关于《视觉SLAM十四讲》第六讲的g2o拟合曲线实验部分，困扰我两天在bug终于解决了。前人已经解决过了。其实这个问题是类型不匹配的问题。

算法使用《视觉SLAM十四讲》中源码，硬件为奥比中光的Astramini摄像头。下面将对开发流程进行流程罗列，并在后面的详情中解析源码。

下面是我的推荐书单:1.python入门书单《Python编程:从入门到实践》适合人群：新手小白这

一、参考资料ORB-SLAM2详解（一）简介（公开课）视觉SLAM原理与ORB-SLAM3系列算法二、相关介绍1.ORB简介ORB指的是一种旋转不变性特征。

此文章为Python基础知识点（从入门到实践）--if语句，此节Python基础知识点包括：条件测试、if语句、使用if语句处理列表、设置if语句格式。

在上一篇手撕（6）中的InsertKeyframe()插入关键帧的函数里，有一个Backend::UpdateMap()函数，从这里通过条件变量map_update_来激活后端优化。backend.h：//*有单独优化线程，在Map更新时启动优化//*Map更新由前端触发#ifndefMYSLAM_BACKEND_H#defineMYSLAM_BACKEND_H#include"MYSLAM/co

【学习背景】最爱语录：人生苦短，我用python！Input（“Islifealwaysthishardorisitjustwhenyouareakid?”）Print（“-Alwayslikethis.--里昂”）Return：生活总是这样艰难吗？还是只是在你还是个孩子的时候？-总是这样。【初步认识Python】Cmd-python-importthisTheZenofPython,byTimP

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二次作业。

写在前面第1章-ROS入门必备知识第2章-C++编程范式第3章-OpenCV图像处理第4章-机器人传感器第5章-机器人主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础第8章-激光SLAM系统第9章-视觉

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三次作业。文章目录前言1.群的性质2.验证向量叉乘的李代数性质3.推导SE(3)的指数映射4.伴随5.轨迹的描绘6.

ntp同步时间-吴昊博客CentOS8同步时间-tlanyanyum安装指定版本docker-节点加入k8s集群如何获取token等参数值_魂醉的一亩二分地-CSDN博客CentOS-Docker——从入门到实践

最近在看《Python编程：从入门到实践》一书，对零基础很友好，简单的做了一下习题，知识点很详细。嘉宾名单：如果你可以邀请任何人一起共进晚餐（无论是在世的还是故去的），你会邀请哪些人？

视觉SLAM十四讲学习笔记【逐行代码带你解析】【适合纯小白ps:因为我就是】（持续更新中）前言ch2初识SLAM2.1.什么是SLAM2.2经典视觉SLAM框架2.2.1.传感器信息读取2.2.2.前端视觉里程计

环境准备在虚拟机上安装Eigensudoapt-getinstalllibeigen3-dev下载好视觉SLAM十四讲对应的代码后，下载KDevelop，KDevelop位于Ubuntu系统的软件仓库，

1.2Eigen3安装1.3Pangolin安装1.4其他2编译安装ORB-SLAM22.1build.sh2.2build_ros.sh0引言ORB-SLAM2是一种用于单目、双目和RGB-D相机的视觉

第10章文件和异常10.1从文件中读取数据10.1.1读取整个文件要读取文件，需要一个包含几行文本的文件。下面首先来创建一个文件，它包含精确到小数点后30位的圆周率值，且在小数点后每10位处都换行：pi_digits.txt3.141592653589793238462643383279下面的程序打开并读取这个文件，再将其内容显示到屏幕上：withopen('pi_digits.txt')asfi

参考资料《GAMES104-现代游戏引擎：从入门到实践》02.引擎架构分层（bilibili）《GameEngineArchitecture》(ThirdEdition)JasonGregory目录参考资料前言一

主要根据视觉SLAM十四讲配套代码编写包含头文件#include#include定义单位矩阵：Matrix3drotation_matrix=Matrix3d::Identity();cout#includeusingnamespacestd

主要根据视觉SLAM十四讲配套代码编写，见这里#includeusingnamespacestd;#include//Eigen核心部分#include//稠密矩阵的代数运算（逆，特征值等）#includeusingnamespaceEigen

第七章汽车租赁餐馆订位披萨配料电影票三个出口无限循环熟食店知识点pop（）函数五香烟熏牛肉梦想的度假胜地小结汽车租赁7-1汽车租赁：编写一个程序，询问用户要租赁什么样的汽车，并打印一条消息，如“LetmeseeifIcanfindyouaSubaru”。message=input("Whatkindofcardoyouwanttorent?")print('LetmeseeifIcanfindyo

gazebo中提供了很少的贴图，场景只是用这几张贴图，视觉SLAM仿真很容易在不该闭环的时候闭环，导致根本没法用。那么我们怎么添加自己的贴图呢？首先gazebo建模使用默认贴图，保存。

《Python编程从入门到实践》总结作者EricMatthes著,袁国忠译中国工信出版集团，人民邮电出版社起步基本属性：跨平台，脚本语言认识python2与python3，其升级的意义与普通软件不一样，

一、IMU和相机数据融合保证位姿的有效性：当运动过快时，相机会出现运动模糊，或者两帧之间重叠区域太少以至于无法进行特征匹配，所以纯视觉SLAM对快速的运动很敏感。

文章目录0引言1单目、双目、深度相机和RGBD相机的区别2特征点法与直接法的优缺点3等距变换、相似变换、仿射变换、射影变换的区别4单应矩阵、本质矩阵和基础矩阵的区别5Slam中为什么用李群李代数6解释Slam中的绑架问题7ORB、SIFT和SURF特征点检测算法的区别8什么是对极极线约束9常用的边缘检测算子和优缺点10描述RANSAC算法11描述PnP算法12描述BA算法13EKF和BA的区别14

什么是刚体运动以及三维空间中刚体运动描述方式有哪些？两个坐标系之间的运动由一个旋转加上一个平移组成，这种运动称为刚体运动。描述三维空间中刚体运动的方式有旋转矩阵、旋转向量、欧拉角、四元数。请描述左手坐标系和右手坐标系。大拇指——y食指——z中指——x内积和外积的公式和对应的几何意义内积公式：内积几何意义：1.两个向量之间的夹角2.b向量在a向量方向上的投影外积公式：外积几何意义：1.在三维几何中，

内容简介《Python硬件开发树莓派从入门到实践》全书可大致分为4个部分，其中第13章介绍了树莓派的基本使用；第4章介绍了如何在树莓派上使用Python的OpenCV包；第58章介绍了树莓派GPIO接口连接各类传感器及硬件的方法与示例

一、Sophus库简介：Eigen库是一个开源的C++线性代数库，它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算，还包括解方程等功能。但是Eigen库提供了集合模块，但没有提供李代数的支持。一个较好的李群和李代数的库是Sophus库，它很好的支持了SO(3),so(3),SE(3)和se(3)。Sophus库是基于Eigen基础上开发的，继承了Eigen库中的定义的各个类。因此在使用Eigen库中的类时，既

Python编程从入门到实践第五章：if语句练习答案记录练习题导航Python编程从入门到实践第五章：if语句练习答案记录5.1一个简单示例5.2条件测试5.2.1检查是否相等5.2.2检查是否相等时忽略大小写

#刷书Day14#作者：【美】EricMatthesPython之蝉:Beautifulisbetterthanugly.Explicitisbetterthanimplicit.Simpleisbetterthancomplex.Complexisbetterthancomplicated.Flatisbetterthannested.Sparseisbetterthandense.Readab

前言上一次我们对Paging的应用进行了一次全面的分析，这一次我们来聊聊WorkManager。如果你对Paging还未了解，推荐阅读这篇文章：Paging在RecyclerView中的应用，有这一篇就够了本来这一篇文章上周就能够发布出来，但我写文章有一个特点，都会结合具体的Demo来进行阐述，而WorkManager的Demo早就完成了，只是要结合文章一起阐述实在需要时间，上周自身原因也就延期了

1建立项目1.1指定规范我们要编写一个名为“学习笔记”的Web应用程序，让用户能够记录感兴趣的主题，并在学习每个主题的过程中添加日志条目。“学习笔记”的主页对这个网站进行描述，并邀请用户注册或登录。用户登录后，就可创建新主题、添加新条目以及阅读既有的条目。学习新的主题时，记录学到的知识可帮助跟踪和复习这些知识。优秀的应用程序让这个记录过程简单易行。1.2建立虚拟环境虚拟环境是系统的一个位置，你可以

目录【基础学科学习】【线性代数笔记】《3Blue1Brown》笔记【SLAM】【VSLAM笔记】《视觉SLAM十四讲》学习笔记Smoothly-VSLAM学习笔记【嵌入式开发】【鸿蒙开发笔记】OpenHarmony

image题图：pixabay上周在公上周在公司做了一次内部分享，关于kafka科普相关的。总结输出一下：imagekafka是什么？开源的消息引擎系统。流处理平台。我们说的更多的是"消息队列"。流处理是什么？流是数据。处理是动作。流处理就是不断对数据进行结果计算的动作。它的适用场景更多的是：监控告警日志流处理BI模型训练...流我们常说的mq是什么？messagequeue。消息队列消息即数据。

Python是一门面向对象，解释型的高级程序设计语言，它的语法非常简洁、优雅，自带了很完善的库，涵盖了数据库，网络，文件处理，GUI等方方面面，通过这些库，我们可以比较快速地解决一些棘手问题。有不少知名的机器学习库也是使用Python开发的，比如，scikit-learn是一个强大的机器学习库，PyTorch是一个成熟的深度学习库。今天给的大家分享一份字节内部流出的python编程学习总结，一共2

总体流程1.VO：：init初始化加载yaml参数文件前端、后端、建图、显示初始化2.初始成功开始RUNstep：读取图片，addframe：3.addframe：（1）双目初始化一.左图检测特征点二。右图光流跟踪特征点三.结合内外参，三角化生成世界坐标（2）跟踪track一.拿之前两帧的差距作为位姿，光流寻找前后两帧的对应点，二.g2o估计更新位姿三.内点数量少于阈值80，就当前帧设为关键帧，检

上一篇文章中:手撕ch7/pose_estimation_3d2d（1），我们调用了epnp的方法进行位姿估计，这里我们使用非线性优化的方法来求解位姿，使用g2o进行BA优化首先介绍g2o：可参考：g2o详细介绍1.构建g2o图优化思路：步骤一：创建线性方程求解器，确定分解方法//每个误差项优化变量维度为3，误差值维度为1typedefg2o::BlockSolver>Block;//创建一个线性

上一篇，我们分析了Frontend::AddFrame()函数，将会根据前端状态变量FrontendStatus，运行不同的三个函数，StereoInit()，Track()和Reset()，首先肯定是双目初始化StereoInit()函数：双目初始化的步骤也很简单：就是根据左右目之间的光流匹配，寻找可以三角化的地图点，成功时建立初始地图：首先用DetectFeatures()函数对左目提GFTT

octomap_mapping点云-网格建图-pointcloud_mappingsurfel重建-surfel_mappingBug调试参考博客12.1理论部分可参考博客:SLAM14讲-ch12建图笔记视觉

1.imageBasicsimageBasics.cpp不做修改CMakeLists.txtproject(imageBasics)cmake_minimum_required(VERSION3.10)add_executable(imageBasicsimageBasics.cpp)#链接OpenCV库find_package(OpenCVREQUIRED)#添加头文件include_direc

上一篇双目初始化完成过程中，跟踪状态FrontendStatus变成了TRACKING_GOOD，因此之后，将进入正常跟踪的Track()函数：Track函数的流程也很清晰：首先，用匀速模型给当前帧的pose设置一个初值，这里用上一帧位姿获得当前位姿估计的初始值然后，用光流法匹配前后两帧的特征点（前后两帧都只用左目图像），并返回光流法匹配到的点的数量，对应TrackLastFrame()函数然后，