作者：李嘉辉GrowingIO大前端开发工程师。负责GrowingIOAndroid和iOS无埋点SDK的设计和开发，目前专注在AndroidAOP开发。引言Android无埋点的本质是通过技术手段来改写Java字节码，达到“自动写代码”的目的，从而实现业务目标，简单来说就是一种Hook形式。但是在进行之前，我们需要了解下Java字节码，以免出现错误的修改，导致无埋点变成“crash点”。这就好比

韩梅梅：李雷，快来帮我找下《数据结构从入门到放弃》李雷看了下周围书籍拜访，一脸苦恼的说：这家图书馆的书籍摆放并不是很科学，可能我们要费一些时间~韩梅梅：为什么不科学呢？

追星使人头秃，为了看懂小偶像们在说什么，毅然跳入【从入门到放弃】的自学路程，而头秃的初级阶段应该是对数字的花式叫法吧。星期追过剧的应该不会陌生。

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲

前一段时间在知乎里面看到了很多关于学习python的正能量的文章，我也一时脑热想去学习，于是查了很多资料，然后买了一堆的书回来，抱着一腔热情，牺牲自己中午的休息时间，学习了差不多两个星期，然后发现，自己在解题后，完全没有那种得到知识的兴奋感，慢慢我也发现中午还是需要睡一下觉的，然后编程的学习就慢慢淡忘了。近一个星期，因为单位元旦晚会的原因，我要做一个节目的视频，里面涉及到图片，视频的拍摄，需要一些

Kafka也开个头吧，计划总共用五篇博客来学习和了解这个消息框架，当然一开始不会花太多的精力去深入探究，自己整理了一个学习路线大纲，之后依据对业务的了解和公司内部的使用情况需要了再更新和学习：【Kafka从入门到放弃系列一

目录1Abstract2RelatedWork2.1单一智能体视觉SLAM（Single-agentVisualSLAM）2.2协同视觉SLAM（CollaborativeVisualSLAM）2.3神经隐式表示

前端和后端的概念任何一个应用程序都有前端和后端前端：客户端，就是浏览器（pc端手机端）后端：服务器（性能很好的电脑）是提供计算服务的设备。服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。前后端交互原理[外链图片转存失败(img-RrwDsZFq-1562074235053

在看完《视觉slam十四讲》第四章李群和李代数后，准备调试相应的代码，但是出现了各种各样的问题，但最后还是万幸，成功完成了调试。在这里记录一下期间遇到的问题和相应的解决方法以及最后的感想。

对于整个工程的分析可以参考上一篇博客https://blog.csdn.net/weixin_61294345/article/details/121679881这里就分享一下两个重要的源码注释:1.frontend.cpp////Createdbygaoxiangon19-5-2.//#include#include"myslam/algorithm.h"#include"myslam/back

这一节主要回顾一下Ceres、g20的使用。1.Ceres、G2o源码安装方法高博士的书中都有各个库的安装方法，但由于版本变化，个别安装方法可能并不适用。这里简单整理一下两个库的源码安装方法，其他的库之后有时间统一整理一下。（1）Ceres安装下载源码，下载地址：https://github.com/ceres-solver/ceres-solver安装依赖项：sudoapt-getinstall

文章目录3.1旋转矩阵3.1.1点与坐标系3.1.2坐标系中的欧式变换3.1.3变换矩阵与齐次坐标3.2Eigen库的使用3.3旋转向量和欧拉角3.3.1旋转向量3.3.2欧拉角3.4四元数3.4.1四元数的定义3.4.2四元数的运算3.4.3用四元数表示旋转3.4.4四元数到旋转矩阵的转换3.5补充小萝卜的例子解释,坐标在不同坐标系转换参考博客3.1旋转矩阵3.1.1点与坐标系点乘叉乘法向量的方

本文仅作为个人学习笔记，记录学习过程。文章目录一、g++的安装二、CMake的安装测试三、ros的安装1.配置软件库2.ros安装2.1添加ROS软件源2.2添加秘钥2.3安装ROS2.4初始化2.5设置环境变量2.6安装rosinstall2.7尝试启动ros测试（海龟例程）四、OpenCV的安装4.1下载OpenCV4.2安装依赖库4.3编译4.4配置环境五、Pangolinv0.5的安装1.

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵本章将介绍视觉SLAM的基本问题之一

文章目录09后端29.1滑动窗口滤波和优化9.1.1实际环境下的BA结构9.1.2滑动窗口法9.2位姿图9.2.1位姿图的意义9.2.2位姿图优化09后端29.1滑动窗口滤波和优化9.1.1实际环境下的BA结构由于计算机算力的限制，我们必须控制BA的规模，一种简单的思路是仅保留离当前时刻最近的NNN个关键帧，去掉时间上更早的关键帧。于是，BA被固定在一个时间窗口内，离开这个窗口的即被抛弃，称为滑动

文章目录10回环检测10.1概述10.1.1回环检测的意义10.1.2回环检测的方法10.1.3准确率和召回率10.2词袋模型10.3字典10.3.1字典的结构10.3.2实践：创建字典10.4相似度计算10.4.1理论部分10.4.2实践：相似度的计算10.5实验分析与评述10回环检测10.1概述10.1.1回环检测的意义前端提供特征点的提取和轨迹、地图的初值，后端负责数据的优化。但是如果像视觉

11建图11.1概述（1）地图的几类用处：定位：导航：机器人在地图中进行路径规划；避障重建交互：人与地图之间的互动（2）几类地图稀疏地图稠密地图语义地图11.2单目稠密重建11.2.1立体视觉（1）稠密重建中，我们需要知道每个像素（或大部分像素）的距离，对此有以下几种方案：使用单目相机，估计相机运动，并且三角化计算像素的距离；使用双目相机，利用左右目的视差计算像素的距离；使用RGB-D相机直接获取

Case1一面项目相关1、简历中的项目相关问题，项目是三维重建相关的，深度学习的深度估计2、具体细节上，网络结构、loss设计、数据、训练泛化效果3、非公共区域如何处理、精度如何保证基础：1、非线性优化2、视觉

1.旋转矩阵的正交性P45下方注解第一条“旋转矩阵的正交性可直接由定义给出”，在查阅众多证明方法之后，我选择一种个人更容易理解的方法。首先明确：正交矩阵即逆为自身转置的矩阵，即满足，因此要证明旋转矩阵的转置矩和逆矩阵是同一个矩阵。对于转置矩阵较为简单：对于旋转矩阵的逆，可以从物理意义上考虑，即为反向旋转对应的旋转矩阵（经过两次旋转回到初始状态，对应矩阵相乘结果为单位矩阵），因此只需要调换对应基底就

经过前端（视觉里程计）估计得到的轨迹和地图由于存在累计误差，在长时间内是不准确的。因此希望构建一个针对全局的更大规模的优化问题，得到最优的轨迹和地图，这里主要有两种解决思路：（1）基于马尔可夫性假设的卡尔曼滤波器：马氏性假设可以简单地理解为“当前时刻状态只与上一时刻有关”。针对SLAM问题（非线性）的卡尔曼滤波器给出了单次线性近似下的最大后验估计，或者说是优化过程中一次迭代的结果。（2）非线性优化

视觉slam十四讲学习笔记——第三章三维空间刚体运动3.1旋转矩阵3.1.1点、向量和坐标系3.1.2坐标系中的欧式变换3.1.3变换矩阵与齐次坐标3.2Eigen库的使用3.3旋转向量和欧拉角3.3.1

文章目录前言一、相机模型针孔相机模型畸变模型双目相机模型RGB-D相机模型二、图像三、代码复现总结前言研0学生，放假宅家，本科期间对其感兴趣，故开始学习。一个人学有点无聊，可以一起来学呀！参考书：高翔《slam十四讲》第二版我会在我的笔记中，结合自己的理解复述内容，并对代码部分完成复现。有问题的可以留言或者私信噢！开发环境：虚拟机Ubuntu22.04+Vscode。一、相机模型针孔相机模型设O−

文章目录前言第一讲预备知识第二讲初识SLAM传感器Sensors经典视觉SLAM框架SLAM问题的数学表述总结前言研0学生，放假宅家，本科期间对其感兴趣，故开始学习。一个人学有点无聊，可以一起来学呀！

文章目录本节目标一、旋转矩阵1.1点、向量和坐标系1.1.1向量-向量、向量-数之间的运算1.1.2外积表示旋转1.2坐标系间的欧式变换1.3变换矩阵与齐次坐标1.4小节二、代码实践2.1矩阵初始化2.2矩阵运算2.3矩阵变换2.4解方程2.4.1特征值/特征向量2.4.2解方程本节目标理解三维空间的刚体运动描述方式：旋转矩阵、变换矩阵、四元数和欧拉角。掌握Eigen库的矩阵、几何模块使用方法。一

第三章刚体运动学习任务一、点，向量和坐标系向量的坐标内外积二、坐标系间的欧氏变换三、齐次坐标和变换矩阵♥重点♥四、旋转向量和欧拉角4.1旋转向量4.2欧拉角4.3四元数五、四元数到旋转矩阵的转换学习任务理解三维空间的刚体运动描述方式：旋转矩阵、变换矩阵、四元数和欧拉角。掌握Eigen库的矩阵、几何模块使用方法。一、点，向量和坐标系刚体：不光有位置，还有自身的姿态。相机也可以看成三维空间的刚体，位置

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM本章将介绍视觉SLAM的基本问题之一：如何描述刚体在三维空间中的运动？

说在前面的话------Java基础加强班开班前火箭启动时消耗的能量,要超过它剩下旅程的总和.启动最难,也最重要.学编程也一样,从两年前知道了不懂编程就是文盲开始,买电脑,配置环境,历经三次从入门到放弃

学习编程从入门到放弃的人不计其数，很大程度上是因为，产

目录一、概念二、系统操作一、概念结合样本确定，动态修改也发挥着重要作用。根据先前检验的结果，动态修改会自动减少或增加样本的大小。设置一定的规则，可以减少或增加检验中涉及的工作，也可节约检验成本。但是注意这种情况下一定是要结合采样方案的功能的，如果是百分比全检或固定样本大小，则不能使用。采样方案详见文章：采样方案如下图所示：除检验数量导致跳过检验批次的检验阶段，也在规定的重置期间后，检验阶段会充值到

目录一、概述二、AQL概念三、系统操作一、概述样本确定过程中可以有百分比、固定样本、参考采样方案（SampleSchema）三种方式。其中百分比、固定样本的采样方案是比较号理解的，但是参考采样方案中相对逻辑更复杂，再参考采样方案中可以使用采样计划定义不同的采样表，在单个取样表中，可以为每个批量间隔定义相应的取样计划，例如n或n-c/d、n-k。在采样过程中如果选择，参考采样方案，需要我们填写对应的

点击上方“Java基基”，选择“设为星标”做积极的人，而不是积极废人！源码精品专栏原创|Java2020超神之路，很肝~中文详细注释的开源项目RPC框架Dubbo源码解析网络应用框架Netty源码解析消息中间件RocketMQ源码解析数据库中间件Sharding-JDBC和MyCAT源码解析作业调度中间件Elastic-Job源码解析分布式事务中间件TCC-Transaction源码解析Eurek

文章目录undo日志的格式INSERT操作对应的undo日志DELETE操作对应的undo日志删除一条记录的2个阶段UPDATE操作对应的undo日志不更新主键就地更新（in-placeupdate）先删除旧记录，再插入新纪录更新主键增删改操作对二级索引的影响为事务分配Undo页面链表的详细过程undo日志在崩溃恢复时的作用总结事务需要保证原子性。但是偏偏有时候事务在执行到一半时会出现一些情况，比

甚至很多人经常听到一句调侃的话语——“C++，从入门到放弃”。

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

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

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

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

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。

mysqlday01课堂笔记1、什么是数据库？什么是数据库管理系统？什么是SQL？他们之间的关系是什么？数据库：英文单词DataBase，简称DB。按照一定格式存储数据的一些文件的组合。顾名思义：存储数据的仓库，实际上就是一堆文件。这些文件中存储了具有特定格式的数据。数据库管理系统：DataBaseManagement，简称DBMS。数据库管理系统是专门用来管理数据库中数据的，数据库管理系统可以对

声明：本系列教程的python代码，makedown语法，对缩进特别不友好，但是python的层级关系又严格依赖缩进，故此系列的所有python代码不一定都能直接运行。有可能需要手动调整代码缩进。python的版本目前是3.7.最重要的事情python一定要注意空格和换行，特别是行首、行尾不该多的空格或者table缩进一定不要有，不然就是SyntaxError:invalidsyntax引入的本地

系列文章目录Rust入门手册-《C++：从入门到放弃》(一）目录所有权ownershipC++的指针安全：从智能指针谈起所有权ownership、引用reference浅拷贝、深拷贝与移动语义Copytrait

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？

如果这里的传感器主要为相机，那就称为视觉SLAM。SLAM的目的是解决“定位”和“地图构建”这两个问题——一边要估计传感器自身的位置，一边要建立周围环境的模型。对此，我们需要借助传

《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

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

一、Jmeter简介：1、简介Jmeter是一款基于Java程序开发的可视化客户端(类似postman客户端)、具有开源、高可扩展性、高移植性、多线程框架等特点。简单来说它就是：界面友好，能够快速上手，在任何操作系统java环境便可运行，基于java程序开发可自定义编写插件。Jmeter业界使用最多的场景：服务端的性能测试(压力测试、并发测试)接口测试、接口自动化测试(Http、FTP、RPC、W

一，熟悉linuxunbuntuAPT-GET工作原理：https://www.cnblogs.com/cyl2008/p/6417443.html1，“sudoapt-getinstall”下载安装软件包大体分为四个步骤：(1)扫描本地存放的软件包更新列表（由”apt-getupdate"命令刷新更新列表，也就是var/lib/apt/lists/),找到最新版本的软件包；进行软件包依赖关系检查

C语言是一种广泛使用的编程语言，它提供了丰富的功能和库，使得开发人员可以进行底层的编程。在本文中，我们将深入了解C语言中的输入&输出，文件读写，预处理器和头文件。输入&输出C语言中的输入&输出是通过标准库函数来实现的。以下是一个简单的示例，演示了如何使用printf函数进行输出和scanf函数进行输入：#includeintmain(){intnum;printf("请输入一个整数：");scan

C语言是一种功能强大的编程语言，具有许多高级特性，包括强制类型转换，递归，可变参数和错误处理。在本文中，我们将深入了解这些特性，并提供简单的示例来帮助理解。递归递归是一种函数调用自身的技术，在C语言中经常被使用。以下是一个简单的示例，演示了如何使用递归计算阶乘：#includeintfactorial(intn){if(n==0||n==1){return1;}else{returnn*facto

C语言是一种广泛应用于系统编程和嵌入式开发的高效编程语言。在本文中，我们将介绍C语言中的一些重要概念，包括字符串、结构体、共用体、位域和typedef，并提供简单的示例代码。字符串在C语言中，字符串是以空字符（'\0'）结尾的字符数组。我们可以使用字符数组来表示字符串，并通过一系列标准库函数来处理字符串。以下是一个简单的字符串示例：#includeintmain(){charstr[]="Hell