视觉SLAM技术解读

图像特征—FAST关键点

图像特征—FAST关键点一、引言最近在看视觉slam十四讲这本书，里面关于图像特征点的一些总结非常值得学习一下。
夜雨_小学徒·2022-02-09 10:46

Snowflake核心技术解读系列——架构设计

简介：Snowflake取得了巨大的商业成功，技术是如何支撑起它的千亿美元市值呢？它技术强在哪？本文为大家倾情解读Snowflake的核心技术原理。背景：2020年9月16日，Snowflake成功IPO，交易首日市场估值达到704亿美元，募集资金34亿美元。Snowflake成为迄今为止规模最大的软件IPO，市值最高突破1200亿美元。Snowflake提供基于云的数据存储和分析服务，一般被称为
·2022-02-08 17:43

【新功能】开放搜索多路召回技术解读

简介：多路召回就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略，本文将介绍开放搜索平台上的多路召回技术是如何深度提升搜索效果的。背景所谓的“多路召回”就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略。阿里云开放搜索（OpenSearch）是基于阿里巴巴自主研发的大
·2022-01-10 17:02

Cube 技术解读 | Cube 小程序技术详解

本文为《Cube技术解读》系列第三篇文章，之前上线的《支付宝新一代动态化技术架构与选型综述》与《Cube卡片技术栈解读》欢迎大家回顾。
·2022-01-04 15:57

Cube 技术解读 | Cube 小程序技术详解

作者：曾维宏(恒实)本文为《Cube技术解读》系列第三篇文章，之前上线的《支付宝新一代动态化技术架构与选型综述》《Cube卡片技术栈解读》欢迎大家回顾。
·2021-12-30 17:04

【新功能】开放搜索多路召回技术解读

简介：多路召回就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略，本文将介绍开放搜索平台上的多路召回技术是如何深度提升搜索效果的。背景所谓的“多路召回”就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略。阿里云开放搜索（OpenSearch）是基于阿里巴巴自主研发的大
·2021-12-27 16:08

浅析ORB、SURF、SIFT特征点提取方法以及ICP匹配方法

目录main.cppCMakeLists.txt执行效果ICPCMakeLists.txt执行效果在进行编译视觉SLAM时，书中提到了ORB、SURF、SIFT提取方法，以及特征提取方法暴力匹配(Brute-ForceMatcher
·2021-12-24 18:27

前沿分享｜阿里云数据库事业部资深技术专家、生态工具产品部负责人 陈长城：一站式在线数据管理平台DMS技术解读

简介：本篇内容为2021云栖大会-企业级云原生数据库最佳实践论坛中，阿里云数据库事业部资深技术专家、生态工具产品部负责人陈长城关于“一站式在线数据管理平台DMS技术解读”的分享。
·2021-11-17 15:19

视觉SLAM入门 -- 学习笔记 - Part6

2LK光流2.1光流文献综述我们课上演示了Lucas-Kanade稀疏光流，用OpenCV函数实现了光流法追踪特征点。实际上，光流法有很长时间的研究历史，直到现在人们还在尝试用Deeplearning等方法对光流进行改进[1,2]。本题将指导你完成基于Gauss-Newton的金字塔光流法。首先，请阅读文献（paper目录下提供了pdf），回答下列问题。问题：1.按此文的分类，光流法可分为哪几类？
昼行plus·2021-11-14 21:20

Cube 技术解读 | 详解「支付宝」全新的卡片技术栈

简介：魔方卡片（Cube），让App首页实现敏捷更新。CodeHub#7正式落幕，来自蚂蚁集团的技术专家「京君」与掘金社区的开发者们分享了「支付宝」全新的卡片技术栈——魔方卡片（Cube）。京君围绕Cube技术的架构逻辑，阐述其渲染和生产过程，并指导开发者完成初阶的技术调试。动态卡片的背景从Windows时代开始，应用程序图标就成了用户（流量）的主入口，并且一直持续到移动端时代。图标即入口的方式，
·2021-11-12 14:18

视觉SLAM入门 -- 学习笔记 - Part5

2ORB特征点原图见1.png文件和2.png。2.1ORB提取ORB即OrientedFAST简称。它实际上是FAST特征再加上一个旋转量。本习题将使用OpenCV自带的FAST提取算法，但是你要完成旋转部分的计算。旋转的计算过程描述如下：在一个小图像块中，先计算质心。质心是指以图像块灰度值作为权重的中心。在一个小的图像块B中，定义图像块的矩为：通过矩可以找到图像块的质心：连接图像块的几何中心O
昼行plus·2021-11-10 02:49

Cube 技术解读 | 详解「支付宝」全新的卡片技术栈

CodeHub#7正式落幕，来自蚂蚁集团的技术专家「京君」与掘金社区的开发者们分享了「支付宝」全新的卡片技术栈——魔方卡片（Cube）。京君围绕Cube技术的架构逻辑，阐述其渲染和生产过程，并指导开发者完成初阶的技术调试。▶点击播放，可观看CodeHub#7完整回放；公众号mPaaS后台回复“Cube”可获取讲师完整PPT。动态卡片的背景从Windows时代开始，应用程序图标就成了用户（流量）的主
·2021-11-09 17:54

【ESSD技术解读】阿里云块存储企业级特性之异步复制

简介：在大数据时代，数据就是企业的核心资产，是企业的生命线。在现实世界中，灾难时有发生，当发生灾难时，容灾能力成为企业能否生存的关键。云上容灾服务，通常称为DRaaS（灾难恢复即服务）不但能够省去自建容灾中心的开销，还能节省后续运维成本，帮助客户快速建立起跨地域的容灾方案，即买即用，随时释放的特性也为用户提供了极大的弹性。本文介绍了云上容灾产品形态，企业可结合自身特点选择合适的容灾方案，针对异步复
·2021-11-09 01:35

【ESSD技术解读】企业级利器，阿里云 NVMe 盘和共享存储

简介：当前NVMe云盘结合了业界最先进的软硬件技术，在云存储市场，首创性同时实现了NVMe协议+共享访问+IOFencing技术。它在ESSD之上获得了高可靠、高可用、高性能，同时基于NVMe协议实现了丰富的企业特性，如多重挂载、IOFencing、加密、离线扩容、原生快照、异步复制等功能。本文详细介绍了云上SAN和NVMe的发展历程，并做出了对未来的构想7x24高可用是怎样炼成的？现实世界中单点
·2021-11-05 18:11

【ESSD技术解读】ESSD Auto PL规格，引领IO性能弹性新方向

简介：阿里云ESSD为云服务器ECS提供低时延、持久性和高可靠的块存储服务，成为云厂商全闪块存储的业界标杆。存储团队推出了ESSDAutoPL新的云盘规格，把性能与容量解耦，提供IO性能按需供给两大关键特性。AutoPL具备的灵活性和弹性能力降低了IT规模规划难度和因规划不当带来的风险，本文详细介绍了AutoPL新产品特性、揭秘背后的技术原理。前言作为IaaS最重要的核心组件之一，阿里云ESSD为
·2021-11-03 10:03

Cube 技术解读 | Cube 卡片技术栈详解

“此前，我们上线了《Cube技术解读》系列首篇文章《支付宝新一代动态化技术架构与选型综述》，本文为Cube系列第二篇文章，针对Cube卡片技术栈做了深入解读，欢迎大家关注。”
·2021-11-02 18:35

【ESSD技术解读】 云原生时代，阿里云块存储 ESSD 快照服务如何被企业级数据保护所集成？

简介：本文描述了阿里云块存储快照服务基于高性能ESSD云盘提升快照服务性能，提供轻量、实时的用户体验及揭秘背后的技术原理。依据行业发展及云上数据保护场景，为企业用户及备份厂商提供基于快照高级特性的数据保护的技术方案，满足云上用户数据保护的迫切需求，保障云上企业业务连续性。简介：本文以云原生为时代背景，介绍了阿里云块存储快照服务如何基于高性能ESSD云盘提升快照服务性能，提供轻量、实时的用户体验及揭
·2021-10-29 17:51

技术解读｜云上企业级存储——打开存储新维度，促进用户核心业务创新

本文属ESSD技术解读的总篇，总体介绍ESSD云盘创新融合了云和企业级存储的特性，以服务为中心，为用户提供了更便捷、更智能的存储服务体验。
·2021-10-29 15:44

技术解读：高效的链上动态 Merkle Tree

编按：本文是QuarkChain创始人&CEO周期博士在以太坊技术论坛ethresear.ch发布的一篇技术文章，介绍了一个高效的Merkletree方案设计。原文链接：https://ethresear.ch/t/effici...简介遵循以太坊2.0的无状态客户端的思想，我们实现了一个高效的链上动态Merkletree（默克尔树）：链上包含性验证；链上添加/就地更新；O(1)存储空间成本；更新
·2021-10-28 18:49

技术解读｜云上企业级存储——打开存储新维度，促进用户核心业务创新

本文属ESSD技术解读的总篇，总体介绍ESSD云盘创新融合了云和企业级存储的特性，以服务为中心，为用户提供了更便捷、更智能的存储服务体验。
·2021-10-28 14:53

技术解读｜云上企业级存储——打开存储新维度，促进用户核心业务创新

本文属ESSD技术解读的总篇，总体介绍ESSD云盘创新融合了云和企业级存储的特性，以服务为中心，为用户提供了更便捷、更智能的存储服务体验。
阿里云云栖号·2021-10-28 13:34

Ubuntu20.04 Ubuntu18.04安装opencv + opencv_contrib

由于最近编译视觉slam十四讲的特征点部分，需要用到opencv的一些模块库，其中就需要opencv-contrib。opencv3以上的版本没有opencv-contrib，所以需要一起安装。
长沙有肥鱼·2021-10-26 20:56

深蓝学院-视觉SLAM十四讲-第一章作业

第1章作业1.熟悉Linux请描述apt-get安装软件的整体步骤，说明Ubuntu是如何管理软件依赖关系和软件版本的。注：阅读了鸟哥私房菜第23章的内容，该章主要讲述了RPM机制的软件安装方式。而ubuntu使用dpkg机制的软件安装方式，本人平时只是使用apt-get安装软件，并没有深入了解背后的安装原理，所以本题参考了ubuntuAPT-GET工作原理进行作答。使用apt-get安装软件主要
hello689·2021-10-26 10:57

视觉SLAM十四讲CH3代码解析及课后习题详解

eigenMatrix.cpp#includeusingnamespacestd;#include//Eigen核心部分#include//稠密矩阵的代数运算（逆，特征值等）#includeusingnamespacestd;usingnamespaceEigen;#defineMATRIX_SIZE50宏定义矩阵大小50/*****************************本程序演示了Ei
长沙有肥鱼·2021-10-19 16:48

内含干货PPT下载｜一站式数据管理DMS关键技术解读

简介：深入解读实时数据流、库仓一体数据处理等核心技术“数聚云端·智驭未来”——阿里云数据库创新上云峰会暨第3届数据库性能挑战赛决赛颁奖典礼已圆满结束，更多干货内容欢迎大家观看峰会直播回放。峰会直播回放https://developer.aliyun.com/live/247301干货PPT下载https://developer.aliyun.com/topic/download?id=7986一、
·2021-10-08 11:56

视觉slam学习笔记以及课后习题第一讲初识slam

前言这篇博客主要记录了我在深蓝学院视觉slam课程中的课后习题，因为是为了统计知识点来方便自己以后查阅，所以有部分知识可能不太严谨，如果给大家造成了困扰请见谅，大家发现了问题也可以私信或者评论给我及时改正
啦啦啦1231213·2021-10-04 14:43

Cube 技术解读 | 支付宝新一代动态化技术架构与选型综述

如标题所述，笔者将持续更新《Cube技术解读》系列文章。
·2021-09-24 09:24

Cube 技术解读 | 支付宝新一代动态化技术架构与选型综述

作者：入弦“如标题所述，笔者将持续更新《Cube技术解读》系列文章。
·2021-09-13 17:29

1ms的时延，10Gbps速率…5G通信技术解读

本文分享自华为云社区《5G通信关键技术解读》，作者：Super.雯。
·2021-09-09 11:48

华为云数据库内核专家为您揭秘：GaussDB(for MySQL)并行查询有多快？

近期，华为云数据库团队推出了专家技术解读系列，该系列基于GaussDB产品，每期围绕1个核心技术点进行深度剖析。上期由华为瑞典研究所数据库Lab首席科学家吕漫漪女士解读
·2021-09-01 10:35

【新功能】开放搜索多路召回技术解读

简介：多路召回就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略，本文将介绍开放搜索平台上的多路召回技术是如何深度提升搜索效果的~背景所谓的“多路召回”就是指采用不同的策略、特征或者简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把这些候选集混合在一起后供后续排序模型使用的策略。阿里云开放搜索（OpenSearch）是基于阿里巴巴自主研发的大
·2021-08-27 15:17

易基因 | 微量样本RNA甲基化m6A技术比较 — 技术解读

在哺乳动物mRNA中，N6-甲基腺苷（m6A）约占所有腺苷的0.2％至0.6％，是丰度最高的mRNA修饰。RNA免疫沉淀后通过高通量测序（MeRIP-seq），是转录组范围内检测m6A修饰位置最为有力的技术方法。常规免疫沉淀富集需要上百微克的总RNA，这限制了其在许多领域的应用。微量MeRIP技术优化实验过程中的关键参数，包括RNA的起始量，RNA片段化，抗体选择，MeRIP洗涤/洗脱条件，RNA
E_GENE·2021-08-17 16:58

[论文笔记]DynaSLAM

这种强有力的假设限制了大多数视觉SLAM系统在人口稠密的现实世界环境中的使用，而这些环境是服务机器人或自主车辆等相关应用的目标。
liampayne_66d0·2021-06-25 11:18

阿里云上海ACE同城会 | 数据库前沿技术解读及行业应用

简介：本期同城会由阿里云数据库团队资深技术大咖共同打造，围绕阿里云原生分布式数据库PolarDB的核心技术和应用场景、RDSMySQL和PG管控架构演进、云原生内存数据库Tair在游戏行业的最佳实践进行技术分享，期待你的到来！活动介绍：本期同城会由阿里云数据库团队资深技术大咖共同打造，围绕阿里云原生分布式数据库PolarDB的核心技术和应用场景、RDSMySQL和PG管控架构演进、云原生内存数据库
·2021-06-21 15:54

Gartner APM 魔力象限技术解读——全量存储? No! 按需存储？YES!

简介：在云原生时代，充分利用边缘节点的计算和存储能力，结合冷热数据分离实现高性价比的数据价值探索已经逐渐成为APM领域的主流。作者：夏明（涯海）调用链记录了完整的请求状态及流转信息，是一座巨大的数据宝库。但是，其庞大的数据量带来的成本及性能问题是每个实际应用Tracing同学绕不开的难题。如何以最低的成本，按需记录最有价值的链路及其关联数据，是本文探讨的主要话题。核心关键词是：边缘计算+冷热数据分
·2021-06-18 22:11

CCID发布了31个加密货币排名，EOS高居榜首，BTC仅排16位

欢迎来到懒区块（ID：lanqukuai），人人都能看懂的区块链技术解读，做高质量的区块链社区。本文由懒区块整理撰写，不经过允许，切勿转载。
懒区块·2021-06-10 11:43

有趣的想法：使用比特币进行量化投资或者对冲套利的小想法

欢迎来到懒区块（ID：lanqukuai），人人都能看懂的区块链技术解读，深入浅出的解剖整个区块链系统。本文由懒区块整理撰写，不经过允许，切勿转载。
懒区块·2021-06-04 10:51

股市精忠社杨忠国在线体验：华为“全家桶”补全

其中，华为首款显示器MateView、新一代半入耳式降噪耳机以及新一代笔记本新品MateBook16，股市精忠社杨忠国在线体验都做了首发的体验/技术解读，
IT观测·2021-05-21 11:18

视觉SLAM实践入门——（10）特征提取和匹配（修复源码中的段错误bug）

这一节的第一部分使用opencv提取关键点、计算描述子、匹配特征点第二部分则根据前面的原理，写一个简单的计算描述子、匹配特征点的算法（都是SLAM十四讲的源码，第二部分源码中有段错误，不能直接运行，需要修改），经过比较发现，使用opencv的算法效率较低第一部分和第二部分中算法运行所用时间如下第一部分—使用opencvopencv库封装了与特征提取和匹配相关的函数，程序的运行思路如下1、以RGB格
floatinglong·2021-05-15 18:32

视觉SLAM实践入门——（9）曲线拟合之g2o库

图优化理论g2o是一个基于图优化的库（图优化是一种将非线性优化和图论结合起来的理论）图优化把优化问题表现成图。一个图由若干顶点以及连接这些顶点的边组成。顶点表示优化变量，边表示误差项下图是一个简单的图优化例子。三角形表示相机位姿节点，圆形表示路标点，它们构成图优化的顶点；实线表示相机运动模型，虚线表示观测模型，它们构成图优化的边有了图，可以做去掉孤立顶点或者优先优化边数较多的顶点这样的优化安装g2
floatinglong·2021-05-15 16:16

视觉SLAM实践入门——（8）使用Ceres库进行曲线拟合

Ceres是一个最小二乘问题求解库。Ceres求解的最小二乘问题一般形式为x是优化变量，也称为参数块，f是代价函数，也称为残差块。l和u是某个优化变量的上限和下限使用Ceres求解的步骤：1、定义误差类型CURVE_FITTING_COST，其中residual是残差2、定义待估计变量3、定义Problem对象，创建残差块并通过AddResidualBlock添加到Problem中，其中AutoD
floatinglong·2021-05-13 18:36

Autolabor SLAM建图导航机器人平台

平台搭载激光雷达、深度相机、惯导、里程计等传感器，可实现SLAM建图导航、视觉SLAM、图像识别等功能。
Autolabor·2021-05-08 12:42

ZED2相机标定

目录一、概述二、录制数据集三、相机标定四、IMU标定五、相机IMU联合标定一、概述在运行视觉SLAM程序时，总会要求输入一个校正文件。这次的目的就是要把里头的参数全部填满。
我的笔帽呢·2021-05-06 16:50

每周工作总结（2018/10/10-2018/10/13）

本周工作（2018/10/10-2018/10/13）主要工作：工作内容作调整:短暂从ORB-SLMA源码研究转到SLAMDEMO实现上完成工作：视觉SLAM软件开发平台配置：ROS,ORB-SLAM2
teddyluo·2021-05-04 13:36

十分钟教你开发EOS智能合约

康烁Pallet5月10日在CSDN、柏链道捷（PDJEducation）、HelloEOS、中关村区块链产业联盟主办的「EOS入门及最新技术解读」专场沙龙上，柏链道捷（PDJEducation）CTO
PalletOne·2021-05-03 07:17

SLAM练习题（十二）—— ICP（Iterative Closest Point）

推导ICP以下题目来自计算机视觉life从零开始一起学习SLAM系列推导ICP中的一个步骤证明：《视觉SLAM十四讲》第174页公式
薛定猫·2021-05-02 10:21

技术笔记写作计划

写作目的正式入职快一年，真正参与互联网公司开发也快2年了，在日常开发和学习过程中，遇到的问题的解决方案、看到的有价值的技术解读，都是用有道云笔记记录，现在计划全部整理、归纳一遍，重新发布在这个平台，一是想借此机会把自己的知识树重新梳理一遍
Joseph1453·2021-04-14 04:02

Eigen库入门：矩阵运算

一、预备工作1.前言博主最近在学习高博的《视觉SLAM十四讲》，将对其中一些常用的库文件的使用方式进行记录。本篇博文将简单记录如何使用Eigen库进行基础的矩阵运算。
JasonLi0012·2021-04-08 08:52

视觉SLAM理论与实践第四讲习题

结果：CMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION2.8)project(undistort_image)find_package(OpenCV3.0REQUIRED)include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})add_executable(undistort_imageundistort_image.cpp)t
Jack ye 97·2021-04-06 20:31

视觉SLAM理论与实践第二讲习题

1、方阵A可逆时，x有解且唯一2、高斯消元法是一种求解线性方程组的方法，也可以求矩阵的秩，以及可逆方阵的逆，它通过逐步消除未知元将原始线性系统转化成为一个更简单的线性系统，它的实质是通过行变换，将线性方程组的增广矩阵变换成为行阶梯阵。3、对于n阶方阵A，若存在正交矩阵Q与上三角矩阵R使得A=QR，则称该式为A的QR分解。其中Q可通过A的施密特正交化得到，R则Q的转置乘以A得到。4、Cholesky
Jack ye 97·2021-03-23 18:30
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