SLAM面试宝典

前端面试宝典：避雷

写在前面CSDN话题挑战赛第1期活动详情地址：CSDN参赛话题：前端面试宝典话题描述：欢迎各位加入话题创作得小伙伴，如果我没有猜错得话，我觉得你是应该同我一样是一位前端人。
weixin_58185610·2024-01-23 11:08

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Theusersofbike-sharingarealwayslamentingaboutavarietyofproblemsofthebikes.2）结合自己的生活、学习、工作、兴趣等，想象在什么语境下会用到这个表达
地山大明·2024-01-23 11:47

2020年我凭借这份pdf成功拿到了阿里，腾讯，京东等六家大厂offer

又逢金三银四，拿到大厂的offer一直是程序员朋友的一个目标，我是如何拿到大厂offer的呢，今天给大家分享我拿到大厂offer的利器，大厂核心知识面试宝典，375页面试宝典，内容囊括jvm，java集合
09a131ee5c4b·2024-01-23 06:09

Livox_ros_driver2 消息 (msg) 类型对 SLAM 应用程序的适配

Title:Livox_ros_driver2消息(msg)类型对SLAM应用程序的适配文章目录I前言II.查看ROS消息III.LivoxROS驱动的消息类型IV.适配修改应用程序V.总结I前言有时候
wzf@robotics_notes·2024-01-23 01:01

11. 盛最多水的容器

链表算法题（程序员面试宝典）解题思路主要来源于leetcode官方与《程序员面试宝典》。11.盛最多水的容器给你n个非负整数a1，a2，…，an，每个数代表坐标中的一个点(i,ai)。
克里马查·2024-01-22 20:39

从争议到巅峰：Vue3 的奇迹之旅 —— 从‘海贼王’到‘灌篮高手’的变革历程

Vue官方团队在2023年的最后两天发布了Vue3.4的版本命名为“SlamDunk”（灌篮高手）。Vue3自2020年发布，到目前为止已经有三年半的时间（想不到吧，Vue3已经发布了这么久了）。
程序员Sunday·2024-01-22 13:09

ORB-SLAM 论文阅读

论文链接ORB-SLAM0.Abstract本文提出了ORB-SLAM，一种基于特征的单目同步定位和建图(SLAM)系统该系统对严重的运动杂波具有鲁棒性，允许宽基线环路闭合和重新定位，并包括全自动初始化选择重建的点和关键帧的适者生存策略具有出色的鲁棒性
KrMzyc·2024-01-22 08:50

python面试宝典1概述与数据结构

学习目标用于对付python、测试、运维等python基础面试，涵盖如下内容：Python的核心概念面向对象编程(OOPObjectOrientedProgramming)的概念Python中的模块PythonGUI(Tkinter)文件处理Python数据库NumPy,PandasDjango,Flask本文完整版本地址：https://www.kdocs.cn/l/cmLtwuCYoPNM1.
python测试开发·2024-01-22 00:15

算法题学习笔记-哈希

返回面试宝典目录2算法题这里借用力扣官网的算法题进行举例说明哈希表的使用。2.1两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你在该数组中找出和为目标值target的
一朝风月S·2024-01-21 23:47

面试宝典-后端开发

1背景为了提升自己的技术并且找到理想的工作，在学习时发现，网上的资料纷繁复杂，现根据搜集的各种资料整理校正编写一本面试宝典，为大家将来面试提供一点儿参考。
一朝风月S·2024-01-21 23:17

C++——数组、多维数组、简单排序、模板类vector

个人简介个人主页：前端杂货铺‍♂️学习方向：主攻前端方向，正逐渐往全干发展个人状态：研发工程师，现效力于中国工业软件事业人生格言：积跬步至千里，积小流成江海推荐学习：前端面试宝典Vue2Vue3Vue2
前端杂货铺·2024-01-21 23:35

#芋艿漫藏# 灌篮大电影的新加坡首映限定礼盒，够不够诚意？

礼盒的封面有SLAMDUNK的经典logo
芋艿Taro·2024-01-21 20:07

VSLAM中的特征点三角化

特征点三角化（Triangulation）是VSLAM中一个非常基础的问题，它是根据特征点在多个相机下的投影恢复出特征点的3D坐标。
nice-wyh·2024-01-21 13:18

使用docker配置semantic slam

一.Docker环境配置1.拉取Docker镜像sudodockerpullubuntu:16.04拉取的为ununtu16版本镜像，环境十分干净，可以通过以下命令查看容器列表sudodockerimages如果想删除多余的dockerimage，可以使用指令sudodockerrmi-f2.创建容器sudodockerrun-it-v/home/pc/docker/senmantic:/home
nice-wyh·2024-01-21 13:47

年底了，准备跳槽的可以看看...

所以准备3月跳槽、找工作的朋友，就一定要好好准备抓住机会，补一补自己的知识体系，完善自己的能力模型为此我专门找了一份《软件测试进阶学习+面试宝典》分享给大家，共206页包含
程序员.二黑·2024-01-21 02:23

2022-12-14科研日志

VIO主流成果VIO是属于SLAM领域中的一个子课题，典型的VIO系统同样是由前端、后端、回环检测等几部分构成的。VIO的前端按是否提取特征点
独孤西·2024-01-20 21:17

[学习笔记-SLAM篇]Ubuntu16.04下配置VINS-Mono

安装环境Ubuntu16.04+ROSkinect+OpenCV3.2.0目录一、ROSkinect安装1.安装ROS2.工作空间建立二、OpenCV安装三、Eigen安装四、ceres安装*五、Docker安装六、MYNT-EYE-VINS-Sample安装七、在MYNT上运行VINS-Mono八、标准数据集运行VINS-Mono九、保存轨迹一、ROSkinect安装注：不同版本的ubuntu系
warningm_dm·2024-01-20 17:14

ROS实验笔记之——SLAM无人驾驶初入门

最近想学习一下无人驾驶SLAM方面的内容DynamicObjectSLAMinAutonomousDriving常规的SLAM算法首先假设环境中所有物体均处于静止的状态。
gwpscut·2024-01-20 17:42

SLAM中使用闭环检测进行重定位 以及C++代码实现

SLAM中使用闭环检测进行重定位的步骤如下：使用特征匹配算法，在当前帧与地图中所有关键帧之间进行匹配。对匹配结果进行评分，保留得分较高的匹配。对保留的匹配进行验证，判断是否构成闭环。
稻壳特筑·2024-01-20 17:31

SLAM实践 -- 利用ROS实时运行ORB-SLAM2

利用ROS实时运行ORB-SLAM21.启动ROS:roscore2.打开摄像头（笔者使用的相机是奥比中光的AstraS深度相机）：roslaunchastra_cameraastra.launch在/
笨小古·2024-01-20 03:42

学习笔记之——3D Gaussian SLAM，SplaTAM配置（Linux）与源码解读

SplaTAM全称是《SplaTAM:Splat,Track&Map3DGaussiansforDenseRGB-DSLAM》，是第一个（也是目前唯一一个）开源的用3DGaussianSplatting
gwpscut·2024-01-19 09:34

Go语言面试宝典

Go语言golang的接口原理，怎么用，接口的作用多线程的一些理解，进程线程协程数据库索引，哈希索引、B+树索引，哪些字段适合加索引new和make的区别golang哪些类型是值传递，哪些是引用传递，区别是什么，用的场景golang中都是采用值传递，即拷贝传递，也就是深拷贝。没有引用传递。之所有有些看起来像是引用传递的场景，是因为Golang中存在着引用类型，如slice、map、channel、
初出茅庐的小辣鸡·2024-01-19 06:17

入门级别SLAM综述整理

车辆专业普通高校研究实习生一枚，刚入门接触SLAM，目前只看了综述，开个博客，记录一下自己的学习过程，如果有人能看到，希望不吝赐教，指明方向和道路，万分感谢啦☺?。
立夏陆之昂·2024-01-19 05:18

记一次提高依赖PCL的C++代码编译速度的经历

最近调试S-Fast-LIO算法，包含PCL的C++LidarSLAM算法，编译时间总是很长难以忍受。花了小半天，探究了下方法，并做总结。
larry_dongy·2024-01-18 20:54

SLAM中的二进制词袋生成过程和工作原理

长期视觉SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)最重要的要求之一是鲁棒的位置识别。经过一段探索期后，当长时间未观测到的区域重新观测时，标准匹配算法失效。
深蓝学院·2024-01-17 16:30

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第五讲——相机模型

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
趴抖·2024-01-17 10:05

【鸿蒙】HarMonyOS的UI组件学习五之面试宝典

在生活，学习中每天都要学习，社会中也有许多的各行各业的做题软件，今天分享使用鸿蒙系统开发做题类的应用软件学习，页面比较简单，终点在RadioButton和CheckBox组件的学习以及功能的完成，其效果如下:先看单选题，使用的是RadioButton组件，但必须要套在RadioContainer组件中才能实现单选效果，并设定选中选项改变字体颜色，将选项填写在小括号内:在这里插入图片描述接下来看多选
笔触狂放·2024-01-17 03:15

导航与定位技术已成为移动机器人的核心技术之一

目前，移动机器人的导航与定位技术主要包括基于GPS、SLAM、VSLAM等技术的方法。1、GPS导航技术：利用全球定位系统进行定位，精度高、覆盖范围广，但需要外部信
Fuweizn·2024-01-16 18:17

【转】ORB-SLAM2调用OAK-D双目摄像头进行点云建图

▌一、运行stereo_node.launch实例查看双目摄像头发布的话题，并修改orb-slam2摄像头节点。gagaga@ubuntu:~$c
OAK中国_官方·2024-01-16 17:24

vslam论文24：ESVIO: 基于事件相机的双目VIO（RAL 2023）

摘要异步输出低延迟事件流的事件相机为具有挑战性的情况下的状态估计提供了很大的机会。尽管近年来基于事件的视觉里程测量技术得到了广泛的研究，但大多数都是基于单目的，而对立体事件视觉的研究很少。在本文中，我们介绍了ESVIO，这是第一个基于事件的立体视觉惯性里程计，它利用了事件流、标准图像和惯性测量的互补优势。我们建议的pipeline包括ESIO(纯基于事件的)和ESVIO(带有图像辅助的事件)，它们
xsyaoxuexi·2024-01-16 12:39

vslam论文25: 结构约束的RGB-D SLAM（ICRA 2021）

摘要本文提出了一种专门为结构化环境设计的RGB-DSLAM系统，旨在通过从周围提取的几何特征来提高跟踪和制图精度。
xsyaoxuexi·2024-01-16 12:39

vslam论文10：PL-VINS:具有点和线特征的实时单目视觉惯性SLAM

摘要PL-VINS是基于最先进的基于点的VINS-mono，开发的一种基于点和线特征的实时、高效优化的单目VINS方法。我们观察到，目前的作品使用LSD算法提取线条特征;然而,LSD是为场景形状表示而设计的，而不是为姿态估计问题设计的，由于其高昂的计算成本，这成为了实时性能的瓶颈。在本文中，我们通过研究隐藏参数调整和长度抑制策略来改进LSD算法。改进后的LSD算法的运行速度至少是LSD的三倍。此外
xsyaoxuexi·2024-01-16 12:08

vslam论文15：DynaVINS: 一种动态环境下的视觉惯性SLAM（ICRA 2023）

摘要视觉惯性里程计和SLAM算法广泛应用于服务机器人、无人机和自动驾驶汽车等领域。大多数SLAM算法都是基于假设地标是静态的。然而，在现实世界中，存在着各种各样的动态物体，它们降低了姿态估计的精度。
xsyaoxuexi·2024-01-16 12:08

vslam论文23：VIP-SLAM: 一种高效、紧耦合的RGB-D视觉惯性平面SLAM（ICRA 2022）

摘要本文提出了一种融合RGB、Depth、IMU和结构化平面信息的紧密耦合SLAM系统。传统的基于稀疏点的SLAM系统总是保持大量的地图点来建模环境。
xsyaoxuexi·2024-01-16 12:08

vslam论文8：EPLF-VINS: Real-Time Monocular Visual-InertialSLAM With Efficient Point-Line Flow Features

（RAL2023）摘要本文介绍了一种利用点和线特征的高效视觉惯性同步定位和映射(SLAM)方法。目前，基于点的SLAM方法在弱纹理和运动模糊等场景下表现不佳。
xsyaoxuexi·2024-01-16 12:38

[UAV] 无人机仿真平台搭建

1.1新建本地代码仓库1.2编译添加路径（记得将PathToPrometheus替换成你的文件路径）1.3安装ROS所需的其他插件或者库安装Mavros功能包安装rtabmap安装Octomap:激光SLAM
解解i·2024-01-16 12:26

以太坊使用ENS自定义智能合约的地址管理

由于它是用JavaScript编写的，因此我们决定在Node.js中实现AWSLambda函数，并通过我们的后端调用它们
编程狂魔·2024-01-16 08:32

Kalman Filter in SLAM (7) ——Error-state Iterated Kalman Filter (EsIKF, 误差状态迭代卡尔曼滤波)

文章目录1.EsKF和IEKF公式回顾1.1.EsKF误差状态卡尔曼滤波方程1.2.IEKF迭代扩展卡尔曼滤波方程2.EsIKF公式推导2.1.预测公式2.2.校正公式2.2.1.误差状态观测方程2.2.2.传感器观测误差值2.2.3.校正公式2.3.R2Live中的Es-IKF的校正公式理解2.3.1.IMU+Camera2.3.2.IMU+LiDAR实际EsIKF就是把EsKF和IEKF两个结
Cc1924·2024-01-16 06:43

多传感器融合SLAM数学学习历程

多传感器融合SLAM数学学习历程>>>流形和流形空间（姿态）https://blog.csdn.net/professor_Xie/article/details/131911894fast-lio带着问题看知识欧式空间和流形空间的区别和联系
SensorFusion·2024-01-16 06:38

实施面试宝典（一）

文章目录一，计算机系统的组成二，计算机设备：三，安装系统的方法四.总线型简介：所有设备都连接的公共总线路上，结点间使用广播通信方式。一个结点发出的信息，总线上所有其他结点都可以接收到。一段时间只允许一个结点独占总线。优点缺点五，OSI参考模型（网络七成协议）主机：应用层:表示层:会话层:传输层:网络：网络层:数据链路层物理层:一，计算机系统的组成计算机硬件：指组成计算机看得见，摸得着的实际物理设备
杭子大大·2024-01-15 22:10

革命性突破！全新多传感器辅助惯性导航系统，效能与精准度并肩

使用案例：VINS/VIO、GPS-INS、LINS/LIO、用于定位和建图的多传感器融合(SLAM)。原文链接：革命性突破！全新多传感器辅助惯性导航系统，效能与精准度并
3DCV·2024-01-15 17:46

慕尼黑工业大学最新提出！单目实时密集建图的混合隐式场方法

作者：小柠檬|来源：3DCV在公众号「3DCV」后台，回复「原论文」可获取论文pdf我们提出了一种新颖的方法，它将基于深度学习的密集SLAM与神经隐式场相结合，实时生成密集地图，而无需像以前的方法那样依赖
3DCV·2024-01-15 17:46

UncLe-SLAM：稠密神经辐射场SLAM的不确定性学习

作者：大森林|来源：3DCV在公众号「3DCV」后台，回复「原论文」可获取论文pdf笔者总结本文提出了一种名为UncLe-SLAM的方法，实现了在密集神经SLAM中对深度不确定性进行建模。
3DCV·2024-01-15 17:44

对于3D激光SLAM，LeGo-LOAM到底有多重要？

LeGo-Loam是基于ros系统框架的3D激光slam开源代码。代码简洁，其中大量计算都是手动推导出来，依赖库相对较少，主要依赖gtsam进行后端因子图优化。
3DCV·2024-01-15 17:11

你不得不知道的常用 Git 命令

其他专栏可从下面了解专栏一：Node.js内置模块大揭秘专栏二：OpenAI：探索超级智能未来的引领者专栏三：解密八股文：JS面试宝典基础概念
fury_123·2024-01-15 12:32

Kubernetes 面试宝典

创建Pod的主要流程?客户端提交Pod的配置信息(可以是yaml文件定义的信息)到kube-apiserver.Apiserver收到指令后,通知controllr-manager创建一个资源对象controller-manager通过apiserver将pod的配置信息存储到ETCD数据中薪心中kube-scheduler检查到pod信息会开始调度预选,会先过滤不符合Pod资源配置要求的节点,然
知白守黑V·2024-01-15 09:13

C++面试宝典第19题：最长公共前缀

题目编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀，如果不存在公共前缀，返回空字符串""。说明：所有输入只包含小写字母a-z。示例1：输入:["flower","flow","flight"]输出:"fl"示例2：输入:["dog","csdn","car"]输出:""解释:不存在公共前缀解析最长公共前缀（LongestCommonPrefix）是计算机科学中一个常见的问题，它是指在一组字符串中找到
hope_wisdom·2024-01-15 07:07

docker应用：搭建uptime-kuma监控站点

历史攻略：docker：可视化工具portainerdocker-compose：搭建自动化运维平台Spug开源地址：https://github.com/louislam/uptime-kuma安装：
玩转测试开发·2024-01-15 06:47

多图：深入剖析抗住亿级流量的大型分布式系统架构设计

欢迎关注方志朋的博客，回复”666“获面试宝典图片来源：理想之城本文是学习大型分布式网站架构的技术总结。对架构一个高性能、高可用、可伸缩及可扩展的分布式网站进行了概要性描述，并给出一个架构参考。
公众号:方志朋·2024-01-15 03:06

call to non-static member function without an object argument

原因：std::async(&SLAM::SaveDebugCloud(),__node);改成以下即可：std::async(&SLAM::SaveDebugCloud,__node);
妄想出头的工业炼药师·2024-01-15 03:02
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