slam从入门到放弃

AWS上基于Llama 3模型检测Amazon Redshift里文本数据的语法和语义错误的设计方案

一、技术栈选型核心服务：AmazonRedshift：存储原始文本和检测结果AmazonBedrock：托管Llama370B模型AWSLambda：无服务计算（Python运行时）AmazonS3：中间数据存储

weixin_30777913·2025-02-16 15:30

AWS上基于高德API验证Amazon Redshift里国内地址数据正确性的设计方案

一、技术栈组件技术选型说明计算层AWSLambda无服务器执行，适合事件驱动、按需处理，成本低数据存储AmazonRedshift存储原始地址数据及验证结果API调用高德地理编码API提供地址标准化及验证能力开发语言

weixin_30777913·2025-02-16 06:44

水下 SLAM 定位模组的设计与实现

标题:水下SLAM定位模组的设计与实现内容:1.摘要摘要：本文介绍了水下SLAM定位模组的设计与实现。首先，对水下定位技术的背景和需求进行了分析。

赵谨言·2025-02-15 01:03

ORB-SLAM2源码学习：Tracking.cc：GrabImageStereo、GrabImageRGBD、GrabImageMonocular处理图像

前言该部分函数在Tracking.cc源文件中定义，用于处理图像。1.函数作用：1.GrabImageStereo函数的主要作用是处理输入的双目图像（左视图和右视图），进行必要的预处理（颜色转换），创建表示当前帧的对象，并执行跟踪操作，最后返回当前帧在世界坐标系下的变换矩阵。cv::MatTracking::GrabImageStereo(constcv::Mat&imRectLeft,const

PaLu-LvL·2025-02-13 14:01

Serverless 架构与 AWS Lambda 的应用实践

AWSLambda作为亚马逊云服务提供的一项无服务器计算服务，为这一架构的实现提供了强大的支持。本文将深入探讨Serverless架构和AWSLambda的核

桂月二二·2025-02-12 00:21

CMake入门

前言我们在很多SLAM的源码里都能看到CMake的使用，这个CMake到底是什么呢有什么用呢？

PaLu-LvL·2025-02-09 23:21

优化ROS包编译流程：处理多工作空间下的路径冲突

ROSNoetic下ORB_SLAM2编译错误分析及解决方案在使用ROSNoetic编译ORB_SLAM2包时，您遇到了如下错误信息：[rosbuild]rospackfoundpackage"ORB_SLAM2

YRr YRr·2025-02-08 02:28

AWS无服务器应用程序开发—第七章邮件服务发布订阅（Amazon SES）

接收邮件：通过将接收到的电子邮件存储在AmazonS3、调用AWSLambda函数等方式处理。高可靠性：依托AWS的基础设施，

yunquantong·2025-02-06 04:49

快速上手Serverless架构与FastAPI结合实现自动化移动应用后端

本文将以AWSLambda和APIGateway为基础，通过FastAPI框架来快速搭建一个移动应用的后端服务。1.Serverless架构概述Serverless架构的核

老大白菜·2025-02-05 09:30

【蓝桥杯学习笔记】5. 矩阵乘法

蓝桥杯学习笔记】1.入门基本语法及练习题【蓝桥杯学习笔记】2.常用模型----最大公约数和最小公倍数【蓝桥杯学习笔记】3.质数判断文章目录目录文章目录前言一、矩阵乘法介绍二、代码实现总结前言蓝桥本笔记-----从入门到放弃本片文章使用

Master_L u·2025-02-05 00:27

Flink从入门到放弃(十二)-企业实战之事件循环驱动型场景(二)

上文Flink从入门到放弃(十二)-企业实战之事件驱动型场景踩坑(一)为大家介绍了Flink基于事件驱动场景下的渠道流量分析实时需求以及遇到的坑。

进击吧大数据·2025-02-04 23:45

Serverless Architecture Boilerplate 使用教程

serverless-architecture-boilerplate:package::zap::rocket:BoilerplatetoorganizeanddeploybigprojectsusingAWSAPIGatewayandAWSLambdawithServerlessFramework

谢璋声Shirley·2025-01-31 06:55

【SLAM】SLAM技术详解：同步定位与地图构建

引言在机器人技术、自动驾驶、增强现实（AR）和无人机等前沿领域，SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）技术扮演着至关重要的角色。

steamedobun·2025-01-30 22:53

自动驾驶（Automated Driving）系统组成和主要技术--以思维导图形式介绍

定位传感器模块:包括GNSS(全球导航卫星系统)、INS(惯性导航系统)和视觉SLAM等，用于确定车

大连海事的亲外甥·2025-01-30 04:28

Python软体中在AWS Lambda上部署Python应用：一站式部署指南

Python软体中在AWSLambda上部署Python应用：一站式部署指南AWSLambda是亚马逊提供的一个无服务器计算服务，允许开发者在无需管理服务器的情况下运行代码。

清水白石008·2025-01-29 20:21

SLAM源码分析（八）

[email protected]，ComputeH21函数，用DLT方法求解单应矩阵H。vP1：参考帧中归一化后的特征点；vP2：当前帧中归一化后的特征点；基本原理：|x'||h1h2h3||x||y'|=a|h4h5h6||y|简写:x'=aHx,a为一个尺度因子1||h7h8h9||1|使用DLT(directlineartranform)求解该模型x'=aHx--->(x

wang_yq0728·2025-01-27 15:46

ORB-SLAM2源码逐行解析系列（二）：追踪线程

1.Tracking类（1）Tracking类的定义///Examples/Monocular/include/Tracking.hclassTracking{public:/***@brief构造函数**@param[in]pSys系统实例*@param[in]pVoc字典指针*@param[in]pFrameDrawer帧绘制器*@param[in]pMapDrawer地图绘制器*@param

LDST_CSDN·2025-01-27 14:40

ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑨: Initializer::FindHomography找到最好的单应矩阵H

ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc②:Initializer::Normalize坐标归一化-CSDN博客ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc③:Initializer

PaLu-LvL·2025-01-27 14:09

ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc(13): Initializer::ReconstructF用F矩阵恢复R，t及三维点

前言这部分函数的实现依赖于之前学习的的检查三角化结果的函数：ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客这里通过基础矩阵

PaLu-LvL·2025-01-27 14:08

ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc(11): Initializer::ReconstructH用H矩阵恢复R, t和三维点

前言这个函数的实现依赖于之前学习的检验三角化结果的函数：ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客位姿可能有多组解，

PaLu-LvL·2025-01-27 14:38

AWS微服务示例项目指南

AWS微服务示例项目指南aws-microservicesAWSServerlessEvent-drivenMicroserviceswithusingAWSLambda,AWSDynamoDB,AWSAPIGateway

缪玺彬·2025-01-27 08:33

点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取

目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points

格图素书·2025-01-26 10:26

学习笔记之——3DGS-SLAM系列代码解读

最近对一系列基于3DGaussianSplatting（3DGS）SLAM的工作的源码进行了测试与解读。

gwpscut·2025-01-23 22:38

【MotionCap】DROID-SLAM 1 ：介绍及安装

DROID-SLAM：DROID-SLAM:DeepVisualSLAMforMonocularDROID-SLAM：适用于单目、立体和RGB-D相机的深度视觉SLAMStereo,andRGB-DCamerashttps

等风来不如迎风去·2025-01-23 22:38

深度学习环境配置指南！（Windows、Mac、Ubuntu全讲解）

关注“迈微AI研习社”，内容首发于公众号作者：伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习，很多人经历了从入门到放弃的心酸历程，且千军万马倒在了入门第一道关卡：环境配置问题。俗话说，环境配不对，学习两行泪。

Charmve·2025-01-22 19:08

VYOS容器运行Uptime Kuma监控

添加镜像addcontainerimagelouislam/uptime-kumasudomkdir/config/kumasudochmod777/config/kuma配置setcontainernameUptimeKumadescription'Uptime-Kuma'setcontainernameUptimeKumaimage'docker.io

GTaylor·2025-01-21 09:55

【ORB-SLAM2：九、BA优化】

BA（BundleAdjustment）是SLAM系统中优化位姿和地图点位置的重要技术。通过最小化图结构中的重投影误差，BA在提高地图精度和轨迹优化方面发挥了核心作用。

KeyPan·2025-01-21 03:28

【ORB-SLAM2：三、地图初始化】

地图初始化是视觉SLAM系统的关键步骤之一，它是整个系统运行的起点。初始化的主要任务是从输入图像数据中构建一个初始地图，为后续的相机位姿估计和场景重建提供基础。

KeyPan·2025-01-20 17:26

ORB-SLAM2：四、地图点、关键帧、图结构】

地图点、关键帧和图结构是ORB-SLAM系统的核心组成部分，它们共同构建了SLAM系统的空间表示与数据组织方式。本章将详细讨论这些模块及其在系统中的作用和实现方式。

KeyPan·2025-01-20 13:07

04、Redis从入门到放弃之数据持久化RDB和AOF

Redis从入门到放弃之数据持久化RDB和AOFRedis强大的功能很大部分是由于他把数据缓存在内存中，为了使Redis在重启的时候，数据不丢失，就需要已某种方式把数据持久化到磁盘中。

跳跳的向阳花·2025-01-20 12:00

【视觉SLAM:六、视觉里程计Ⅰ：特征点法】

它是视觉SLAM的重要组成部分之一，主要通过提取图像中的信息（如特征点或直接像素强度）来实现相机运动估计。

KeyPan·2025-01-20 11:45

通俗易懂 serverless 架构、微服务架构和云原生架构，并简单代码

文章目录1serverless架构、微服务架构和云原生架构区别1.Serverless架构示例：AWSLambda+APIGateway2.微服务架构示例：Flask微服务3.云原生架构示例：Docker

Ai君臣·2025-01-19 22:17

【视觉惯性SLAM：十五、ORB-SLAM3中的IMU预积分】

15.1视觉惯性紧耦合15.1.1视觉惯性紧耦合的重要性视觉惯性紧耦合（Visual-InertialTightCoupling）在ORB-SLAM3中的作用不可替代，是实现高鲁棒性和高精度定位的核心技术

KeyPan·2025-01-18 18:31

VSLAM技术实现机器人在不同场景下的精准导航、避障

链接：https://developer.orbbec.com.cn/forum_plate_module_details.html?id=998

向阳而生|X·2025-01-18 02:24

视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法

视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法一、光流法（1）前提（实际中较难满足）（2）理论推导（3）附：超定方程求解二、直接法（1）理论

肝帝永垂不朽·2025-01-17 23:38

02、Redis从入门到放弃之常用命令和基本数据类型操作

Redis从入门到放弃之常用命令和基本数据类型操作一、Redis通用命令redis-cli-h127.0.0.1-p6379redis客户端登录-hhost-p端口-a密码exit退出当前客户端info

跳跳的向阳花·2025-01-17 15:15

从零开始搭二维激光SLAM --- 序章

为什么要做这个开源项目1我的SLAM接触史1.1硕士阶段从17年3月开始接触SLAM，到现在已经3年了。虽然时间很长，但并不是所有时间都在单纯的搞SLAM。

李太白lx·2025-01-17 12:28

导致格式错误的 Lambda 代理响应的原因以及如何修复它

当人们尝试使用AWSAPIGateway和AWSLambda构建无服务器应用程序时，经常出现的一个问题是_由于配置错误而执行失败：Lambda代理响应格式错误。

zqhdz米时空·2024-09-16 01:22

ROS yaml参数文件的使用

points_src:"/hilbert_h/deskew/cloud_info"image_src:"/usb_cam0/image_raw"camera_info_src:"/home/hdj/fusion_slam

Sun Shiteng·2024-09-14 16:12

xwiki html和css,MediaWiki vs. XWiki

Abkhazian,Afrikaans,Amharic,Arabic,Assamese,Aymara,Azerbaijani,Bashkir,Byelorussian,Bulgarian,Bihari,Bislama

Ake阿科·2024-09-13 09:30

2021-07-07

一辆特斯拉“花格子S型”小车，突然起火，电子技术的车门也失灵TeslaModelSPlaidbrokeintofirewithfailureofelctronicdoors一辆“花格子牌”（ModelSPlaid

潇洒二爷·2024-09-13 06:30

力扣刷题记录（一）剑指Offer（第二版）

1、本栏用来记录社招找工作过程中的内容，包括基础知识学习以及面试问题的记录等，以便于后续个人回顾学习；暂时只有2023年3月份，第一次社招找工作的过程；2、个人经历：研究生期间课题是SLAM在无人机上的应用

乘凉~·2024-09-11 12:51

【Linux】从入门到放弃--常见指令以及权限理解

目录一、入门入门，首先要有门--环境搭建二、门的那边是什么--Linux是个啥三、入门先迈左脚--Linux下的基本指令01、ls指令——ls[选项][目录或文件]02、pwd指令——pwd03、cd指令——cd[目录名]04、touch指令——touch[所创建的文件名称]05、mkdir指令——mkdir[所创建的目录名称，例如“dirname”]06、rmdir指令&&rm指令——rmdir

伍伍1GB·2024-09-10 22:50

linux从入门到放弃权限管理,「Linux从入门到放弃」07节-Linux权限介绍

概述我们说Linux较Windows安全的原因之一是Linux的权限设计比Windows系统要严谨可靠。本节比较重要，网络圈会向大家介绍Linux权限知识，运维同学要划下重点哦。请注意：此节会涉及用户、用户组的概念，大家如果对用户(组)不理解没有关系，后面会有单独章节详细解说。权限分类及标识Linux权限可分为下面四种，每种权限可以用特定字母来标识，也可以用特定数字来标识：读权限：r或者4写权限：

佳丽影像·2024-09-10 22:49

linux提权:从入门,Linux提权：从入门到放弃

日站就要日个彻底。往往我们能拿下服务器的web服务，却被更新地比西方记者还快的管理员把内网渗透的种子扼杀在提权的萌芽里面。Linux系统的提权过程不止涉及到了漏洞，也涉及了很多系统配置。一下是我总结的一些提权方法。几点前提已经拿到低权shell被入侵的机器上面有nc，python，perl等linux非常常见的工具有权限上传文件和下载文件内核漏洞提权提到脏牛，运维流下两行眼泪，我们留下两行鼻血。内

Kalu丁·2024-09-10 22:48

Linux：从入门到放弃

目录一、基础巩固Linux：常用命令二、实战应用Linux：CentOS7基础配置Linux：CentOS7安装MySQL三、常见问题Linux：yum源失效问题一、基础巩固Linux：常用命令二、实战应用Linux：CentOS7基础配置Linux：CentOS7安装MySQL三、常见问题Linux：yum源失效问题

Monly21·2024-09-10 21:10

VSCode查看Android源码，从入门到放弃

VSCode查看Android源码比较简单，首先下载Android源码，我用的Mac，所以比较方便，对了repo在homebrew里面就有，直接brewinstallrepo就可以，但是版本比官方的略低，但是可以用，只是有警告。下载之后直接用VSCode加载文件夹即可，直接可以在目录里面打开文件，对于非jdk的类能定位到文件位置，但是jdk的源码无法定位，显示的是.class文件反编译出来的代码，

阳哥说全栈·2024-09-10 07:07

论文笔记—NDT-Transformer: Large-Scale 3D Point Cloud Localization using the Normal Distribution Transfor

Large-Scale3DPointCloudLocalizationusingtheNormalDistributionTransformRepresentation文章摘要~~~~~~~在GPS挑战的环境中，自动驾驶对基于3D点云的地点识别有很高的要求，并且是基于激光雷达的SLAM

入门打工人·2024-09-10 03:09

深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！

要说CV领域经久不衰的研究热点，特征提取可以占一席，毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。

深度之眼·2024-09-08 17:03

视觉SLAM十四讲学习笔记——第十讲后端优化（2）

上文提到考虑全局的后端优化计算量非常大，因此在计算增量方程时，借助H矩阵的稀疏性加速运算。但是随着时间的推移，累积的相机位姿和路标数量还是会导致计算量过大，以上一节的示例代码数据为例：16张图像，共提取到22106个特征点，这些特征点共出现了83718次。对于一个20Hz更新速度，上述的数据量甚至还不到1s的内容，因此在求解大规模定位建图问题时，一定要控制BA的规模。这里主要有两种解决思路：（1）

晒月光12138·2024-09-08 13:10

推荐频道