参考链接：raulmur/ORB_SLAM2:Real-TimeSLAMforMonocular,StereoandRGB-DCameras,withLoopDetectionandRelocalizationCapabilities

官网地址：https://uptime.kuma.pet/GitHub地址：https://github.com/louislam/uptime-kumaAPI文档地址：https:

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之前博客介绍了NeRF-SLAM，其中对于3DGaussianSplatting没有太深入介绍。本博文对3DGaussianSplatting相关的一些工作做调研。

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踩坑1cmake分析EAO-SLAM源代码时一直报错。

学习笔记之——NeRFSLAM（基于神经辐射场的SLAM）-CSDN博客NeRF所做的任务是NovelViewSynthesis（新视角合成），即在若干已知视角下对场景进行一系列的观测（相机内外参、图像

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相机—特点及区别1.相机种类RGB，RGB-D，单目，双目，sterro相机，实例相机2.相机特点2.1单目只使用一个摄像头进行SLAM，结构简单，成本低三维空间的二维投影必须移动相机，才能估计场景中物体的远近和大小单目

本文初步介绍slam技术，主要是slam技术的概述，涉及技术原理、应用场景、分类、以及各自优缺点，和slam技术的未来展望。个人简介：一个全栈工程师的升级之路！

学习数学基础知识，包括线性代数、微积分、概率论和统计学等。学习编程基础知识，包括Python、C++等编程语言。学习人工智能的基本算法，包括分类、回归、聚类、强化学习等。

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12月28日，Vue3.4正式版发布，代号为“SlamDunk”，即灌篮高手。据尤大接收，这个版本进行了许多重要的内部改进，其中最引人瞩目的是重写的模板解析器。

作用域函数（ScopeFunctions）函数参数返回值说明letitlambdaresult非空对象执行代码块applythis上下文对象用于对象配置操作alsoit上下问对象执行额外操作runthislambdaresult

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要理解深度学习，需要熟悉很多的数学概念：张量、张量运算、微分、梯度下降等。初始神经网络关于类和标签的说明在机器学习中，分类问题中某个类别称为类（class）。数据点称作样本（sample），每个样本对应的类叫做标签（label）。神经网络的核心组件是层（layer），他是一种数据处理模块，可以看做数据过滤器。具体讲，他从输入数据中提取表示，使其更有助于解决当前问题。大多数深度学习都是将简单的层连接

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3——IMU预积分论文内容：1.论文第IV点的B部分IMU预积分，IMU预积分的作用是计算出IMU数据的观测值（就是IMU预积分值）以及残差的协方差矩阵和雅各比矩阵，那就要清楚的明白为什么要计算这三个量？计算出这三个量为什么就可以和视觉观测值进行耦合？如果你现在回答不出来，请好好想一想自己以前学到的知识，关于视觉的这三个量，视觉中观测值是用来计算残差的（也就是误差），残差的雅各比矩阵是优化中下降的