上一篇博客大致说明了下ceres-solver库的编译,然后形成了一个二次开发的库,下面就是用这个二次开发库来写一个简单(其实不太简单)的DEMO来演示ceres-solver库的强大.我们以求解一个非线性的方程(椭球方程)的系数为例子.下面是椭球方程的公式. 我们要求解的就是.为了演示,我通过程序生成了一个单位球上面的一系列坐标,也就是上面的abc均为1,偏移量均为0.为了验证ceres-solver是否可以完成这个工作. 首先我们编写下面的测试代码. #include "glog/loggi

JSTL教程- - JSP 标准标记库(JSP Standard Tag Library,JSTL)是一个实现 Web 应用程序中常见的通用功能的定制标记库集,这些功能包括迭代和条件判断.数据管理格式化.XML 操作以及数据库访问.在 developerWorks 上其新系列的第一篇文章中,软件工程师 Mark Kolb 向您展示了如何使用 JSTL 标记来避免在 JSP 页面中使用脚本编制元素.您还将了解如何通过从表示层删除源代码来简化软件维护.最后,您将了解 JSTL 经过简化的表达式语言,

示例1:求极值 首先我们以Ceres库官网中的Hello World例子来进行说明.这里例子的目的是为了计算方程取得最小值时x的值.从这个方程很容易看出来当x=10时,f(x)取得最小值0.这个方程虽然没有什么实际意义,但是为了演示Ceres库还是很不错的例子. 1.编写一个g(x)=10-x的残差方程.代码如下: structCostFunctor { template <typename T> bool operator()(const T* const x, T* residual) c

转载自https://www.jianshu.com/p/e5b03cf22c80 Ceres solver 是谷歌开发的一款用于非线性优化的库,在谷歌的开源激光雷达slam项目cartographer中被大量使用. Ceres简易例程 使用Ceres求解非线性优化问题,一共分为三个部分: 1. 第一部分:构建cost fuction,即代价函数,也就是寻优的目标式.这个部分需要使用仿函数(functor)这一技巧来实现,做法是定义一个cost function的结构体,在结构体内重载()运算符

目录 前言 1.Eigen线性代数库的安装 2.Sophus李代数库的安装 3.OpenCV计算机视觉库的安装 4.PCL点云库的安装 5.Ceres非线性优化库的安装 6.G2O图优化库的安装 7.Octomap八叉树地图库的安装 8.DBoW3词袋模型库 正文 回到顶部 前言 本篇博客主要写了视觉SLAM常用库的安装方法,主要包括Eigen线性代数库.Sophus李代数库.OpenCV计算机视觉库.PCL点云库.Ceres非线性优化库和G2O图优化库等.安装步骤是直接从高翔大牛书上搬抄过来了

折腾了几乎一天,记录一下. 最大的坑是官网给出的 1.进入ceres源代码目录下的jni目录 2.EIGEN_PATH="指向eigen库目录,即包含EIGEN文件夹的那个文件夹” ndk-build 这方法的确编译出了一个近700M的静态库,但使用时总是未定义链接错误.现在想想跟以前编译OpenCV时遇到的错误相似, 解决的办法也相似,通过cmake调用ndk的工具链编译. 我编译动态库的命令 /home/hk/Android/Sdk/cmake/3.10.2.4988404/bin/cmak

Ceres安装: 1.Ceres是一个cmak工程,首先要安装他的依赖项,使用apt-get安装. sudo apt-get install liblapack-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3.1.2 libgflags-dev libgoogle-glog-dev libgtest-dev 2.如果安装时找不到 cxsparse 或者其他的lib,需要添加下面的源. (1)先使用如下命令打开source.list sudo gedit /etc/apt/

一个PHP资源列表,内容包括:库.框架.模板.安全.代码分析.日志.第三方库.配置工具.Web 工具.书籍.电子书.经典博文等等. 初始翻译信息来自:<推荐!国外程序员整理的 PHP 资源大全> 该内容也可以在github的相关项目上浏览. 英文版:awesome-php 中文版:awesome-php-zh_CN github上awesome-php-zh_CN项目的内容会根据awesome-php项目的内容定期更新. 依赖管理 Dependency Management 依赖和包管理库 C

依赖管理 ——用于依赖管理的包和框架 Composer/Packagist : 一个包和依赖管理器 Composer Installers:  一个多框架Composer库安装器 Pickle: 可以在任意平台上安装PHP扩展包 依赖管理的附加部分 ——其它依赖管理的相关工具 Satis : 静态的Composer库生成器 Composition: 一个运行时检查Composer环境的库 Version : 一个在语义上分析和比较的库 NameSpacer : 将下划线转为命名空间的库 Patc

http://blog.csdn.net/huyoo/article/details/12188573 官方数据 http://www.nltk.org/book/ Natural Language Processing with Python – Analyzing Text with the Natural Language Toolkit Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper This version of the NLTK book is u

忽略已经版本控制的文件 如果你不小心添加了一些应该被忽略的文件,你如何将它们从版本控制中去除而不会丢失它们?或许你有 自己的IDE配置文件,不是项目的一部分,但将会花费很多时间使之按照自己的方式工作. 如果你还没有提交,你只需要TortoiseSVN → Revert...来取消添加,你需要将这个文件添加到忽略列表 ,这样它们才不会被再次误添加近来. 如果文件已经存在于版本库,你需要做更多的工作. 把文件移动到其它安全的位置,不在你的工作拷贝的目录内.TortoiseSVN → 提交父目录,To

Eigen库安装指南(两种方式)1.apt-get方式(假设默认安装到/usr/local/include里,若实际中默认安装到了/usr/include的话,可以对应替换下面命令的相应部分);运行命令: sudo apt-get install libeigen3-dev 运行命令:(参考第二种方法的最下面的说明) sudo cp -r /usr/local/include/eigen3/Eigen /usr/local/include 执行复制命令,将Eigen文件夹及其内容放在/usr/i

1. redis是什么 2. 为什么用redis 3. redis 数据结构 4. redis中的对象类型 5. redis都能做什么?怎么实现的的? 6. redis使用过程中需要注意什么 7. 数据持久化 8. 集群是怎么访问的 9. redis单线程是什么鬼 10. 过期策略 11. 内存淘汰策略 12. 什么情况下不适合用redis 13. 运维工具:怎么样快速定位问题 14. 同类的产品有哪些   1. redis是什么 Redis(Remote Dictionary Server)是

2D-slam 激光slam: 开源代码的比较HectorSLAM Gmapping KartoSLAM CoreSLAM LagoSLAM 作者:kint_zhao 原文:https://blog.csdn.net/zyh821351004/article/details/47381135 最近找到一篇论文比较了一下 目前ros下2D激光slam的开源代码效果比较: 详细参见论文:   An evaluation of 2D SLAM techniques available in robot

首发于公众号:计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」 这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章 理解图优化,一步步带你看懂g2o框架 小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫"图优化",以前学习算法的时候还有一个优化方法叫"凸优化",这两个不是一个东西吧? 师兄:哈哈,这个问题有意思,虽然它们中文发音一样,但是意思差别大着呢!我们来看看英文表达吧,图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based op

Apache Tomcat 应用服务器不再是高级 Web 系统开发人员的专用领域.在本教程中,Sing Li 将向初级 Web 开发人员展示如何利用他们当前的 Java™ 开发技能,使用 Tomcat 编写服务器端 JSP.servlet 和 Web 服务. 开始之前 关于本教程 本教程向 Java Web 开发人员介绍使用 Tomcat 对 JavaServer Pages (JSP).servlet 和 Web 服务进行编程,Tomcat 是来自 Apache Foundation 的开源应

作者 Yongzheng (Tiger) Zhang ,译者 木环 ,本人只是备份一下.. LinkedIn前不久发布两篇文章分享了自主研发的文本分析平台Voices的概览和技术细节.LinkedIn认为倾听用户意见回馈很重要,发现反馈的主要话题.用户的热点话题和痛点,能够做出改善产品.提高用户体验等重要的商业决定.下面是整理后的技术要点. 文本分析平台及主题挖掘 文本数据挖掘是,计算机通过高级数据挖掘和自然语言处理,对非结构化的文字进行机器学习.文本数据挖掘包含但不局限以下几点:主题挖掘.文本

SAS基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure : 聚类的协方差矩阵近似估计(approximate covariance estimation for clustering) The ANOVA Procedure :方差分析 The BOXPLOT Procedure :箱形图 The CALIS Procedure :结构方程模型 The CANCORR Procedure :典型相关分析 The CANDISC Procedure :主成分分析和典型

1.线性最小二乘问题 2.非线性最小二乘问题 因为它非线性,所以df/dx有时候不好求,那么可以采用迭代法(有极值的话,那么它收敛,一步步逼近): 这样求导问题就变成了递归逼近问题,那么增量△xk如何确定? 这里介绍三种方法: (1)一阶和二阶梯度法 将目标函数在x附近进行泰勒展开: (2)高斯牛顿法 将f(x)一阶展开:(1) 这里J(x)为f(x)关于x的导数,实际上是一个m×n的矩阵,也是一个雅克比矩阵.现在要求下降矢量△x,使得||f(x+△x)|| 达到最小. 为求△ x,我们需要解一

转自:http://www.cnblogs.com/CraryPrimitiveMan/p/4437272.html 一个PHP资源列表,内容包括:库.框架.模板.安全.代码分析.日志.第三方库.配置工具.Web 工具.书籍.电子书.经典博文等等. 该内容也可以在github的相关项目上浏览. 英文版:awesome-php 中文版:awesome-php-zh_CN github上awesome-php-zh_CN项目的内容会根据awesome-php项目的内容定期更新. 依赖管理 Depen

http://johnhany.net/2016/07/build-opencv-manager-for-android-on-ubuntu/ 最近想在Android上尝试一下SIFT和SURF匹配算法,但考虑到这些算法都是专利保护的,并没有被包含在预编译库中,所以还需要自己来动手编译OpenCV Android SDK.在OpenCV 2.4.x版本中,这些算法被包含在nonfree模块中:从3.0版本开始,用于图像特征匹配的一些算法(比如SIFT,SURF,BRIEF,FREAK等)被转移到