原创 安裝opencv fatal error: dynlink_nvcuvid.h: No such file or directory
cmake -DBUILD_opencv_cudacodec=OFF -DENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DWITH_CUDA=OFF ....
2020-06-22 22:29:04
原创 fbow的坑
異常背後必有坑！！！ 1、同一數據集，多次訓練出的結果存在差異； 2、Vocabulary.size（）返回的結果是父節點（block）數量（用樹結構存儲讀取的內存分配）， 而不是 子節點（單詞）數量； 3、沒有提供子節點（單詞
2020-06-16 00:58:39
原创 DWA(dynamic window approach)
DWA算法主要原理是結合移動機器人的運動模型，在速度窗口集合中（v,w） 遍歷線速度、角速度，模擬計算這些速度在一定時間內的運動軌跡，在通過評價函數對軌跡進行評分，評分最高的爲當前下發給掃地機運行的線速度和角速度。 運動模型如下：
2020-06-08 22:16:11
原创 boost：：function
http://blog.csdn.net/smstong/article/details/44958833 http://blog.csdn.net/hongjunbj/article/details/8891387 http://blo
2020-06-08 22:16:10
原创 fatal error: dynlink_nvcuvid.h: No such file or directory
cmake -DBUILD_opencv_cudacodec=OFF -DENABLE_PRECOMPILED_HEADERS=OFF .. make https://github.com/opencv/opencv_contri
2020-05-15 10:22:36
原创 cmake_symlink_library: System Error: Operation not supported
在編譯時遇到這個錯誤： cmake_symlink_library: System Error: Operation not supported 創建鏈接不成功，要確認當前帳戶下是否有權限在編譯的目錄中有創建鏈接的權限 使用vmw
2020-05-14 05:44:47
原创 SuperPoint 環境配置
SuperPoint https://github.com/magicleap/SuperPointPretrainedNetwork 1、安裝 anaconda https://www.anaconda.com/prod
2020-05-09 19:06:46
原创 graph slam學習:g2o
轉載自點擊打開鏈接 1. graph_slam 學習 關於graph-slam的學習詳細參照教材<<Probabilistic Robotics>> 2005版 第11章 圖優化實際上是解一種非線性最
2018-09-04 20:17:04
原创 梯度法
梯度下降法 博客分類：數學與計算 一、基本概念 梯度下降法，就是利用負梯度方向來決定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代能使待優化的目標函數逐步減小。梯度下降法是2範數下的最速下降法。最速下降法的一種簡單形式是：x(k+1)=x
2018-09-04 20:17:04
原创 Ubuntu14.04安裝和配置ROS Indigo
添加軟件源到sources.list 設置軟件源的代碼如下： sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc
2018-09-04 20:17:03
原创 boost：：function<>
http://blog.csdn.net/smstong/article/details/44958833 http://blog.csdn.net/hongjunbj/article/details/8891387 http://blo
2018-09-04 20:17:03
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原创 linux多線程線程調度策略
尊重原創，轉載請註明出處：http://blog.csdn.net/byperseverance/article/details/44522731 Linux線程的調度策略分爲3個：SCHE
2018-09-04 20:17:03
原创 LM算法
轉自點擊打開鏈接 什麼是最優化，可分爲幾大類？ 答：Levenberg-Marquardt算法是最優化算法中的一種。最優化是尋找使得函數值最小的參數向量。它的應用領域非常廣泛，如：經濟學、管理優化、網絡分析、最優設計、機械或電子設計
2018-09-04 20:17:03
原创 熟悉 概率 卡爾曼 粒子濾波
概率論與數理統計數學期望與方差專項（ http://wenku.baidu.com/link?url=PrSbKPvpmYMrViIqmlo8XyhvjZcKobeCNip3CWxx3GRv8Rib9rg
2018-09-04 20:17:03
原创 熟悉gmapping
點擊打開鏈接 GMapping SLAM源碼閱讀（轉載）（http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/5634128.html）
2018-09-04 20:17:03