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ubuntu14.04LTS系统安装g2o并运行g2o_viewer
安装步骤 #1.下载 使用以下命令下载
git clone https://github.com/RainerKuemmerle/g2o/注意，下载后再g2o文件夹下git log发现我当前的版本为 https://github.com/RainerKuemmerle/g2o/tree/deafc01ee8315b9405351fb145238c5d62f82dc7 #2.安装
注意，如…
![[Bug集合] error: no matching function for call to ‘g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg::OptimizationA](http://pic.002.xiahunao.cn/pnds/[Bug集合] error: no matching function for call to ‘g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg::OptimizationA)
[Bug集合] error: no matching function for call to ‘g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg::OptimizationA
error: no matching function for call to ‘g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg::OptimizationAlgorithmLevenberg(Block*&)’
或
error: no matching function for call to ‘g2o::BlockSolver<g2o::BlockSolverTraits<6, 1> >::BlockSolver(g2o::BlockS…
图优化理论与g2o的使用（3）
转载自 半闲居士 在这里，感谢博主的无私分享。 内容提要 讲完了优化的基本知识，我们来看一下g2o的结构。本篇将讨论g2o的代码结构，并带着大家一起写一个简单的双视图bundle adjustment：从两张图像中估计相机运动和特征点位置。你…
arduino+ZE08-CH2O甲醛模块，输出甲醛含量
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 - g2o(图优化)→简介环境搭建(slam十四讲第二版为例))
史上最简SLAM零基础解读(10.1) - g2o(图优化)→简介环境搭建(slam十四讲第二版为例)
本人讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始 文末正下方中心提供了本人 联系方式， 点击本人照片即可显示 W X → 官方认证 {\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人 \color{red} 联系方式，\color{blue}点击本人照片即可显示WX→官方认…
从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o顶点编程套路
点“计算机视觉life”关注，置顶更快接收消息！ 小白：师兄，上一次将的g2o框架《从零开始一起学习SLAM | 理解图优化，一步步带你看懂g2o代码》真的很清晰，我现在再去看g2o的那些优化的部分，基本都能看懂了呢！
师兄：那太好啦，以后多练习练习，加深理解
小白：嗯，我开…
数字图像处理—2点运算
2.1 线性点运算 图2.8 线性点运算是指像素点的灰度值的变换过程是线性变换，如式 sarb 所示。其中s为输出灰度值，r为输入灰度值，a和b为变换系数。
①当a1,b0时,输入和输出相等，即输出原图像。
②当a1,b>0时,输出灰度值…
数字图像处理—4直方图的显示及均衡化
4.1 灰度直方图的显示 灰度直方图是图像灰度级分布的函数，是对灰度分布的统计。灰度直方图将图像中所有像素点按照其灰度级的大小，统计每个值出现的频率。 我们需了解以下函数：
cv2.calcHist函数用于计算图像的直方图。其中参数含义如…
数字图像处理—5图像变换
5.1 离散傅里叶变换 图像通过离散傅里叶变换，由空间域变换到频域，能量进行重新分布，可以通过对频域的数据进行处理，达到处理数字图像的目的。但在将图像变换到频率域处理完成后，还需要将其逆变换回 来,否则处理…
关于Hadoop集群部署打不开webUI界面问题
1.检查进程是否全部启动
在启动start-dfs.sh,start-yarn.sh等相关命令后，使用 jps 命令检查进程是否全部启动，比如： 确认进程全部启动后，看第2步
2.检查防火墙是否关闭，比如： 查看防火墙状态࿱…
数字图像处理—3代数运算
3.1 加法运算 加法的通用表达式如式 C(x,y)A(x,y)B(x,y) 所示，其中，A(x,y)和B(x,y)为输入图像，C(x,y)为输出图像。假设当前存在某个静止场景的多幅图片集合，如果这些图片都被随机噪声干扰，那就可使用加法进行一…
大数据技术之Hive实战——Youtube项目（二）
三、项目 原始数据youtube在此下载：https://pan.baidu.com/s/1we1KPA2IIEAGIJczyr2dMQ 3.1、数据结构
3.1.1、视频表 3.1.2、用户表
3.2 原始数据存放地
HDFS 目录：
视频数据集：/youtube/video/2008
用户数据集：/yout…
8K视频质量技术测试，8K视频知识介绍
8K 视频 定义 分辨率：7680x4320 相当于1080P的16倍 8K视频源： 8K超高清电影短片，时长约26分钟，使用8K分辨率（76804320）拍摄、制作和放映，清晰度是1080p的16倍，音响则采用了震撼的2…
TruNet: Short Videos Generation from Long Videos via Story-Preserving Truncation（论文翻译）
TruNet: Short Videos Generation from Long Videos via Story-Preserving Truncation TruNet:通过保存故事截断从长视频生成生成短视频 在这项工作中，我们引入了一个新问题，称为{\ em故事保存长视频截断}，该问题需要一种算法来自动将长时间视…
论文笔记：Pervasive Attention: 2D Convolutional Neural Networks for Sequence-to-Sequence Prediction
Pervasive Attention: 2D Convolutional Neural Networks for Sequence-to-Sequence Prediction 深度学习中的attention机制： https://blog.csdn.net/guohao_zhang/article/details/79540014
机器翻译 RNN encoder-decoder https://cloud.tencent.com/developer/ne…
Five Pervasive Myths About Older Software Developers
I recently celebrated my 40th birthday. A friend joked to me, “Hey, guess that means you’re too old to program anymore!” I laughed on the outside, but it gave me pause. Age discrimination is nothing to laugh about in our field. COBOL guys faced this…
错误标注太多，不想人工检查？试试置信学习来自动找错
众所周知，在机器学习中，测试集是我们用来衡量模型性能的基准。但是，在实际工作中，我们或许会遇到这样一个问题，那就是不论用何种手段获取到的标注数据，都或多或少存在一些标注错误，这对模型精度…
Institut für Pervasive Computing
http://www.pervasive.jku.at/ Univ.-Prof. Mag. Dr. Alois Ferscha --奥地利约翰开普勒林茨大学（Johannes Kepler University Linz） Our research is situated in the following areas : Software for mobile, ubiquitous and embedded system …
文章分享 | Ribo-seq与RNA-seq联合分析揭示uAUG-ds翻译调控机制
技术简介
RNA-seq主要从转录组水平分析基因的表达调控机制，检测用于核糖体翻译的RNA序列及二级结构。Ribo-seq主要用于检测核糖体翻译的起始位置、翻译富集区和翻译终止位置。RNA-seq与Ribo-seq联合分析可以准确检测mRNA上游5’UTR区的uORFs翻译调控结构࿰…
)
pervasive myths older software developers (五个广泛流传的对大龄程序员的误解)
原文：http://www.lessonsoffailure.com/developers/pervasive-myths-older-software-developers/
翻译：http://www.aqee.net/2010/03/20/five-pervasive-myths-about-older-software-developers/ I recently celebrated my 40th birthday. A friend …
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