Redis从入门到高可用,分布式实践 慕课网教程葡京娱乐总站平台

MoNoSLAM:https://github.com/hanmekim/SceneLib2

后端开发:

以扩大卡尔(卡尔)曼滤波为后端,追踪前端卓殊稀疏的特征点,以相机的当下情形和所有路标点为状态量,更新其均值和协方差。

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亮点:在二〇〇七年,随着电脑性能的提高,以及该系统用稀疏的方法处理图像,使得该方案使得SLAM系统可以在线运行。(以前的SLAM系统是骨干不能够在线运行的,只好靠机器人指点相机采集的多寡,再离线举行定位和建图。)

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症结:MoNoSLAM存在利用场景窄,路标数量有限,全面特征点非凡简单丢失等缺陷,现在已经终止了对其付出。

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PTAM( Parallel Tracking And Mapping
)
http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM

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51、Sass
基础教程

       首要原理是:
从壁画图像上捕捉特征点,然后检测出平面,在检测出的平面上创制虚拟的3D坐标,然后合成素描图像和CG。其中,独特之处在于,立体平面的检测和图像的合成接纳并行处理。

前端开发:

亮点:指出并贯彻了跟踪与建图进度的并行化,将左右端分离,使用非线性优化方案,既可以实时的永恒与建图,也足以在虚拟平面上叠加物体。

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症结:场景小,跟踪不难丢失。

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58、Vue、Node、MongoDB高级技术栈全覆盖
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ORB-SLAM(继承并革新PTAM)http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/

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65、NodeJs实战+mongodb+聊天系统
66、全栈最终一公里 – Nodejs
项目的线上服务器布署与揭橥

亮点:泛用性:辅助单目,双目,RGB-D三种情势。整个连串围绕ORB特征进行计算,在成效与精度之间做到了平衡,并围绕特征点举行了优化。其围绕检测算法可以使得地防患误差的累积。使用多少个线程达成SLAM,取得了较好的跟踪和建图效果,可以确保轨迹和地图的大局一致性。

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开发适配PC端及活动端音信头条平台

      
缺点:对于每幅图像都亟待总结ORB特征耗时大。三线程给CPU带来较大负担,在一直到嵌入式设备上有一定的费力,ORB-SLAM的建图为稀疏特征点,只可以满足一定功用。

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LSD-SLAM(Large Scale Direct monocular SLAM)

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80、前端
百战不殆的响应式开发
81、响应式开发一招致胜
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将单目直接发应用到了半细密的单目SLAM中,不须求总计特征点,仍能构建版稠密地图.

运动端支付:

优点:直接法是本着像素举办的;对特色缺失区域不灵活,半稠密追踪能够保险追踪的实时性和稳定;在cpu上完毕了半细密地图的重建。

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症结:对相机内参和揭露非凡灵敏,并且在相机急速移动时简单遗失,在缠绕检测部分,没有直接基于直接发达成,看重特征点方程举办回环检测,尚未完全摆脱特征点的计量。

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SVO( Semi-direct Visual Odoemtry )

数据库:

基于稀疏间接法的视觉里程计,在促成中,使用了4×4的小块举办块匹配,推测相机资自身的移位。

103、MySQL性能管理及架构设计
104、打造扛得住的MySQL数据库架构
105、Redis从入门到高可用,分布式实践
106、高性能MySql 可扩展MySQL数据库设计及架构优化
电商项目

可取:速度极快,在低端计算平台上也能完毕实时性,适合统计平台受限的场子。

Linux:

缺点:在平视相机中显现糟糕;甩掉了后端优化和环绕检测部分,SVO的位姿估摸留存总结误差,并且丢失后不太简单举办重一贯。

107、急速上手Linux 玩转典型应用
108、Nginx
集团级刚需Nginx入门

RTAB-MAP(RGB-D传感器上的SLAM方案)

人造智能/大数量:

       给出了一套完整的RGB-D
SLAM方案,如今得以直接从ROS中拿走其二进制程序,在谷歌 Project
Tango上可以获得其APP直接利用。

109、深度学习
110、机器学习
111、10小时入门大数额
112、Hadoop大数量零基础实战培训科目唯一高清完整版第一季

亮点:原理简单;协理RGB-D和眼睛传感器,且提供实时的定势和建图成效。

详情请 咨询  QQ    759104513

缺陷:集成度高,庞大,在其上开展二次开发困难,适同盟为SLAM应用而非探究拔取。