视觉SLAM十四讲：从理论到实践

14.视觉SLAM十四讲(高翔第二版)1

内容简介本书系统介绍了视觉 SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法

视觉SLAM十四讲从理论到实践-ch13设计SLAM系统的运行视频

视觉SLAM十四讲从理论到实践——ch13设计SLAM系统的运行视频 压缩包中主要有3段视频 第一段视频是ch13中原本的代码，经过更改一些错误之后，能够正常运行程序。 第二段视频是经过更改可视化的代码，将相机的运动轨迹...

SLAM十四讲

高翔《视觉SLAM十四讲》从理论到实践 全部配套代码资料。

视觉SLAM十四讲.rar

高翔教授的视觉SLAM十四讲从理论到实践的相关课件，前两章基本是配套视频的，后面几章不全，只有从三维空间刚体运动到后端，大家仔细考虑下载

视觉SALM十四讲从理论到实践

视觉SALM十四讲从理论到实践

Tsai分享：资源分享（1）——视觉SLAM十四讲及视频-附件资源

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视觉SLAM理论与实践1-cmake练习

此代码主要是视觉SLAM理论与实践的cmake操作，详细说明请移步本人的博客https://blog.csdn.net/whut_chengjun/article/details/103069881 注：假设您已经安装好了ubuntu系统，创建好了工作空间，并有了一定的c++...

视觉slam.pdf.zip

视觉 SLAM 十四讲，高翔博士的杰作，从实践到理论，AR的基础理论。

星图识别matlab代码-awesome-ros-mobile-robot::smiling_face_with_sunglasses:精选的出色移动机器人基于ROS的研究资源列表（包括SLAM，里程

星图识别matlab代码真棒罗斯移动机器人 该存储库提供了一些有关基于ROS的自主移动机器人（AMR）研究的有用资源和信息。 它主要集中在移动机器人的基本功能上...“视觉SLAM十四讲：从理论到实践”，高翔 :open_book: 课

视觉SLAM-回环检测-PPT-pre

这是我做的一个关于视觉SLAM中回环检测部分的PPT，用于课堂上的presentation，可以自行下载查看，不设置积分。参考于《视觉SLAM十四讲从理论到实践 第2版》。

视觉SLAM-无人驾驶 刚体的坐标系与运动、李群与李代数 AR VR 回路检测 教学视频 资料代码

本次的SLAM课程主要包括以下三个部分： ...03.SLAM基本理论二：从贝叶斯开始学滤波器 04.slam基本理论三图优化 05.SLAM的传感器 06.视觉历程计和回路检测 07.激光里程计和回路检测 08地图以及无人驾驶系统

视觉SLAM理论与实践思维导图概览1

背景：1.递归方法（渐进式
Incremental）第8章:
回环检测与建图回环检测：建图：第9章:
SLAM的未来及展望发展趋势：视觉
+
惯导
SLAM思维

ubuntun18.04安装SLAM相关软件库

Ubuntu14.04下的环境是根据《视觉SLAM十四讲 从理论到实践》书中的提示进行安装的。在Ubuntu18.04下安装有些库的安装和依赖改变，还是有一些坑的。 修改源Ubuntu 18.04的默认源 1、输入命令修改sources.list文件，...

视觉SLAM理论与实践进阶-手写VIO-6

视觉SLAM理论与实践进阶-手写VIO-6 1) 证明公式(15) 2) 完成特征点三角化代码 代码如下： // 遍历所有的观测数据，并三角化 Eigen::Vector3d P_est; // 结果保存到这个变量 P_est.setZero(); /* your code begin ...

slambook-en:关于视觉SLAM的14堂讲座的英文版

欢迎阅读关于视觉SLAM的基础知识：从理论到实践，高翔，张涛，严勤瑞和刘毅 这是本书的英文版。 如果您是中文读者，请检查。 我们的代码在github： 。 英文版基于slambook2，该书仍在审核中。 目前，英文版是开源...

pangolin库

高翔的视觉slam十四讲从理论到实践一书中用到的pangolin库

SLAMbook_C++_slam_

SLAM的学习代码，适合入门，视觉SLAM从理论到实践

多传感器融合理论与实践 自动驾驶

该课程适用于刚入门视觉slam的小白，对了解自动驾驶中的感知模块具有比较大的帮助，它几乎涵盖了多传感器融合课程的全部算法和内容。毕业设计研究方向是多传感器融合的小伙伴可以看一下该课程，对完成毕业论文有一个...

基于ROS（Kinetic版本）和Kinect V1的SLAM智能机器人代码.zip

更有深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉的实战项目源码，助您从理论走向实践，如果您已有一定基础，您可以基于这些源码进行修改和扩展，实现更多功能。 【期待与您同行】 我们真诚地邀请您下载并使用...

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。 原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。 配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。 本次增加了一些翻译内容，特别是插件。 同时继续合并了其它翻译插件的内容。 最近文字提示修改得有点多啊。 请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。 中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文，所以别直接选它用。 请配合【Bilingual Localization】插件使用，双语同时显示，效果最好。

时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

中文短信数据集-带标签

本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。其中：原始数据集data.txt每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。 基于该数据集的文本分类详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135793836，基于该数据集的信息检索详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135897480。 示例如下： 0 商业秘密的秘密性那是维系其商业价值和垄断地位的前提条件之一 1 《依林美容》三．八．女人节倾情大放送活动开始啦！！！！超值套餐等你拿，活动时间x月x日一x月xx日， 详情进店咨询。美丽热线x

亚博K210模型训练部署

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