目录 VIO引出原因： 融合方案： 本文贡献： 0、总体框架 0.1 数据预处理（IMU预积分见标题1） 0.2 初始化 A.滑动窗口(Sliding Window)纯视觉SfM B. 视觉惯性校准（IMU预积分与视觉结构对齐） 0.3 紧耦合后端非线性优化（IMU约束+视觉约束+闭环约束） A 公式 B IMU残差 C 视觉残差 D 边缘化 Marginalizat

ALAX创始人冯文和是个连续创业者，有着丰富的营销与市场经验。由于多次旅行的经历，让他意识到当地货币回国后不容易兑换，导致很多人的外币越来越多，因此萌生出做跨境结算区块链的想法 在日前的区块链技术及应用峰会（BTA）· 中国上，冯文和发表了主题为《新兴国家游戏-跨境结算5秒链》的演讲。他谈到，从区块链中的机遇开始，谈到ALAX的系统设计与实践。并表达出希望将区块链技术推广到数字内容分发

文章目录 前言紧耦合后端非线性优化系统框架一、VIO中的状态向量与代价函数1、需要优化的状态向量：2、目标函数为：二、视觉约束1.视觉重投影误差residual2、优化变量3、Jacobian4、协方差三、IMU约束1、残差：2、优化变量：3、IMU测量残差公式推导4、残差对状态量的Jacobian5、残差对状态量的协方差四、基于舒尔补的边缘化1、论文部分2、基本公式3、舒尔补4、marg后

预积分和后端优化IMU部分** https://blog.csdn.net/weixin_44580210/article/details/93377806 本讲是VINS最核心部分了，前面经历了 1）视觉跟踪feature_tracker、IMU预积分integrationBase类； 2）初始化中SFM纯视觉估计滑动窗中所有帧的位姿和3D路标点深度、SFM与IMU预积分松耦合对齐求解初始化

Title: 因子图、边缘化与消元算法的抽丝剥茧 —— Notes for “Factor Graphs for Robot Perception” 文章目录 I. 前言II. 因子图的基本概念1. 因子图的定义2. SLAM 中的因子图A. 因子图的图示B. 因子图的因式C. 因子图的二分图形式 III. 边缘化与消元运算的基本原理1. 边缘化的定义2. SLAM 中的边缘化3.

陈彤离职，新浪在门户竞争中将继续被边缘化（转） 陈彤在中国互联网，尤其是在网络媒体领域，以及在新浪体系内部，是当之无愧的灵魂式人物。换句话说，如果没有陈彤，新浪是否会在国内门户居于一席之地，都值得商榷。   要知道这十多年时间，新浪的CEO跟走马灯似的在轮换，王志东、茅道临、汪延、曹国伟，但唯有总编辑一职稳坐在陈彤的屁股底下。究其原因，在于陈彤提出的“新浪之道”，至少在PC互联网时代，成就了新浪

当我们谈论生成式AI时，我们谈论的是一种正在快速改变职业前景的技术。这种技术正在重新定义工作与生活，将我们带入一个充满无限可能的新时代。 一、生成式AI对职业的影响 1. 重新定义工作 生成式AI正在重新定义许多传统的工作。从数据分析到客户服务，再到医疗诊断，这种技术正在使各种职业变得更加高效和创新。例如，在医疗领域，AI可以帮助医生进行诊断，并提供个性化的治疗方案。这不仅提高了效率，还