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视觉SLAM漫谈（二）:图优化理论与g2o的使用
视觉SLAM漫谈（二）:图优化理论与g2o的使用 1 前言以及回顾 各位朋友，自从上一篇《视觉SLAM漫谈》写成以来已经有一段时间了。我收到几位热心读者的邮件。有的希望我介绍一下当前视觉SLAM程序的实用程度，更多的人希望了解一下前文…
从零开始一起学习SLAM | 理解图优化，一步步带你看懂g2o代码
首发于公众号：计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」 这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章 理解图优化，一步步带你看懂g2o框架
小白：师兄师兄，最近我在看SLAM的优化算法，有种方法叫“图优化”，以前学习算法的时候还有一个优化方法叫“凸优化”，这两个不是一…
环境搭配(windows8.1 vs2013))
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深入理解图优化与g2o：g2o篇
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g2o学习——再看顶点和边
写在前面
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使用g2o优化的前提是，需要对各种误差的理解足够充足。我将雅克比矩阵的详细解析，写在了这里：点击查看
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graph slam tutorial : g2o 的使用
g2o全称general graph optimization，是一个用来优化非线性误差函数的c框架。如果阅读了前几篇graph slam tutorial的博客，再去读《g2o：a general framework for(hyper) graph optimization》这篇论文将变得轻松随意。读完论文以后，…
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大数据技术之Hive实战——Youtube项目（二）
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Institut für Pervasive Computing
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文章分享 | Ribo-seq与RNA-seq联合分析揭示uAUG-ds翻译调控机制
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摒弃encoder-decoder结构，Pervasive Attention模型与Keras实现
1.引言 现有的主流机器翻译模型，基本都是基于encoder-decoder的结构，其思想就是对于输入句子序列，通过RNN先进行编码（encoder），转化为一个上下文向量context vector，然后利用另一个RNN对上下文向量context vector进行解码（decoder）。其结构如下： 之后，又有学者在…
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