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目录添加到了Git仓库中，那么忽略规则不会对其生效。在这种情况下，你需要先从Git仓库中移除。请注意，这些规则只影响那些尚未被Git跟踪的文件。目录，然后再应用忽略规则。目录就会被Git忽略，不会再出现在未跟踪的文件列表中。在Git中，如果你想忽略某个特定的文件或目录（比如。

《解析卷积神经网络—深度学习实践手册》这本电子书书是南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）博士生魏秀参开放的，大家可以免费下载学习。这本书向我们剖析了卷积神经网络的基本构成和工作原理，更重要的是系统性的介绍了卷积神经网络在实践应用方面的细节配置与工作经验。是一本难得的小而精的佳作。下面主要记录了本人感兴趣内容的一些总结和归纳，便于复习和查看。卷积神经网络经典案例...

1.KITTI数据集KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。 该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)、语义分割等计算机视觉技术在车载环境下的性能。 K

据了解，INDEMIND双目避障模组具有以下几个方面突出的特点：大范围障碍物检测：模组提供0.05-1.5米范围内深度误差<1%的深度解算功能，无需试探碰撞，即可获取障碍物具体位置，提前规划避障路线。内置专为家居场景研发训练的物体识别卷积神经网络模型：支持识别100余种常见家用物体品类，识别精度<2cm，可快速识别数据线、电线、鞋子、宠物粪便等障碍物，从而执行主动识别避障，避免因误扫、

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SLAM+深度学习的 几个主要研究方向1）单目SLAM学习尺度/深度2）相机重定位 / 闭环检测3）前端提取特征和匹配4）端到端学习相机位姿5）语义SLAM

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Ceres Solver是一个开源C ++库，用于建模和解决大型复杂的优化问题。 它可以用于解决具有边界约束和一般无约束优化问题的非线性最小二乘问题。 它是一个成熟，功能丰富且高性能的库，自2010年以来一直在谷歌的生产中使用。官方文档http://www.ceres-solver.org/index.html#源码下载git clone https://ceres-solver...