https://zhuanlan.zhihu.com/p/1056057741、图神经网络有什么优势？经典的深度学习方法（比如DNN、RNN、CNN）能够有效的处理原始的输入，比如语音、图片、文本，但对于上面的图结构信息，就不是很有效了。这样就引入了本文的主角-图神经网络。图神经网络的应用场景非常广泛，比如，社交网络（用户节点，关系为边）、电子购物（用户为和商品为节点，用户与商品之间的联系为边）、

第7讲视觉里程计学习任务7.1 特征点法举个栗子????ORBBRIEF学习任务理解图像特征点的意义, 并掌握在单幅图像中提取出特征点，及多幅图像中匹配 特征点的方法。理解对极几何的原理，利用对极几何的约束，恢复出图像之间的摄像机的三维运 动。理解PNP 问题，及利用已知三维结构与图像的对应关系，求解摄像机的三维运 动。理解ICP 问题，及利用点云的匹配关系，求解摄像机的三维运动。理解如何通过三角

第五章相机与图像学习任务一、相机模型相机模型坐标转换步骤相机畸变小结♥双目模型RGB-D相机学习任务理解针孔相机的模型、内参与径向畸变参数。理解一个空间点是如何投影到相机成像平面的。掌握OpenCV 的图像存储与表达方式。学会基本的摄像头标定方法。一、相机模型像素坐标是讲像素的，看分辨率相机模型坐标转换步骤世界——相机——归一化平面——像素相机畸变小结♥双目模型RGB-D相机TOF发射脉冲激光，计

第六章非线性优化学习任务6.1 状态估计问题6.2 非线性最小二乘最速下降法确定增量（只保留一阶）牛顿法（保留二阶）G-N和L-M（详细解释看书）小结学习任务理解最小二乘法的含义和处理方式。理解Gauss-Newton, Levenburg-Marquadt 等下降策略。学习Ceres 库和g2o 库的基本使用方法。6.1 状态估计问题经典slam模型由状态方程和运动方程构成xk是相机的位姿。我们

目录数组1.删除排序数组重复项（简单）python实现C++实现数组1.删除排序数组重复项（简单）给你一个有序数组 nums ，请你 原地 删除重复出现的元素，使每个元素 只出现一次 ，返回删除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间，你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。如：输入：nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4]输出：5, nums = [

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