ROS设置、修改环境变量

从线性变换的角度，理解机器人坐标系之间的变换矩阵

最优化理论的主要分支有两类，包括针对一般问题的数学规划模型以及针对特定问题的数学规划模型，其各自涵盖的范围如下：一般问题的数学规划模型：特定问题的数学模型：例如优化问题为 max⁡f(x)\max f(x)maxf(x)，其函数图像如下：优化的基本方法是：从 a, b 之间的任一点出发，朝着能改进目标函数的方向搜索前进：Xk+1=Xk+λkDkX_{k+1} = X_k+\lambda_kD_kX

本文主要记录《机器学习》第三章-线性模型的部分内容。线性模型基本形式线性模型的向量形式：f(x)=wTx+bf(\bm x) = \bm w^T \bm x + bf(x)=wTx+b线性模型形式简单、建模也容易，权重向量w\bm ww直观表达了输入样本x\bm xx各个特征维度在预测中的重要性，从而具有很好的可解释性（comprehensibility），这是线性模型的优点。另外，线性模型蕴涵机

水下光学成像存在物理介质固有的一些缺点，如光衰减和浑浊。声纳虽然通常分辨率较低，但可以避免这些问题。在水下应用中结合使用视觉和声纳数据的做法还不普遍，但研究人员对这一课题的兴趣与日俱增。不过，随着最近更高分辨率声纳系统的出现，结合/融合两种感知模式信息的方法可以改善水下成像，这对于自主导航、地图绘制和物体识别等应用具有特殊的意义。在本文中，我们将对这些系统的技术现状进行研究，并介绍文献中最相关的方

OR-SLAM3在前端跟踪中使用了GN方法而在后端局部建图中使用了LM方法，主要是考虑计算效率与精度的平衡跟踪线程主要负责实时的位姿跟踪，要求快速响应，实时性是首要考虑因素，选择计算效率更高的高斯-牛顿法。局部建图线程则负责对局部地图进行精细优化，允许较长的计算时间，选择 Levenberg-Marquardt 方法能够提供更高的优化精度和更强的鲁棒性。通过在不同的阶段选择不同的优化方法，ORB-

在构建视觉重投影误差的背景下，我们假设当重投影误差超过某个阈值时，有95%的置信度认为是由于错误匹配导致的离群点，从而以线性的方式添加到代价函数中；通过这样的方式，限制了错误匹配对优化算法的影响。

本文将介绍如何在VSCode中对一个CMake工程进行编译调试。

最近开始机器学习经典教材-西瓜书的学习，为了督促自己，同时为了方便以后查看，记录一下。什么是机器学习通过计算的手段，利用经验来改善系统性能。机器学习所研究的内容，是如何在计算机上从数据中产生模型的算法，即“学习算法”。标题aaaaaaaaaaaaa...