边缘化操作的意义从概率上看就是根据联合概率分布求边缘概率分布，如下为概率论中的定义：所以边缘化的操作就相当于在要被边缘化掉的那个状态上进行积分，把它从概率密度函数中消除掉，但是它的概率信息通过积分仍然保留在了边缘化之后的概率密度中，从而没有损失任何信息。

对于旋转状态有两种表示方式，分别是四元数 qqq 和旋转矩阵 RRR。可以使用这两种中的任意一种表示姿态，比如 VINS-Mono 中用的是四元数，而 FAST-LIO 中用的是旋转矩阵。它们的导数和积分如下计算：q˙=q⊗[012ω]q=q⊗[112ωδt]\dot{q} = q\otimes\begin{bmatrix}0\\\frac{1}{2}\omega\end{bmatrix}\qqu

的，比如上面的博客中举的转置的例子，转置之后肯定还是同一块内存，但是从后面的维度往前面的维度看，内存索引的顺序就不是连续的了。的功能更强大，但是它返回的结果可能是浅拷贝，也可能是深拷贝，所以代码看起来就不清晰了。而在深度学习编程中，我们想重塑。的张量是否满足内存连续的条件？其实感觉就是从后面的维度往前面的维度看，看数据在内存中是否是。的形状，肯定是想浅拷贝的，所以此时使用view就显式的指定是浅拷

Scan Context 介绍及理解：讲的还算比较清楚，但是注意其中一开始讲的和不要弄反了，这个博主说的是没有错的，只不过没有说的很清楚，容易理解反。是环的意思，所以就是从内到外的一个个的环形。然后就是扇区，也就是360°方向上的一个个扇形区域。Lidar定位：Scan Context：这个讲的也比较详细3D激光回环检测系列之SC描述子：这个对代码的注释也比较详细。步骤总结：按照上面的几篇博客的总

文章目录1.旋转矩阵R的三个用法1.1.frame—描述刚体姿态（两个坐标系之间的姿态）1.2.mapping—将点或者向量在不同坐标系下表达1.3.operator—描述对向量（物体）的转动2.旋转矩阵与转角3.旋转和平移的组合表示—矩阵T3.1.frame—刚体位姿描述（不同坐标系之间的关系）3.2.mapping—坐标变换3.3.operator—描述对向量（物体）的移动或转动4.《视觉SL

The Iterated Kalman Filter Update as a Gauss-Newton Method（迭代卡尔曼滤波器）Iterated Kalman Filter(IKF/IEKF)总结状态估计与多传感器数据融合】卡尔尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波器(EKF)、 迭代扩展卡尔曼滤波器(IEKF)...

原因：这种情况下很可能是头文件的预定义声明重复了。比如写了两个LED文件，一个是LED1.c，另一个是LED2.c。他们俩都是从LED.c移植过来的，然后头文件忘了修改，里面的预定义都是#ifndef __LED_H_#define __LED_H_........#endif这时候如果在在main.c中包含头文件时，先包含了LED1.h，后包含了LED2.h，在头文件预定义防止重复包含的作用下，

1.硬件设备如图所示的STLink下载器，一般这种大的都是正版的。2.硬件连线如图所示为STLink的接口图中1234一般就是接到最小系统板的对应引脚上，比如常见的blue pill STM32F103C8T6最小系统板的四个下载引脚。但是注意，这里的1脚TVCC是用来检测目标板的电压的，而不是供电的。也就是这是个输入引脚而不是输出引脚。所以如果这时候想要给单片机下载程序就需要在额外供电3.3V，

Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNNUbuntu 18.4 查看CUDNN版本

按照官网命令一步步来即可。添加当前用户到docker用户组，后面运行docker的时候前面不需要加sudo。