如何在Mac下安装多线程版Ceres库并通过cmake配置调用前言什么是Ceres如何通过homebrew安装Ceres库（无多线程）如何通过cmake安装Ceres库（TBB版多线程加速）如何在cmake中配置Ceres第三方库 前言上次写博客还是高中时候，那时候会在qq空间写些随想，这么多年过去了，如今再开始写博客还有些小激动哈哈。头一次写技术博客，也不知道会不会有人来看，全当记录自己走过的
一.介绍Ceres库主要由于求解优化问题，通过对测量获取的不十分可靠的数据和理想化的预测模型进行优化处理获取尽可能接近真实值的结果。二.安装1.下载ceres库包git clone https://github.com/ceres-solver/ceres-solver.git或者到github上直接下载，地址为： https://github.com/ceres-solver/ceres-sol
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2024-06-05 14:15:00
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文章目录一. 简介二. Hello World三. 导数3.1 数值求导（Numeric Derivatives）3.2 解析求导3.2 其他求导方法四. Powell方程五. 曲线拟合六. 稳定曲线拟合七. Bundle Adjustment八. 其它例子 Ceres Solver是谷歌开源的C++非线性优化库，能够解决有约束或无约束条件下的非线性最小二乘问题。2010年之后大量的运用在谷歌
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2024-03-12 11:15:53
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安得万里风，飘飖吹我裳。求解最小二乘问题Ceres的有效使用需要熟悉非线性最小二乘解算器的基本组成部分，因此在我们描述如何配置和使用解析器之前，我们将简要地了解一下Ceres的一些核心优化算法是如何工作的。定义 x∈ℝn是一个n-维的向量 （向量存储的都是变量），F(x)=[f1(x),...,fm(x)]⊤ 是一个m维的关于x的方程，我们的目的是解决优化问题 (1)argminx12∥F(x)
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2024-07-26 19:26:46
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3.2 线性规划 Pulp库函数求解关于优化问题的基础知识，看概述线性规划定义：如果目标函数f(x)和约束条件均是决策变量的线性表达式，那此时的数学规划问题属于线性规划，线性规划问题用python的 pulp库求解更为便捷，如果是非线性函数一般用scipy.optimize 求解PuLP 库求解线性规划PuLP是一个开源的第三方工具包，可以求解线性规划、整数规划、混合整数规划问题。下面先介绍一下P
一家之言，仅作分享，如有不合理或需要改进的地方，欢迎各位讨论。 ICP方法主要解决空间点云3D-3D的运动估计问题， 已知：和时刻感知到的两个点云信息（基于传感器坐标系），和时刻的传感器位于全局坐标系下的坐标。 求解：传感器时刻相对时刻的位姿变化。 通常，在点云配准过程中，将时刻的感知点云称为source，将时刻的感知点云称为target。 解决ICP问题的基本步骤如下：确定、时刻之间的传感器位姿
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2024-06-22 04:31:34
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目录前言多目标遗传算法多目标的优化结果Pareto曲线及分层处理拥挤距离代码实现优化结果最后的话前言在很多的工程实践问题中，往往是多输入多输出的。而且最有意思的事情在于：多个输出指标总是互相矛盾的。把其中一个提高了，另外一个就会受到影响，顾此失彼。基于这样一种应用需求，单目标的遗传算法很明显已经不能满足工程实践的要求了，所以需要开拓多目标的优化算法，多目标的遗传算法就是在这样的背景下，好吧，是我自
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2023-08-24 14:48:10
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Ceres作为一个优化算法库，在许多领域中有着至关重要的作用，比如slam系统中的优化问题-集束调整BA，就可以通过Ceres去实现，官方文档地址：http://ceres-solver.org/nnls_tutorial.html#bundle-adjustment本文主要是解析ceres中的LM算法过程，参考代码地址：https://github.com/ceres-solver/ceres-
模型求解器的任务是找到最佳参数集，以最大程度地减少列车/精度误差。 在本章中，我们将通过一些python / matlab代码给出UML描述，同时可以自己实现它。从UML描述中，我们可以推断出有关Solver类的一些信息： 1、它使用训练集，并参考您的模型 2、使用不同类型的优化器（例如：SGD，ADAM，具有动力的SGD） 3、跟踪培训期间的所有损失和准确性 4、保留获得最佳验证性能的参数集使用
Executor 接口，用于对线程任务执行，调度等过程的解耦。提交Runnable任务。它仅仅是一个接口public interface Executor {
void execute(Runnable command);
} 所以，可以 Executor executor = anExecutor;
executor.execute(new RunnableTa
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2024-09-10 20:18:22
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微分代数方程(DAE)的Matlab 解法
微分代数方程(DAE)的Matlab解法
所谓微分代数方程，是指在微分方程中，某些变量满足某些代数方程的约束。假
设微分方程的更一般形式可以写成
前面所介绍的ODEs数值解法主要针对能够转换为一阶常微分方程组的类型，故
DAE就无法使用前面介绍的常微分方程解法直接求解，必须借助DAE的特殊解法。
其实对于我们使用Matlab求解DAE时，却没有太大的改变
NumPy库的核心是矩阵及其运算。使用array()函数可以将python的array_like数据转变成数组形式，使用matrix()函数转变成矩阵形式。基于习惯，在实际使用中较常用array而少用matrix来表示矩阵。然后即可使用相关的矩阵运算了 import numpy as np
a = [[1,2,3],[4,5,5],[4,5,5]]
len = a.shape[0]
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2023-06-25 10:56:18
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1. 简介Ceres Solver是专门用于求解非线性最小二乘问题的C++开源库,研究SLAM方向不过滤波和优化两个技术
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2024-10-08 16:01:08
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1、将网盘里的文件得到后，为ceres、gflags、glog建立build目录，如下图。 2、建立文件夹install,install里面新建3个文件夹： 3、安装3.1 Eigen不需要安装，解压完即可。如上图，eigen解压完我将其放在F:/ceres下。3.2 安装gflags(最好在glog之前安装gflags,因为glog会用到gflags)启动CM
Ceres-solver安装:Vs2015+win10文件已经上传至(永久有效)网盘：https://pan.baidu.com/s/1Vj_n2Nbp9WFVlbjuXV-OxQ 密码：3rvo1、将网盘里的文件得到后，为ceres、gflags、glog建立build目录，如下图。 2、建立文件夹install,install里面新建3个文件夹： 3、安装3
# Python线性规划求解库有哪些
在数学和计算机科学领域，线性规划是一种优化问题的建模工具，用于最大化或最小化一个线性目标函数的约束条件下的变量。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了多种线性规划求解库，使得线性规划问题的建模和求解变得更加简单和高效。
本文将介绍一些常用的Python线性规划求解库，并提供示例代码帮助读者理解如何使用这些库来解决线性规划问题。
## 1. PuL
原创
2023-10-25 20:11:16
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Ceres卸载CeresCeres只有一个库文件在"/usr/local/lib"中，并且所有头文件都在"/usr/local/include/ceres"中sudo rm -r /usr/local/lib/cmake/Ceres
sudo rm -r /usr/local/include/ceres /usr/local/lib/libceres.a安装Ceres下载最新版Ceres
安装mk
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2024-03-14 07:35:35
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1. 安装依赖环境sudo apt install libcxspares3.1.4sudo apt install libsuitesparse-devsudo apt install libgoogle-glog-devsudo
原创
2022-12-05 15:12:35
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(目录)
一、依赖库Eigen的安装
Eigen库用于矩阵计算。
官网：https://eigen.tuxfamily.org
或者
https://gitlab.com/libeigen/eigen
二进制包安装
解压，把文件夹移到/usr/local/include/目录下：
sudo mv eigen-3.4.0/ /usr/local/include/
C++中需要包含的头文件
#
原创
2024-06-01 18:27:12
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现实中遇到的问题，例如现在有N个数，想知道哪些数加起来等于1000 。这时你可以用excel中的规划求解来很方便的得出答案。 又例如咱们有两种机器，生产两种产品各生产一个需要工时3小时和7小时，用电量4千瓦和和5千瓦，需要原材料9吨和5吨。现公司可提供工时300小时，电量250千瓦，原材料为420吨，用于生产两种产品，其利润分别为200万元和210万元。咱们怎样安排两种产品的生产量，所
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2024-07-23 17:08:59
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