MeanShift聚类又称均值漂移算法，首先需要一个迭代半径r，相似阈值T对每个数据，作为一个新类，从其位置半径r内，选择满足相似条件的数据，放到一个表中。计算表内数据的位置均值，数据均值，将新的位置和均值作为该类的特征，重新计算满足相似条件的数据，不断迭代直到收敛。相当于数据有两个相似条件，一个位置相似条件r，一个数据相似条件T。K-Means聚类该方法被称为k均值，首先需要选定k个聚类中心。对
该代码可以通过pycharm调试，为了能深入理解其内部原理，建议大家动手调试。 上表中，结合protobuf文件，我们知道，layer_name表示层名，bottom表示层输入数据，top表示层输出数据，kernel_size表示卷积核大小，pad表示补全（即在特征图四周补0），stride：表示卷积核滑动的步长。我们知道caffe中数据使用blob存储的，b
测试资源 App测试任务开始前，检查各项测试资源。 产品功能需求文档、概要设计文档（包含非本期开发的产品功能部分） 产品原型图（包含非本期开发的产品功能部分） 产品效果图（包含非本期开发的产品功能部分） 测试用例（包含非本期开发的产品功能部分） 行为统计分析定义文档 测试设备（ios7-ios
title: egret_渲染优化-降低dc categories: Egret tags: [egret, 渲染, webgl, drawcall] date: 2018-07-21 01:47:18 comments: false按照 egret_渲染源码阅读.md , 对项目进行实际操作优化, 降低 drawcall. 主要是使用图集 这里的ui是使用 fairygui. 一个包就一个图集验
转载
2024-09-30 13:52:16
18阅读
求导函数优先选用自动微分算法，某些情况可能需要用到解析微分算法，尽量避免数值微分算法自动微分Automatic Derivativesstruct CostFunctor {
template <typename T>
bool operator()(const T* const x, T* residual) const {
residual[0] = T(10
转载
2024-07-14 08:08:38
58阅读
一：Set集合： （一）：Set集合： 1、Set集合用于存储不重复的对象集合，在Set集合中存储的对象中不存在两个对象equals比较为true。 2、HashSet和TreeSet是set集合的两个常见的实现类，分别用hash表和排序二叉数的方法实现了Set集合。 （二）：Set集合的遍历 1、Set集合不同于List集合，其中的元素不能和顺序的下标对应，无法从Set集合中取出特定的元素；如
协方差 协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。期望值分别为与的两个实数随机变量X 与Y 之间的协方差定义为： ， 其中E是期望值。它也可以表示为： ， 直观上来看，协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同
高斯牛顿法使用的条件上一篇中提到了线性最小二乘问题minx||Ax−b||的的标准方程为ATAx−ATb=0。其中x为n维向量，b为m维向量，A为m×n的矩阵。从标准方程我们可以求出x的解析解，然而这其实隐含了一个条件，就是rank(A)=n。当A秩亏的时候，rank(ATA)≤rank(A)<n，ATA不可逆。事实上，这种情况下x的解有无穷多个，此时问题是欠约束的。我们使用高斯牛顿法的时候
如果学习机器学习算法，你会发现，其实机器学习的过程大概就是定义一个模型的目标函数J(θ)，然后通过优化算法从数据中求取J(θ)取得极值时对应模型参数θ的过程，而学习到的参数就对应于机器学习到的知识。不管学习到的是好的还是无用的，我们知道这其中的动力引擎就是优化算法。在很多开源软件包中都有自己实现的一套优化算法包，比如stanford-nlp，希望通过本篇简要介绍之后，对于开源软件包里面的优化方法不
转载
2024-04-28 21:29:12
50阅读
玩转app迭代开发现在互联网开发都处于快速迭代开发的状态。这里我们来讨论一下迭代开发中的生命周期，代码版本，兼容性设计等话题。生命周期通常，一个产品都具有两个环境：测试环境：用于开发，测试搭建的环境线上环境：正式面向用户的环境而每个版本的生命周期通常会经历如下几个阶段(忽略需求和设计等辅助阶段)：开发：处于编码状态，需要不定时的发布到测试环境中进行测试测试：本版本功能开发完成，此时将代码完整的发布
转载
2023-11-24 06:40:40
27阅读
Ceres是什么？学SLAM的同学可能都听说过Ceres，但是大多数可能都和现在的我一样，对其仅仅停留在一知半解的程度。现在一起从0开始去搞定Ceres吧！没有安装的同学先安装CeresCeres可以解决如下形式的“带边界约束的鲁棒的非线性最小二乘问题”（bounds constrained robustified non-linear least squares problems） 其中是需要最
转载
2024-04-27 22:28:10
104阅读
【ceres】【ceres实践】【ceres的使用学习记录】0 前言1 下载安装ceres2 ceres使用2.1 头文件的使用2.2 CMakeLists.txt的使用2.3 代码的使用2.3.1 简单例子2.3.1.1 代价函数的计算模型2.3.1.2 构建最小二乘问题2.3.1.2.1 自动求导2.3.1.3 配置求解器2.3.1.4 配置优化信息2.3.1.5 开始优化2.5.1.6 允
转载
2024-05-18 15:08:04
128阅读
Ceres 学习 安装、编译、求解Options参数1. 基础1.1 下载1.2 Linux 安装1.2.1 依赖安装1.2. 2 安装1.2.3 测试1.3 简易使用1.3.1 cmake中1.3.2 ros package1.4 指定版本+本地安装1.5 使用步骤2. Ceres的Options详解2.1 常用参数2.2 优化方法无关参数2.3 信任区域2.4 线搜索 1. 基础Ceres
转载
2024-05-11 16:22:03
171阅读
Ceres solver 是谷歌开发的一款用于非线性优化的库，在谷歌的开源激光雷达slam项目cartographer中被大量使用。Ceres官网上的文档非常详细地介绍了其具体使用方法，相比于另外一个在slam中被广泛使用的图优化库G2O，ceres的文档可谓相当丰富详细（没有对比就没有伤害，主要是G2O资料太少了，对比起来就显得ceres的很多），下面我就介绍下如何使用ceres库进行简单的非线
转载
2024-05-14 12:40:21
130阅读
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
转载
2024-03-14 07:35:35
154阅读
@ 一、ceres::LocalParameterization 在许多优化问题中，尤其是传感器融合问题，必须对存在于称为流形的空间中的数量进行建模，例如由四元数表示的传感器的旋转/方向。其中流型中的加法用⊞表示。以旋转矩阵更新为例： LocalParameterization 接口允许用户定义参数 ...
转载
2021-08-07 10:07:00
2110阅读
2评论
@
Problem包含两个主要的成员函数Problem::AddResidalBlock() and Problem::AddParameterBlock()Problem::AddResidualBlock()Problem::AddResidualBlock()顾名思义，就是向问题中添加一个残差块。它添加了一个CostFunction和一个可选的LossFunction，并将
转载
2021-08-07 10:25:00
1333阅读
2评论
ceres这个库，做SLAM会经常接触。在处理非线性优化时，很实用。 看了几个教程，有2种，1.把原文档翻译了一下。2.14讲的搬运。而且都脱离了实际数学的背景。看了也是一直半解。 在我的demo里，是在官网第一个demo的修改，加入了实际场景。但难度不会上升。大家在中学就接触过最小二乘法。机器学习的线性模型在概率统计课本中也出现过。最好的引入方式，就是从这个最小二乘问题开始。 我们已知，西瓜价格
转载
2024-04-09 12:33:31
171阅读
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
转载
2024-03-12 11:15:53
225阅读
其实ceres solver用了挺多的，可能是入门不精，有时候感觉感觉不理解代码上是怎么实现的，这次就通过ceres的官网仔细看了一些介绍，感觉对cpp了解更好了一些。
跟g2o的比较的话，感觉ceres solver是一个更通用的非线性优化器，g2o是更加针对SLAM的开发。比如g2o对一个outlier有函数借口，我了解的ceres里就只能在计算error搞一搞了。
本来以为只有ceres提供
转载
2024-02-26 19:23:09
165阅读
