由于刚入职不久，需要熟悉业务但是有没有专门的同事进行业务交接，所以想要看下开发代码。提高测试效率。Code Review是一种通过复查代码提高代码质量的过程，在XP方法中占有极为重要的地位，也已经成为软件工程中一个不可缺少的环节。其目的在于找到开发时被忽视的 Bug，以此极大地提高代码质量也可以帮助开发者们更加熟悉项目。你是否经常觉得测试时间太短，执行用例时间不够？ 你是否感觉已经做了充分的测试分
[hh:mm:50] [INFO] fetching file: ‘C:/example.exe’
[hh:mm:50] [INFO] theSQL query provided returns 3 entries C:/example.exe file saved to: ‘/software/sqlmap/output/192.168.136.129/files/C__example.exe
目录数学原理实现原理总结 首先注意数值求导和自动求导在使用的时候的不同之处。实际上，正是自动求导这个地方使用了类模板，导致它不仅可以传入参数，还可以传入Jet类型的数据，从而实现了参数的雅可比矩阵的计算，完成自动求导。下面会详细分析。数学原理考虑我们需要求取一个函数在一个点的导数，我们直接给自变量添加一个无穷小量，然后对函数进行展开，之后就会发现无穷小量的系数就是函数关于变量在该点的导数。实现原
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2024-02-04 02:05:54
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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
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2024-04-09 12:33:31
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设置测试环境的目录为Ceres_Example 1.配置ceres库 1.编译动态库，将之放到Ceres_Example/lib/中 2.整理头文件，将下载的ceres库只保留头文件，放到Ceres_Example/3rdparty/中 3.下载所需的Eigen库，放到Ceres_Example/3 ...
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2021-09-24 13:05:00
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前阶段项目上在EMC认证方面出了一些问题，属于EMC中的RE测试。当时认证中心把问题抛出来，在得知这件事情后，这方面还属于懵懂的我积极和领导反馈，希望这次能和组里的其他同事一起前往debug，领导最终也是同意了。Debug之路可以说还算是比较顺利的。因为毕竟是借用认证中心的场地进行debug，费用开支都是按小时计费。一些整改工作其实早在家就已经OK了，去那的目的一是想确认整改的是否OK,二是确实第
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
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2024-02-26 19:23:09
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前言首先当然是安装了，安装十分简单。官网文件有很多人翻译了，例如：使用Ceres库主要来求解有界约束的非线性最小二乘问题的形式：求和符号后面的我们称之为误差项。这里我们称 ρ(·)为核函数。一般为恒等的函数（这个函数可以针对不同部分对误差的权重进行调整）；官方文件称之为LossFunction（损失函数），所以很容易混淆。这个标量函数用来减少他的作用减少异常值对非线性最小二乘问题求解的影响。里面的
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2024-07-05 04:14:52
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ceres库主要是用来优化问题，和深度学习思想差不多，迭代优化，逐渐逼近最优解。回顾一下非线性最小二乘法1.非线性最小二乘法方程式AX=B,我们可根据其形式求解析解。如果该问题为线性，我们可对目标函数求导，零导数为零，可求得目标函数极值，并且其为全局最小值，则为目标函数的最优解。但问题往往为非线性，由于函数复杂，无法写出其导数形式，我们不可能再通过导数找全局最优解，而是通过不断的迭代计算找到函数局
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2024-04-11 22:55:27
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Ceres Solver 非线性优化库1. Ceres Solver2. 下载安装3. 简易例程4. 环境运行5. 非线性拟合 1. Ceres SolverCeres 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 中被大量使用使用Ceres求解非线性优化问题，一共分为四个部分：构建 代价函数cost fuction，也就是寻优的目
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2024-03-17 00:36:21
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文章目录Problem类AddResidualBlock()AddParameterBlock()CostFunction类AutoDiffCostFunction求解最小二乘问题Solver::SummarySolver::Optionslinear_solver_typelinear_solver_orderingQuaternionManifold Ceres是由Google开发的开源C
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2024-05-28 09:34:47
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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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Ceres是一个广泛使用的最小二乘问题求解库。在 Ceres 中，只需要按照一定的步骤定义待解的优化问题，然后交给求解器计算。 Ceres求解的最小二乘问题一边的形式如下：1、定义每个参数块，在 SLAM 中可以定义四元数，李代数等这种特殊的结构。如果是向量，那么我们需要为每个参数块分配一个 doubl
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2024-06-18 12:18:14
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一、制作启动盘1.使用UltralSO制作启动盘(18.04与16.04的步骤一样，亲测没有问题)23 4.开始写入直到完成大概10分的样子二、给Ubuntu分配空间1.进入磁盘管理2.腾出空间压缩卷即可（删除linux系统时，也是进入该界面，把相应的分区按删除卷进行删除） 3.安装ubuntu插入U盘，启动。对于我的电脑，我重启的时候，一直按F12键(F8,F2都可以试试)就
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2024-06-06 10:45:44
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#include <iostream>#include <ceres/ceres.h>using namespace std;using namespace ceres;//第一部分：构建代价函数stru
原创
2024-10-24 13:50:43
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win32使用橘黄色字体，x64使用粉色字体，大家可以根据需求跳着看）。首先放一张G2O官方github的windows编译的步骤图以及G2O源码的下载链接：一共6个步骤：编译Eigen,安装Qt,编译libQGVLiewer,Cmake编译g2o,VS2013生成g2o,添加环境变量并开始使用。不需要g2o_viewer.exe来查看优化结果的不需要qt
一.静态库
静态库： 要被包含到源程序中的库1.优点 运行速度快2.缺点 占用系统资源比较多3.使用的场合 对时间要求很高的场合4.静态库的制作：（1）把所有的源程序（.c文件）制作成目标文件（.o 文件）
gcc -c mul.c -o mul.o
gcc -c sub.c -o sub.o
gcc -c add.c -o add.o（2）使用工具将所有 .o 打包生成静态库文件(静态库的
文章目录1. ceres 使用流程1.1 创建优化问题与损失核函数1.2 添加参数块，在创建的problem中添加优化问题的优化变量1.3 添加残差块1.3.1 手动求导1.3.2 自动求导参考 1. ceres 使用流程ceres的使用过程基本可以总结为:1.1 创建优化问题与损失核函数ceres::Problem problem;
ceres::LossFunction *loss_func
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2024-09-25 07:10:11
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0. 简介作为一个SLAMer来说，整个SLAM过程可以分为预处理（包含相机、激光的畸变去除，以及IMU的预积分都属于这部分操作），前端优化（这部分主要做的就是帧间匹配【scan-to-scan】，帧与地图匹配【scan-to-submap】，划窗优化，提取关键帧），后端优化（回环检测，后端地图优化）这些步骤。而上面这些我已经讲了很多了，比如划窗优化这块也是给出了对应的代码，我们这里将从ceres
笔者最近跑Lio-sam，对imu内参进行标定需要用到ceres库。笔者环境中安装了eigen3.3.4，eigen3.3.2以上可以安装ceres1.14版本，因此笔者从git上下载了ceres1.14,开始了踩坑之旅。1、源码下载在tag里选择1.14版本下载，找不到tag参照上篇博客里的截图。2、依赖安装有些博客会告诉你使用如下命令安装依赖：sudo apt-get install libl
