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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目录流形向量场分布参考资料拓展资料进入研究室之后做的第一次学习汇报内容，一共分三则叙述，加油打工人！流形 先说定义。据 Wikipedia - 流形 , 流形被定义为 “可以局部欧几里得空间化的一种拓扑空间，是欧几里得空间中的曲线、曲面等概念的推广”。 对于欧几里得空间，一般认为标准欧几里得空间是四维及以上的空间，而我们接触得最多的其实是二维和三维的欧几里得空间，也就是我们常见的以平面直角坐标
流形（manifold）的概念最早是在1854年由 Riemann 提出的(德文Mannigfaltigkeit)，现代使用的流形定义则是由 Hermann Weyl 在1913年给出的。江泽涵先生对这个名词的翻译出自文天祥《正气歌》“天地有正气，杂然赋流形”，日本人则将之译为“多样体”，二者孰雅孰鄙，高下立判。流形（Manifold），一般可以认为是局部具有欧氏空间性质的空间。而实际上欧氏空间就
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2024-03-21 14:58:14
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译自书 《Optimization Algorithms on Matrix Manifolds》在矩阵流形上优化一个实值函数，是科研和工程中广泛存在的问题。在这一章节中，我们将会讨论几个相关的例子，以此体现研究流形优化的动机和意义。在第一部分，我们聚焦于特征值问题。 这个问题将作为一个典型的例子贯穿全书。这显然是一个非常重要的问题，已经，且仍会被广泛地研究。 作为一个优化问题，它自然地属于本书提
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2024-06-28 14:18:27
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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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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 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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感觉有时候搞科研就像顺藤摸瓜一样，学着学着，就又看到了另一快开阔的天地。从本科时学基础数学，到硕士时跟着老板学计算机；从开始学二维数字图像，到后来学三维图形；做测地线时感觉到对于曲面的理论了解太匮乏，就开始重新看微分几何；就看到了流形的概念，接着前几天看了流形学习的几篇文章。 流形，感觉就是为了扩展线形的欧式空间，对于非线性
1.加索引 2.sql语句的优化 1）应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2）应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
Ceres库相关整理与总结 文章目录1. 数值微分-（Numeric Differential）2. 解析微分（Analytic Differential）3. 自动求导（Automatic Differential）4. 协方差估计（Covariance Estimation）5. 计算残差6. ceres使用总结7. ConditionedCostFunction8. DynamicAutoD
一 动态链接库1.创建hello.so动态库gcc -fPIC -shared hello.c -o libhello.so 说明：（1）-fPIC表示编译为位置独立的代码。 （
目录手眼标定基本原理求解AX=XBTsai方法Tsai的Matlab代码实现后记参考文献 手眼标定基本原理符号统一：或T_y_x表示将一个点从x系的坐标转移到y系的坐标，后面一律用T_y_x形式，方便编辑。 T_c_t：从target（棋盘格）坐标系到camera坐标系，从图像计算得到 T_g_c：从camera到gripper（机械臂末端坐标系），这是手眼标定需要求的参数 T_b_g：从gri
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
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
