这是整篇论文的架构,下面针对每一部分进行自己的详细理解.(数学公式的问题没在博客里面解决,都是论文中的截图,尽可能美观==) 一.测量预处理部分(MEASUREMENT PREPROCESSING) 这部分做了两件事情(1)视觉前端处理(2)IMU预积分 (1)首先使用KLT稀疏光流法跟踪图片中的特征点,检测器通过设置两个相邻特征之间的像素的最小分离来执行均匀的特征分布,每张图片的特征点数目在100-300.检测出来的2D特征点经过F矩阵的RANSAC去除外点,然后投影到一个单位球面. 同时,该

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原文:[Xamarin 跨平台机制原理剖析] [看了请推荐,推荐满100后,将发补丁地址] Xamarin项目从喊口号到现在,好几个年头了,在内地没有火起来,原因无非有三,1.授权费贵 2.贵 3.原生态Java开发Android的越来越多,人工费用成本降低. 上面说的3条,都跟钱相关,不占技术边,看起来跟本文的标题严重不符.但是,细细看来,如果这个产品的圈子打不开,再牛的技术,也是枉然.因为技术是在不断推进的, 性能问题,技术问题,实现问题,等等都可以随着时间的推动去解决,但是,Xamarin

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CSS视觉格式化模型(visual formatting model)是用来处理文档并将它显示在视觉媒体上的机制.这是CSS 2.1的一个基础概念.视觉格式化模型根据CSS盒模型为文档的每个元素生成0,1或多个盒.每个盒的布局由如下内容组成: 盒尺寸:明确指定,受限或没有指定 盒类型:块级盒(block-level box),行内级别盒(inline-level box),行内盒(inline-box),原子行内级别盒(atomic inline-level box) 定位方案(position

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openfec实现了多种纠删码的算法实现,就包括Reed-Solomon算法.其基本使用流程为:输入n个原始包的分组后,计算生成k个额外的冗余包,后续将这n+k包送到接收端,若发生原始包丢包,但只要总共收到的包不少于n个,即可恢复丢失的原始包.n和k就是其具体在编码计算之前,需要设置的参数.另外其编码计算时,要求输入的包长度相同.因而当用在对RTP流实现丢包保护时,对小尺寸的包需要填充到要求的长度. openfec对输入的原始包和计算输出的冗余包都有一个编号,范围为 [0, n+k), 在丢包恢

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近日,腾讯优图与<科学>(Science)杂志共同发布<Seeing is believing: R&D applications of computer vision>(眼见为实:计算机视觉的研发和应用)主题报告,通过全球计算机视觉领域的专家访谈,为大众带来当下计算机视觉技术发展的全面解读,也为即将到来的计算机视觉峰会拉开序幕. 人工智能 (AI) 曾经只是一种存在于科幻领域的科技,而现在,研究实验室已经不断研发出了各种应用 AI 的日常产品.AI 技术的进步很大程度上得

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Google搞了一大套hdpi.xhdpi之类的这些东西,简单说来,就是为了让我们轻松实现"与设备密度无关的视觉大小一致性",注意这里的"视觉大小一致性",就是说无论是在手机.低分辨率平板.高分辨率平板上,一个控件或者一个图片在物理尺寸上都是一样大小的. drawable目录:先高再第 我们经常会给应用程序切几套图片,放在drawable-mdpi.drawable-hdpi.drawable-xhdpi等目录下面.当应用在设备对应dpi目录下没有找到某个资源时,遵

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译者注:随着国内游戏研发水平的不断提高,对画面品质的不断提升,同时大量手游使用Unity和Unreal 4等成熟的工具开发,动作状态机已经不是什么陌生的概念了.我们在项目开发时也大量使用了动作状态机.但是随着游戏规模变大,我们也踩了很多动作状态机的坑. 前段时间在<Game AI Pro 2>这本书上看到这篇(其实和游戏AI没啥关系的)文章,深受启发.在把这篇文章推给同事们看的过程中,还是不可避免的会遇到语言障碍(不是看不懂,而是大多数国人阅读英文的速度会比阅读中文慢,而大家又实在是很忙),所

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