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原创 科研过程中Linux相关问题
文章目录一、linux系统安装问题1. source.list改为国内源2. 安装搜狗拼音输入法3. 进行科学上网4.安装Chrome浏览器5. 安装vitrualBox6. Ubuntu下，用virtualBox安装windows10虚拟机7. 安装向日葵远程软件二、Linux下开发环境的安装经验总结一、linux系统安装问题以下总结中所进行的操作都是在Ubuntu 18.04版本下进行的。1. source.list改为国内源sudo cp /etc/apt/sources.list /etc
2020-12-21 10:32:16
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原创 记录科研过程中Windows下相关问题
文章目录一、windows下相关问题windows下, cmake安装windows下，opencv安装windows下，安装MinGW及C++的环境配置windows下，CLion如何配置opencv二、linux下相关问题三、与系统无关的问题matlab标定相机参数一、windows下相关问题windows下, cmake安装https://blog.csdn.net/u011231598/article/details/80338941windows下，opencv安装这一篇是简单的解压
2020-12-11 16:49:06
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原创 数据结构学习笔记（六）——排序
算法的稳定性: 若待排序表中有两个元素RiR_iRi和RjR_jRj，其对应的关键字keyi=keyjkey_i=key_jkeyi=keyj，且在排序前RiR_iRi在RjR_jRj前面，若使用某一排序算法排序后，RiR_iRi仍然在RjR_jRj的前面，则称这个排序算法是稳定的。否则称排序算法是不稳定的。在排序过程中，根据数据元素是否完全在内存中，可将排序算法分为两类：内部排序和外部排序。内部排序，是指在排序期间元素全部存放在内存中的排序；外部排序，是指在排序期间元素无法全部同时存放在
2022-07-04 10:41:00
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原创 数据结构学习笔记（五）——查找
B树，又称多路平衡查找树，B树种所有结点的孩子结点数的最大值称为B数的阶，通常用m表示。一棵m阶B数或为空树，或为满足如下特性的m叉树： 树中每个结点至多有m棵子树（即至多有m-1个关键字）； 若根结点不是终端结点，则至少由两棵子树。 除根结点外的所有非叶结点至少有[m/2]（向上取整）棵子树（即至少含有[m/2]-1（向上取整）个关键字） …… ……...
2022-07-04 10:13:33
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原创 数据结构学习笔记（四）——图
顶点集V和边集E对于任一有向图，如果他的邻接矩阵中对角线以下（或以上）的元素均为零，则存在拓扑序列（但可能不唯一） 。求解最短路径的算法通常都依赖于一种性质，即两点之间的最短路径也包含了路径上其他顶点间的最短路径。带权有向图G的最短路径问题一般可分为两类：一是单源最短路径，即求图中某一顶点到其他各顶点的最短路径，可通过经典的Dijkstra算法求解；而是求每对顶点间的最短路径，可通过Floyd-Warshall算法来求解。Dijkstra算法求单源最短路径问题Floyd算法求各顶点之间最短路径问题.....
2022-07-04 10:10:58
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原创 数据结构学习笔记（三）——树与二叉树
树 森林 二叉树先根遍历 先序遍历 先序遍历后根遍历 中序遍历 中序遍历并查集是一种简单的集合表示，它支持一下3个操作：1. 平衡二叉树的定义为避免树的高度增长过快，降低二叉排序树的性能，我们规定在插入和删除二叉树结点时，要保证任意结点的左、右子树高度差的绝对值不超过1，这样的二叉树称为平衡二叉树，简称平衡树（AVL）。2. 平衡二叉树的插入二叉排序树保证平衡的基本思想如下：每当在二叉排序树栈中插入（删除）一个结点时，首先检查其插入路径上的结点是否因为此次操作而导致了不平衡。若导致了不平衡，则先找
2022-07-04 10:07:04
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原创 数据结构学习笔记（零）——绪论
线性结构：非线性结构：数据的运算包括运算的定义和实现。算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中的每条指令表示一个或多个操作。一个算法具有5个重要特性：
2022-07-04 09:41:27
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原创 嵌入式开发—交叉编译OpenCV
编译平台：Ubuntu18.04 x86平台目标平台：ZYNQ-7100 Ubuntu20 ARM交叉编译工具：gcc-linaro-7.5.0-2019.12-x86_64_aarch64-linux-gnu. 下载地址：https://releases.linaro.org/components/toolchain/binaries/7.5-2019.12/aarch64-linux-gnu/
2022-04-04 23:44:22
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原创 计算机操作系统学习笔记（三）——内存管理
一、内存管理的概念1. 内存的基础知识什么是内存，有何作用存储单元、内存地址的概念和联系按字节编址vs按字编址进程运行的基本原理指令的工作原理操作码+若干参数（可能包含地址参数）逻辑地址vs物理地址从写程序到程序运行编辑源代码文件编译由源代码文件生成目标模块（高级语言“翻译”为机器语言）链接由目标模块生成装入模块，链接后形成完整的逻辑地址装入将装入模块装入内存，装入后形成物理地址三种装入方式绝对装入编译时产生绝对地址静态重定位（又称可重定位装入）装入时将逻辑地
2022-03-08 20:41:43
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原创 计算机操作系统学习笔记（二）——进程管理
一、进程与线程1. 进程的概念、组成与特征1.1 进程的概念程序是静态的，就是个存放在磁盘里的可执行文件，就是一系列的指令集合。进程是动态的，是程序的一次执行过程进程是进程实体的运行过程，是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。1.2 进程实体的组成进程控制块（PCB）操作系统需要对各个并发运行的进程进行管理，但凡管理时所需要的的信息，都会被放在PCB中。进程描述信息进程标识符PID用户标识符UID进程控制和管理信息CPU、磁盘、网络流量使用情况统计……进程当前状态：
2022-03-07 23:43:40
2092
原创 计算机操作系统学习笔记（一）——计算机操作系统概述
一、操作系统的基本概念操作系统是指控制和管理整个计算机系统的软硬件资源，并合理地组织调度计算机的工作和资源的分配；以提供给用户和其他软件方便的接口和环境；它是计算机系统中最基本的系统软件。二、操作系统的功能和目标1. 操作系统作为系统资源的管理者提供的功能处理机管理存储器管理文件管理设备管理目标安全、高效2. 向上层提供方便易用的服务封装思想：操作系统把一些丑陋的硬件功能封装成简单易用的服务，使用户能更方便地使用计算机，用户无需关系底层硬件的原理，只需要对操作系统发出命令即可
2022-03-07 21:01:17
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原创 C++学习笔记（三）——面向过程编程的C++之内存模型和命名空间
一、存储持续性概述在第一篇中我们讨论了C++的内存方案，即存储类别如何影响信息在文件间的共享。C++使用三种（在C++11中是四种）不同的方案来存储数据，这些方案的区别就在于数据保留在内存中的时间。自动存储持续性。在函数定义中声明的变量（包括函数参数）的存储持续性为自动的。它们在程序开始执行其所属的函数或代码块时被创建，在执行完函数或代码块时，它们使用的内存被释放。C++有两种存储持续性为自动的变量。静态存储持续性。在函数定义外定义的变量和使用关键字static定义的变量的存储持续性都为静态。它们在
2022-02-23 23:08:08
641
原创 C++学习笔记（二）——面向过程编程的C++之函数
一. 函数1 函数参数1.1 参数传递基础C++通常按值传递参数用于接收传递值得变量被称为形参；传递给函数的值被称为实参。处于简化的目的，C++标准使用参数（argument）来表示实参，使用参量（parameter）来表示形参，因此参数传递将参数赋给参量。1.2 数组作为函数参数基本的函数声明如下：int sum_arr(int arr[], int n); // arr 数组名 n 数组长度 arr其实是一个指针C++和C语言一样，也将数组名视为指针。上一篇介绍过，C++将数组
2022-02-23 17:24:23
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原创 计算机网络学习笔记（六）——应用层
一、应用层协议应用层协议主要定义一下几个事情：应用进程交换的报文类型，请求还是响应？各种报文类型的语法，如报文中的各个字段及其详细描述字段的语义，即包含在字段中的信息的含义进程何时、如何发送报文，以及对报文进行响应的规则。二、应用层的功能文件传输、访问和管理电子邮件虚拟终端查询服务和远程作业登录三、重要协议FTPSMTP、POP3HTTPDNS四、网络应用模型4.1 C/S模型服务器提供计算服务的设备。永久提供服务永久性访问地址/域名客户机请求计
2022-02-01 16:39:27
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原创 计算机网络学习笔记（五）——传输层
一、传输层的功能传输层提供进程和进程之间的逻辑通信。复用与分用复用指发送方不同的进程都可以使用同一个传输层的协议进行数据传输。分用指接收方的传输层接收到报文后能把数据送交给正确的进程。传输层对收到的报文进行差错检测传输层的两种协议:面向连接的传输控制协议TCP传送数据之前必须建立连接，数据传送结束后要释放连接。不提供广播或多播服务。由于TCP要提供可靠的面向连接的传输服务，因此不可避免增加了许多开销：确认、流量控制、计时器及连接管理等。特点： 可靠、面向连接、时延大、适用于大文件。
2022-02-01 16:17:49
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原创 计算机网络学习笔记（四）——网络层
一、主要任务与功能网络层的主要任务是把分组从源端传到目的端，为分组交换网上的不同主机提供通信服务。 网络层传输单位是数据报。功能1：路由选择与转发 （最佳路径）功能2：异构网络互联功能3：拥塞控制若所有结点都来不及接收分组，而要丢弃大量分组的话，网络就处于拥塞状态。因此要采取一定措施，缓解这种拥塞。两种方式:开环控制静态闭环控制动态二、IP数据报格式需要强调的几个字段：首部长度单位是4B，最小为5总长度首部+数据的长度，单位是1B标识同一数据报的
2022-02-01 15:09:39
3292
原创 计算机网络学习笔记（三）——数据链路层
一、概述和功能数据链路层负责通过一个链路从一个结点向另一个物理链路直接相连的相邻结点传送数据报。1. 数据链路层功能概述数据链路层在物体层提供服务的基础上向网络层提供服务，其最基本的服务是将源自网络层来的数据可靠地传输到相邻结点的目标机网络层。其主要作用是加强物理层传输原始比特流的功能，将物理层提供的可能出错的物理连接改造成为逻辑上无差错的数据链路，使之对网络层表现为一条无差错的链路。功能一： 为网络层提供服务。无确认无连接服务有确认无连接服务有确认有连接服务（有连接一定有确认！）功能二
2022-02-01 12:49:28
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原创 计算机网络学习笔记（二）——物理层
一、基本概念物理层解决如何在连接各种计算机的传输媒体上传输数据比特流，而不是指具体的传输媒体物理层主要任务：确定与传输媒体接口有关的一些特性——定义标准机械特性定义物理连接的特性，规定物理连接时所采用的的规格、接口形状、引线数目、引脚数量和排列情况电气特性规定传输二进制位时，线路上信号的电压范围、阻抗匹配、传输速率和距离限制等。功能特性指明某条线上出现的某一电平表示何种意义，接口部件的信号线的用途。规程特性（过程特性） 定义各条物理线路的工作规程和时序关系。二、数据通信基础知识1
2022-02-01 12:04:24
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原创 计算机网络学习笔记（一）——计算机网络概述
一、概念计算机网络是一个将分散的、具有独立功能的计算机系统，通过通信设备与线路连接起来，由功能完善的软件实现资源共享和信息传递的系统。二、组成计算机网络的组成部分包括硬件、软件、协议。从工作方式上，分为边缘部分与核心部分。边缘部分是用户直接使用 ，包括C/S方式和P2P方式；核心部分为边缘部分服务。从功能组成上，分为通信子网和资源子网。通信子网主要负责实现数据通信，由各种传输介质、通信设备以及相应的网络协议组成。在七层网络模型中，主要是物理层、数据链路层、网络层这下三层；资源子网主要
2022-02-01 11:33:41
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原创 计算机网络学习笔记（零）——总体知识梳理
在这一专栏，我将整理计算机网络的重要知识点。首先对计算机网络中的各种性能指标、分层体系等进行概述。然后依次从物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层自底向上地梳理。相信通过此次整理，能对计算机网络有一个系统性地认识。主要参考王道考研的计算机网络复习教材，日后还需逐步完善，将一些图片展示出来，以便更好地理解。本专栏知识结构如下：一、计算机网络概述1. 性能指标传输时延排队时延传播时延往返时延RTT等2. 分层体系OSI七层TCP/IP四层二、物理层通信基本概念香农、奎氏
2022-02-01 10:44:32
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原创 C++学习笔记（零）——C++重要知识梳理
本专栏对C++最基本的语法，比如数据类型、分支、循环、关系表达式、逻辑运算符等十分基础的知识不再加以整理总结，以后若是有需要，会再重点总结。本专栏旨在对C++中高阶技术进行梳理。按照C++语言的特性，我们的内容也分为三个部分。第一部分是针对C++的过程性编程相关的知识点，比如指针、数组、引用、函数、内存模型等，这一部分是C++的基础语法中比较复杂的部分，也是后面两部分内容的基础。第二部分是针对C++的面向对象编程相关的知识点，比如类的各种构造函数的特性、运算符重载、多态（静态联编、动态联编）、虚函数深入
2022-01-09 22:32:09
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原创 概率论与数理统计知识框架梳理
概率论与数理统计分为两个部分：概率论（1-4章）和数理统计（5-6章）第一章 随机事件与概率古典概型求概率几何概型求概率重要公式求概率事件的独立性第二章 一维随机变量及其分布判分布求分布用分布求函数分布第三章 多维随机变量及其分布判分布求分布用分布求函数分布第四章 数字特征期望方差常用的期望、方差协方差与相关系数独立性与相关性的判定切比雪夫不等式第五章 大数定律与中心极限定理依概率收敛大数定律切比雪夫大数定律伯努利大数定律辛钦
2021-11-24 23:07:37
2016
原创 线性代数知识框架梳理
线性代数首先前两章介绍了两个基本的处理线性代数的工具：行列式和矩阵；随后，介绍了线性代数研究的主要内容：方程组和向量组；最后，介绍了线性代数的应用：相似理论和二次型。下面是线性代数的总体知识框架。第一章 行列式具体型行列式的计算抽象型行列式的计算余子式与代数余子式的计算第二章 矩阵求AnA^nAn关于A∗,A−1A^*, A^{-1}A∗,A−1与初等矩阵矩阵方程矩阵的秩第三章 线性方程组具体型方程组解含参数的线性方程组求解两个方程组的公共解与同解问题抽
2021-11-24 22:46:32
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原创 高等数学知识框架梳理
高等数学分为上下册。上册主要有：极限、一元微分学、一元积分学三部分，下册主要有多元微分学、多元积分学、无穷级数、微分方程等部分。第一章 极限1. 函数极限1.1 函数极限的定义及使用五大性质——是常数唯一性局部有界性局部保号性等式脱帽法1.2 函数极限的计算化简先行洛必达法则泰勒公式无穷小比阶1.3 函数极限的存在条件具体型——若洛必达失效，用夹逼准则抽象型——单调有界准则1.4 函数极限的应用——连续与间断研究位置连续间断2. 数列极限2.1
2021-11-24 22:33:27
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原创 开发环境搭建Python+PyTorch+Anaconda+Pycharm+CUDA
开发环境Python 3.7 + Anaconda 5.3.1CUDA 10.0Pycharm Community本次我们采用的Python版本是3.7，并且为了大家的方便以及目前主流的选择，我们会选择安装Anaconda这个Python的包管理工具，可以自动下载管理第三方软件库的工具。然后，我们会进行在装有NVIDIA显卡的电脑上安装NVIDIA的显卡驱动以及统一的并行计算语言库CUDA10.0，CUDA是NVIDIA推出来的，可以利用显卡进行通用计算的开发语言API，大家可以使用这个API
2021-06-14 14:11:11
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转载 slam入门——十四讲笔记（六）
文章目录第7讲 视觉里程计17.1 特征点法7.1.1 特征点7.1.2 ORB特征7.1.3 特征匹配7.2 实践：特征提取和匹配7.3 2D-2D：对极几何7.3.1 对极约束7.3.2 本质矩阵7.3.3 单应矩阵7.4 实践：对极约束求解相机运动7.4.1 讨论7.5 三角测量7.6 实践：三角测量7.6.1 三角测量代码7.6.2 讨论7.7 3D-2D：PnP7.7.1 直接线性变换7.7.2 P3P7.7.3 Bundle Adjustment7.8 实践：求解PnP7.8.1 使用EPnP求
2021-02-16 12:44:05
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原创 slam入门——十四讲笔记（五）
文章目录第六讲 非线性优化6.1 状态估计问题6.1.1 最大后验与最大似然6.1.2 最小二乘的引出6.2 非线性最小二乘6.2.1 一阶和二阶梯度法6.2.2 Gauss-Newton6.2.3 Levenberg-Marquadt6.2.4 小结6.3 实践：Ceres6.3.1 Ceres简介6.3.2 安装Ceres6.3.3 使用Ceres拟合曲线6.4 实践：g2o6.4.1 图优化理论简介6.4.2 g2o的编译与安装6.4.3 使用g2o拟合曲线6.5 小结第六讲 非线性优化6.1 状
2021-02-15 12:03:51
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原创 slam入门——十四讲笔记（四）
文章目录第五讲 相机与图像5.1 相机模型5.1.1 针孔相机模型5.1.2 畸变5.1.3 双目相机模型5.1.4 RGB-D相机模型5.2 图像5.2.1 计算机中图像的表示5.3 实践：图像的存取与访问5.3.1 安装OpenCV5.3.2 操作OpenCV图像5.4 实践：拼接点云第五讲 相机与图像【本节目标】理解针孔相机模型、内参与径向畸变参数理解一个空间点是如何投影到相机成像平面的掌握OpenCV的图像存储与表达方式学会基本的摄像头标定方法5.1 相机模型5.1.1 针孔相机
2021-02-14 21:12:22
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原创 线性代数（一）——行列式
文章目录行列式行列式的定义与性质本质定义（第一种定义）性质逆序数法定义（第二种定义）行列式的展开定理（第三种定义）几个重要的行列式行列式的计算具体型抽象型余子式与代数余子式的计算行列式行列式的定义与性质本质定义（第一种定义）2阶行列式是由两个2维向量组成的，其（运算规则的）结果为以这两个向量为邻边的平行四边形的面积SOABC=l⋅m⋅sin(β−α)S_{OABC}=l \cdot m \cdot sin(\beta-\alpha)SOABC=l⋅m⋅sin(β−α)3阶行列式是由三个3维
2021-01-07 11:53:26
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原创 2020.10.19-2020.10.25工作周报
摘要一、《视觉slam十四讲》——第三讲 三维刚体运动3.2 实践Eigen如果你的ubuntu上还没有安装Eigen。请输入以下命令来安装它：sudo apt-get install libeigen3-devEigen头文件的默认位置在“/usr/include/eigen3/”中，如果不确定，可以输入以下命令来查找它的位置。sudo updatedblocate eigen3相比于其他库，Eigen特殊之处在于，它是一个纯用头文件搭建起来的库（这非常神奇！）。这意味着你只能找到它的
2020-12-14 20:46:22
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原创 slam入门——十四讲笔记（三）
文章目录第4讲 李群与李代数4.1 李群与李代数基础4.1.1 群4.1.2 李代数的引出4.1.3 李代数的定义4.1.4 李代数so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)4.1.5 李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)4.2 指数与对数映射4.2.1 so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)上的指数映射4.2.2 se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)上的指数映射4.3 李代数求导与扰动模型4.3.1 BCH公式与近似公式4.3.2 SO(3)S
2020-12-14 01:21:34
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原创 slam入门——十四讲笔记（二）
文章目录第3讲 三维空间刚体运动3.1 旋转矩阵3.1.1 点和向量，坐标系3.1.2 坐标系间的欧式变换3.1.3 变换矩阵与齐次坐标3.2 实践：Eigen3.3 旋转向量和欧拉角3.3.1 旋转向量3.3.2 欧拉角3.4 四元数3.4.1 四元数的定义3.4.2 四元数的运算3.4.3 用四元数表示旋转3.4.4 四元数到旋转矩阵的转换3.5 *相似、仿射和射影变换3.6 实践：Eigen几何模块3.7 可视化演示第3讲 三维空间刚体运动本节目标：理解三维空间的刚体运动描述方式：旋转矩阵、变换
2020-12-14 00:31:17
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原创 2020.11.30-2020.12.6工作周报
《视觉slam十四讲》首先再看了一遍前面的基础部分以及第七章特征点法；然后因为看代码优化部分看不太懂，继续看了看，学习一下第六讲非线性优化，还没有完全理解，之后继续学习。标定方法这周研究了一下鱼目自己的标定方法，他对单个相机进行标定是使用自己的标定工具，我将代码下载下来复现了一下。运行之后，工具箱界面是这个样子的，如下图。先点击Read names读取图片，然后点击Extract grid corners按钮，输入一些参数后，提取角点。最后点击Calibration进行标定。这些参数跟论文中参
2020-12-13 23:36:51
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原创 slam入门——十四讲笔记（一）
第1部分 数学基础第2讲 初始SLAM第3讲 三维空间刚体运动3.1 旋转矩阵3.2 实践：Eigen3.3 旋转向量和欧拉角3.4 四元数3.5 *相似、仿射和射影变换3.6 实践：Eigen几何模块3.7 可视化演示第4讲 李群与李代数4.1 李群与李代数基础4.2 指数与对数映射4.3 李代数求导与扰动模型4.4 实践：Sophus4.5 *相似变换群与李代数第5讲 相机与图像5.1 相机模型5.2 图像5.3 实践：计算机中的图像5.4 实践：3D视觉第6.
2020-12-11 17:26:34
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原创 科研工作经验积累——C++相关小功能代码、封装类等
这篇博客主要来记录工作中积累的知识，代码，以方便后面复用，提升工作效率。一、将视频转化为一帧帧图片，同时将图片分割为五份#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <direct.h>#include <io.h>using namespace cv;using namespace std;// 将图片(960*5) * 1280 切分为 5个 960*1280的图片 分
2020-12-11 16:46:07
193
原创 2020.11.23-2020.11.29工作周报
AC/DCC: Accurate Calibration of Dynamic Camera Clusters for Visual SLAM一、介绍以前的DCC标定方法使用一个基准目标，在这个基准目标上，共同点需要在每个测量集的相机中被观察到，这有三个方面的限制：第一，为了确定关节的角度，运行一个花费时间的程序来确定关节角度，从这个角度，目标可以再动态相机中被观察到，并且随着机器自由度的数量的升高，复杂度也在提高。第二，虽然在一定角度内进行了校准，但是在这个角度之外，并不能保证校准参数的有效性。
2020-12-02 16:02:52
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原创 2020.11.09-2020.11.15工作周报
一、 本周工作总结1、 手术机器人● 看了那篇配准的论文Improving rigid 3D calibration for robotic surgery。发现这篇论文的配准讲的是手术机器人的手-眼配准，就是机械臂和它的相机之间的这样一个“手眼”校准，和我们需要的CT图像与相机之间的校准不太一样。● 然后细看另一篇论文Camera-Robot Calibration for the Da Vinci Robotic Surgery System，讲的也是内窥镜与患者侧操纵臂的校准。方法大概是这样的：
2020-11-16 21:17:57
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