g2o-通用图优化 Linux: 视窗: g2o是用于优化基于图的非线性误差函数的开源C ++框架。 g2o被设计为易于扩展到各种问题,通常可以在几行代码中指定一个新问题。 当前的实现为SLAM和BA的多个变体提供了解决方案。 机器人技术和计算机视觉中的许多问题都涉及到最小化可以表示为图形的非线性误差函数。 典型实例是同时定位和映射(SLAM)或捆绑包调整(BA)。 这些问题的总体目标是找到能最大程度解释受高斯噪声影响的一组测量值的参数或状态变量的配置。 g2o是用于解决此类非线性最小二乘问题的开源C ++框架。 g2o被设计为易于扩展到各种问题,通常可以在几行代码中指定一个新问题。 当前的实现为SLAM和BA的多个变体提供了解决方案。 对于特定的问题,g2o的性能可与最新方法的实现相媲美(02/2011)。 描述方法的论文 Rainer Kuemmerle,Giorgio Gris
2021-07-22 21:03:05 2.16MB c-plus-plus slam g2o graph-optimization
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unity强大的图表插件,Graph And Chart 1.6,处理数据 ,在unity2017.4中测试可用。
2021-07-19 23:42:18 28.46MB Unity chart 图表
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csv2svg_graph 将 csv 转换为 SVG 图形 - 简单的方法! 特征 读取 CSV 文件并将其转换为折线图 使用 使用以#开头的行作为标题 自动将 CSV 标题映射到图例 自动跳过空行 缺少功能 这是我写的一个非常快速和肮脏的 CSV 到 SVG 转换器,因为我一生都找不到一个好的 python 工具来做到这一点。 这个工具目前非常基础,缺少更好的错误处理、X 轴标签、不同的图形类型等。 如果您有兴趣帮助开发此工具,请给我留言! 用法 $ csv2svg_graph.py --input_file /path/to/csv_file --output_file output_file.svg 例子 从以下格式的 CSV 文件生成: # Command line arguments:-XX:+UseConcMarkSweepGC -Xmx6000m used m
2021-07-19 14:02:48 19KB Python
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根据Neo4j导出的JSON数据做D3可视化展示 启动服务,再打开 index.html 查看效果 效果图如下及说明: 在搜索、鼠标进入该节点时会展示临近的关系节点 点击节点、文字切换显示 加入了碰撞检测模型,已注释,取消即可与效果图相同 效果展示: 代码使用说明 JSON格式要求 以 p 为键值对表示,每个 p 为一个查询关系。 按如下Cypher查询语句导出均可以展示: MATCH p=(n:节点类型)-[r:关系类型]->() RETURN p limit 20 如何配置为自己的数据 在 [removed] 标签中定位,修改如下几行代码即可,不需要在到处去找位置了 // 自定义图标及颜色(数组保证一一对应) // names 图例名称变量制作图标 // labels 节点的标签名称(与records.json中保证相同) // colors 图例颜色 // url json
2021-07-18 23:03:46 243KB HTML
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S7顺序编程
2021-07-18 12:11:00 44.83MB Step7v5.6 GRAPH
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精英战舰emwin-GRAPH简易示波器代码.rar
2021-07-17 09:06:09 12.25MB 示波器 stm32 gui
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graph slam tutorial :从推导到应用3(g2o版程序),包含文档读取,及后端优化
2021-07-15 15:35:16 5KB g2o 图优化
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西门子PLC。西门子HMI
2021-07-14 18:00:22 6.51MB 西门子 PLC graph HMI
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数理化 > Graph绘制函数图像软件免费下载
2021-07-14 15:02:22 10.8MB 数理化>Graph绘制函数图
Recommender-System A developing recommender system, implements in tensorflow 2. Dataset: MovieLens-100k, MovieLens-1m, MovieLens-20m, lastfm, Book-Crossing, and some satori knowledge graph. Algorithm: UserCF, ItemCF, LFM, SLIM, GMF, MLP, NeuMF, FM, DeepFM, MKR, RippleNet, KGCN and so on. Evaluation: ctr's auc f1 and topk's precision recall. Requirements Python 3.8 Tensorflow 2.3.2 Run Open parent
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