基于深度学习的深度估计或vo中性能评估指标，rel、rmse、log10等

SA网络单站验收过程中，发现测试卡SA下语音无法正常使用，通过现 场测试、与核心网联合排查最终发现核心网网元 BUG 并完成修复，恢复测试卡 语音业务正常。单站验收过程中，发现测试卡数据业务正常，语音业务无法正常使用，具体 为测试卡做主叫网络回落至1x，无法正常回落VoLTE进行业务；做被叫时，终端 无来电提醒或是有来电提醒但无法接通。

|||||其他 简介 magic-api是一个基于Java的接口快速开发框架，编写接口将通过magic-api提供的UI界面完成，自动映射为HTTP接口，无需定义Controller，Service，Dao，Mapper，XML，VO等Java对象即可完成常见的HTTP API接口开发 特性 支持MySQL，MariaDB，Oracle，DB2，PostgreSQL，SQLServer等多支持jdbc规范的数据库 支持非关系型数据库Redis，Mongodb 支持分页查询以及自定义分页查询 支持多数据源配置，支持运行时动态添加数据源 支持SQL缓存，以及自定义SQL缓存 支持SQL拦截，自定义分页方言，自定义列名转换 支持自定义JSON结果，自定义分页结果 支持对接口权限配置，拦截器等功能 支持运行时动态修改数据源 支持Swagger接口文档生成 基于引擎，动态编译，无需重启，实时发布 支持Linq式查询，关联，转换更简单 支持数据库事务，SQL支持拼接，占位符，判断等语法 支持文件上传，下载，输出图片 支持脚本历史版本对比与恢复 支持脚本代码自动提示，错误提示，参数提示，语法错误提示

手扶电梯缺陷检测图像数据集（VOC标签）.zip

研究了L otka-V olte rra系统概周期解的数值计算方法。此系统是模拟n个生物种群相互竞争状态的数学模型,关于此系统的概周期解存在性、唯一性和稳定性的理论结果很多,但是关于这些解的数值研究工作目前还很少。根据此概周期解的特殊性质,可以数值计算其在t一。时的值,将求概周期解的问题转化为初值问题。利用此方法对一些算例进行计算。数值结果表明,此方法可以在要求的精度内计算出Lotka-Volterra系统的概周期解。

开源SLAM文档总结包含： 视觉里程计、激光雷达SLAM、视觉SLAM、三维重建、神经网络（深度学习）SLAM、视觉惯性SLAM、语义SLAM

SuperPoint视觉里程表（SP-VO） 抽象的 此视觉是和之间的组合。 要求 的Python 3.5 脾气暴躁的 python> = 3.4 > = 0.4 数据集 SuperPoint的预训练模型 用法 执行视觉里程表 将main.py中的路径和Sequence_Num修改为图像序列和地面真实轨迹，然后运行 python main.py VO过程在2个屏幕中可视化（轨迹和特征提取（上：SP-VO，下：Normal-VO）） 可视化器 将result_visualizer.py中的路径修改为您的输出（“ kitti_XX.txt”） python result_visualizer.py 可视化的示例如下。 参考 monoVO-Python 超点预训练网络 单目视觉测程使用的OpenCV及其相关项目报告单目视觉里程计| 阿维·辛格（Avi Singh）

NULL 博文链接：https://ewf-momo.iteye.com/blog/1738853

nc57保存VO的几种方法sdafsgsfgddsddfsfddfdewdddfdfdfdfa

包括视觉slam十四讲，国内外相关论文，还有一些相关知识，是搜集了很多资料之后整理得到的，对学习视觉里程计有很大帮助