12.3 处理序列

12.3 处理序列

 

处理序列,可供选择的范围很广泛,包括从低级技术,能控制一切,但难以表达更复杂而通常的处理模式,到更高级技术,虽然不能表达我们所有可能想要的,但会更优雅。

在 C# 中,最低级的(除了直接实现 IEnumerable<T> 接口)是使用迭代器块(iterator blocks),读取输入的序列,既可以使用 foreach,也可以使用枚举对象;而更高级的,我们可以使用预定义的(或者我们自己的)高阶方法,比如 Where 和 Select,如果只处理涉及某些特定的操作,可以使用 C# 3.0 的查询语法。

F# 中处理序列的最常见方法,与其他集合类型类似。我们已经看到,列表可以用函数,比如,List.filter 和 List.map 来处理;在 Array 模块中,也有类似处理数组的函数;在 Seq 模块中,同样有处理序列的函数集,一点也不奇怪。F# 语言,不显式支持任何查询语法,但我们会看到,序列表达式的某些观点,与低级的迭代器和高级查询背后的思想,有一致性。

 

 

### SLAM 数据集获取 对于从事同步定位与建图(SLAM)研究或开发工作的人员来说,获得合适的数据集至关重要。针对不同传感器配置以及应用场景的需求,存在多种公开可用的SLAM数据集。 #### M2DGR 数据集 M2DGR 是一个多模态双目几何重定位数据集,适用于测试和验证基于视觉的SLAM算法性能[^2]。该数据集中包含了丰富的图像序列及其对应的真值轨迹信息,能够帮助研究人员评估其算法在各种环境下的表现效果。 #### ORB-SLAM2 和 ORB-SLAM3 这两个版本都是著名的开源特征点法单目/双目/RGB-D SLAM系统框架。官方提供了配套的数据集用于调试和评测模型准确性。这些资源涵盖了室内室外场景,并记录了相机位姿变化情况以便后续分析处理。 #### VINS-Mono 及其他VIO/VN方法对应的数据集合 像VINS-Mono这样的紧耦合视觉惯导组合导航方案同样拥有自己特定类型的输入源——即带有时间戳标记过的图片流加上IMU测量读数文件。除此之外还有诸如 LVI-SAM, FAST-LIO2 等也各自维护着适配于自身特点的一系列实验素材供社区成员取用学习。 为了方便用户查找并下载上述提到的相关资料,在此推荐访问 LabelMe 平台上的声纳数据集页面 [^1] 或者查阅各项目主页上给出的具体说明文档来了解更详细的获取方式。 ```python import webbrowser def open_dataset_page(): url = "http://labelme.csail.mit.edu/Release3.0/index.php" webbrowser.open(url) open_dataset_page() ```
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