二﹑博客周刊•新鲜阅读

IE7与Firefox2.0对决

标题: [ Oracle 11g 的新特性-11g New Features]

http://blog.youkuaiyun.com/eygle/archive/2006/10/25/1350390.aspx

盖国强 的专栏 http://blog.youkuaiyun.com/eygle/

标题: [PC时代IE浏览器获胜,Web时代呢?]

http://blog.youkuaiyun.com/EricLee00/archive/2006/10/25/1350467.aspx

摘要:一直以来,IE阵营和Firefox阵营冲突不断,浏览器孰优孰劣的争执不绝于耳。而就在这几天,这个本就不平静的浏览器市场,突然变得更加喧闹起来。 IEFirefox两个之间曾经充满故事的浏览器产品几乎同时以崭新的姿态出现在人们的面前--IE7Firefox2.0

EricLee的专栏 http://blog.youkuaiyun.com/ericlee00/

标题: [ FireFox2.0夏威夷时间2006102414:00准时发布]

http://blog.youkuaiyun.com/downmoon/archive/ 2006/10/25 /1350042.aspx

邀月 的专栏 http://blog.youkuaiyun.com/downmoon/

标题[Google Analytics(分析)-Blog/网站流量分析器]

http://blog.youkuaiyun.com/gehantao/archive/ 2006/10/23 /1347073.aspx

摘要:如果你想要知道你Blog的访问者是如何找到你以及他们是如何与你的Blog/网站互动的,Google Analytics(分析)可以告诉你所有相关信息。由此,你可以将自己的营销资源集中于能够带来投资回报的广告系列和活动上,并且改进自己的Blog/ 网站以促进更多访问者的转换。

葛涵涛 的专栏 http://blog.youkuaiyun.com/gehantao/  

标题:[IE7的安装:微软一直在监视我们的一举一动?]

http://blog.youkuaiyun.com/turbochen/archive/2006/10/23/1347570.aspx

摘要:和世界上许多人一样,当我看到微软发布最新版的IE7时,毫不犹豫的选择了安装。虽然我曾经是一名忠实的Firefox拥护者,但作为一名开发者的总是喜欢尝试各种不同类型的技术。这就是为什么我对安装IE7感兴趣的原因。

班哥 的专栏 http://blog.youkuaiyun.com/turbochen/

步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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