大家好，我是智谷星瀚，今天给大家揭秘TensorFlow里一个超级实用的功能——AutoGraph。这个功能能让你的Python代码自动变身高效计算图，速度提升...

REF：基于SLAM 的无人车路径规划算法研究 REF：基于 ROS 的视觉导航机器人设计

系统架构： STM32F103C8T6 芯片作为控制芯片，来控制机器人的行走与抓取；树莓派4B控制板作为导航算法运行板，通过深度摄像头与激光雷达，来对环境进行场...

ref: Camera Self-Calibration for Sequential Bayesian Structure From Motion

高斯牛顿法是一种用于求解非线性最小二乘问题的优化算法，它是牛顿法的一种改进，专门针对最小二乘问题的特殊结构而设计，旨在更高效、更稳定地找到最优解。

牛顿法是一种在实数域和复数域上近似求解方程根的迭代算法，被广泛推广用于求解无约束优化问题，核心思想是使用函数的二阶泰勒展开来构造迭代过程。

梯度下降法是一种用于寻找函数局部最小值的一阶迭代优化算法，核心思想非常直观，通过沿着函数当前点的梯度（即最陡上升方向）的反方向（即最陡下降方向）以小步长迭代更新...

特征分解是理解矩阵所代表的线性变换内在结构的钥匙，它通过寻找变换中方向不变的特性向量（特征向量） 和其缩放倍数（特征值），将复杂变换简化为纯粹的缩放，从而深刻地...

核心思想： 寻找距离未知点 x 最近的已知数据点 x_i，并将其值 y_i 直接赋予 x。

矩阵是线性代数的核心概念，在数学、工程、计算机科学和物理学等领域有广泛应用，下面将系统介绍矩阵的常用概念，包括定义和实际应用。

LM（Levenberg-Marquardt） 算法是一种用于求解非线性最小二乘问题的优化算法，可以被认为是梯度下降法和高斯-牛顿法的智能融合，通过一个自适应机...

Hessian矩阵是一个由多元函数的所有二阶偏导数构成的方阵，它描述了函数在某一点的局部曲率，是梯度（一阶导数）概念的自然延伸，提供了函数行为更丰富、更精确的信...

TEB(Timed-Elastic-Band) 是一种基于优化的局部路径规划算法，核心思想不是像DWA那样在速度空间采样，而是将规划问题建模为一个带约束的优化问...

DWA(Dynamic Window Approach)是一种基于速度空间采样的局部避障路径规划算法，特别适用于像轮式机器人这样在动态环境中需要实时避障和导航的...

ESKF（Error-State Kalman Filter, ESKF）误差状态卡尔曼滤波，本质上仍是卡尔曼滤波，但核心思想与传统卡尔曼滤波有所不同。

迭代扩展卡尔曼滤波IEKF（Iterated Extended Kalman Filter） 是扩展卡尔曼滤波（EKF） 的一种改进算法，主要用于解决非线性系统...

无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF），是卡尔曼滤波家族中处理非线性问题的一个成员，通过一种无迹变换的采样方法取代了EKF粗...

到目前为止，我们讨论的 Agent 模式主要涉及编排语言模型之间的交互和管理 Agent 内部工作流中的信息流（链式、路由、并行化、反思）。然而，要使 Agen...

在前面的章节中，我们探讨了基础的 Agent 模式：顺序执行的链式、动态路径选择的路由以及并发任务执行的并行化。这些模式使 Agent 能够更高效、更灵活地执行...