摘要：
使用 Ubuntu 的自带的源： 这就可以了。update这部，假如不换源，更新非常慢。换源方法很简单，见下链接： http://www.cnblogs.com/alexYuin/p/8891977.html 测试方法： 就看到结果了。 CMakeList.txt helloSLAM.cpp 使用官 阅读全文
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这里记录的不是具体的知识内容，只是一些知识体系。 关于这部分，重要的知识体系如下： 相机的各个坐标系，及其对应关系； https://www.bilibili.com/video/av22842726 世界坐标下的点，到像素坐标系的转化； http://www.cnblogs.com/alexYui 阅读全文
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求特征值和特征向量 1. 特征值：λ 求解一下式子： 2. 特征向量：x 求下式的非零解 特征值、特征向量和旋转矩阵 在定义中，矩阵A（方阵）可以表示一种坐标系间的空间变换。 数学上已经证明，必然存在至少一个方向，在这个变换作用后，仍然方向不改变， 特征向量：在这个变换中，这个不变的方向对应的方向向 阅读全文
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不仅仅在SLAM中，计算机视觉中有很多约定俗成的假设，会给阅读者带来一定的理解困难。 以世界坐标到像素坐标的转化为例： （关于什么是世界坐标、像素坐标、图像坐标，可以参考我的视频：https://www.bilibili.com/video/av22842726） 一般坐标： P' 表示变换后的点坐 阅读全文
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旋转矩阵是正交阵 旋转矩阵的行列式值 = 1 以下是转载内容： 1. 定义 正交矩阵: Orthogonal Matrix (必为方阵) （可知，A的逆=A的转置） 2. 特征 1） 所有的列向量都是单位正交向量 2） 所有的行向量都是单位正交向量 3）detA = +1 或detA =-1 4）若 阅读全文
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点乘（內积） 叉乘（叉积、外积） 参考： http://dec3.jlu.edu.cn/webcourse/t000022/teach/chapter5/5_1.htm 阅读全文
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（草稿） Random Forest的随机性表现在哪里。 第一，是选择训练样本的随机性，又放回的 第二，是选择树节点特征的随机性。在n个特征中选择nsub个子特征的最优，但是会增加树对样本的你和程度，但是会提高泛化能力，可采用交叉验证的方法确定合适的nsub。 https://www.cnblogs 阅读全文
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（草稿） PCA主成分分析 取协方差矩阵 取矩阵特征值、特征向量 取最大特征值的特征向量 原始数据左乘特征向量，得到降维结果。 https://blog.csdn.net/sxf1061926959/article/details/53907935 阅读全文
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（草稿） https://www.cnblogs.com/gavanwanggw/p/7073905.html 阅读全文
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（草稿） 过程： 1. 初始化所有节点的 labels 成唯一的值； 2. 对每个节点，将 label 更新为和其相连的所有节点中，标签最多的 节点的label； 2. 初始化情况下，假如所有相连的节点的label没有重复，则随机选取一个。 3. 直到不再更新，停止。 阅读全文