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视觉SLAM之VINS-Mono详解：紧耦合VIO状态估计、环境配置、运行文档及思维导图附开源ROS数据包,视觉SLAM之VINS-Mono：基于紧耦合的VIO状态估计的实用解决方案，附安装配置、编译运行文档及中文注释代码与思维导图,视觉SLAM之VINS-Mono ， VINS-Mono是基于紧耦合的VIO状态估计，也是近年来较为成熟且可落地的视觉SLAM解决方案，本提供：安装环境配置文档及编译运行文档，附带可测试的开源ROS数据包, 代码主干部分带有中文注释，并提供大框架梳理的思维导图。,VINS-Mono; 紧耦合VIO状态估计; 视觉SLAM解决方案; 安装环境配置; 编译运行文档; 开源ROS数据包; 中文注释; 大框架梳理思维导图。,《VINS-Mono视觉SLAM方案：紧耦合VIO状态估计与实现指南》

基于PSO-ELM算法的优化与数据预测模型研究,粒子群优化算法提升极限学习机（ELM）预测模型的精度与泛化性能,粒子群优化极限学习机PSOELM做数据预测PSO-ELM优化算法预测模型。ELM模型在训练之前可以随机产生ω和b, 只需要确定隐含层神经元个数及隐含层神经元激活函数, 即可实现ELM预测模型的构建。在ELM模型的构建中, 只需确定初始ω和b, 而无需复杂的参数设置, 具有学习速度快、泛化性能好等优点。然而在发动机参数预测过程中, 不同的参数设置, 对预测模型的准确度起着一定程度的影响。此时, 如果通过简单的随机选取初始化参数方法来构建极限学习机模型, 在一定程度上存在着模型构建中隐含层节点冗余等缺点, 这在一定程度上阻碍了ELM模型的精确性。因此, 在构建EGTM数据预测模型的过程中, 可通过PSO算法寻优确定模型的最佳参数, 以保证ELM模型的准确性。matlab程序，可做功率预测数据预测，程序注释详细方便阅读，可替自己的数据做预测，预测结果准确。,PSO; ELM模型; 参数优化; 预测模型; 泛化性能; 发动机参数预测; PSO-ELM算法; 随机初始化

wvp-GB28181-pro：开箱即用的网络视频平台。基于 GB28181 标准实现的网络视频平台，能够接入摄像机、平台、NVR 等设备、支持视频预览、云台控制、录像查询和回放、无人观看自动断流等功能。WEB VIDEO PLATFORM是一个基于GB28181-2016标准实现的开箱即用的网络视频平台，负责实现核心信令与设备管理后台部分，支持NAT穿透，支持海康、大华、宇视等品牌的IPC、NVR接入。支持国标级联，支持将不带国标功能的摄像机/直播流/直播推流转发到其他国标平台。应用场景：支持浏览器无插件播放摄像头视频。支持摄像机、平台、NVR等设备接入。 支持国标级

Qt6.5.0MySQL驱动文件已编译版本，直接拿来拷贝进驱动文件夹就能用。不需要繁琐的编译过程。下面为资源文件树状图。├─mingw_64QMySQL驱动文件│ qsqlmysql.debug│ qsqlmysql.dll│├─msvc2019_64QMySQL驱动文件│ qsqlmysql.dll│ qsqlmysql.exp│ qsqlmysql.lib│ qsqlmysql.pdb│ qsqlmysqld.dll│ qsqlmysqld.exp│ qsqlmysqld.lib│ qsqlmysqld.pdb│└─MySQL_lib文件 libmysql.dll libmysql.lib

在输入表单数据的时候上移表单，防止表单被弹出的键盘遮挡。

android-2.2-src.zipandroid-2.2-src.zip

libfekit.so和libQSec.so

微信小程序商城小程序代码

Android 获取传感器数据的示例程序。

高仿android版QQ2013

解决xposed出现zip下载问题的文档

Fragment实现导航，详见http://blog.csdn.net/walker02/article/details/11881621