The Blog of Star Rain

关于深度学习中激活函数的简单总结。

本文结合网络资源对常见的几种滤波算法进行了总结整理。

对于不同的机器学习问题，都会设计不同的网络、采用不同的数据集去处理，使得这个网络只能处理给定的任务，而一般难以完成其他任务。因此，需要设计一个网络，通过在不同的任务上分别训练，使该网络具有处理所有任务的能力，这种能力叫持续学习（continual learning/life-long learning）。**终身学习（Life-Long Learning，LLL）**相当于一种能够从连续的信息流中学习的自适应算法，随着时间的推移，这些信息逐渐可用。

本文是本人对空间中点的位置的推断的一些想法，有可能其他人已经有了类似的想法，权当做笔记了。

本文结合网络资源对非线性规划算法进行整理。

关于 TX2 的初始使用整理。

关于论文 End-to-End Object Detection with Transformers (ECCV 2020) 的阅读总结。

关于论文 DiSCo-SLAM: Distributed Scan Context-Enabled Multi-Robot LiDAR SLAM with Two-Stage Global-Local Graph Optimization (IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS, 2021) 的阅读总结。

关于论文 Distributed Ranging SLAM for Multiple Robots with Ultra-WideBand and Odometry Measurements (IROS, 2022) 的阅读总结。

关于论文 E-LOAM: LiDAR Odometry and Mapping with Expanded Local Structural Information (IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 2022) 的阅读总结。