MVG 是一种多元高斯（正态）随机数生成器。 用户可以通过指定均值向量和对称正定协方差矩阵，从任何维度的多元正态分布生成向量。 基于协方差矩阵的 Cholesky 分解的线性变换应用于分布 N(0,I) 的一组实现。 通过对这些样本应用线性变换，输出是一个矩阵，其列是从分布 N(mu,Sigma) 中抽取的样本，其中 mu 是指定的均值向量，Sigma 是 SPD 协方差矩阵。 输入 help mvg 以了解更多信息。
2021-12-15 09:37:51
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本资源包含：慕尼黑工业大学（TUM）Multiple View Geometry课程讲义、作业和作业解答
2021-05-17 15:06:15
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高清，带完整书签。做机器人以及SLAM有两本圣经，一本是大名鼎鼎的《Multiple View Geometry in Computer Vision》，另一本就是至今虽然尚未出版，但是已经在SLAM界广为流传的《State Estimation for Robotics》，这本书深入讲解了李代数的理论，以及从滤波器的角度来深入分析了机器人的状态估计方法。高博鼎力推荐。
2019-12-21 19:43:42
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