小觅的简单代码实现！亲测可用！欢迎下载，主要包含小觅双目摄像头的API调用，slam算法的小觅摄像头实现，以及VINS的实现哈！

unrate.csv唐宇迪机器学习与实战失业率数据集，麦子学院机器学习与实战失业率数据集

ElementsofProgrammingprovidesadifferentunderstandingofprogrammingthanispresentedelsewhere.Itsmajorpremiseisthatpracticalprogramming,likeotherareasofscienceandengineering,mustbebasedonasolidmathematicalfoundation.Thebookshowsthatalgorithmsimplementedinarealprogramminglanguage,suchasC++,canoperateinthemostgeneralmathematicalsetting.Forexample,thefastexponentiationalgorithmisdefinedtoworkwithanyassociativeoperation.Usingabstractalgorithmsleadstoefficient,reliable,secure,andeconomicalsoftware.Thisisnotaneasybook.Norisitacompilationoftipsandtricksforincrementalimprovementsinyourprogrammingskills.Thebook’svalueismorefundamentaland,ultimately,morecriticalforinsightintoprogramming.Tobenefitfully,youwillneedtoworkthroughitfrombeginningtoend,readingthecode,provingthelemmas,anddoingtheexercises.Whenfinished,youwillseehowtheapplicationofthedeductivemethodtoyourprogramsassuresthatyoursystem’ssoftwarecomponentswillworktogetherandbehaveastheymust.Thebookpresentsanumberofalgorithmsandrequirementsfortypesonwhichtheyaredefined.Thecodeforthesedescriptions—alsoavailableontheWeb—iswritteninasmallsubsetofC++meanttobeaccessibletoanyexperiencedprogrammer.ThissubsetisdefinedinaspeciallanguageappendixcoauthoredbySeanParentandBjarneStroustrup.Whetheryouareasoftwaredeveloper,oranyotherprofessionalforwhomprogrammingisanimportantactivity,oracommittedstudent,youwillcometounderstandwhatthebook’sexperiencedauthorshavebeenteachinganddemonstratingforyears—thatmathematicsisgoodforprogramming,andthattheoryisgoodforpractice.

压缩包里面为csv格式的训练集以及测试集数据，欢迎下载~

后缀为.tar.gz的适合Linux和MacOS用户使用，后缀为.zip的适合Windows用户使用。

2019-07-20首届事理图谱研讨会，事理知识图谱（Eventicgraph，EG，来源于哈工大赛尔网络团队命名）可视为新一代的知识图谱（KG），首届EG的召开具有重要的学术意义，以下附上该研讨会上的所有PPT。

自己写的一段实现移动机器人路径规划的RRT的MATLAB代码

A星算法实现路径规划，可以直接运行代码。
随机生成起点和终点，采用A*算法实现最短路径，同时有绘图展现最终结果。

包含两种平台上运行的kmeans算法：一种是在Hadoop系统上的并行化kmeans算法，支持读文件，执行聚类算法，输出质心文件，将每个数据的聚类信息输出到控制台上；
另一种是串行的聚类算法，支持读文件数据，执行kmeans算法，将每个数据的聚类信息输出到文件中。
代码注释清晰。

现在我们回到LDA的原理上，我们在第一节说讲到了LDA希望投影后希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大，但是这只是一个感官的度量。
现在我们首先从比较简单的二类LDA入手，严谨的分析LDA的原理。
　　　　假设我们的数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))}D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))},其中任意样本xixi为n维向量，yi∈{0,1}yi∈{0,1}。
我们定义Nj(j=0,1)Nj(j=0,1)为第j类样本的个数，Xj(j=0,1)Xj(j=0,1)为第j类样本的集合，而μj(j=0,1)μj(j=0,1)为第j类样本的均值向量，定义Σj(j=0,1)Σj(j=0,1)为第j类样本的协方差矩阵（严格说是缺少分母部分的协方差矩阵）。
　　　　μjμj的表达式为：μj=1Nj∑x∈Xjx(j=0,1)μj=1Nj∑x∈Xjx(j=0,1)　　　　ΣjΣj的表达式为：Σj=∑x∈Xj(x−μj)(x−μj)T(j=0,1)Σj=∑x∈Xj(x−μj)(x−μj)T(j=0,1)　　　　由于是两类数据，因此我们只需要将数据投影到一条直线上即可。
假设我们的投影直线是向量ww,则对任意一个样本本xixi,它在直线ww的投影为wTxiwTxi,对于我们的两个类别的中心点μ0,μ1μ0,μ1,在在直线ww的投影为wTμ0wTμ0和wTμ1wTμ1。
由于LDA需要让不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大，也就是我们要最大化||wTμ0−wTμ1||22||wTμ0−wTμ1||22,同时我们希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，也就是要同类样本投影点的协方差wTΣ0wwTΣ0w和wTΣ1wwTΣ1w尽可能的小，即最小化wTΣ0w+wTΣ1wwTΣ0w+wTΣ1w。
综上所述，我们的优化目标为：argmaxwJ(w)=||wTμ0−wTμ1||22wTΣ0w+wTΣ1w=wT(μ0−μ1)(μ0−μ1)TwwT(Σ0+Σ1)wargmax⏟wJ(w)=||wTμ0−wTμ1||22wTΣ0w+wTΣ1w=wT(μ0−μ1)(μ0−μ1)TwwT(Σ0+Σ1)w　　　　我们一般定义类内散度矩阵SwSw为：Sw=Σ0+Σ1=∑x∈X0(x−μ0)(x−μ0)T+∑x∈X1(x−μ1)(x−μ1)TSw=Σ0+Σ1=∑x∈X0(x−μ0)(x−μ0)T+∑x∈X1(x−μ1)(x−μ1)T　　　　同时定义类间散度矩阵SbSb为：Sb=(μ0−μ1)(μ0−μ1)TSb=(μ0−μ1)(μ0−μ1)T　　　　这样我们的优化目标重写为：argmaxwJ(w)=wTSbwwTSwwargmax⏟wJ(w)=wTSbwwTSww　　　　仔细一看上式，这不就是我们的广义瑞利商嘛！这就简单了，利用我们第二节讲到的广义瑞利商的性质，我们知道我们的J(w)J(w)最大值为矩阵S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的最大特征值，而对应的ww为S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的最大特征值对应的特征向量!而S−1wSbSw−1Sb的特征值和S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的特征值相同,S−1wSbSw−1Sb的特征向量w′w′和S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的特征向量ww满足w′=S−12www′=Sw−12w的关系!　　　　注意到对于二类的时候，SbwSbw的方向恒为μ0−μ1μ0−μ1,不妨令Sbw=λ(μ0−μ1)Sbw=λ(μ0−μ1)，将其带入：(S−1wSb)w=λw(Sw−1Sb)w=λw，可以得到w=S−1w(μ0−μ1)w=Sw−1(μ0−μ1)，也就是说我们只要求出原始二类样本的均值和方差就可以确定最佳的投影方向ww了。