准确的搜索结果和个性化推荐无疑是现代电子商务的基石。随着全球越来越多的企业迁移到网上，每家这样的公司的目标都很简单——帮助用户快速轻松地找到他们想要的东西，以便在电子平台上实现最大化的消费。为了让这一切成为可能——从搜索查询相关性到排名模型和推荐引擎——机器学习(ML)得到了利用。任何ML系统的成功都需要三个关键方面:算法、硬件和实际数据。虽然前两个条件很容易获得，不构成严重障碍，但数据收集和标记仍然是一个主要障碍。数据标注我们如何以一种快速、准确、负担得起且可持续的方式找到并标记数据？企业不仅希望少花钱、少等待，还希望获得可靠、高质量的数据。而且不是一次性的，而是持续的——数据集和ML算法需

准确的搜索结果和个性化推荐无疑是现代电子商务的基石。随着全球越来越多的企业迁移到网上，每家这样的公司的目标都很简单——帮助用户快速轻松地找到他们想要的东西，以便在电子平台上实现最大化的消费。为了让这一切成为可能——从搜索查询相关性到排名模型和推荐引擎——机器学习(ML)得到了利用。任何ML系统的成功都需要三个关键方面:算法、硬件和实际数据。虽然前两个条件很容易获得，不构成严重障碍，但数据收集和标记仍然是一个主要障碍。数据标注我们如何以一种快速、准确、负担得起且可持续的方式找到并标记数据？企业不仅希望少花钱、少等待，还希望获得可靠、高质量的数据。而且不是一次性的，而是持续的——数据集和ML算法需

摘要：本篇主要解析lio-sam框架下，是如何进行回环检测及位姿计算的。本文分享自华为云社区《lio-sam框架：回环检测及位姿计算》，作者：月照银海似蛟龙。前言图优化本身有成形的开源的库，例如g2oceresgtsamlio-sam中就是通过gtsam库进行图优化的，其中约束因子就包括回环检测因子本篇主要解析lio-sam框架下，是如何进行回环检测及位姿计算的。PoseGraph的概念用一个图(Graph图论)来表示SLAM问题图中的节点来表示机器人的位姿二维的话即为(x,y,yaw)两个节点之间的边表示两个位姿的空间约束(相对位姿关系以及对应方差或线性矩阵)边分为了两种边帧间边:连接的前后

摘要：本篇主要解析lio-sam框架下，是如何进行回环检测及位姿计算的。本文分享自华为云社区《lio-sam框架：回环检测及位姿计算》，作者：月照银海似蛟龙。前言图优化本身有成形的开源的库，例如g2oceresgtsamlio-sam中就是通过gtsam库进行图优化的，其中约束因子就包括回环检测因子本篇主要解析lio-sam框架下，是如何进行回环检测及位姿计算的。PoseGraph的概念用一个图(Graph图论)来表示SLAM问题图中的节点来表示机器人的位姿二维的话即为(x,y,yaw)两个节点之间的边表示两个位姿的空间约束(相对位姿关系以及对应方差或线性矩阵)边分为了两种边帧间边:连接的前后