Jacobian和Hessian
JacobianJacobian矩阵体现了可微方程与给出点的最优线性逼近，功能类似于多元函数导数。
假设R_m">是一个从欧式n维空间转换到欧式m维空间的函数，其Jacobian矩阵为：
此矩阵表示为，或者
如果是中的一点，F在点可微，那么在这点的导数由给出。在这种情况下，由描述的线性算子就是接近
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ros::spin()和ros::spinOnce()
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ROS
ros::spin()和ros::spinOnce()的作用ROS monitor socket负责接受所有订阅的消息。当一个新消息到来，ROS将其对应的回调函数放到队列中。ROS不会立即调用这些回调函数，而是等到ros::spinOnce()到来时才会处理。
很少有应用场景适合直接采用ros::s
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Hexo插入图片以及数学公式
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Hexo
Hexo 插入图片Hexo支持多种插入本地图片的方式，一种是引用绝对路径，一种是引用相对路径。
1. 绝对路径最简单的方法是将图片统一放到source/images文件夹中，通过markdown语法访问：
1
这种方法，图片在网页的任何位置都可以访问。但
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Kalman Filter 简单理解1
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感知
一个线性时变系统，可以以下面的方程表示：
同时该系统可以被观测：
其中，和分别是状态传递噪声和观测噪声。一般假定服从均值为0的高斯分布，协方差矩阵分别以和表示。
由于系统的真实状态不能直接获得，KF算法通过将状态转移模型和观测模型结合起来，提供了对系统状态的不断更新。预测阶段的公式如下：
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