互补滤波器的原理其实挺简单，就是用加速度计修正陀螺仪的漂移，两个互补着用，效果比你单用一个强太多。嗯，对于实时性要求不是高的场景，比如手机姿态估算、体感控制这些，用起来还挺顺手。 互补滤波器的实现也不复杂，一般几行公式就能跑起来，调参比卡尔曼滤波轻松多了。代码维护成本也低，适合快速原型开发。是你要在
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本地运行的 Scrum 规划扑克工具，挺适合小团队做敏捷估算用的。用了node.js搭服务端，配上socket做实时通信，响应也快。前端用的Knockout.js走 MVVM 那套思路，配上jQuery和Bootstrap，样式和交互都比较顺手。部署也不难，直接npm install再node se
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六轴陀螺仪的MPU6050.HEX文件挺适合新手调试用，烧进板子里，基础功能跑得挺稳，响应也快。嗯，搞单片机或者想试试姿态检测，都能用得上。 用MPU6050配个卡尔曼滤波算法，数据抖动小不少，配合上位机或者51 单片机，串口通讯也比较方便，指令也简单，像I2C的读写，网上一大把例程。 想扩展就去看
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文章中详细阐述了slovePnP方法在求解相机姿态中的应用。通过该方法求解旋转矩阵R和平移向量T，然后利用它们来确定相机的位置和角度。
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**TensorFlow与PoseNet在iOS中的应用** **一、TensorFlow简介** TensorFlow是由Google Brain团队开发的一个开源库，主要用于数值计算和机器学习任务。它以其强大的灵活性、可扩展性和跨平台特性闻名，支持多种语言接口，包括Python、C++、Java
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