1.如何证明前端页面相同后端源码也相同
2.什么是后端后端前端源码,什么是后台源码
3.hdl_graph_slam|后端优化|hdl_graph_slam_nodelet.cpp|源码解读(四)
如何证明前端页面相同后端源码也相同
这个很简单吧，你比如用浏览器的源码源码F（IE和Firefox之类的都有），在网络监控里分别访问你们公司的后端后端网站，以及对方的源码源码kettle manager源码网站，那会显示出来比如地址、后端后端目录、源码源码名（这些东西一般没人会想去改的后端后端），对比一下就行了，源码源码然后做一些操作，后端后端比如搜索等等，源码源码它会发数据发到后台链接上的后端后端yii 2 源码，这个在F上都可以显示出来，源码源码对比这些信息应该足够了。后端后端
什么是源码源码前端源码,什么是后台源码
前端源码一般是指html,js,css等一些浏览器可直接运行的轻量级脚本.
后端源码一般指在某个编程环境下的运行的后端未编译的代码,如C#,java等,这些代码在未编译解释前无法被浏览器识别!
注:其实js也可以作为后端编程代码!即js也可是后端源码!但要借助于nodejs等运行工具!换句话说后端代码是需要一个运行环境的,而前端只需要支持浏览器就可以了
hdl_graph_slam|后端优化|hdl_graph_slam_nodelet.cpp|源码解读(四)
hdl_graph_slam源码解读(八)：后端优化后端概率图构建核心：hdl_graph_slam_nodelet.cpp
整体介绍 这是整个系统建图的核心，综合所有信息进行优化。后端后端所有的高清源码影视信息都会发送到这个节点并加入概率图中。 包含信息 1）前端里程计传入的位姿和点云 2）gps信息 3）Imu信息 4）平面拟合的参数信息 处理信息步骤 1）在对应的callback函数中接收信息，并放入相应的队列 2）根据时间戳对队列中的信息进行顺序处理，加入概率图 其他内容 1）执行图优化，这是一个定时执行的函数，闭环检测也在这个函数里 2）生成全局地图并定时发送，门户平台源码即把所有关键帧拼一起，得到全局点云地图，然后在一个定时函数里发送到rviz上去 3）在rviz中显示顶点和边，如果运行程序，会看到rviz中把概率图可视化了 关键帧同步与优化 cloud_callback cloud_callback(const nav_msgs::OdometryConstPtr& odom_msg,企业通用源码const sensor_msgs::PointCloud2::ConstPtr& cloud_msg) 该函数主要是odom信息与cloud信息的同步，同步之后检查关键帧是否更新。 关键帧判断：这里主要看关键帧设置的这两个阈值keyframe_delta_trans、keyframe_delta_angle 变成关键帧的要求就是：/hdl_graph_slam/include/hdl_graph_slam/keyframe_updater.hpp 优化函数 optimization_timer_callback(const ros::TimerEvent& event) 函数功能：将所有的位姿放在posegraph中开始优化 loop detection 函数：主要就是将当前帧和历史帧遍历，寻找loop。 闭环匹配与信息矩阵计算 匹配与闭环检测 潜在闭环完成匹配（matching 函数） 不同loop的信息矩阵计算（hdl_graph_slam/information_matrix_calculator.cpp） gps对应的信息矩阵 hdl_graph_slam/graph_slam.cpp 添加地面约束 使用add_se3_plane_edge函数的代码 执行图优化 优化函数optimization_timer_callback 执行图优化，闭环检测检测闭环并加到了概率图中，优化前 生成简化版关键帧，KeyFrameSnapshot用于地图拼接 生成地图并定时发送 生成地图：简化版关键帧拼接 定时发送：src/hdl_graph_slam_nodelet.cpp文件中 系统性能与扩展性 hdl_graph_slam性能问题在于帧间匹配和闭环检测精度不足，系统代码设计好，模块化强，易于扩展多传感器数据融合。 总结 hdl_graph_slam后端优化是关键，涉及大量信息融合与概率图构建。系统设计清晰，扩展性强，但在性能上需改进。