1.Python Anaconda以及Pip配置清华镜像源代码示例
2.Windows平台下载AOSP源码(使用中科大镜像）
3.国内下载Android11源码 科大源为例
4.干货：因子图优化的资源合集

Python Anaconda以及Pip配置清华镜像源代码示例

       当你在新电脑上安装Python的Anaconda时，可能会遇到下载速度慢或安装失败的问题。为了解决这些问题，许多用户选择使用国内的镜像源，如著名的清华镜像。以下是鱼 溯源码配置Anaconda和Pip使用清华镜像源的步骤:

       首先，为了改变Anaconda的默认源，执行以下命令：

       conda config --show channels

       接着，移除原有的源:

       conda config --remove-key channels

       对于Pip，你可以临时设置国内镜像:

       pip install some-package -i /simple

       如果想要永久改变Pip的全局设置，可以这样操作:

       pip config set global.index-url /simple

       除了清华镜像，还有其他一些国内常用的镜像源，例如中国科学技术大学和华中理工大学的:

       conda config --add channels /aos... -b master，这里的URL应替换为实际的AOSP仓库地址。

       最后，执行repo sync命令以同步最新代码。在下载过程中，可以参考Android官网-AOSP源码下载和Android镜像使用帮助文档，以获取详细指导和常见问题解决方案。

国内下载Android源码 科大源为例

       为了下载并获取Android源码，以科大源为例，新云源码首先在Ubuntu系统中安装repo工具。

       通过执行命令：

       sudo apt install repo

       可以完成repo工具的安装。接着，找到并进入repo程序所在目录，使用文本编辑器如gedit修改repo文件。

       命令行操作如下：

       cd /usr/bin

       sudo gedit repo

       在repo文件中，将下载源码的地址REPO_URL替换为科大源的链接。

       将REPO_URL修改为：git-repo - Git at Google

       之后，进入下载源码的目录，执行初始化repo命令，免流源码同时指定安卓的build号。

       命令行操作如下：

       cd aosp

       repo init -u git:// mirrors.ustc.edu.cn/aos... -b android-.0.0_r

       完成初始化后，执行同步命令以下载完整的源码。

       执行repo sync命令。

       在获取源码之前，了解安卓build号的方法是搜索关键词：android build-numbers，在官方文档中查找代号、标记和build号的对应关系。

       最后，获取所需build号，阅读php源码以便在下载源码时指定正确的参数。

干货：因子图优化的资源合集

       因子图优化领域的学习之路起始于对原创论文的深入探索。这些论文不仅揭示了算法发展脉络，亦为后来者提供了创新思路的基础。以下是算法发展的简要历程：

       最先提出因子图思想的是Sebastian等人，在其论文《平方根平滑建图》[1]中引入了批量更新的概念。有趣的是，在构建矩阵过程中，新增变量总是位于最后一行，这一发现后续在构建Givens旋转方法，抽奖网页源码以简化增量消元步骤的过程中得到了应用。该成果进一步发展为“增量平滑建图”（iSAM）[2]，强调了通过正常情况下使用Givens增量消元，以减少更新频率的方式优化效率。

       随着研究深入，研究人员发现，单一的“增量优化”与“全局优化”模式划分不足以满足需求。于是，作者开始构思一种创新方法，即根据局部更新对整体图的影响程度来灵活调整优化策略。这一思想最终形成了树结构，通过树根部构建，受影响区域更新到相应位置的机制。

       为了实现这一目标，作者构建了贝叶斯树结构，使得优化过程不再受限于“批量”或“增量”两种模式。这一机制结合树结构与贝叶斯推理，实现在受影响区域进行局部优化，未受影响部分保持原状。这种方法的实现成果之一便是iSAM2[3]，极大地提升了因子图优化的灵活性与效率。

       研究过程中，作者Michal自建简单因子图软件并开源[源码： ori-drs/isam]，并将其三篇代表性工作合著成书《增量平滑与映射》下载： cs.cmu.edu/~kaess/pub/K...，以帮助学习者深入理解算法核心。与此同时，相关论文与软件得到应用并进行整合，形成通用框架GTSAM[ github.com/borglab/gtsa...]。

       最后，一系列应用性与优化型论文如“SLAM ++”[4]与“AprilSAM”[5]等，基于上述框架进行研究与开发，进一步丰富了因子图优化领域的实践与理论。

       为了系统性学习此领域，推荐深入阅读以下三篇原始论文：《平方根SAM》[1]、《iSAM》[2]与《iSAM2》[3]。其余创新论文可用于了解不同的改进策略与应用视角。

       在自学过程中，可通过相关书籍[《Incremental Smoothing and Mapping》下载链接： cs.cmu.edu/~kaess/pub/K...]、作者M. Kaess在B站的公开课视频B站链接： b.tv/BV1gk4y1R7Lb，以及专栏文章（因子图优化整理不易，点赞支持一下吧，内容持续更新哦）来加深理解与学习。

       此领域资源丰富，学习者应系统性阅读原论文、参考书籍与视频资源，以全面理解因子图优化的理论基础与实践应用，同时关注后续发展的应用性论文，不断探索与学习。