1樓：阿木實驗室
阿木實驗室：雷射SALM入門學習指導
文中的 SLAM 知識樹值得參考，十分感謝計算視覺life的貢獻。
阿木實驗室：超全 SLAM 學習資源彙總
2樓：我叫咖菲貓
用啥學啥，學海無涯，知乎一上來就是這書那書一大摞，如果本科開始看還可以，碩士博士強烈不建議，就那麼幾年的時光，看完這些書，你就該畢業了，時不我待。
3樓：
排名第一的說得已經很清楚了，在這裡想推薦一下關於Slam及在機械人領域中的應用的乙個免費線上分享。
線上分享|SLAM及在機械人領域中的應用
4樓：瘋子林生
最近在看《Multiview Geometry in Computer Vision》。嗯，其實去年做畢設開始接觸到這本書的，目前重心轉到SLAM上來，又重新拿起來看。只推薦一本書，關於線性代數的，中文名《線性代數應該這樣學》，英文名《Linear Algebra Done Right》，看了一遍中文的，翻譯不錯，感覺收益很大，因為看完之後再來看MGCV感覺輕鬆很多。
5樓：魯靈犀
就目前主流的slam實現而言，題主你把multiview geometry in computer vision這本書的前兩大部分（單目和雙目）仔細讀一遍，基本上slam 90%的基礎就有了，另外還需要一點角點提取的知識，主要是fast.
機器學習應該準備哪些數學預備知識？
曾經的假設 線性代數不夠，要學矩陣論 微積分不夠，要學數學分析 其實真要急著應用，可能只需要看矩陣求導這一部分。另一門最最重要的課是概率統計，或者概率論。PRML對於概率 變分等數學基礎會提到，但基本不夠，有需要另行自學。我只是大學生，請當作我寫給自己看的。 雷明 主要用到了下面的知識 微積分，包括...
讀 Evans 的 PDE 前需要哪些預備知識？
dhchen 先寫個答案，感覺以後肯定有人問我這個問題。evans這套書有三個部分，part i這個部分不需要什麼特別的預備知識。你學完數學分析和高等代數就是上去幹。part ii這個部分你需要學完泛函和實變函式。這部分你看個rudin或者stein就夠用了，但是我更加推薦 吉田耕作 的 泛函分析 ...
機器視覺需要學習哪些數學知識？
機器視覺MV和計算機視覺CV是有區別的，機器視覺面向工業應用獲得影象中目標的幾何資訊 尺寸 面積 有無 位姿等 機器視覺的工程應用並不需要太多數學知識。而計算機視覺需要通過模式識別和概率統計等基礎。機器視覺中，僅僅是影象的儲存與矩陣相似而已。由於他的主要目標是獲得幾何資訊，更多的是畫素數的加減乘，以...