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RT Linux開發高級班
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Linux高手直通車-LPI全球認證課程
嵌入式Linux高級編程及網絡核心技術
Linux驅動、系統、應用全能班
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Allegro Cadence PCB Layout高級班

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Mentor EE 高速電路板設計與仿真

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PLC編程/變頻器/數控/人機界面

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車載診斷系統(OBD協議)培訓

汽車電子測試與試驗系列二--HIL/EOL、系統集成測試

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汽車電子工具使用系列二---PREEvision、CANalyzer、CANape的高級應用

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ANSYS Fluent流體動力學分析培訓

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西門子840D sl/840D 數控系統故障診斷與維修培訓西門子培訓

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曙海--工程師的項目導師。

曙海講師體系和課程體系歷經多年升級，形成了以項目實戰經驗豐富的工程師為基礎，產學研相結合的體系，曙海的學員大部分來自外資企業、上市公司的，研究所的工程師或高校老師，很多學員都參加工作很多年了，這對曙海的講師形成很高的要求，曙海的講師隊伍名校博士、碩士學歷的工程師占絕大多數，他們大部分為上海貝爾，TI德州儀器，華為，中科院，中興，Xilinx,Intel英特爾,NI公司，Cadence公司,Synopsys，IBM，Altera，Oracle，synopsys，微軟，飛思卡爾等大型公司高級工程師，項目經理，技術支持專家，他們有著深厚的專業技能和技術素養，豐富的項目實戰經驗，基本上都有十多年實際項目經驗，開發過多個大型項目。

曙海特色

曙海-IT高端培訓的良心技術服務機構，一站式軟硬件技術服務平臺。

包教包會，免費重修！服務形式：線上真人互動式遠程授課、線下現場面授培訓，公開課，上門內訓服務，技術咨詢，承接企事業或政府項目，技術專家外包。特殊技術可以訂制培訓&咨詢，按實際需求服務，時間安排靈活--工作日、周末、晚班，豐富專家資源，精確匹配服務，授課地點靈活--全國連鎖，參訓人數靈活--小班教學，豐富專家資源，顧問式咨詢服務。

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公益培訓

第6期曙海大型嵌入式公益培訓
“嵌入式DSP宣講會”

第5期曙海大型嵌入式公益培訓
“嵌入式FPGA宣講會”

第4期曙海大型嵌入式公益培訓
“嵌入式DSP6000宣講會”

第3期曙海大型嵌入式公益培訓
“嵌入式Linux宣講會”

第2期曙海大型嵌入式公益培訓
“嵌入式Wince宣講會”

第1期曙海大型嵌入式公益培訓
“嵌入式Linux宣講會”

培訓班新動態

視覺SLAM培訓

班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576/13918613812( 微信同號)

堅持小班授課，為保證培訓效果，增加互動環節，每期人數限3到5人。

上課時間和地點

上課地點：【上�！浚和瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈【廣州分部】：廣糧大廈【西安分部】：協同大廈
近開課時間(周末班/連續班/晚班）：2025年12月15日..以質量求發展....合作共贏....實用實戰.....直播、現場培訓皆可....用心服務......即將開課，歡迎垂詢........(歡迎您垂詢，視教育質量為生命！)

實驗設備

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        專注高端培訓17年，曙海提供的課程得到本行業的廣泛認可，學員的能力
        得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽。

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新優惠

◆在讀學生憑學生證，可優惠500元。

質量保障

        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

　培訓課程大綱

視覺SLAM培訓大綱

SLAM相關的計算機視覺基礎

1. 多視圖幾何基礎

2. 三維空間剛體運動

3. 射影幾何

4. 單視圖幾何

5. 雙視圖幾何

6. 三維重建

7. 相關應用

SLAM相關的硬件基礎

1. 單目相機

2. 深度相機

3. TOF相機

視覺SLAM框架

1．視覺里程計

2． SLAM前端

3． SLAM后端

4．回環檢測

5．建圖

經典SLAM開源方案

1. 稀疏視覺SLAM

2. 半稠密視覺SLAM

3. 稠密視覺SLAM

4. VIO 系統

SLAM的未來發展

1. 語義SLAM

2. 動態SLAM

3. 多機SLAM

4. 深度學習SLAM

深度學習基礎培訓

1. 深度學習原理

2. 深度學習介紹

3. 深度學習框架

4. 實踐：pytorch的手寫數字識別

深度學習與SLAM結合點介紹

1. 圖像點云分割識別

2. 圖像點云語義理解

3. 圖像點云融合感知

深度學習之三維重建（比SLAM更進一步）

1. 傳統三維重建

2. 深度學習三維重建

3. 優秀論文帶讀

4. 自監督三維重建

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