1.移动最小二乘法介绍 为了更好地对数据量大且形状复杂的离散数据进行拟合,曾清红等人[1]开发出一种新的算法——移动最小二乘法.这种新的最小二乘算法为点云数据的处理提供了新的方法.使用点云数据拟合曲面时,由于点云的数据量大.形状复杂的特点,如果使用传统的最小二乘法拟合可能会得到病态的曲面方程,从而导致较大的误差.而使用移动最小二乘法拟合点云不仅能够减少误差,提升局部的准确率,还能避免分块拟合和平滑化的过程.下图为子区域的划分示意图. 通过某点确定一个子区域,在该区域内,移动最小二乘法是根据区域内

在阿里云上购买ECS或者其他服务,如redis.polardb时,需要配置专有网络,阿里的文档写的总体上还是比较抽象的,没有一定的网络基础,会一脸懵. 所以这里我来进行专有网络和交换机的配置,以及ip原理.子网掩码.以及ip地址段的原理分析. 话不多说. 直入主题. 一共分两部分,分别是阿里专有网络以及交换机配置,以及原理讲解.    1.ip专有网络以及交换机配置 注意:阿里云系统在不断更新,界面以后可能会有变化,但是原理是一样的 名称自己随便填,我这里就填写:专有网络1 专有网络设置,我们可

CVPR2020:端到端学习三维点云的局部多视图描述符 End-to-End Learning Local Multi-View Descriptors for 3D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_End-to-End_Learning_Local_Multi-View_Descriptors_for_3D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf

ZZ from: http://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/43305701 近年来,对于打造高度可扩展的应用程序,软件架构师们挖掘了若干相关理念,并以最佳实践的方式加以实施.在今天的"信息时代",这些理念更加适用于不断增长的数据集,不可预知的流量模式,以及快速响应时间的需求.本文将强调并重申其中的一些传统观念,并讨论他们如何在融合云计算的发展,还将讨论由于云计算的动态性而产生的一些前所未有的概念(如弹性). 本文的目标是面向云

简介 XtraBackup(PXB) 工具是 Percona 公司用 perl 语言开发的一个用于 MySQL 数据库物理热备的备份工具,支持 MySQl(Oracle).Percona Server 和 MariaDB,并且全部开源,真可谓是业界良心.阿里的 RDS MySQL 物理备份就是基于这个工具做的.由于是采取物理拷贝的方式来做的备份,所以速度非常快,几十G数据几分钟就搞定了,而它巧妙的利用了mysql 特性做到了在线热备份,不用像以前做物理备份那样必须关闭数据库才行,直接在线就能完成

LiDAR Light Detection And Ranging,激光探测及测距,是一种光学遥感技术,使用激光对地球表面的密集采样,产生高精度X.Y.Z测量值. 激光雷达系统的主要硬件组成部分包括一组车辆(飞机.直升机.车辆以及三脚架).激光扫描系统.GPS(全球定位系统)和 INS(惯性导航系统).INS 系统测量激光雷达系统的滚动角.俯仰角与前进方向.    激光雷达是一个主动光学传感器,它在沿着特定的测量路径移动时向一个目标发射激光束. 激光雷达传感器中的接收器会对从目标反射回来的激光进

整体原理: 阿里云提供了c程序上传文件到阿里云服务器的sdk工具包,将这个工具包继承在自己的客户端,调用接口即可实现上传文件. 前期准备: 1.阿里云c程序客户端的sdk,下载地址:https://help.aliyun.com/document_detail/32131.html?spm=5176.doc32139.6.768.JIh6Dh (如果地址不对,可以在阿里云的帮助文档中找) 2.安装vs2010或以上版本,目的是为了编译生成oss_c_sdk.lib静态链接库 操作步骤: 1.将下

作者 | 新胜.心贵.进超.元毅.衷源 业界要闻 谷歌:不会向任何基金会捐赠 Knative 自 Knative 项目开始以来,一直存在关于是否将 Knative 捐赠给基金会(例如 CNCF)的疑问. Google 领导层已经考虑了这一点,并决定在可预见的未来不向任何基金会捐赠 Knative. containerd v1.3 正式发布 CNCF 毕业后首个版本,功能扩展主要包括对 Windows v2 runtime 的支持以及 Plugins 相关支持(如允许 Plugin 注册为一个 T

业界要闻 1.Canonical 开源 MicroK8 面向工作站和边缘/物联网的零运维 Kubernetes!MicroK8 是 Canonical 提供的一款功能强大的企业级 Kubernetes 发行版,我们认为它是市面上最小巧最快速的多节点 Kubernetes. 2.2019 中国开源年会即将开启 2019 中国开源年会(COSCon'19)为业界最具影响力的开源年度盛会,将于 11 月 2 日至 3 日在华东师范大学 (上海普陀区中山北路校区)由开源社举办. 关注"阿里巴巴云原生&q

一.背景 近年来,面对数字化转型带来的挑战,越来越多的企业开始将关键业务系统上云,也有更多的业务创新在云上,帮助企业实现业务增长,这些数据已经成为企业最重要的资产.资源.对于企业来说,如何确保宝贵的数据资产不丢失,不因为数据的原因影响业务的正常访问,一直是数据面对的重要挑战. 阿里云对象存储发布同城冗余存储类型,能够提供数据中心级(可用区级)的容灾能力,当断网.断电或者发生灾难事件等极端事件导致某个机房(可用区)不可用时,仍然能够确保继续提供强一致性的服务能力,可以满足关键业务系统对于“恢复时间

一.背景   目前上云已经成为行业发展趋势,越来越多的企业级客户将业务系统和数据库迁移到云上.而传统的备份一体机/备份软件方式,并不适合云上ECS.RDS等产品的备份与容灾服务.阿里云块存储服务提供云原生的快照服务,通过针对关键业务系统的自动以及手工快照,确保用户业务系统在发生灾难时,也能够快速进行业务恢复. 二.技术原理解析   阿里云快照服务采用ROW(Redirect On Write)模式.用户在首次创建快照时,复制一份完整的备份数据,此后所有的快照均采用“永久增量”模式.并将快照数据异

摘要: 作为DTCC的老朋友和全球领先的云计算厂商,阿里云数据库团队受邀参加本次技术盛会,不仅将派出重量级嘉宾阵容,还会为广大数据库业内人士和行业用户奉上8场精彩议题.下面小编就为大家提前梳理了8大亮点,并附上阿里云议题全集,精彩一网打尽. 2019年5月8日-5月10日,由国内知名IT技术社区主办的数据库技术交流盛会——DTCC 2019将在北京新云南皇冠假日大酒店召开.数据风云,十年变迁,DTCC见证并铭记了国内数据库技术的关键成长历程.作为DTCC的老朋友和全球领先的云计算厂商,阿里云数据

摘要: 作为DTCC的老朋友和全球领先的云计算厂商,阿里云数据库团队受邀参加本次技术盛会,不仅将派出重量级嘉宾阵容,还会为广大数据库业内人士和行业用户奉上8场精彩议题.下面小编就为大家提前梳理了8大亮点,并附上阿里云议题全集,精彩一网打尽. 2019年5月8日-5月10日,由国内知名IT技术社区主办的数据库技术交流盛会——DTCC 2019将在北京新云南皇冠假日大酒店召开.数据风云,十年变迁,DTCC见证并铭记了国内数据库技术的关键成长历程.作为DTCC的老朋友和全球领先的云计算厂商,阿里云数据

3D点云深度学* 在自动驾驶中关于三维点云的深度学*方法应用.三维场景语义理解的方法以及对应的关键技术介绍. 1. 数据 但是对于3D点云,数据正在迅速增长.大有从2D向3D发展的趋势,比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块,在数据方面点云的获取也是有多种渠道, 无论是源于CAD模型还是来自LiDAR传感器或RGBD相机的扫描点云,无处不在. 另外,大多数系统直接获取3D点云而不是拍摄图像并进行处理.因此,在深度学*大火的年代,应该如何应用这些令人惊叹的深度学*工具,在3D

CVPR2020:基于层次折叠的跳跃式注意网络点云完成 Point Cloud Completion by Skip-Attention Network With Hierarchical Folding 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wen_Point_Cloud_Completion_by_Skip-Attention_Network_With_Hierarchical_Folding_CVPR_20

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D点云分割 3.1 3D语义分割 3.1.1 基于投影的方法 多视图表示 球形表示 3.1.2 基于离散的方法 稠密离散表示 稀疏的离散表示 3.1.3 混合方法 3.1.4 基于点的方法 逐点MLP方法 点卷积方法 基于RNN方法 基于图方法 3.2 实例分割 3.2.1 基于候选框的方法 3.2.2 不需要候选框的方法 3.3 部件分割 3.4 总结 4. 结论 3D点云深度学习:综述(3D点云分割部分) Deep Le

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D形状分类 3.1基于多视图的方法 3.2基于体素的方法 3.3基于点的方法 3.3.1 点对多层感知机方法 3.3.2基于卷积的方法 3.3.2.1 3D连续卷积网络 3.3.2.2 3D离散卷积网络 3.3.3基于图的方法 3.3.3.1 空间域中的基于图的方法 3.3.3.2 谱域中的基于图的方法 3.3.4基于层级数据结构的方法 3.3.5其他方法 3.4总结 3D点云深度学习:综述(点云形状识别部分) Deep L

1.作者可能把scannet数据集分成了训练集和测试集并处理成了.pickle文件. 2.在代码运行过程中,作者从.pickle文件中读出训练集1201个场景的x.y.z坐标和测试集312个场景的x.y.z坐标. 3.考虑把点存到.txt文件中,用cloudcompare可视化一下. 2--地板 3--椅子 8--沙发 20--靠枕 单独存入训练数据到txt文件 : TRAIN_DATASET = scannet_dataset.ScannetDataset(root=DATA_PATH, np

问题描述 我们都知道,如果我们对于一组元素(相同的标签)同时进行onclick事件处理的时候(在需要获取到索引的时候),一般是写一个for循环,但是onclick是一个异步调用的,所以会带来一个问题,当我们触发这个事件的时候,我们能获取的i值是for完整执行完后i的值,而不能获取到代码顺序里i的值,看一个例子 window.onload = funtion(){ var lis = document.getElementsByTagName('li'); for( var i = 0; i <

序言 有位小同学要我写一篇这个的总结,我说那好吧,那就动手写总结一下这个内部类的知识,感觉这个在面试中也会经常遇到,内部类.反射.集合.IO流.异常.多线程.泛型这些重要的基础知识大家都比较容易记不住.大概是自己平常用的比较少,所以经常性的会忘记,现在通过博文的方式记录下来,以后忘记可以回过头来自己看. --WH 一.什么是内部类 顾名思义,内部类就是在一个类的内部在定义一个类,比如,A类中定义一个B类,那么B类相对A类来说就称为内部类,而A类相对B类来说就是外部类了. 在一个类中有很多属性,比