1. Kdtree 原理 k-d树(k-dimensional树的简称),是一种分割k维数据空间的数据结构.主要应用于多维空间关键数据的搜索(如:范围搜索和最近邻搜索): 索引结构中相似性查询有两种基本的方式: (1). "范围查询" :给定查询点和查询距离的阈值,从数据集中找出所有与查询点距离小于阈值的数据: (2). "K近邻查询" :K近邻查询是给定查询点及正整数K,从数据集中找到距离查询点最近的"K"个数据,当K=1,则为[最近邻查询]:

总的来说 TCP协议提供可靠的服务, UDP协议提供高效率的服务. 高可靠性的TCP服务提供面向连接的服务,主要用于一次传输大量报文的情形, 如文件传输,远程登录等: 高效率的UDP协议提供无连接的数据报服务,用于一次传输少量的报文. 即使发生传输错误,也可以重新传输并且不会为此付出多少代价. TCP提供的是面向连接的.可靠的数据流传输,可避免数据传输错误. 面向连接的协议在任何数据传输前就建立好了点到点的连接. 而UDP提供的是非面向连接的.不可靠的数据流传输.当一个UDP数据包在网络中移动时

1. Kdtree原理 Kdtree是一种划分k维数据空间的数据结构,本质也是一颗二叉树,只不过每个节点的数据都是k维,当k=1时,就是图1所示的普通二叉树. 图1 1)Kdtree的建立 建立Kdtree实际上是一个不断划分的过程,首先选择最sparse的维度(一般通过计算数据在各个维度的方差,选择方差大的作为本次分割维度),然后找到该维度上的中间点,垂直该维度做第一次划分.此时k维超平面被一分为二,在两个子平面中再找最sparse的维度,以此类推直到最后一个点也被划分,那么就形了一个不断二分

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=29 什么是PCL PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取.滤波.分割.配准.检索.特征提取.识别.追踪.曲面重建.可视化等.支持多种操作系统平台,可在Windows.Linux.Android.Mac OS X.部分嵌入式实时系统上运行.如果说

分割给人最直观的影响大概就是邻居和我不一样.比如某条界线这边是中华文明,界线那边是西方文,最简单的分割方式就是在边界上找些居民问:"小伙子,你到底能不能上油管啊?”.然后把能上油管的居民坐标连成一条线,自然就区分开了两个地区.也就是说,除了之前提到的基于采样一致的分割方式以外,应该还存在基于邻近搜索的分割方式.通过对比某点和其最近一点的某些特征,来实现点云的分割.图像所能提供的分割信息仅是灰度或RGB向量,而三维点云却能够提供更多的信息.故点云在分割上的优势是图像所无法比拟的(重要的事情要说三遍

2019 年 3 月 23 日,OpenResty 社区联合又拍云,举办 OpenResty × Open Talk 全国巡回沙龙·北京站,京东云技术专家罗玉杰在活动上做了< OpenResty 在直播场景中的应用 >的分享. OpenResty x Open Talk 全国巡回沙龙是由 OpenResty 社区.又拍云发起,邀请业内资深的 OpenResty 技术专家,分享 OpenResty 实战经验,增进 OpenResty 使用者的交流与学习,推动 OpenResty 开源项目的发展.

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5000147.html 分割给人最直观的影响大概就是邻居和我不一样.比如某条界线这边是中华文明,界线那边是西方文,最简单的分割方式就是在边界上找些居民问:"小伙子,你到底能不能上油管啊?”.然后把能上油管的居民坐标连成一条线,自然就区分开了两个地区.也就是说,除了之前提到的基于采样一致的分割方式以外,应该还存在基于邻近搜索的分割方式.通过对比某点和其最近一点的某些特征,来实现点云的分割.图像所能提供的分割信息仅是

  之前在微信公众号中更新了以下几个章节 1,如何学习PCL以及一些基础的知识 2,PCL中IO口以及common模块的介绍 3,PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍          三维点云分割是将同属性的点云物体分割出来,以便于单独对该点云物体处理,但是由于点云数据是一种高冗余度,且不均匀的数据结构,所以点云分割具有一定挑战性,点云库于(PCL)2011年推出以来,得到行业广泛的应用,该库包含了最先进的3D感知算法,并包含了LIDAR和三维扫描仪的接口,这使得点云

最近,德州仪器(TI)公司推出6款最新KeyStone II多核SoC,助力云应用.TI公司多核DSP中国市场开发经理蒋亚坚先生向媒体讲解了这6款KeyStone II新产品的特点与目标应用.     目前"云"的概念非常流行.云技术对TI这样的芯片制造商提出了更多要求,如芯片的性能.可扩展性.网络功耗等方面都需要做出更多的创新,用不一样的特色来满足各种各样云的需求.TI的新品主要针对三个应用方向:辅助通用服务器.增强企业及工业应用和升级能效网络.KeyStoneII多核架构 KeyS

点击公众号"计算机视觉life"关注,置顶星标更快接收消息! 本文编程练习框架及数据获取方法见文末获取方式 菜单栏点击"知识星球"查看「从零开始学习SLAM」一起学习交流 点云滤波后为什么还需要平滑? 小白:师兄,师兄,上次你说的点云滤波我学会啦,下一步怎么把点云变成网格啊? 师兄:滤波只是第一步,在网格化前我们还需要对滤波后的点云进行平滑(smoothing) 小白:不是已经滤波了吗?怎么还要平滑啊?滤波和平滑不一样吗? 师兄:确实不太一样.我们用RGB-D,激光

(1)  octree是一种用于管理稀疏3D数据的树形数据结构,每个内部节点都正好有八个子节点,介绍如何用octree在点云数据中进行空间划分及近邻搜索,实现“体素内近邻搜索(Neighbors within VOxel Search)”,"K近邻搜索(K Nearest Neighbor Search)","半径内近邻搜索"(Neighbors within Radius Search) K近邻搜索(K Nearest Neighbor Search) 所谓K近邻

1.要不要用 2.历史包袱 3.跟进升级 看完scott创业公司使用node,对于一个团队要不要使用node,第一个就是如果承接的项目有很多历史迭代,线上也在稳定的抛,不要轻易的替换,比如很多老代码,有很多callback,又不重新写,要去维护会很麻烦,也要谨慎,影响线上用户,这个时候不适合用node,又或者如果出个需求,上完就好了,后面也不需要怎么迭代,这个时候是不是一定要用node,也不是 node不适合做的项目 1.极高并发数:一上来就是几百万的并发请求不适合使用node 2.密集 cpu

PCL(PointCloudLibrary)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取.滤波.分割.配准.检索.特征提取.识别.追踪.曲面重建.可视化等.支持多种操作系统平台,可在Windows.Linux.Android.MacOSX.部分嵌入式实时系统上运行.如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶,那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位,PCL是BSD授权方式,可以免费进行商业和学术应用 

----------------------------------------------------------------------------------   不把C作为第一门语言是个好主意么?     摘要:不少人认为,第一门语言最好不要学C,而V众投发起人李智勇却不这么看.他认为如果真想做好开发,想更好地实现人生价值(包括现金价值),那么打基础很必要,而从C语言,这种厚积薄发的语言开始学习学起,则很必要.     近来连续看到这样两个信息,一个是知乎上有个问题叫:“如何学习C语言?

原文:http://dev.gameres.com/Program/Control/IOCP.htm 另附上:http://stackoverflow.com/questions/5283032/i-o-completion-ports-advantages-and-disadvantages 欢迎阅读此篇IOCP教程.我将先给出IOCP的定义然后给出它的实现方法,最后剖析一个Echo程序来为您拨开IOCP的谜云,除去你心中对IOCP的烦恼.OK,但我不能保证你明白IOCP的一切,但我会尽我最大

在Hbase中split是一个很重要的功能,Hbase是通过把数据分配到一定数量的region来达到负载均衡的.一个table会被分配到一个或多个region中,这些region会被分配到一个或者多个regionServer中.在自动split策略中,当一个region达到一定的大小就会自动split成两个region.table在region中是按照row key来排序的,并且一个row key所对应的行只会存储在一个region中,这一点保证了Hbase的强一致性 . 在一个region中有

欢迎阅读此篇IOCP教程.我将先给出IOCP的定义然后给出它的实现方法,最后剖析一个Echo程序来为您拨开IOCP的谜云,除去你心中对IOCP的烦恼.OK,但我不能保证你明白IOCP的一切,但我会尽我最大的努力.以下是我会在这篇文章中提到的相关技术: I/O端口 同步/异步 堵塞/非堵塞 服务端/客户端 多线程程序设计 Winsock API 2.0 在这之前,我曾经开发过一个项目,其中一块需要网络支持,当时还考虑到了代码的可移植性,只要使用 select,connect,accept,list

1. 本章学习总结 答:学会在java中使用函数调用. 学会在Java程序中使用函数,使程序层次更清晰. 使用StringBuilder代替string拼接,减少内存空间的占用. 使用BigDecimal更加精确的计算浮点数. 学会使用枚举类型 掌握Arrays的用法及String的拼接截取 2. 书面作业 ##Q1.使用Eclipse关联jdk源代码(截图),并查看String对象的源代码?简单分析String对象的设计思路. ##Q2.为什么要尽量频繁的对字符串的修改操作应该是用String

参考:https://www.itcodemonkey.com/article/9613.html gnite 和 Spark,如果笼统归类,都可以归于内存计算平台,然而两者功能上虽然有交集,并且 Ignite 也会对 Spark 进行支持,但是不管是从定位上,还是从功能上来说,它们差别巨大,适用领域有显著的区别.Ignite 和 Spark 都为 Apache 的顶级开源项目,遵循 Apache 2.0 开源协议,经过多年的发展,二者都已经脱离了单一的技术组件或者框架的范畴,向着多元化的生态圈

前言 传统数据库遇到的问题,数据量很大的时候无法存储:没有很好的备份机制:数据达到一定数量开始缓慢,很大的话基本无法支撑:因此我们需要探究更加合适的数据库来支撑我们的业务. HBase 什么是HBase Hbase(Hadoop Database)是建立在HDFS之上的分布式.面向列的NoSQL的数据库系统. HBase特点 优点: 海量存储:适合存储PB级别的海量数据,采用廉价PC存储的情况下,能在几十到百毫秒内返回数据. 列式存储(半结构化或非结构化数据):即列族存储,对于数据结构字段不够确

首先表达个人观点,JPA必然是首选的. 个人认为仅仅讨论两者使用起来有何区别,何者更加方便,不足以真正的比较这两个框架.要评判出更加优秀的方案,我觉得可以从软件设计的角度来评判.个人对 mybatis 并不熟悉,但 JPA 规范和 springdata 的实现,设计理念绝对是超前的.软件开发复杂性的一个解决手段是遵循 DDD(DDD 只是一种手段,但不是唯一手段),而我着重几点来聊聊 JPA 的设计中是如何体现领域驱动设计思想的,抛砖引玉. 聚合根和值对象 领域驱动设计中有两个广为大家熟知的概念