一.      简介 基于Web端的三维模型展示,这里仅介绍Three.js和Potree. Three.js 是一款基于WebGL的运行在浏览器中的 3D 开源引擎,用它创建各种三维场景.它类似于Meshlab开源中的VCGLib库,后者是基于OpenGL进行封装的3D开源库,本质是相同的.所以,基于three.js会比较灵活,模型显示不失真.但对初学者来说,学习难度较大.另外,它没有对模型网格存取与显示做什么优化,在模型文件较大时,在浏览器打开时会等待较长时间. Potree是一种基于Web

Neo 2016-1-29 | 发表评论 编者按:以云数据中心为切入点,首先对SDN领域中的叠加网络.SDN控制器.VxLAN 3种重要技术特点进行了研究,接下来对NFV领域中的通用服务器性能.服务链两类关键问题展开具体分析.最后,阐述了前期开展的SDN/NFV技术试验工 作进展及相关结论,并对VDC应用产品进行了展望. 1 引言 伴随着云计算技术的兴起,数据趋于大集中,传统电信系统网络架构成为阻碍云数据中心发展的巨大桎梏.为满足数据中心在云计算环境下的虚拟网络资源调度和共享需求,未来的数据中心

#include "vtkActor.h" #include "vtkRenderer.h" #include "vtkRenderWindow.h" #include "vtkRenderWindowInteractor.h" #include "vtkProperty.h" #include "vtkInteractorStyleTrackballCamera.h" #include

随着云技术和地理信息(GIS)技术的发展,今年终于进入了.地理分享的新纪元.百度提供了LBS的云存储.真是个不错的功能.下面让我们来看看如何使用吧. 1.注册百度开发者账号(此处略去88个字) 2.创建百度地图key,网页中使用的名称叫ak. 参见http://developer.baidu.com/map/sdkandev-1.htm#.E7.AE.80.E4.BB.8B3.设置需要使用for server.保存之后就拿到了ak. 3.创建LBS云数据 3.1创建数据表. 在http://lb

目录 - 目录 - 云数据中心流量类型 - NSX整体网络结构 - 管理网络(API网络) - 租户网络 - 外联网络 - 存储网络 - openstack整体网络结构 - 管理网络:(上图中蓝线) - 外部网络:(上图中黑线) - 存储网络:(图中红线) - 租户网络:(图中红线) 目录 除去我们上一节提到的cisco 的ACI是与思科封闭,自成一体的SDN解决方案以外,大部分SDN的解决方案的重点都不在硬件设备上.常见SDN解决方案的目的都是尽量在现有的成熟交换机或者标准白牌openflow

(1)学习向PCD文件写入点云数据 建立工程文件ch2,然后新建write_pcd.cpp  CMakeLists.txt两个文件 write_pcd.cpp : #include <iostream> //标准C++库中的输入输出的头文件 #include <pcl/io/pcd_io.h> //PCD读写类相关的头文件 #include <pcl/point_types.h> //PCL中支持的点类型的头文件 int main (int argc, char** a

转自caimagic的专栏 一:什么是点云数据 点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合.这些向量通常以X,Y,Z三维坐标的形式表示,而且一般主要用来代表一个物体的外表面形状.不经如此,除(X,Y,Z)代表的几何位置信息之外,点云数据还可以表示一个点的RGB颜色,灰度值,深度,分割结果等. Eg..Pi={Xi, Yi, Zi,…….}表示空间中的一个点, 则Point Cloud={P1, P2, P3,…..Pn}表示一组点云数据. 二:点云数据的获得 大多数点云数据是由3D扫描设备

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=83 本小节我们学习如何向PCD文件写入点云数据. 代码 章例2文件夹中,打开名为pcd_write.cpp的代码文件. 解释说明 现在,我们解析上面代码: #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> pcl/io/pcd_io.h头文件中包含了PCD输入输出操作的声明,pcl/point_ty

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=84 在本小节我们学习如何从PCD文件中读取点云数据. 代码 章例1文件夹中,打开名为pcd_read.cpp的代码文件.同目录下可找到测试点云文件test_pcd.pcd. 解释说明 现在,我们解析上面打开的代码. #include <iostream> //标准C++库中的输入输出类相关头文件. #include <pcl/io/pcd_io.h> //pc

本人3年开发经验.18年年底开始跑路找工作,在互联网寒冬下成功拿到阿里巴巴.今日头条.华云数据等公司offer,岗位是Java后端开发,最终选择去了华云数据. 面试了很多家公司,感觉大部分公司考察的点都差不多,所以将自己的心得记下来,希望能给正在找或者准备找工作的朋友提供一点帮助.另外,目前在华云数据也做面试官的工作,身份从求职者变为面试官,看问题的很多角度也不一样,所以下文中既有求职者的视角,也有面试官的视角 (PS:感谢大家的支持,问我要完整面试题的希望交流指导的太多,没办法一个个发给大家,

从6月到10月,经过4个月努力和坚持,自己有幸拿到了网易雷火.京东.去哪儿.华云数据等10家互联网公司的校招Offer,因为某些自身原因最终选择了华云数据.6.7月主要是做系统复习.项目复盘.LeetCode与牛客刷题等准备工作,并且投了字节跳动.拼多多.猿辅导在内的几家公司的提前批,当然还是挂在了简历,因为毕竟自己的学校.学历.项目经验肯定比不过牛客网上那些大厂实习的大佬了,有时间也给自己做个总结,也希望能帮助到大家 (PS:再次编辑,感谢大家的支持,受宠若惊.私信问我要这些面试答案的,希望交

博客转载自:http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=54 为什么用一种新的文件格式? PCD文件格式并非白费力气地做重复工作,现有的文件结构因本身组成的原因不支持由PCL库引进n维点类型机制处理过程中的某些扩展,而PCD文件格式能够很好地补足这一点.PCD不是第一个支持3D点云数据的文件类型,尤其是计算机图形学和计算几何学领域,已经创建了很多格式来描述任意多边形和激光扫描仪获取的点云.包括下面几种格式: l   PLY是一种多边形文件

0 引言 最近项目中用到了基于PCL开发的基于平面的点云和CAD模型的配准算法,点云平面提取采用的算法如下. 1 基于PCL的点云平面分割拟合算法 2 参数及其意义介绍 (1)点云下采样 1. 参数:leafsize 2. 意义:Voxel Grid的leafsize参数,物理意义是下采样网格的大小,直接影响处理后点云密集程度,并对后期各种算法的处理速度产生直接影响. 3. 值越大,点云密度越低,处理速度越快:值越小,点云密度越高,处理速度越慢.通常保持这个值,使得其他的与点数有关的参数可以比较

1. 引入 开源Apache Hudi项目为Uber等大型组织提供流处理能力,每天可处理数据湖上的数十亿条记录. 随着世界各地的组织采用该技术,Apache开源数据湖项目已经日渐成熟. Apache Hudi(Hadoop Upserts Deletes and Incrementals)是一个数据湖项目,可在与Apache Hadoop兼容的云存储系统(包括Amazon S3.Aliyun OSS)上进行流数据处理. 该项目最初于2016年在Uber开发,于2017年成为开源,并于2019年1

[股神巴菲特加持,今年最受关注美股IPO ] 这段时间, 由股神巴菲特54年来首次打新的美股IPO公司Snowflake迅速得到业界重点关注.Snowflake已于2020年9月16日正式上市,发行价120美元,开盘便涨到了245美元,收盘时更是冲到253.93美元,相比发行价上涨111%,估值超过700亿美元, 是其营收的110倍(PS),毋庸置疑成为今年硅谷最红数据独角兽. [硅谷最红数据独角兽:Snowflake] Snowflake由美国业界三位公认的数据管理技术专家Benoit Dag

摘要:MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来. 小编最近在云上的一个迁移项目中被MySQL抽取模式折磨的很惨.一开始爆内存被客户怼,再后来迁移效率低下再被怼.MySQL JDBC抽取到底应该采用什么样的方式,且听小编给你娓娓道来. Java-JDBC通信原理 JDBC与数据库之间的通信是通过socket完,大致流程如下图所示.Mysql Server ->内核Socket Buffer -> 客户端Socket Buffer ->JDBC所在的JVM JD

激光雷达lidar与点云数据 DEM是分布和显示数字地形的首个广泛使用的机制. 点云是在空间中随机放置的3D点的集合.传感器发出能量脉冲并乘以其返回行程(TWTT,双向行程时间).知道了传感器的位置以及脉冲的传输方向,就可以确定反射面的3D位置.传感器还可以测量回波的强度,以估计反射表面的表面几何形状和材料成分. 点云可以直接使用,也可以转换为2.5D网格,DTM或DSM.作为网格,与点云相比,它可以更小,更熟悉并且更易于操作. 点云的类型 现在,激光雷达通常使用所有小写字母进行拼写,并且代表"

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1.对于点云类型实例cloud,对其第i个点进行赋值操作,使用cloud.point[i].x 和 cloud.point[i].y 和cloud.point[i].z 分别对其XYZ坐标赋值. cloud.point[i].x = cloud.point[i].y = cloud.point[i].z = 2.OpenCV 遍历矩阵M,使用行指针M.ptr<DataType>(row),该指针指向第row行. <DataType>* data = M.ptr<DataTyp

因为条件限制,在Windows10平台下实现OrbSLAM2+Kinect2点云数据采集. 1. 遇到问题,启动运行没多久就跟丢了,有的地方哪怕轻微的旋转甚至不动都无法跟踪. 原因:相机的标定参数不对,fx和cx参数搞反了.其实应该从获取的稀疏点云中能够看出来有问题,稀疏点云的形状和分布就不对. 2.将每帧点云转换到世界坐标系的时候,需要注意点云的坐标系.Kinect SDK生成的点云的坐标系和自己根据图像生成的不一致. 总结: 总的说来效果还是不错的,不过采集的点云还是存在重影. 思考可能是因

package org.cloudbus.cloudsim; import java.text.DecimalFormat;//十进制 import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap;//哈希映射 import java.util.Iterator;//迭代器 import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.cloudbus.clo