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经典相位法轮廓

在结构光中,之前笔者介绍了关于把投影看做相机的逆的,这次笔者要介绍一个经典相位轮廓,有很多相位轮廓都是在经典相位上的改进。 如下图所示,在经典轮廓中,需要精准的设置相机,投影与参考平面的位置关系。 至此,经典相位法轮廓推导完毕。 由此可见,在实际重建工中,我们几乎不可能设置这样一个理想的。尽管如此,该还是提供了一个很不错的思路。 且后来有不少学者是基于此的基础上对相位法轮廓进行改进,最终得到了易用的。对于初学者来说,了解这个经典对于相位法轮廓的理解是非常有好处的。

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激光(sheet of light)halcon示例详解 Reconstruct_Connection_Rod_Calib.hdev 重建

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11555100.html 前言:最近公司项目用到halcon的3d板匹配,重建,相机标定,所以最近都在研究这些 ,现在分享一下对激光示例的个人理解。 可以通过鼠标随意移动,就跟我上篇博客 opengl导入3d并且显示一样OpenGl读取导入3D并且添加鼠标移动旋转显示  2.激光 激光距法作为低成本的激光雷达设计方案,可获得高精度 激光距法原理 目前激光雷达的原理主要有脉冲法、相干法和角法3种,脉冲法和相干光法对激光雷达的硬件要求高,但精度比激光角法要高得多,故多用于军事领域。 * 最后,从中检索视觉差图像,分数图像,标定坐标X,Y和Z以及得到的3D对象并显示。

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    AI探索()Tensorflow

    Tensorflow 。。。。

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    从 Socket 谈谈 IO

    Socket 总体来说很简单,所以稍微花点功夫,轻轻松松就能照猫画虎撸出能聊天的序。 接下来我们再画几张图,一起看看 Socket 的演进。 ? 如图所示,服务端首先通过 accept() 方法接受客户端的链接,然后创建线进行处理客户端的请求,最后把响应发给客户端。这种坊间称之为传统 BIO 图。 通过引入线池,来管理工作线的数,进而避免频繁创建、销毁线带来的开销,在实际研发中若是并发较小的应用,这种设计已经足矣,这种在坊间称为伪异步 IO 图。 但是,这种,恰恰由于线池限制了线的数,在高并发场景下,请求超过线池的最大数时,那么就只能等待,直到线池中的有空闲的线才可以被复用。 于是就有了 NIO 。 ?

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    python+opengl显示序 原

    while compiling a single statement 可能是缺少相关dll文件,可以在这里下载到     http://pan.baidu.com/s/1dFhC8G5 拷到你建立的工目录下 ,就是你写的序的目录下就可以了。 (0.1, 0,5,0) #(角度,x,y,z) glutWireTeapot(0.5) #刷新显示 glFlush() #使用glut初始化OpenGL glutInit() #显示式 #调用函数绘制图像 glutDisplayFunc(drawFunc) glutIdleFunc(drawFunc) #主循环 glutMainLoop() image.png 就应该能够显示茶壶了 参考文档: 1.python+opengl显示序:https://blog.csdn.net/renjiangui/article/details/76146160 2.初试PyOpenGL

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    智能制造-逆向工--标定

    双目光学硬件系统结构设计 光学是一项集机械,电气,光学,信息工技术于一体的前沿技术。 本次设计课题为双目光学硬件系统设计。本文以格雷码结构光码原理,用SolidWorks建立,MeshLab处理点云数据图像。 关键词 ;光栅投影;格雷码;结构光;标定 系统原理 扫描系统主体是德州仪器研发的DLP4500投影仪,投影仪包括USB接口连接PC,电源接口也是连接到计算机,最后一个接口通过触发线连接到相机的相应触发引脚 本系统由一个相机和一个DLP投影仪组成采用投影光栅法进行。 在光学时,通常使用二进制码和格雷码(循环码码),而格雷码码多被用在投影光栅来空间物体,光栅码的方式还有许多,DLP采用格雷码码。

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    MapReduce

    通过WordCount序理解MapReduce WordCount,名为单词统计,功能是统计文本文件中每个单词出现的次数。 在部署好Hadoop环境后,一般执行该序进行试,在之前的《Hadoop伪分布式环境部署》一文中,我们提到如何运行它。该序的完整代码可以在Hadoop安装包的src/examples目录下找到。 今天就带大家一步一步的写一下WordCount序,帮助大家理解MapReduce内部的类,可以理解为Java里面的Integer和String类) //1.Map publicstaticclassTestMapperextendsMapper { } 那么KEYOUT 不如按照这个思路自己写一写代码,理解下MapReduce的思路。

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    2.0Spark

    同时,Spark依靠Scala强大的函数式Actor通信式、闭包、容器、泛,并借助统一资源调度框架,成为一个简洁、高效、强大的分布式大数据处理框架。 集群规与Spark性能之间呈正比关系,随着集群中机器数的增长,Spark的性能也呈线性增长。接下来介绍Spark。 2.2 Spark 下面给出一个经典的统计日志中ERROR的例子,以便读者直观理解Spark。 errors.count() RDD的操作与Scala集合非常类似,这是Spark努力追求的目标:像写单机序一样写分布式应用。但二者的数据和运行却有很大不同,如图2-3所示。 [插图] 图2-3 Spark 在图2-3中,每一次对RDD的操作都造成了RDD的变换。

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    Storm

    1、Storm组件 (1)Topology Topology是任务拓扑图,是一种有向无环图(DAG)。 (5)数据流分组grouping 1)shuffle grouping:随机分组,随机分发Stream中的tuple,保证每个Bolt的Task接收Tuple数大致一致。 2、Storm组件 (1)Topology的构造 类:backtype.storm.topology.TopologyBuilder (2)Spout组件的写 实现接口:backtype.storm.topology.IRichSpout topologyName -n newWorkerNums -e spoutID=newSpoutExecutorNums -e boltID=newBoltExecutorNums -n 指定Worker数; -e 指定运行spout或者bolt的Executor数

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    ASP.NET MVC——

    1 ViewModel 是一种专门提供给View使用的,使用ViewModel的理由是实体或领域所包含的属性比View使用的多或少,这种情况下实体或领域不适合View使用。 当绑定器使用新值对属性更新后,会利用当前元数据获得验证器,验证器会找到所有施加于属性的特性并执行验证逻辑,然后绑定器会捕获所有失败的验证规则,并将它们放入状态中。 状态 状态包含了绑定期间绑定的值,和绑定期间发生的任何错误。 参考: 1.Jess Chadwick/Todd Snyder/Hrusikesh Panda,徐雷/徐扬 译。 ASP.NET MVC4 Web 2.Jon Galloway/Phil Haack/Brad Wilson/K. Scott Allen,孙远帅/邹权译  ASP.NET MVC4 高级(第四版) 3.黄保翕,ASP.NET MVC4开发指南 4.蒋金楠,ASP.NET MVC4框架揭秘 5.https://www.asp.net

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    kafka的

    1.kafka消费者 分区消费 组(group)消费 1.1.分区消费 1.1.1.分区消费架构图,每个分区对应一个消费者。 ? 1.1.2.分区消费伪代码描述 ? 指定偏移,用于从上次消费的地方开始消费. 提交offset ,java客户端会自动提交的集群,所以这一步可选。 1.2.组(group)消费 1.2.1.组消费架构图 每个组都消费该topic的全数据,一条消息会发给groupA和groupB. ? 1.2.2.组消费伪代码: ? 1.3.两种消费对比 Partition消费更加灵活但是: (1)需要自己处理各种异常情况; (2)需要自己管理offset(以实现消息传递的其他语义); Group消费更加简单,但是不灵活 ) 2.生产者消费 同步生产 异步生产 2.1.

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    Swoole—csp

    不需要操作系统参与,创建销毁和切换的成本非常低,遇到io会自动让出cpu执行权,交给其它协去执行。 image.png Swoole协 非协代码: <? Channle 用于协间通讯,支持多生产者协和多消费者协。底层自动实现了协的切换和调度。 要等待task1及task2执行成功后输出,该怎么半呢,这就利用了channel,来实现csp并发。 代码: <? Context 协原有的异步逻辑同步化,但是在协切换是隐式发生的,所有协切换的前后不能保证全局遍历及static变的一致性。 用context用协id做隔离,来保存上下文内容。 是不是觉得这样写很麻烦,以及不确定在什么时候销毁,然而Swoole提供的Context可以让协退出后上下文自动清理 (如无其它协或全局变引用)。 代码实现: <?

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    【Storm】Storm

    1、Storm组件 (1)Topology Topology是任务拓扑图,是一种有向无环图(DAG)。 (5)数据流分组grouping 1)shuffle grouping:随机分组,随机分发Stream中的tuple,保证每个Bolt的Task接收Tuple数大致一致。 2、Storm组件 (1)Topology的构造 类:backtype.storm.topology.TopologyBuilder (2)Spout组件的写 实现接口:backtype.storm.topology.IRichSpout topologyName -n newWorkerNums -e spoutID=newSpoutExecutorNums -e boltID=newBoltExecutorNums -n 指定Worker数; -e 指定运行spout或者bolt的Executor数

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    全链路压

    现在全链路越来越火,各大厂商也纷纷推出了自己的全链路压试方案。特别是针对全链路压,各家方案都有所不同。最近我看了一些这方面的资料,有一些感悟。分享给大家。 全链路压的梳理呢,这里就先不讲了,各家公司自有司情在。因为主要是全链路压的实现,其实实现也对应了流的梳理结果。 业界常用的种方一种:是基于业务的实现,一种是基于真实流的录制回放,最后一种是灰度分流。 基于业务实现 这个是一种比较常用的方式。 首先要梳理出这样的业务,就不太容易,再加上接口的相互调用啊,数据之间的相互依赖又可能是复杂度增加一个级。所以一般的实现方式就是做归拢。 这种方案有点儿基于业务和基于流录制取了一个中间态。既能保证流的真实有效性。又可以避免开发试脚本带来的负担。 这种方式对于公司的架构,主或者说是分流的实现来说,技术难度是比较高的。

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    CUDA之线

    CUDA之线 CUDA线概述 ? 线 CUDA线层次 ? 线层次——二Block ? 线层次——Block 通过上图线层次可划分为: 网格(Grid) 一Kernel映射一网格 网格在设备上执行 划分为线块 线块(Block) 发射到SM上执行 利用共享存储器通信 划分为线 blockDim:包含个元素x, y, z的结构体,表示块在x,y,z方向上的尺寸,对应于执行配置的第二个参数 blockIdx:包含个元素x, y, z的结构体,分别表示当前线所在块在网格中x, CUDA向加法深入理解grid、block、thread的关系及thread索引的计算 CUDA CPU在GPU上分配内存:cudaMalloc; CPU把数据发送到GPU:cudaMemcpy (block),该block的x度上有16个线

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    线)生产者消费者+POSIX信号

    生产者消费者 使用消费者的原因: 生产者消费者式就是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。 生产者消费者优点 解耦 支持并发 支持忙闲不均 ? 基于BlockingQueue的生产者消费者 BlockingQueue 在多线中阻塞队列(Blocking Queue)是一种常用于实现生产者和消费者的数据结构。 :0表示线间共享,非零表示进间共享 value:信号初始值 销毁信号 int sem_destroy(sem_t *sem); 等待信号 功能:等待信号,会将信号的值减1 int 将信号值加1。 int sem_post(sem_t *sem); 基于环形队列的生产消费 环形队列采用数组拟,用运算来拟环状特性 ?

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    一种用于物体检的端到端变压器

    我们提出3DETR,一种基于3D点云的端到端的变压器物体检。与现存的利用许多特定于3D的诱导偏差的检方法相比,3DETR对香草变压器块需要极少的更改。 具体来说,我们发现,具有非参数查询和傅里叶位置嵌入的标准变压器与使用具有手工调谐超参数的特定操作符库的特殊架构具有竞争力。 然而,3DETR在概念上简单并且易于执行,可以通过具体化3D领域知识更大度地改善。 通过大地实验,我们发现 3DETR 在具有挑战性的 ScanNetV2 数据集上以 9.5% 的优异成绩优于成建立良好且高度优化的 VoteNet 基线。 一种用于物体检的端到端变压器.pdf

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    微服务体系可缩放

    本文说明了微服务体系的可缩放中,3种度上缩放能力的优缺点。 [xm10iyoegd.png] X轴缩放 X轴缩放包括在负载均衡器后面运行的应用序的多个副本。 这是一种简单,常用的扩展应用序的方法。 这种方法的一个缺点是,由于每个副本可能访问所有数据,因此高速缓存需要更多的内存。这种方法的另一个问题是,它没有解决大应用序开发复杂性的问题。 另一种常见的路由标准是客户类。例如,通过将其请求路由到具有更多容的不同服务器集,应用序可以为付费客户提供比免费客户更高的服务等级。 Z轴缩放具有许多优点 每个数据库服务器仅处理数据的子集; 这可以提高缓存利用率并减少内存使用和I / O流; 它还提高了事务可伸缩性,因为请求通常分布在多个数据库服务器上; Z轴缩放可改善故障隔离,因为故障只会使部分数据不可访问 Z轴缩放有一些缺点 应用序复杂性增加; 需要实现一个分区方案,这可能很棘手,特别是如果我们需要重新分区数据; 不能解决大应用序开发复杂性的问题。要解决这些问题,我们需要Y轴缩放。

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    Java泛

    .*; /** * 要求: * 1.定义一个泛类Dao<T>,在其中定义一个map成员变,map的键为string类,值为T类 * (1)public void save(String id, T entity),保存T类对象到map成员变中 * (2)public T get(String id),从map中获取id对应的T对象 * (3)public void update List<T> list(),返回map中存放的所有T对象 * (5)public void delete(String id),删除map中指定key为id的对象 * 2.定义一个User类,设置个私有属性 id,int age,String name;重写toString方法,显示属性信息 * 3.创建Dao类对象,分别调用Dao类的成员方法来操作User对象 * 4.使用Junit单元类进行单元

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    .变声明、数据类、标识符及练习

    前文介绍了Go的译运行、语法规范、注释转义及API标准库知识;这篇文章将介绍Golang的变、数据类和标识符知识,并通过12道练习进行提升。 、语法规范、注释转义及API标准库知识普及 [GO语言基础] .变声明、数据类、标识符及练习 文章目录: 一.变 1.什么是变 2.变的声明 3.变的注意事项 二.数据类 1.整 一个序就是一个世界,不论使用哪种高级序语言写代码,变都是其序的基本组成单位。如下图所示的sum和sub都是变。 : 在中,通常会遇到一次性声明多个变的情况。 string转换 .指针 1.基本介绍 2.指针类 3.获取指针类所指向的值 4.指针修改值 5.值类和引用类 四.标识符和关键字 1.标识符 2.关键字 五.GO练习 1.题目 2.解答

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