一、客户需求： 某外部大客户购买了腾讯云ES集群，因自身资源评估，需要进行集群降配。该集群包含数据节点、专用主节点，都需要进行缩容。 二、缩容前提： 因为集群缩容是有一定安全风险的，因此，在进行集群缩容前，我们需要对用户腾讯云控制台登录主账号<主UIN>进行开白<包含内外部用户>; 缩容除了要开白以外，还需要一些特定的服务器要求，检查 ：XXXXXXX地域： 北京四区资源需求：主节点 2c8G //这些是要准备的降级的新资源数据节点 4c16G磁盘 SSD 5000G 第二步： 进一步确定集群降配的资源是否充足 第三步：以上操作完成后，通知用户控制台进行集群变配操作，结果如下，无法选择变配资源：image.png数据节点不显示售罄了，但是仍然无法降配。 network",调取一下报错接口返回的requestID image.png根据对应的requestID,我们看到以下日志信息，“UnsupportOpeation”,image.png大概是说，不支持该降配操作
（1）正态分布变换进行配准（normal Distributions Transform） 介绍关于如何使用正态分布算法来确定两个大型点云之间的刚体变换，正态分布变换算法是一个配准算法，它应用于三维点的统计模型 ，使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优匹配，因为其在配准的过程中不利用对应点的特征计算和匹配，所以时间比其他方法比较快， 对于代码的解析 /*使用正态分布变换进行配准的实验 。 > #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/registration/ndt.h>//NDT(正态分布)配准类头文件 #include <pcl/filters input_cloud->size () << " data points from room_scan2.pcd" << std::endl; //以上的代码加载了两个PCD文件得到共享指针，后续配准是完成对源点云到目标点云的参考坐标系的变换矩阵的估计 cloud_tr, 20, 180, 20); viewer.addPointCloud (cloud_tr, cloud_tr_color_h, "cloud_tr_v1", v1); // ICP配准后的点云为红色
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，然后就可以方便进行可视化的操作，这就是点云数据的配准。 点云的配准有手动配准依赖仪器的配准，和自动配准，点云的自动配准技术是通过一定的算法或者统计学规律利用计算机计算两块点云之间错位，从而达到两块点云自动配准的效果，其实质就是把不同的坐标系中测得到的数据点云进行坐标系的变换 PCL中实现配准算法以及相关的概念 两两配准的简介：一对点云数据集的配准问题是两两配准（pairwise registration 或 pair-wise registration）.通常通过应用一个估计得到的表示平移和选装的 Eigen::aligned_allocator<PCD> > &models) { std::string extension (".pcd"); // 第一个参数是命令本身，所以要从第二个参数开始解析 (source, target); //可视化为配准的源和目标点云 //调用子函数完成一组点云的配准，temp返回配准后两组点云在第一组点云坐标下的点云 PointCloud::Ptr
在上一篇文章 点云配准（一 两两配准）中我们介绍了两两点云之间的配准原理。本篇文章，我们主要介绍一下PCL中对于多幅点云连续配准的实现过程，重点请关注代码行的注释。 对于多幅点云的配准，它的主要思想是对所有点云进行变换，使得都与第一个点云在统一坐标系中。在每个连贯的、有重叠的点云之间找到最佳的变换，并累积这些变换到全部的点云。 能够进行ICP算法的点云需要进行粗略的预匹配，并且一个点云与另一个点云需要有重叠部分。 ? 此处我们以郭浩主编的《点云库PCL从入门到精通》提供的示例demo来介绍一下多幅点云进行配准的过程。 ，temp返回配准后两组点云在第一组点云坐标下的点云，pairTransform返回从目标点云target到源点云source的变换矩阵。 //现在我们开始进行实际的匹配，由子函数pairAlign具体实现， //其中参数有输入一组需要配准的点云，以及是否进行下采样的设置项，其他参数输出配准后的点云及变换矩阵。
点云配准的目标是根据原始点云和目标点云，通过配准求出变换矩阵，即旋转矩阵R和平移矩阵T，并计算误差，来比较匹配结果。 ） 精配准 误差分析 注意：配准中，由于不同点云数据集的特性，需要提取不同关键点。 粗配准 ? partial overlapping area situation code: https://github.com/jieliu/point_cloud_registration 6，使用ICP实现点云的配准与拼接的 PCL点云配准（1） PCL点云配准（2） 8,3D Point Cloud Registration for Localization using a Deep Neural Network Auto-Encoder
配准是两点云之间的转换估计问题，从优化方面来看，这已经经历了很长的发展历史。 深度学习的最新成功极大地提高了注册的鲁棒性和效率。 此外，随着3D传感器和3D重建技术的最新发展，对准交叉源点云的新研究方向也应运而生。 这项调查回顾了跨源点云注册的发展，并建立了一个新的基准来评估最新的注册算法。 此外，本次调查总结了基准数据集，并讨论了跨各个域的点云注册应用程序。 最后，这项调查提出了在这个快速发展的领域中潜在的研究方向。
本文介绍的是另一种比较好的配准算法，NDT配准。所谓NDT就是正态分布变换，作用与ICP一样用来估计两个点云之间的刚体变换。 用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配，因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配，所以时间比其他方法快。 ? 本文介绍的是另一种比较好的配准算法，NDT配准。所谓NDT就是正态分布变换，作用与ICP一样用来估计两个点云之间的刚体变换。 用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配，因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配，所以时间比其他方法快。这个配准算法耗时稳定，跟初值相关不大，初值误差大时，也能很好的纠正过来。 ? 为了改进二维扫描配准的无损检测收敛域，提出了一种多尺度K均值无损检测（MSKM-NDT）算法，利用K均值聚类对二维点云进行分割，并对多尺度聚类进行扫描配准优化。
但其实，如今区块链领域的亚洲投资机构并不缺乏勇气和探索精神，随着百年变局和疫情叠加，加密行业已经进入动荡变革期，东方崛起既是自变量也是因变量，未来区块链投资市场格局趋势也在朝着“东升西降”的发展。
CPD算法 一、算法原理 1、主要函数 2、参考文献 二、代码实现 三、结果展示 一、算法原理 [1] 点集配准—CPD(Coherent Point Drift) [2] 点集配准技术（ICP
本文提出了一种快速鲁棒的点云配准算法，对存在离群噪声点的点云数据具有较好的配准效果。 算法是被命令为TEASER（Truncated least squares Estimation And SEmidefinite Relaxation） TeaseR++是一个用C++的快速、鲁棒的点云配准库 3Dmatch扫描的数据集测试了算法的性能，结果证明： （1）这两种算法比较而言都是最先进的（比如e.g., RANSAC, branch-&-bound, heuristics），并且对有异常值的点云都很鲁棒 correspondences（没有对应关系也可以配准？） 配准实例 ? 算法1伪代码 ? 算法2伪代码 总结 TEASER++可以解决三维空间中两点云之间的刚体变换问题，即使输入对应点有大量的异常点，它也能很好地实现点云配准。
Andreas Wieser，从事点云感知方面的研究。 CVPR 2021 Oral] PREDATOR: Registration of 3D Point Clouds with Low Overlap 介绍: 提出了PREDATOR， 一种用于两帧低重叠度点云配准的新型网络 以往基于深度学习的点云配准方法大多使用全卷积网络处理每一帧点云提取点特征，然后进行随机采样和特征匹配处理，最后通过RANSAC/Kabsch algorithm进行位姿估计。 这种处理方式对点云重叠度较小的情况不够鲁棒，当两帧待配准点云重叠度很小时，会有大量随机采样得到的特征点不在重叠区域间，也就无法得到同名点，最后导致RANSAC的输入中有很多outlier，在有限的迭代内无法找到正确的 关键词：注意力机制、点云配准 ?
同源点云配准和跨源点云配准的发展也需要一个全面的综述来总结最近的进展。 虽然目前对点云配准的研究较少[15]、[78]、[87]，且主要集中在传统点云配准的观点上。[116]调查深度学习技术。 图1 点云配准分类 点云配准的挑战 A 同源点云配准 同源点云的配准是指从同一类型的传感器，但在不同的时间或视角下获取的点云在进行配准问题中存在的挑战，其主要包含了 噪声和离群值。 点云配准方法的分类 本节介绍不同的点云配准，如图1所示。我们将点云配准分为两类：同源配准和跨源配准。同一源的配准可以进一步分为基于优化的配准方法、特征学习方法、端到端学习方法。 2） 特征度量配准方法考虑了局部结构信息，这对配准非常重要。 D 跨源点云配准方法 跨源点云配准是对不同类型传感器（如Kinect和Lidar）的点云进行配准。 总结 本文对同源域和跨源域的点云配准进行了全面的综述。在这项调查中，我们第一次对跨源点云配准进行了回顾，并评估了现有的跨源数据集最先进的配准方法。在此基础上，总结了点云配准的应用前景。
在本文中提出了一种用于点云配准的自适应损失函数。本文提出的这种用于点云配准的自适应损失函数算法会自动估算传感器的噪声，而这对于推广至不同传感器和环境来说非常重要。 原文作者： Johan Ekekrantz, John Folkesson, Patric Jensfelt 原文地址：https://arxiv.org/abs/1704.07910 点云配准中自适应损失函数研究
云存储变得越来越热，大家众说纷”云”，而且各有各的说法，各有各的观点，那么到底什么是云存储？ 1 什么是云存储 云存储在云计算 (cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念。 使用者使用云存储，并不是使用某一个存储设备，而是使用整个云存储系统带来的一种数据访问服务。所以严格来讲，云存储不是存储，而是一种服务。 云存储系统的结构模型如下： 一、存储层 存储层是云存储最基础的部分。 四、访问层： 任何一个授权用户都可以通过标准的公用应用接口来登录云存储系统，享受云存储服务。云存储运营单位不同，云存储提供的访问类型和访问手段也不同。
engine/reference/builder/ 构建三步骤 编写Dockerfile文件 docker build命令构建镜像 docker run依镜像运行容器实例 DockerFile构建过程解析
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 3D视觉工坊的第59篇文章 本文是对前两篇文章：点云配准（一 两两配准）以及3D点云（二 多福点云配准）的补充，希望可以在一定程度上帮助大家对点云配准理解地更为深刻 /monkey_rotated_trans.pcd",*cloud_icp); 完整的PCL点云配准分为粗配准与精配准两个阶段，（此处参考博文：https://blog.csdn.net/peach_blossom 可以发现，程序中即使设置了最大迭代次数为2，但配准后的效果已经很好啦（红色点云与蓝色点云几乎已经重合）。 二 深剖PCL中配准技术细节 对于以上配准过程，大致可以总结如下： 第一步：加载点云； 第二步：下采样滤波； 第三步：计算表面法线； 第四步：计算FPFH； 第五步：SAC_IA粗配准； 第六步：ICP 第五步：SAC_IA粗配准 对于初始的变换矩阵粗略估计，贪婪的初始配准方法工作量很大，它使用了点云数据旋转不变的特性。但计算复杂度较高，因此在合并的步骤需要查看所有可能的对应关系。
早些时候腾讯云就放出来消息要提供轻量应用服务器升级配置的消息，今天正式开始内测我就申请尝鲜了一下。 整个升级的配置信息我扫了一下，基本上是处理器、内存、带宽和流量全方面的升级。 那就悄悄告诉我，腾讯云给学生有什么优惠？（手动滑稽） 所以如果有想法可以考虑购买轻量服务器，持有轻量服务器的也可以期待下升级，云+校园和官网大家都知道，自己一搜就都出来了。
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