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记一次腾讯ES集群缩容的全过程

一、客户需求: 某外部大客户购买了腾讯ES集群,因自身资源评估,需要进行集群。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操作,结果如下,无法选择变资源:image.png数据节点不显示售罄了,但是仍然无法。 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,不支持该操作

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PCL点准(2)

(1)正态分布变换进行准(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之间的刚体变换,正态分布变换算法是一个准算法,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间的最优匹配,因为其在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准的实验 。 > #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/registration/ndt.h>//NDT(正态分布)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,后续准是完成对源点到目标点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准后的点为红色

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    PCL点准(1)

    ,然后就可以方便进行可视化的操作,这就是点数据的准。 点准有手动准依赖仪器的准,和自动准,点的自动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之间错位,从而达到两块点自动准的效果,其实质就是把不同的坐标系中测得到的数据点进行坐标系的变换 PCL中实现准算法以及相关的概念 两两准的简介:一对点数据集的准问题是两两准(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); //可视化为准的源和目标点 //调用子函数完成一组点准,temp返回准后两组点在第一组点坐标下的点 PointCloud::Ptr

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    3D点准(二多幅点准)

    在上一篇文章 点准(一 两两准)中我们介绍了两两点之间的准原理。本篇文章,我们主要介绍一下PCL中对于多幅点连续准的实现过程,重点请关注代码行的注释。 对于多幅点准,它的主要思想是对所有点进行变换,使得都与第一个点在统一坐标系中。在每个连贯的、有重叠的点之间找到最佳的变换,并累积这些变换到全部的点。 能够进行ICP算法的点需要进行粗略的预匹配,并且一个点与另一个点需要有重叠部分。 ? 此处我们以郭浩主编的《点库PCL从入门到精通》提供的示例demo来介绍一下多幅点进行准的过程。 ,temp返回准后两组点在第一组点坐标下的点,pairTransform返回从目标点target到源点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准的点,以及是否进行下采样的设置项,其他参数输出准后的点及变换矩阵。

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    NDT准方法介绍

    本文介绍的是另一种比较好的准算法,NDT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之间的刚体变换。 用标准最优化技术来确定两个点间的最优的匹配,因为其在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准算法,NDT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之间的刚体变换。 用标准最优化技术来确定两个点间的最优的匹配,因为其在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均值聚类对二维点进行分割,并对多尺度聚类进行扫描准优化。

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    快速鲁棒的C++点准库

    本文提出了一种快速鲁棒的点准算法,对存在离群噪声点的点数据具有较好的准效果。 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都很鲁棒 correspondences(没有对应关系也可以准?) 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准。

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    CVPR2021 oral 点准录播分享

    Andreas Wieser,从事点感知方面的研究。 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准的新型网络 以往基于深度学习的点准方法大多使用全卷积网络处理每一帧点提取点特征,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。 这种处理方式对点重叠度较小的情况不够鲁棒,当两帧待准点重叠度很小时,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、点准 ?

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    2021最新关于点准的全面综述

    同源点准和跨源点准的发展也需要一个全面的综述来总结最近的进展。 虽然目前对点准的研究较少[15]、[78]、[87],且主要集中在传统点准的观点上。[116]调查深度学习技术。 图1 点准分类 点准的挑战 A 同源点准 同源点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在进行准问题中存在的挑战,其主要包含了 噪声和离群值。 点准方法的分类 本节介绍不同的点准,如图1所示。我们将点准分为两类:同源准和跨源准。同一源的准可以进一步分为基于优化的准方法、特征学习方法、端到端学习方法。 2) 特征度量准方法考虑了局部结构信息,这对准非常重要。 D 跨源点准方法 跨源点准是对不同类型传感器(如Kinect和Lidar)的点进行准。 总结 本文对同源域和跨源域的点准进行了全面的综述。在这项调查中,我们第一次对跨源点准进行了回顾,并评估了现有的跨源数据集最先进的准方法。在此基础上,总结了点准的应用前景。

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    存储深层解析

    存储变得越来越热,大家众说纷””,而且各有各的说法,各有各的观点,那么到底什么是存储?    1 什么是存储   存储在计算 (cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念。 使用者使用存储,并不是使用某一个存储设备,而是使用整个存储系统带来的一种数据访问服务。所以严格来讲,存储不是存储,而是一种服务。 存储系统的结构模型如下:     一、存储层   存储层是存储最基础的部分。 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存储系统,享受存储服务。存储运营单位不同,存储提供的访问类型和访问手段也不同。

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    一分钟详解PCL中点准技术

    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:点准(一 两两准)以及3D点(二 多福点准)的补充,希望可以在一定程度上帮助大家对点准理解地更为深刻 /monkey_rotated_trans.pcd",*cloud_icp); 完整的PCL点准分为粗准与精准两个阶段,(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,但准后的效果已经很好啦(红色点与蓝色点几乎已经重合)。 二 深剖PCL中准技术细节 对于以上准过程,大致可以总结如下: 第一步:加载点; 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粗准; 第六步:ICP 第五步:SAC_IA粗准 对于初始的变换矩阵粗略估计,贪婪的初始准方法工作量很大,它使用了点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。

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