大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 1 x=[2;4;8;10;12;16;18;20;22;25;26;30;40;46;48;66;68;70;82;84;100;110;120;130
所谓“埋点”，是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语，指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。...代码埋点： 采集说明：嵌入SDK，定义事件并添加事件代码 场景：以业务价值为出发点的行为分析 优势：按需采集；业务信息更完善；对数据的分析更聚焦 劣势：与其他两种相比，开发人员多 全埋点： 采集说明：嵌入...，缺乏基于业务的解读 关键指标 我们谈论应用的好坏一般都是从几个指标来讲，了解这些指标的意义对于埋点有重要意义。...访问与访客 访问次数与访问人数是几乎所有应用都需要统计的指标，这也是最基础的指标。在计算访问人数时，埋点上报的数据是尽可能接近真实访客的人数。...停留时长的数据并不都是一定采集得到的，比如页面进入时间（11：13），离开出现异常或是退出时间没有记录，这时候计算就是0 。所以指标计算时需要了解埋点的状况，剔除这样的无效数据。
Point c'loud 是一种非常适合于3D场景理解的数据，原因是： 1、点云是非常接近原始传感器的数据集，激光雷达扫描之后的直接就是点云，深度传感器（深度图像）只不过是一个局部的点云，原始的数据可以做端到端的深度学习...，挖掘原始数据中的模式 2、点云在表达形式上是比较简单的，一组点。...但是点云数据是一种不规则的数据，在空间上和数量上可以任意分布，之前的研究者在点云上会先把它转化成一个规则的数据，比如栅格让其均匀分布，然后再用3D-cnn 来处理栅格数据 ?...所以栅格并不是对3D点云很好的一种表达方式 2、有人考虑过，用3D点云数据投影到2D平面上用2D cnn 进行训练，这样会损失3D的信息。...D维的特征，最简单的D=3，还可以有其他颜色，法向点集是无序的，可以做变化，背后的代表的是同一套点集，置换不变性。模型需要对N！网络需要做到置换的不变性。系统化的解决方案，对称函数，具有置换不变性。
点云的不同结果。从左到右依次为原始、阴影、有色、体素化、半角化的点云 接触3D点云以后，我们通常根据Reality Capture的发展进行相应的调整，以获得更加清晰的数据集。...相信很多小伙伴都还记得第一次使用激光扫描仪时，对于它的运行速度和获取3D点云结果图都有着非常深刻的记忆。 3D扫描废弃羊毛洗涤设备 但我们是如何开展工作的呢？...3D点云表示与3D语义表示 数据 3D点云 主要挑战围绕着传感器收集的数据的特异性。当不需要深度提示时，单个光栅图像或视频流非常有用，但是要模拟我们的3D视觉认知，则需要更丰富的数据基础。...如今，“大脑”已经成为桌子后面的专家，它将处理点云以提取可交付成果 此外，在特定于应用的交付物中转换点云的过程在时间/人工干预上非常昂贵。...这对于在需要识别对象的3D捕获工作流中开发点云至关重要。 机器人研究在提供自主3D记录系统方面取得了飞跃，我们无需人工干预即可在其中获得环境的3D点云。
首先，可以使用各种结构来表示3D数据，所述结构包括： 1 体素网格 2 点云 3 多视图 4 深度图 对于多视图和深度图的情况，该问题被转换为在多个图像上使用2D CNN解决。...通过简单定义3D卷积核，可以将2D CNN的扩展用于3D Voxel网格。但是，对于3D点云的情况，目前还不清楚如何应用DL工具。...CNN成功的关键是要能利用数据中以网格形式密集表示的空间上的局部相关性（比如图像）。但是，点云是不规则和无序的，因此在这些点关联的特征上直接求核的卷积会导致形状信息的丢失，同时还会因顺序不同而不同。...为了解决这些问题，提出了根据输入点学习一种X变换，然后将其用于同时加权与点关联的输入特征和将它们重新排列成潜在隐含的规范顺序，之后再在元素上应用求积和求和运算。...我们提出的方法是典型CNN向基于点云的特征学习的泛化，因此将其称为PointCNN。实验表明，PointCNN能在多种有挑战性的基准数据集和任务上实现与之前最佳方法媲美或更好的表现。
任务描述： 编写Python程序，绘制散点图动画，每隔800毫秒更新一次动画，随机选择一些散点符号使其时隐时现。
事实上，亚马逊、微软、谷歌、苹果等互联网公司，已将远程办公的选项变成常态机制，Jira母公司Atlassian从疫情之初开启了永久远程办公模式。...掌握着软件开发能力的顶尖互联网公司是远程办公的先行者，他们在远程办公之路上走得更快也更远，但还有大量传统企业、中小微企业对于远程办公的效率还无法实现理想效果，协同办公效率依赖于协同工具的选择和使用，影响协同办公效率的难点和痛点如下...：· 员工的绩效考核难管理线上协同办公由于脱离了办公室的工作场景，管理者难以把控员工的绩效问题，员工的考勤、工作时间、工作纪律等无法直观把控；员工的工作汇报、提交工作成果的形式也会随之变化。...在企业解决以上难点的考量中，协同工具的选择变得尤为重要，一款合适的协同工具能够帮助企业提高办公效率、管理效率。...此外，UniPro的在线评论、分享等互动功能便捷易用，大幅降低员工的使用门槛，提高在线互动协作意愿。
概述 在实际进行空间几何计算的时候，很难确定直线的方向向量，一般都是知道线段的起点 (O) 和终点 (E) 。那么显然方向向量为 (D=E-O) 。...这时，根据射线的向量方程，线段上某一点P为： \[P=O+tD\] 很显然，这个t值就确定了线段上 (P) 的位置。...在方向向量由起止点确定，且点在线段内的情况下，t的取值范围为0到1：取值为0时就是起点 (O) ，取值为1时就是终点 (E) 。...进一步，根据相似三角形原则，如果知道 (P) 点与起点 (O) 的距离为d，则t的取值为： \[t = \frac{d}{Mod(D)}\] 其中Mod(D)是向量的模，也就是线段的长度。 2....11.5); double d = 5; Vector2d P; CalPointFromLineWithDistance(O, E, d, P); cout 的点为
数据关联模块负责解决跨时间点的目标匹配难题，而滤波器模块则专注于目标的运动状态预估与轨迹更新。...ABJDMOT算法，作为这一领域的创新之作，巧妙地将匈牙利匹配与卡尔曼滤波器结合，以应对3D MOT挑战，其在性能上的显著提升赢得了工业界的广泛青睐。...例如，在UCAI会议上，H.Wa等人提出的PC-TCNN算法便是这一思路的杰出代表。...相较于基于检测的3D MOT算法，此类基于轨进片段的方法往往能取得更高的跟踪精度，但在实时性方面仍有待进一步优化和提升。...在2020年的OS会议上，针对3D多目标跟踪问题，基于经典的2D图像目标跟踪算法SORT，创新性地提出了ABJDMOT算法。
，利用深度学习分析三维点云是一个具有挑战性的课题。...网络是在补丁级别上应用的，具有一个联合损失函数，该函数使上采样点以均匀分布保持在非平坦表面上。我们使用合成和扫描数据进行了各种实验来评估我们的方法，并证明了它优于一些基线方法和基于优化的方法。...结果表明，我们的上采样点具有更好的均匀性和潜在的曲面更加贴合。 本文主要贡献： 该工作主要解决3D点云的上采样问题，提出了一个数据驱动的点云上采样网络。...1.Patch Extraction 收集一组3D对象作为优先信息来训练。这些对象涵盖了丰富多样的形状，从表面光滑到形状锋利的边角。本质上，为了让网络对点云进行采样，它应该从对象中学习局部几何模式。...因此，提出了一种基于子像素卷积层的有效特征扩展操作： 4.Coordinate Reconstruction 在这一部分中，我们从尺寸为rN×C’的扩展特征重建输出点的3D坐标。
如果重复这个操作就会得到一组新的点，在数量上少于原先的点，但是新的每个点代表了它周围一个区域的几何特点。 ?...我们可以将最后的点重新上卷积的方式传回原来的点上，既可以通过3D的插值，可以通过另一种通过PN的方式回传。 ?...希望结合2D和3D的优点，针对与RGB-D 的输入 ，先在RGB图片上用一个2Ddector 得到一个2D的检测框，因为我们知道camera intrases（投影角度，投影点），我们可以有2D的区域（...2、理论上可以直接在视锥内找3D的BOX，但是由于前景的干扰和后景的干扰，希望把关键点拿出来，不要受到干扰点的影响，所以后面会接一个3D pointnet的分割网络。...但是2d的部分非常不好，会限制3D部分 25 GCNN 和 pointnet ++ 有很多相通的地方，在点云上的应用？
点云数据天然具有强几何信息,很适合3D目标检测任务,常见的三维数据格式有点云(point cloud),体素(voxel grid),Mesh以及TSDF,对于每种格式的应用场景这里不做过多描述...., SSC网络对局部结构信息具有更强的建模能力. ?...基于原始点云的方法 说到直接基于点云的方法就不得不提PointNet[8]和PointNet++[9], 点云数据具有一些显著的特点——数据点无序性、数据点数量可变性等，无序就表示网络必须能够在改变数据点顺序的情况下输出相同的结果...在质心点的选取上，采用的是FPS算法, 即随机选取一个点，然后选择离这个点最远的点加入到结果集中，迭代这个过程，直到结果集中点的数量达到某个给定值. 2. 如何确定每个group点的数量/密度?...(multi-resolution grouping)由两部分向量聚合构成，分别为上一层即Li-1层的向量和直接从Li层上的raw point提取的特征构成。
摘要 定位是移动机器人或自动驾驶汽车的一项基本任务，如今，许多机器人平台都配备了高精度的3D激光雷达传感器，可以进行环境测绘建图，而摄像机则能够提供环境的语义信息，基于分割的建图和定位已成功应用于三维点云数据...，从而提高路标匹配的描述子，我们在多个模拟和真实数据集上演示了这种融合的优势，并将其性能与各种基线方案进行了比较，实验表明，在使用非常稠密的具有挑战的点云地图数据集上，与SegMap相比，我们能够得到50.9%...SemSegMap能够在点云数据上执行基于分割的语义定位，该点云数据包含来自可视相机的语义和颜色信息，当前观察到的机器人周围的局部地图显示为下图所示的全局地图顶部的彩色点云，每个部分具有唯一的颜色。...可以使用增量欧几里德分割，每一步都不需要在整个点云书中上重新运行，而是只在新激活的体素上增量的计算。...实验 实验部分在模拟和公共真实数据集上对SemSegMap进行了全面评估，证明了与不同基线相比，SemSegMap在分割、描述子质量、定位精度和鲁棒性方面具有更高的性能。
统计数字表明，当前传统企业用户“上云”的比例仅为20%，仍有高达70%以上的传统企业没有“上云”。本文是作者在HH集团作为企业上云项目技术负责人在项目完成后，对这次企业上云历程的一些总结以及思考。...简而言之，『企业上云』就是把企业的一切迁到云上，其主要内容包括下图中的四大部分： ?...“企业上云”是一个系统工程，它的步骤主要分为上云前的规划、设计，上云的实施以及上云后的验证和维护。具体“企业上云”流程如下： ?...它具有以下几个特点： 在多种开源技术基础之上进行二次开发，包括OpenStack，Kubernetes，Ceph等，稳定，安全，自主可控。 满足双态IT需求，支持云物理机、云虚拟机、容器。...有经验：具有企业上云规划、实施、后期维护等方面的丰富经验。 需多个相关技术团队参与 企业上云不只是运维团队和迁移团队的事情。 需要研发团队参与，负责研发上云方案和所需工具。
上采样、反卷积、上池化概念区别 通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。...目录 一 Upsampling（上采样） 二 上池化 三 反卷积 四 一些反卷积的论文截图 01 Upsampling（上采样） 在FCN、U-net等网络结构中，涉及到了上采样。...上采样概念：上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。...最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如双线性插值等插值方法对其余点进行插值来完成上采样过程。 ?...02 上池化 Unpooling是在CNN中常用的来表示max pooling的逆操作。
灭点可以看作是无限远处的一点在投影面上的投影。又称“消失点”。 01 介绍 视觉SLAM（VSLAM）试图基于场景的多视图几何结构，结合计算机视觉算法来估计机器人的位置，同时生成环境的3D地图。...该方法的主要思想是利用高斯球作为旋转的参数空间，以主点 为球的中心。因此，3D中的两条平行线被投影到高斯球上，成为在一点相交的两个大圆。该点距球体原点的方向被视为候选消失点方向（ ）。...因此，在图像平面中的一点相交的一对线按权重构成极坐标网格的相应单元： 其中|| ||和|| ||代表两条线段的长度， 是其夹角，score是每个极坐标网格单元上的累积分数。...尤其是，在给定场景中具有一组3D平行线的图像时，这些线必须与MW中的主导方向 对齐。因此，给定图像中至少两个线簇，相关簇 中对应线的高斯球面上的大圆的法向量必须垂直于簇的主导方向。...最后，在具有真实场景的基准数据集上的实验表明，所提出的系统的精度接近现有最优的ORB-SLAM2[8]。此外，性能保持实时性，并表明漂移可以进一步减少。
灭点可以看作是无限远处的一点在投影面上的投影。又称“消失点”。01 介绍视觉SLAM（VSLAM）试图基于场景的多视图几何结构，结合计算机视觉算法来估计机器人的位置，同时生成环境的3D地图。...它是3D重建、图像细化、3D全息应用、视觉位置识别、AR/VR现实、微型飞行器（MAV）自动驾驶等的关键内容。...该方法的主要思想是利用高斯球作为旋转的参数空间，以主点 为球的中心。因此，3D中的两条平行线被投影到高斯球上，成为在一点相交的两个大圆。该点距球体原点的方向被视为候选消失点方向（ ）。...尤其是，在给定场景中具有一组3D平行线的图像时，这些线必须与MW中的主导方向 对齐。因此，给定图像中至少两个线簇，相关簇 中对应线的高斯球面上的大圆的法向量必须垂直于簇的主导方向。...最后，在具有真实场景的基准数据集上的实验表明，所提出的系统的精度接近现有最优的ORB-SLAM2[8]。此外，性能保持实时性，并表明漂移可以进一步减少。
医学生：生理生化 必有一挂 生科/生技：生化书是我见过最厚的教材 没有之一 每周一堂 生化小课 —— 期末/考研 逢考必过—— 肌红蛋白具有单一的氧结合位点 任何有关蛋白质功能的详细讨论都不可避免地涉及到蛋白质结构...肌红蛋白（Mr 16,700；缩写Mb）是由153个氨基酸残基和一个血红素分子组成的单一多肽（图 5-3）。...蛋白质中约 78%的氨基酸残基位于球蛋白折叠的八个典型 α-螺旋中，分别命名为 A 至 H。 单个氨基酸残基通过其在氨基酸序列中的位置或通过其在特定α-螺旋片段序列中的定位来指定。...例如，肌红蛋白中与血红素配位的His残基（近端 His）是 His93（肌红蛋白多肽序列氨基末端的第93个残基），也被称为His F8（α-螺旋F中的第8个残基）。...该结构中的弯曲被命名为 AB、CD、EF、FG 和 GH，反映了它们连接的α-螺旋段。
在此基础上，本文对基于点云数据下的深度学习方法最新进展做了详解，内容包括三维形状分类、三维目标检测与跟踪、三维点云分割三大任务。 ?...3D点云形状识别 这些方法通常先学习每个点的embedding，然后使用聚集方法从整个点云中提取全局形状embedding，最后通过几个完全连接的层来实现分类。...3D点云目标检测与跟踪 3D目标检测 三维目标检测的任务是精确地定位给定场景中所有感兴趣的目标。...而基于proposal-free的方式没有对象检测模块，相反，这类方法通常将实例分割视为语义分割之后的后续聚类步骤。特别地，大多数现有的方法是基于假设属于相同实例的点应该具有非常相似的特征。...首先，具有相同语义标签的形状零件具有较大的几何变化和模糊性。其次，该方法对噪声和采样应该具有鲁棒性。
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