虽然我们没有将数据库插件与 WebStorm 捆绑在一起，但早就有办法通过购买DataGrip或所有产品包订阅来获得里面的数据库和 SQL 支持，这将允许你安装数据库插件并在 WebStorm 中使用它...从 v2020.2 开始，你可以订阅我们的数据库插件，并在 WebStorm 中以合理的价格使用它。 如何试用该插件 要安装插件，请转至“首选项/设置” |“设置”。...单击搜索结果中“Database tools and SQL”插件旁边的“Install”按钮，然后重新启动 IDE。 接下来，系统将提示你激活许可证。如果你已经有一个，你可以在那里直接激活它。...你从数据库插件中得到什么 安装了数据库插件后，你就可以使用 DataGrip 的所有功能，DataGrip 是我们独立的数据库 IDE。 ?...为你在 WebStorm 中的项目提供类似的编码协助。 多种导入和导出数据选项。 如果你想了解更多有关可用功能的信息，请访问此网页，你也可以查看DataGrip 博客，以了解最新的改进和新闻。
MSBuild 中写在 中的每一项是一个 Item，Item 除了可以使用 Include/Update/Remove 来增删之外，还可以定义其他的元数据（Metadata）...使用 % 可以引用 Item 的元数据，本文将介绍如何正确使用 % 来引用每一个项中的元数据。...为了简单说明 % 的用法，我将已收集到的所有的元数据和它的本体一起输出到一个文件中。这样，后续的编译过程可以直接使用这个文件来获得所有的项和你希望关心它的所有元数据。...： 定义一个文件路径，这个路径即将用来存放所有 Content 项和它的元数据； 定义一个工具路径，我们即将运行这个路径下的命令行程序来执行自定义的编译； 收集所有的 Content 项，然后把所有项中的...编译过程中操作文件和文件夹（检查存在/创建文件夹/读写文件/移动文件/复制文件/删除文件夹） - walterlv 关于项元数据的其他信息 一些已知的元数据： MSBuild Well-known Item
BEV感知的核心问题在于： (a)如何通过视图转换从透视视图到BEV中重建丢失的3D信息； (b)如何在BEV网络中获取地面真值； (c)如何设计流程以整合来自不同传感器和视图的特征； (d)如何根据不同场景中传感器配置的变化来调整和推广算法...激光雷达BEV 图4描述了BEV激光雷达感知的一般流程，提取的点云特征被转换为BEV特征图，通用的检测生成3D预测结果，在特征提取部分，主要有两个分支将点云数据转换为BEV表示，根据流程顺序将这两个选项分别称为...图4：BEV LiDAR感知的一般流程。有两个主要分支将点云数据转换为BEV表示。上面的分支在3D空间中提取点云特征，提供更准确的检测结果。下面的分支在2D空间中提取BEV特征，提供更高效的网络。...Lift-splat-shoot（LSS)是第一种预测图像特征的深度分布的方法，引入神经网络来学习病态的相机到激光雷达的转换问题。图5b显示了将图像和点云数据融合的通用流程。...从图像中获得的3D结果则是基于几何先验从2D结果进行转换的。然后我们利用一些手工设计的方法将来自图像和LiDAR的预测结果进行融合，但这些方法在实际场景中并不总是表现良好。
那么，如何在简历上证明「我学过」呢？当然是考证啦！所谓「证多不压身」。...本文作者详述了自己考取谷歌云专业数据工程师认证的通关历程，还附赠了一些通关秘籍…… 注：本文专用于2019年3月29日前的谷歌云专业数据工程师认证考试。...而且，我们需要知道如何构建能够处理和利用数据的系统。Google Cloud提供了构建这些系统的基础架构。 你可能已经掌握了使用Google Cloud的技能，但如何向未来的雇主或客户证明这一点呢？...如果你还不具备这些技能，那么通过认证的学习材料，你将学习如何在Google Cloud上构建世界一流的数据处理系统。 谁需要获得Google Cloud专业数据工程师认证？ 你已经看到这些数字了。...零散笔记 • 考试中的某些内容不在Linux Academy或A Cloud Guru或Google Cloud Practice考试中（预计） • 出现一个有数据点图表的问题，你需要用公式对它们进行聚类
5G Edge-XR 项目概述 5G Edge-XR 利用 5G 网络传输加上云上处理，使得用户能够从每个角度观看体育赛事，获得完全身临其境的体验。...处理器将内容呈现到场景中，并使用客户端设备的姿态和方向知识，生成该场景的视图，并呈现视觉和音频流以表示该位置的视图。...体积捕获产生大量的数据，从相机和深度传感器，必须分析和编码为点云和纹理传输到GPU集群，逐帧渲染成逼真的全息图。...除了捕获音频内容外，还必须从场景中捕获或提取描述内容的大量元数据，以便在用户端实现正确且个性化的渲染。考虑到此，采用基于对象的音频范式能够促进最终个性化音频的生成。...音频定位 当创建音频对象时，很重要的一点就是要对音源进行定位，这意味着，当观看者在内容上导航他们的视觉视角时，可以正确地移动声源，使其与视觉源的位置相匹配。 为了方便起见，采用了三角测量方法。
在 LiDAR数据中，任何物体都以其表面的无序离散点表示，从这些无序离散点中，准确检测出代表目标（如行人、车辆）的点云块并给出目标位姿是一个具有挑战性的任务。...深度相机则用于获得图像中的每一个点到相机的距离，即每一个点的三维空间坐标（Xu等，2019）。图像数据一直以来都是环境目标检测研究中十分重要的一种输入数据。...相比于在单目3D检测过程中使用的前视图，使用BEV进行物体的定位往往拥有更小的垂直位置误差，更易获得准确的3D检测框。...经过整合的点云可看作是经过图像增强的点云，模型将增强后的点云数据反馈给基于LiDAR的3D目标检测器，可以让模型获得更加丰富的语义信息。...且对于多模态目标检测算法而言，可供使用的数据增强器类型相对较少，这点同样限制了模型的性能和泛化性提升，如何在多模态数据集上做有效的数据增强仍是一个需要探索的问题。
◆ ◆ ◆ SCF 基础监控指标 在使用云函数时，相信大家都会留意到在控制台展示的函数运行时的监控数据。...通过这些监控数据可以了解到云函数相关信息，如： 函数调用次数 —— 可以关注到业务请求量，又或是操作其他云产品的执行次数； 函数运行内存和运行时间 —— 可以用以评估函数执行性能； 函数错误次数 ——....…… 现在，云函数 SCF 全新升级监控可自定义化功能！用户可以非常简单方便地 DIY 函数运行时想要关注的监控指标，用以监控数据展示和告警！...◆ ◆ ◆ 如何在 SCF 中上报自定义监控指标 步骤1：无需预注册，直接在函数代码里埋点上报自定义监控指标 ? 步骤2：上报完成后，查看指标视图，按需配置告警策略 ?...更详细的操作指南，可查看云+社区文章（最佳实践：在SCF中上报自定义监控数据：https://cloud.tencent.com/developer/article/1557566） 产品正在免费内测中
点云地图与线地图： 目前通过SFM估计场景几何结构和构建稀疏地图主要是基于点的方法，即提取匹配图像中的关键点，然后三角化，BA。...但是基于特征点构建点云地图在没有足够稳定的关键点去检测匹配的时候，比如室内场景，往往效果不好。...（3）没有两视图几何验证：点匹配可以通过极几何在两个视图中验证，但线至少需要三个视图来过滤 （4）退化：在实践中，线三角化更倾向于不稳定的配置 (参见图8)，例如每当线与相机运动平行时，线三角化会退化。...为此，本篇文章旨在减少基于点的建图解决方案和基于线的建图解决方案之间的差距 Contributions： （1）构建了一个新的线建图系统，该系统可以从多视图RGB图像中可靠地重建3D线段。...细化SFM点云：通过从大致正确的基于点的SFM (例如COLMAP) 构建的3D线图，可以使用3D线及其轨迹信息，通过点与线的联合优化来优化输入的相机姿势。
C、 点云语义分割 这一步将语义标签分配给重建后的点云，以获得语义分割点云，该点云图包含模型中每个点的颜色标签，对于这项任务，我们依赖预训练的深度神经网络来执行语义分割，即Cylinder3D，它支持SemanticKITTI...，如在KITTI lidar数据中，在高维度上裁剪点云，导致场景的修剪视图，这在图像的上半部分引入了高度差异。...图3.KITTI数据集结果，我们可以看到分割图像和渲染的点云之间存在明显的视觉差异，这是由点云稀疏性以及不正确的标签造成的，但是，它们仍然具有足够的共同标签特征，实现可靠匹配。...现实世界中的kitti场景也表现得很好，虽然点云标签和图像分割都包含不正确的标签，并且在点云的情况下，包含不正确测量的数据点，但最终校准质量仍然非常高，尤其是用于基础设施传感器校准时。...总结 本文提出了一种用于基础设施和智能驾驶车辆中相机的外参校准方法，在我们的方法中，在获得了lidar数据和相机数据的语义分割后，通过使用循环优化将语义的分割图像与分割的激光雷达数据的渲染视图相匹配，使用该分割数据来找到最佳校准参数
CMU Smith Hall重建点云模型（灰色），覆盖视觉特征点（红色） 相关工作与主要贡献 基于机器人的检测需求越来越大，需要对桥梁、建筑物等大型土木工程设施的高分辨率图像数据进行处理。...在我们的方案中，LiDAR数据从两个方面增强了SfM算法： 1）LiDAR点云用于检测和排除无效的图像匹配，使基于立体相机的SfM方案对视觉模糊具有更强的鲁棒性； 2）LiDAR点云与视觉特征在联合优化框架中相结合...（1）在第一步中，检查所有图像帧对的激光雷达点云的重叠，并剔除不一致的点云。 （2）第二步中检查回环的一致性。（具体方法可在论文中有详细说明） ? 由于视觉模糊导致的无效相对运动的例子。...（a） 由于相同的停车标志，两对图像匹配不正确。（b） 相应的点云来自两个车站，标志用红框标出。（c） 合并的占用网格显示不正确的对齐方式（红色椭圆）。...利用编码器测量的电机角度，将VLP-16的扫描点转换成固定的基架。 ? 传感器盒子和数据集。 B、 相对运动估计 ? 上图：从4个视图和3个视图点显示求解的对数。下图：不同三元组检查的边数直方图。
总的来说，本文是一篇利用场景中的结构化线条来构建线云的算法。...其方法构建的线云如下图所示： Contributions： 1、提出了一种从多个图像中匹配线条和重建3D线条的有效方法，该方法易于使用，只需要SfM的结果作为先验 2、利用二维线和稀疏三维点之间的几何关系来找到局部单应性...3D点；然后匹配两视图的线；最后从图像序列中的所有匹配中提取代表性的3D线。...tpix个像素以获得β，然后计算与像素偏移对应的深度偏移，最后将dmin和dmax分别缩小并扩展以获得深度范围： 由此，线端点的深度为： 同一条线可能有多个单应，其中一些是不正确的，因此利用邻域的单应去引导线...表1是用到的数据集： 这是通过VisualSFM获得的相机位姿和稀疏点云： 在两视图线匹配上，与LPI、LJL、GLM进行了比较： 在线云重建上，与Line3D++进行了比较： 本文仅做学术分享
与其试着从一张二维图像中估计你和行人或其它车辆的距离，你不如通过传感器直接对这些物体进行定位。但是，这样做又会使感知的工作变得十分困难。如何在三维数据中识别人、骑车者和汽车这样的目标呢？...点云即三维空间中点的集合；每一点都是由某个（xyz）位置决定的，我们同时可以为其指定其它的属性（如 RGB 颜色）。...特别吸引人的一点是，SPLATNet 可以将从多视图图像中提取的特征投影到三维空间中，将二维数据与原始点云以一种端到端的可学习的架构进行融合。...结语 在过去的 5 年中，3D 深度学习方法已经从使用三维数据的派生表示（多视图表示）转变为使用原始数据（点云）。...在这个过程中，我们采用的方法已经从简单地将二维卷积神经网络应用到三维数据上（多视图卷积神经网络、体素网络 VoxNet）转变为专门为三维场景设计的方法（PointNet 以及其它基于点云的方法），这大大提高了物体分类和语义分割等任务的性能
点云 点云是某个坐标系下的点的数据集。点包含了丰富的信息，包括三维坐标X，Y，Z、颜色、分类值、强度值、时间等等。在我看来点云可以将现实世界原子化，通过高精度的点云数据可以还原现实世界。...点云是一种简单，统一的结构，更容易学习，点云可以在几何变换和变形时更容易操作，因为连接性不需要更新。该网络可以由输入图像确定的视角推断的3D物体中实际包含点的位置。 ?...点云中点的个数，文中设置为1024，作者认为这个个数已经足够表现大部分的几何形状。 ? 主框架 鉴于这种非正统的网络输出，作者面临的挑战之一是如何在训练期间构造损失函数。...实验数值结果 本文总结 该文章的贡献可归纳如下： （1）开创了点云生成的先例（单图像3D重建）。 （2）系统地探讨了体系结构中的问题点生成网络的损失函数设计。...Mesh, ECCV 2018, cited by 58 这篇文章提出的方法不需要借助点云、深度或者其他更加信息丰富的数据，而是直接从单张彩色图片直接得到 3D mesh。 ?
因此，本文的主要贡献包括： 提供一种方法，以规范化的输出格式提供LiDAR点云序列的3D路沿检测，可用于标注工具。 一个适用于从LiDAR点云获得的2D俯视图（BEV）图像的扫描级路沿检测器。...验证所提方法，将人工标注员获取路沿地面实况数据所需的标注时间减少了50.99%。 内容概述 我们的方法包括三个主要阶段，如图1所示。首先处理点云以获得序列不同扫描的BEV（俯视图）点云表示。...执行标注生成后处理以获得可能加载到标记工具中的标注文件 A. 点云到BEV 为了检测路沿，可以使用两种类型的输入表示：LiDAR点云的3D表示或BEV（俯视图）投影。...在中间行中，以红色示出了原始扫描的点云上的检测的2D-3D变换。最下面一行是上一行的俯视图。 重建。...在表II中，显示了在每个地图的标注中获得的指标的平均值，以及总体平均值和通过使用预标注获得的改进。基于BEV分辨率，使用10cm的容差来计数标注为正确。
通过3×3同形图参数化，如果场景是平面的，或者如果视图纯粹因旋转而不同，则2D投影扭曲是正确的[17]。实际上，在临时用户手中，这些条件不可能完全满足。...1.1 相关工作 虽然图像拼接的基本原理已经得到了很好的研究（参见[17]中的优秀调查），但如何在数据有噪声或不合作时产生良好的结果仍然是一个有待解决的问题。...这些方法的良好性能取决于具有正确的参数。对于CPW、DHW和SVA，我们调整了所需参数以获得最佳结果；有关所需参数的列表，请参阅相关文件。...为了进一步研究，我们通过将随机生成的3D点云投影到两台摄像机上，生成合成2D图像。在每个实例中，创建200个点，其中3D坐标和相机内部控制，以使投影适合200×200像素图像。...对于每个点云，我们将摄影机之间的相对旋转固定为60◦, 但沿固定方向改变摄像机中心之间的距离。与前面一样，我们将点匹配划分为一个训练集和测试集。
基于生成树的多视图点云粗配准有两种方案获得生成树。...首先使用少量点云数据进行K-means聚类，然后根据层次遍历对每一层的点云数据进行K-means聚类，随着点云数量的增加，可以获得更健壮、精确的多视图点云精配准结果。...搜索两两配准阶段匹配获得全局一致解；将全局配准问题转换为离散和连续混合优化问题；通过多视图曲面匹配算法将输入点云数据转换为曲面网格；全局优化过程搜索成对匹配构造的图，寻找仅包含正确匹配的连通子图，使用全局一致性度量来消除不正确匹配...为了获得较好的精配准结果，须要为所有点云建立精确地点对应关系，点对应关系却很难保证完全正确。随后，文献[74]又提出将多视图点云配准描述为约束流形迭代损失函数约简。...该算法新颖之处在于引入了一个深度时空表示特征，该特征描述了在未知环境中通过传感器获得的点云序列的时间和空间关系的几何本质。
，由于只有可行驶空间分割模型需要训练，与以往基于道路标记的方法相比，我们的方法可以显著减少标记的负担，这些不正确和不完整的边缘分别通过局部建图中连续边缘的时间融合来进一步清理和恢复，可以同时实时构建语义边缘点云地图和占用栅格地图...如图1所示，鸟瞰图图像可以以360度保存车辆周围地面上的大部分视野信息，由于停车场景中通常存在复杂的照明条件（如地面反射的眩光）和大量动态对象（如移动的汽车和行人），因此执行SLAM任务是一项非常具有挑战性的任务...我们的自动代客泊车解决方案概述，包括（a）我们的自动车辆上的鱼眼摄像头捕获的样本图像，（b）通可行驶空间分割结果的视图合成生成的鸟瞰视图图像，（c）语义视觉SLAM系统的提取边缘，以及（d）构建的边缘点云地图以及轨迹...语义分割和对象检测模型广泛用于提取点级和对象级语义，这为SLAM带来了额外的语义和几何约束，以获得更稳定和准确的性能，然而，由于基于深度学习的模型通常需要大量手动标记的数据进行训练，因此这些方法可能需要很长时间才能转移到新的场景中...B.姿态估计 融合后的局部边缘地图被阈值化并转换为世界坐标系下的点云，为了在局部地图上估计当前车辆的姿态，首先通过车轮里程计变换将当前帧中的边缘点投影到局部地图上，然后通过最近邻搜索建立数据关联，最后，
目前所推出的公有云环境(如AWS，微软Azure和谷歌云平台)，已经成为企业在IT基础架构资源上节省资金的一种手段。不幸的是，情况并非如此。...要正确地选择正确的资源和云实例，企业确实需要了解一天之内工作负载模式以及该模式如何在业务周期中发生变化。...但并不是每个环境都运行相同规格的硬件。如果企业不使用基准来规范工作负载数据，并适应环境中底层硬件之间的性能差异，那么就无法准确地了解该工作负载将如何在新环境中执行。...较新的环境通常具有更强大的硬件，从而使企业更容易获得回报，因此，工作负载并不需要分配相同数量的资源。这是在转换服务器和优化公有云使用时的关键所在，因为提供者不断提供新硬件上运行的更新的云实例类型。...要做到这一点，需要详细了解工作负载，云实例目录，成本以及规范化数据的能力，以解决环境之间的性能差异。这不是人工可以完成的，需要进行彻底的分析才能找到正确的组合来节省资金并确保业绩。
Structures from Point Clouds)，一个高质量的基于航空点云的房屋建模数据集。...它具有100多种房屋模型，下图二展示了一些经典房屋类型以及它们对应的点云，线框（俯视图以及侧视图）以及屋顶和线框mesh模型。...图2：Building3D数据集中典型的10种房屋类型对应的点云、俯视图和侧视图的线框图以及房屋和线框图对应的mesh模型。...同时由于是真实世界中的数据集，可能也存在点云稀疏以及建筑物棱角点消失以及建筑物棱角点数量过多的情况。...除了现有的应用，我们还计划进一步发展其他下游任务，如稀疏点云补全，语义分割和如何在棱角点消失的情况下生成棱角点，提高棱角点检测准确度等问题。
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