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MSP在瞬息万变的市场中至关重要，如何有效地针对它们

深入研究TechTarget的受众研究和购买数据可以更加清楚：从今年2月到5月，我们在包括SearchITChannel.com在内的TechTarget网站网络中，与MSP相关的内容的受众活动增加了42...尽管增长迅速，但以MSP为目标仍然是IT组织面临的挑战 尽管许多IT供应商都希望增加托管服务合作伙伴的数量，但随着公司从基于订阅的托管服务产品中寻求更多收入的同时，IT渠道仍处于不断过渡的状态。...这种流失使得准确识别潜在的MSP合作伙伴变得极为困难。造成这种困难的第一个原因是：从托管服务中获得的收入不足其50％的企业可能尚未将自己标识为MSP。...结果，数据库公司和其他出售MSP联系信息的公司可能已过时且不完整的MSP列表。这些列表通常包括甚至不提供IT托管服务的公司。 IT供应商面临的第二个挑战来自MSP如何确定自己对潜在客户最有吸引力。...选择合适的合作伙伴，以帮助您有效地针对MSP，并了解对他们而言重要的事情 对于希望与MSP合作伙伴计划区分开的IT供应商，渠道公司在过渡到托管和云服务提供商模型时需要在多个领域提供帮助。

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    C#中的异步编程：如何有效地使用async和await关键字以提高应用程序的性能和响应性

    在C#中，异步编程是一种处理并发操作和提高应用程序性能的重要技术。使用async和await关键字可以简化异步编程，并提供更清晰和可读的代码。...以下是一些有效使用async和await关键字的方法，以提高应用程序性能和响应性： 使用异步方法：将需要执行的长时间运行的操作封装在一个异步方法中。...这可以确保在执行操作的同时，应用程序的其他部分仍然可以响应用户的输入。...} 避免阻塞操作：在异步方法中尽量避免使用阻塞操作，如Thread.Sleep()或者等待数据库查询结果。...public async Task DoAsyncMethod() { int result = await LongRunningMethodAsync(); } 合理处理异常：在异步方法中，

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    深入探索地理空间查询：如何优雅地在MySQL、PostgreSQL及Redis中实现精准的地理数据存储与检索技巧

    接下来，我们将带领大家深入探讨如何在MySQL、PostgreSQL、Redis及MySQL 8这四种流行数据库中实现地理空间查询优化和地理数据分析。...在这个全面的GIS技术指南中，我们将一起揭开数据背后的世界，发现地理空间查询在大数据分析中的无限可能！我们将探讨如何有效存储地理空间数据，实现高效的地理空间数据查询，以及如何进行精准的空间数据分析。...要注意数据的坐标系，并在进行距离计算时选择合适的函数，以避免因坐标系不同而导致的错误结果。 希望这些技巧和注意事项能够帮助您更加熟练地在MySQL中处理地理空间数据！...Redis：轻量且高效的地理空间查询 3.1 数据添加 使用Redis Geo模块，我们可以轻松地存储和查询地理空间数据。...，以在应用中展示最新的位置信息。

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    论文简述 | Voxel Map for Visual SLAM

    1 摘要 在现代视觉SLAM系统中，从关键帧中检索候选地图点是一种标准做法,用于进一步的特征匹配或直接跟踪.在这项工作中,我们认为关键帧不是这项任务的最佳选择,因为存在几个固有的限制,如弱几何推理和较差的可扩展性....我们提出了一种体素图表示来有效地检索视觉SLAM的地图点.通过以光线投射方式对摄像机frustum进行采样来查询来自摄像机姿态的可见点,这可以使用有效的体素散列方法在恒定时间内完成.与关键帧相比,使用我们的方法检索的点在几何上保证落在摄像机的视野内...这可能导致错误的数据关联和错误的估计.从地图中检索到的点最好与视野是极好的.不幸的是,来自重叠关键帧的点几乎没有几何保证,可能会有误报和漏点....在这项工作中,我们提出了一个可伸缩的和几何感知的体素图表示.通过将环境表示为体素,可以直接指定地图覆盖范围,而不是隐式依赖于关键帧参数.从地图中检索点相当于访问感兴趣区域中的体素,此外由于体素只是3D点的容器...,因此修改体素图中的信息(例如从新添加的关键帧添加点)并不重要.为了查询SLAM中数据关联的候选点,提出了一种基于射线投影的方法.具体来说,我们从图像中的规则网格向地图中投射选定的像素,并沿着射线收集体素中的点

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    如何高效地从任意一张图像中创建高质量、广泛视角的3D场景?

    / 本文介绍了一种新的方法，可以从单张图像中高效地创建高质量、广泛视角的三维场景。...具体来说，他们引入了一个大规模的重建模型，使用视频扩散模型中的潜在变量预测场景中的三维高斯平滑分布，并通过前向传播的方式进行预测。...在各种数据集上的广泛评估表明，他们的模型显著优于现有方法，特别是在域外图像的情况下。这是第一次证明可以在扩散模型的潜在空间上有效地构建三维重建模型，以实现高效的三维场景生成。...1.2 方法改进 相比于传统的基于图像级优化的三维重建方法，该方法采用了视频潜变量作为输入，能够更好地捕捉场景中的多视图一致性，并且具有更高的压缩率和更少的时间和内存成本。...作者通过探索视频扩散模型中的丰富生成先验，建立了一个直接从视频潜在向量中生成三维表示的方法，从而显著减少了内存需求。

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    解锁Flutter中的ProcessResult：让外部命令执行变得轻松

    就像一场探险，你探索的每一个地方都会留下痕迹，而返回码就像是你在地图上的标记，告诉你你走过了哪些路线，遇到了哪些挑战。...如果命令执行过程中出现异常，我们将捕获到的异常信息打印出来。通过这些进阶用法的示例，我们可以更好地掌握如何在 Flutter 应用程序中异步执行外部命令，并处理可能出现的错误和异常情况。...常见问题在使用 ProcessResult 来执行外部命令时，有一些常见问题及解决方法可以帮助我们更加有效地利用它，并避免一些常见的陷阱。让我们一起来看看。如何有效地利用 ProcessResult？...这样可以有效地避免资源泄漏和系统资源的浪费。避免常见的陷阱忽略错误和异常：在执行外部命令时，可能会出现一些错误和异常情况，如果我们忽略了这些错误和异常，可能会导致应用程序出现不可预料的问题。...总结在 Flutter 开发中，ProcessResult 是执行外部命令并获取结果的重要工具。通过有效地利用 ProcessResult，我们可以实现与外部系统的交互，并处理命令执行的结果。

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    AR Mapping:高效快速的AR建图方案

    这里提出了一个有效的端到端的解决方案来生成和评估AR地图，首先，为了有效地获取数据，提出了一种背包扫描装置，该装置具有统一的校准流程。...如何有效地获取场景的视觉和深度信息，以便AR地图能够以低成本频繁更新。...如何设计绘图系统来处理原始数据并生成精确的AR地图，局部区域的深度和几何精度对于某些任务至关重要，例如AR系统中的遮挡检测和真实感渲染。 如何评估AR地图以确保其精度满足AR应用的要求。...最后，我们给出了一种基于高端激光扫描仪高精度点云重建的AR地图精度评估方法，根据局部一致性评价了稠密深度图和彩色图像6自由度姿态的精度。实验表明，该系统能够有效地生成精确的AR地图。...如图所示，示例查询和检索的场景图像与它们在地图中的姿势一起呈现，如果PnP得到的内联线数大于8，则可以将这些图像成功地定位。

    1.5K30

    【JAVA-Day30】 为什么稀疏数组能在Java中有效地节省内存空间？

    ⌨ 为什么稀疏数组能在Java中有效地节省内存空间？ 摘要 在Java编程中，内存管理是一个关键问题。稀疏数组是一种数据结构，它在某些情况下可以有效地节省内存空间。...稀疏数组的主要目标是最小化内存使用，因此它通常用于那些具有大规模数据集中大部分元素为默认值的情况。例如，在二维游戏地图中，大多数单元格可能为空，只有一小部分包含了地图上的物体。...使用稀疏数组可以有效地存储这些非空单元格的信息，而不需要为每个单元格分配内存。 二、稀疏数组的应用场景和优势 2.1 应用场景 图像处理： 在图像处理中，稀疏数组的应用非常广泛。...文本索引： 在搜索引擎和数据库中，文本索引用于加速文本检索操作。然而，只有少数文档包含特定的关键词或短语，而大多数文档不包含。...简化的数据结构通常更易于编写和调试。 三、如何定义稀疏数组 在Java中，你可以使用二维数组来表示稀疏数组。每个元素的值表示非默认值，而元素的位置信息包括行和列。

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    预训练再次跨界！百度提出ERNIE-GeoL，地理位置-语言联合预训练！

    然而，通用的预训练语言模型在应用于地图业务（如POI检索、POI推荐、POI信息处理等）时的边际效应愈发明显，即随着预训练语言模型的优化，其在地图业务中所带来的提升效果越来越小。...为了更有效地从中学习地理知识，需要对其中的图结构进行充分建模。...为了验证ERNIE-GeoL在地理位置相关任务上的应用效果，我们选取了5个地图业务中的常见任务（详见表1），包括： POI检索业务中的query意图识别（Query Intent Classification...与之形成鲜明对比的是，“地理位置-语言”预训练模型ERNIE-GeoL能够很好地将位于相同省份的POI聚在一起。同时，在现实世界中临近的省份在图中也相邻，如图中右上角的黑吉辽三省。...从该示例中我们可以看出，ERNIE-GeoL具有较强的鲁棒性,可以处理关于同一地点的不同形式的文本描述，并且能够排除无关词（例如图中“大衣柜一个”）的干扰，准确地预测出与之对应的地理坐标。

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    大厂技术实现 | 图像检索及其在高德的应用 @计算机视觉系列

    图像检索任务指的是，给定查询图像，从图像数据库中找到包含相同或相似实例的图像。本文研究的是高德地图POI信息更新，即根据自有图像源，将每个新增或调整的POI及时制作成数据。...因此，从技术实现的角度来看，不能采用『每次都处理全部 POI 』的方案，因为作业成本太高了。更好的实现方案是，将没有变化的 POI 自动化地过滤掉。...如何在差异较大的异质数据中实现 POI 牌匾检索，则是一个非常具有挑战性的问题。...从 Bad Case 中不难发现，牌匾检索对细粒度特征提取要求非常高，因为这些 Case 普遍特点是具备整体相似性，但是局部特征有区别。...有效地结合两者，可以更好地补充训练数据，解决 Corner Case。

    1.2K22

    【论文速读】城市自动驾驶应用的概率语义地图

    为了解决这一问题，我们将二维图像语义分割与从一个相对便宜的16线激光雷达传感器采集的预构建点云地图相结合，在鸟瞰图中构建局部概率语义地图，对驾驶环境中的道路、人行道和车道等静态路标进行编码。...从城市环境中采集的数据进行的实验，表明该模型可以扩展为将道路特征自动化的合并到具有潜在未来工作方向的HD地图中。 ●主要贡献 在HD地图生成过程中，从数据中提取语义属性是最费时的工作。...通过与自动驾驶车辆上的离线真实高精地图的比较，表明该模型能够识别道路中的语义特征，并在三维空间中进行精确定位。 ●论文内容分析与图集 ?...相反，我们的方法提取密集点云地图的小区域，并将其投影到语义分割的图像中以检索深度信息。由于建立如此密集的点地图只需要驾车经过该地区一次，这一过程比人工标记成本更低。...显示在点云地图顶层的语义地图 ●总结 通过融合图像帧上丰富语义标签的信息，我们与人工标注地图的比较表明，这项工作有效地引入了一种用于识别道路特征并在三维空间中进行定位的统计方法，可用于自动标注人行道、车道线

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    DartVM服务器开发（第八天）--http服务端框架

    资源被组织成集合（例如，所有帖子），对于该集合，可以唯一地标识该集合中的各个资源（例如，单个帖子）。向应用程序发出请求以检索资源的状态或提供所需的资源状态。大多数情况下，资源表示为JSON数组和对象。...检索资源时，其JSON表示将编码到响应主体中。当提供所需的资源状态时，客户端在请求主体中发送所需资源状态的JSON表示。 路由 资源由HTTP请求的路径标识。...分离 隔离是内存隔离的线程; 在一个隔离物上创建的对象不能被另一个隔离物引用。当应用程序启动时，会生成包含应用程序代码副本的一个或多个隔离专区。这种行为可以跨多个线程有效地“平衡”您的应用程序。...这种结构的好处是每个隔离区都有自己的一组服务，比如数据库连接。这消除了对“数据库连接池”等技术的需求，因为整个应用程序被有效地“合并”。...Aqueduct的ORM（对象关系映射）提供易于编写和测试的静态类型查询。 您的应用程序的数据模型是通过创建Dart类来定义的。每个类都映射到一个数据库表，该类的每个属性都映射到该表中的一列。

    2.7K40

    基于道路标线的城市环境单目定位

    （与交通标志相比），它们相对容易从图像中检测出来。...用于定位的道路要素地图 “道路标记”仅指选定类型的道路标记，道路标记简明地存储在文本文件中，并按地理位置分组，如图所示，道路标记特征由一组3D点（沿其中心线采样）以及其他信息（如宽度和颜色）表示。...，通过距离变换可以有效地计算倒角距离，为了说明方向，根据边缘像素的梯度方向将其划分为不同的组，并相应地计算距离变换。...D 地图检索 给定预测的相机位置，从地图中选择距离相机一定距离（80m）内的道路标记子集，由于我们没有来自地图的中心岛信息，我们无法预测是否存在遮挡，除非使用复杂的视觉技术，我们解决这个问题的方法是，在宽阔的道路上...如SIFT），因为道路标记对时间、视角和照明变化更具鲁棒性，这里采用Chamfer匹配将图像中检测到的道路标记与其在轻型地图中的表示进行配准。

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    优化 Flutter 应用开发：探索 ViewModel 的威力

    它将业务逻辑从视图中分离出来，使得代码更加清晰和易于维护。...难以测试：由于视图和业务逻辑耦合在一起，使得单元测试变得困难，无法有效地测试业务逻辑。重复代码：相似的业务逻辑可能被重复实现在多个视图中，导致了代码的冗余和低效。...想象一下，如果一个人不知道目的地在哪里，那么无论如何操作方向盘都不会有意义。同样地，一个 ViewModel 如果没有数据驱动，而是直接操作UI元素，那么就会导致代码混乱和耦合性增加。...ViewModel 的最佳实践5.1 如何设计和组织 ViewModel设计和组织 ViewModel 是开发 Flutter 应用程序的关键步骤之一，它直接影响着代码的清晰度、可维护性和可扩展性。...总结使用 ViewModel 是一种有效地组织和管理应用程序代码的方法，它能够帮助我们优化状态管理、解耦视图和业务逻辑、提升开发效率和增强可测试性，是开发高质量 Flutter 应用程序的重要手段之一。

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    强化学习大牛Sergey Levine新作：三个大模型教会机器人认路

    机器之心报道 机器之心编辑部 内置大模型的机器人，在不看地图的情况下，学会了按照语言指令到达目的地，这项成果来自强化学习大牛 Sergey Levine 的新作。...4、利用 VLM 的概率分布和 VNM 推断的图连接性，采用一种新颖的搜索算法，在环境中检索出一个最优指令路径，该指令路径（i）满足原始指令，（ii）是图中能实现目标的最短的路径。...在图 4(a) 中，LM-Nav 能够成功地从其先前的穿越中定位出简单的特征点，并找到一条通往目标的短路径。...虽然 LM-Nav 能够有效地解析指令中的特征点，在图上对它们进行定位，并找到通往目标的路径，但这个流程依赖于这样的假设：特征点（i）存在于真实环境中，以及（ii）可以被 VLM 识别。...在所有不成功的实验中，失败可归因于规划阶段的能力不足——搜索算法无法直观地定位图中的某些「硬」特征点—导致指令的不完整执行。

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    AngularDart4.0 指南- 依赖注入 顶

    Car构造函数并不要求它们，而是从特定的Engine类和Tires类中实例化自己的副本。 如果Engine类发展而它的构造函数需要一个参数呢？...Angular在执行应用程序时为您创建注入器，从引导过程中创建的根注入器开始。 在注入器可以创建该服务之前，您必须向providers注册注入器。 providers告诉注入器如何创建服务。...Angular可以注入由该谱系中的任何注射器提供的服务。 测试组件 早些时候，你看到设计一个依赖注入类使得类更容易测试。 列出依赖作为构造函数参数可能是所有你需要有效地测试应用程序部分。...工厂提供商 有时基于直到最后一刻你才获得的信息你需要动态地创建依赖的值。也许信息在浏览器会话过程中反复改变。 还假设注射服务没有独立访问这些信息的来源。 这种情况要求工厂提供商。...他们可以像这样的地图文字： lib/src/app_config.dart (excerpt) const Map heroDiConfig = const { 'apiEndpoint

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    【SLAM】视觉SLAM基本功能的一种通用方法——体素图

    2003.02247.pdf 代码： 来源： 苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院 论文名称：Voxel Map for Visual SLAM 原文作者：Manasi Muglikar 内容提要 在现代视觉SLAM系统中，...从重叠的关键帧中检索潜在的候选地图点，用于进一步的特征匹配或直接跟踪是一种标准的做法。...在这项工作中，我们认为关键帧不是最佳的选择，由于一些固有的限制，如薄弱的几何推理和较差的可扩展性。我们提出了一种体素图表示，以有效地检索地图点的视觉SLAM。特别是在一个规则的体素网格中组织地图点。...通过对摄像机截锥体进行射线投射采样，可以在恒定时间内利用有效的体素哈希方法对摄像机姿态中的可见点进行查询。与关键帧相比，该方法能有效地找回被遮挡点的几何分布，并能在一定范围内对遮挡点进行识别和去除。...该方法也可以自然地扩展到大场景和复杂的多相机配置中。实验结果表明，本文方法与包含5个关键帧的关键帧映射一样有效，并且在EuRoC数据集上提供了显著提高的定位精度(RMSE平均提高46%)。

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    geotrellis使用（二十六）实现海量空间数据的搜索处理查看

    Landsat数据，如何查看某一地区此数据的情况，传统方法可能要自己先计算出此区域的Landsat的带号，然后再找到此数据并打开之。...总体就是一个搜索框加一个按钮，然后发送搜索关键词到后台，后台返回数据列表，前台逐条展示之，单机每条数据的时候在地图中（地图框架采用leaflet）呈现此数据的情况，类似Google、百度。...2.1 在地图中添加、删除标记        要给用户呈现数据情况，最重要的就是数据的空间范围，简单的说就是将四个（或多个）顶点逐一连成线在地图中显示出来。...3.2 数据范围生成GeoJson        简单说来就是从元数据中读出数据的空间范围，将此范围生成GeoJson对象发送到前台。...Landsat为例，采用此种方式必须要将全球的Landsat数据都导入到Accumulo中，这个量是非常大的，如果有多套数据需要采用此种方式检索，那么这个数据量确实非常大，但是分布式框架本身就是为了解决大数据量的问题

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