场景：要对一个涉及到敏感数据（账号、密码）的接口进行加密后返回 由于之前没有相关的经验，所以先在网上搜罗了一阵，这篇博客不错https://www.cnblogs.com/codeon/p/6123863...Base64编码，看名字就可以知道这是一种编码方式，编码方式有很多ASCII、Unicode、UTF-8等，Base64编码会把3字节的二进制数据编码为4字节的文本数据，长度增加为原来的4/3。...一定要强调一下Base64不是安全领域下的加密解密算法，虽然有时候经常看到有些博客上和变换工具上讲base64加密解密。其实base64只能算是一个编码算法，对数据内容进行编码来适合传输。...MD5摘要算法，这是一种散列函数，提取数据的特征，输出是不可逆的散列值，用于代表某信息A而又不暴露信息A的内容,一般用于数字签名场景中。...加密方式的确定：最后我的接口中的敏感明文信息通过AES进行加密，最后将密文返回给客户端。
这个配置类包含了应用的配置信息，如Bean定义和AOP支持的相关注解等。...这段代码主要涉及2.1节时序图中的“加载配置类”和“注册AspectJAutoProxyCreator”这两个步骤。...自动代理创建器的注册和更新AopConfigUtils 向 Registry （Reg）执行实际的注册或更新操作。Registry 完成更新后反馈给 AopConfigUtils。...具体而言，它描述了如何在Spring的ApplicationContext中检查并可能更新或注册一个新的自动代理创建器（AspectJAutoProxyCreator）。...如果当前已注册的类的优先级足够高或相同，不需要进行更新，registerOrEscalateApcAsRequired 直接返回null给调用者。5.
这一过程利用了场景级别的视音一致性作为自监督信号。 与此同时，基于声源定位得到的定位图能够为排除复杂变化的背景干扰提供帮助，提取出较为干净的物体视觉表征。...基于这一思想，该研究提出用聚类的方法对基于单声源定位得到的所有样本的视觉表征进行聚类。聚类的每一个簇被认为能够代表一种语义类别的视觉表征的集合。...对于某一类别而言，若特征图中存在对该类别视觉表征响应比较大的区域，则可认为该区域存在这一类别的物体。此时，画面中存在的物体能够被初步定位。...在可视化定位图中，每张图展示了一类物体的定位结果，且发声物体有较大响应，而不发声物体未响应或响应很低。可以看到，尤其在合成的含有不发声物体的复杂多声源场景中，该方法具有较大优势。...总述 总的来说，该研究从人的多重感官认知出发，考虑了声音是由物体的振动产生的这一物理现象，利用视音之间的对应关系及大部分物体在视音表征上类间差异大而类内差异小这一性质，引入并解决了具有挑战性的判别性多声源定位的任务
在车辆上对地图数据进行采集和预处理。然后，众包数据被上传到云服务器。将多辆车的海量数据融合到云端，及时更新语义地图。最后，将语义图压缩后分发给生产车，生产车利用语义图进行定位。...该地图包含道路上的若干语义元素，如车道线、人行横道、地面标志和停车线。这张地图是压缩稠密的语义地图，在具有丰富传感器的车辆上是很容易生产和更新的， 这是一种众包的方式。...同时配备摄像头的低成本车辆可以使用这种语义地图进行定位，具体地说，基于深度学习的语义分割被用来提取有用的地标，将语义地标从二维像素恢复到三维环境下，并配准到局部地图中，然后将局部地图上传到云服务器，云服务器合并不同车辆捕获的数据...最终用户是常见的一般汽车，这些汽车配备了低成本的传感器，如摄像头、低精度GPS、IMU和车轮编码器。最终用户在从云服务器下载语义地图后对其进行解码。...在这些类中，地面、车道线、停车线和道路标记用于语义建图，其他类可用于其他自动驾驶任务，不参与地图的构建。图像分割的一个例子如图3所示。图3（a）显示了由前视摄像机捕获的原始图像。
按照每分钟/每秒更新一次，精度米级； ? 如上图中，地图基础建图中有多种方法。...基于视觉感知的SLAM基础建图构建 在SLAM算法构建中，前视摄像头/激光雷达化身“智能采集终端”，众包生产“动态高精地图数据”，动态高精地图的本质是实时交通数据的时空载体，众包数据是高频更新的核心。...如上图表示了一种典型的视觉SLAM技术方案框图，其中整个智能驾驶摄像头（包含前视、侧视、环视以及后视摄像头等）形成SLAM的输入数据端，使用单目相机的 SLAM 称为单目视觉 SLAM，单目相机使用一个摄像头进行移动机器人的定位...最后分两方面进行输出：其一是通过太网连接高精地图盒子，其接收到相应的局部地图建图结果后，更新地图底图。其二是通过输出给MCU（微处理器单元）进行融合定位及车辆控制。...分割-合并的基本过程就是对点云进行聚类，聚类过程中分别设定一定的阈值进行分割-合并-分割-合并依次循环的过程，从而实现线段的有效提取。 在分割阶段，首先从给定的点集中拟合出一条直线。
COCO 挑战赛：ImageNet 后最权威的计算机视觉衡量标杆 今年的COCO竞赛与ECCV 2018一同举办，而且新增了两项街景识别的新任务——Mapillary Vistas，这是是新近推出的街景集图像数据集...全景分割需处理物体类和事件类，统一了两种典型的语义和实例分割任务。“全景”（panoptic）的定义是指 “包括一个视图中可见的所有内容”，即一个统一的、全局的分割视图。...Mapillary Challenges基于公开的Vistas Research数据集，其特点是： 28个stuff类，37个thing类，以及1个void类 25K高分辨率图像 地理范围覆盖全球，...、人行道、公路外） 基于Mapillary Vistas数据集的竞赛任务包括：(1)目标检测和分割掩码（实例分割）；(2)全景分割（panoptic segmentation），分别对应COCO的检测和全景分割任务...1、Mapillary Vistas目标检测任务 Mapillary Vistas目标检测任务强调识别静态的街道图像对象（如路灯、路标，电线杆）的个体实例，以及动态的街道参与者（如汽车、行人、
这使得开发人员能够轻松地将数据以直观的方式呈现给用户，增强应用程序的可视化效果。 Qt Charts 组件基于GraphicsView架构，核心由QChartView和QChart两个组件构成。...其中，QChartView的父类是QGraphicsView，它负责管理数据集的显示。而QChart则是图表的主要类，用于定义图表的结构和样式。...如果未指定系列，则返回第一个 X 轴 axisY(QAbstractSeries *series = nullptr) 返回图表的 Y 轴。...renderHints() const 获取当前的渲染提示。 setViewportUpdateMode(ViewportUpdateMode mode) 设置视口更新模式，决定何时重绘视口。...绘制柱状图 与饼状图的绘制方法一致，在绘制柱状图时只需要根据QBarSeries类的定义对特有元素进行填充即可，当数据集被填充后既可以直接调用绘图方法将数据刷新到组件上。
最后一个参数是一个匿名对象 （anonymous object），用来生成路由数据 （在上图中，ID 为1 的）。...ModelState.IsValid方法用于验证提交的表单数据是否可用于修改（编辑或更新）一个Movie对象。...数据保存之后，代码会把用户重定向到 MoviesController类的Index操作方法，页面将显示电影列表，同时包括刚刚所做的更新。 一旦客户端验证确定某个字段的值是无效的，将显示出现错误消息。...他们得到一个电影对象（或对象列表中，如本案例的 Index），并把模型数据传递给视图。Create方法传递一个空的影片对象给Create视图。...，直到电影列表迭代结束（恰发生在View， Index方法返回后）。
如果你打开过资源文件夹，你将发现所有的项都将出现在工程视图中。不同的是在工程视图中，你将创建并将物体连接在一起。这些关系将存储在工程文件夹的其他位置。从工程视图中移动资源将维持并更新文件之间的联系。...现在当你需要编辑你的资源时，只要在工程视图中双击它，此时将运行属性应用程序，在这里你可以做任何你需要的改变。当你更新它时，保存它。然后但你切换到 Unity,这个更新将被检测到，并且资源将被重新导入。...如果你在压缩后更新了资源，你将不得不重新压缩。你也可以在导入的时候启用纹理压缩着可以在 Unity->Preferences菜单中设置。 ...编写脚本的时候，你能够直接访问任何游戏物体类的成员。你可以在这里看到一个游戏物体类的成员列表。如果任何一个类作为一个组件附加在一个游戏物体上，你就可以在脚本中使用成员名来直接访问这个组件。...当一个相机在你的屏幕上渲染它的视时，你可以设置 Clear Flags来清除不同的缓存数据集。这个可以通过选择如下的四个选项之一来完成： 天空盒(Skybox) 这是一个缺省的设置。
他是第一个基于特征的紧耦合的VIO系统，仅依赖于最大后验估计(包括IMU在初始化时)。...这是SLAM在大场景中精度保证的关键。 这是第一个可能对短期、中期、长期数据进行数据关联的视和视觉惯导的系统。...为了改进初始估计，在初始化后5秒和15秒进行视惯性BA，收敛到1%尺度误差，如第七节所示。...这个方法的关键是：在大多数情况下我们需要验证的信息已经都在地图中了，为了验证位置重识别，我们在active地图中和Ka共视的两个关键帧（共视帧中共视的地图点超过一定的阈值。...利用中期的点关联来更新共视和基本图添加Mm和Ma的连接边。 连接窗口的BA：在连接窗口中把所有来自Mm和Ma中的关键帧进行局部优化。为了保证滑窗中的关键帧数，Mm的共视帧保持固定。
语义特征提取：根据城市环境的先验知识，选择了几种特定类型的语义地标，如电线杆、道路、建筑物和围栏，作为地图元素。这些元素通常存在于城市环境中，并具有紧凑的几何表示。...使用聚类算法和基于体素的分割算法从密集的语义点云中提取这些线和平面特征。...轻量级地图结构：在线地图生成过程中，初始化和更新线和平面地标，其中数据关联基于基于质心的最近邻搜索方法构建了共视结构。...这两个数据集提供了大量的语义辅助扫描和地面真实姿势，可以用来构建和评估我们的地图制作框架。 图5. CARLA模拟器上地图合并和鸟瞰视图的共视连接案例。...在图7中呈现了一个可视化结果，以帮助理解我们提出的基于轻量级地图的在线定位。 图7. 在KITTI数据集上的在线定位可视化。
共视点被添加到每个关键帧的可见点集中，表示为Pi → Pi+，其中Pi+表示每个关键帧的更新后的可见点集，共视点集合表示为Pco。...第一类包括从移动地图设备收集的数据，具体来说是Livox Mid360固态LiDAR用于高分辨率点云测量，以及RICOH Theta S 360度摄像机用于定性分析（见图7），第二类包括从位于香港科技大学广州校区内的名为...此外，我们利用公开可用的Omniscenes数据集，其中包括具有地面真值相机姿态和场景3D点云的全景图像序列，以与基于SfM的方法[32]进行比较。最后，采用模拟数据集进行关于点云共视估计的消融研究。...我们的方法在香港科技大学广州校区数据集的所有场景中的准确性方面优于其他方法。与基于边缘特征的方法相比，这种方法对环境的敏感性更强，在几个局部地图中遇到失败，我们的方法表现出处理各种地图场景的鲁棒性。...此外，我们的优化方案使得利用现代GPU的能力并行更新所有姿态和点云着色结果变得容易。 定性结果 除了定量比较外，我们特意选择了香港科技大学广州校区数据集中来自不同序列的基于特征的方法的各种失败场景。
UAssets既存储资源所需的数据，也存储任何引擎相关数据，如纹理过滤或网格碰撞。这也意味着Unreal 实际上并没有在其项目结构中存储原始资源。...预制件可以直接从 Project 窗口拖放到 Scene 视图中，也可以在脚本中通过引用生成。更新预制件资源后，所有场景中的该预制件的全部实例都会更新。...但是，与 Unreal 一样，Unity脚本主要用于处理游戏事件，如帧更新和重叠。...当你在代码中定义序列化事件后，可在 Inspector 中看到公开的字段（如“序列化字段”中所述）。你可以将要对事件做出反应的游戏对象拖放到 Inspector 中的字段上。...UMG 是一种保留模式 UI 系统，使用 UMG 时，你在层级视图中创建 UI 对象，每个对象处理自己的数据和事件。
随着深度神经网络的出现及其在视觉数据建模中的巨大影响力，大众焦点最近转移到用CNN隐式地建立单眼线索模型，和从单个图像中预测3D作为深度 / 表面方位图或3D 像素 网格。...在近期工作中，我们尝试统一这些单视和多视三维重建的范例。...然后通过跨多尺度聚合信息并合并先验的图形（诸如局部平滑度，分段平面度等），过滤/正规化这些匹配成本（通常是嘈杂的）。最终过滤后的成本量被解码为预期的表示形状，如3D体积/表面/视差图。...在我们的报告中，我们对基于像素的多视图三维物体重建进行了大量的改进，与之前的先进技术相比，它使用了一个递归的神经网络集成了多个视图。...还有待观察的是，如何将图像从二维提升到三维以及如何在公制世界空间推理这些图像将有助于其他下游相关任务（如导航和抓取），但是这确实会是一个有趣的旅程！我们将很快公布LSMs的代码，以便于实验和重复性。
常见的更新策略有：实时检测、心跳检测、缓存依赖检测、绝对时间过期、滑动时间过期等。当然，在应用程序设计中，一个通用的缓存框架，缓存的具体位置也是一个常用的变化点，如：内存、文件、数据库、网络、云。...在实体类及其存储机制的开发过程中，完全不需要考虑缓存机制，而是应该在实体类开发完毕后，在应用程序初始化代码处，使用简单的API定义哪些类需要缓存、如何缓存，OEA框架完成所有的缓存的管理。...图3 缓存框架的结构图 图中，用抽象的CacheProvider类来进行存储方式的扩展，用缓存配置类Policy中的ChangeChecker来实现显式的更新检测，并预留此为更新策略扩展点。...图5 基于数据范围的版本号的更新策略 给数据进行了范围的划分后，我们只需要对需要的范围内的数据进行进项检测就行了。...具体的类设计，接下来会给出。 整个集成的结构，如下图如示： ?
那么，如何在数据海洋中建设平安城市，实现智慧安防，便成为了人工智能应用于新安防业态下的热门话题。 ?...目前，旷视在泛安防领域中如强管控卡口综合安检、重点场所管控、综治&群体性维稳事件处置、小区管控、社会面人像卡口改造、智慧营区等场景中助力整个行业实现真正的智慧安防。 ?...而在具体业务中，旷视的产品包括三大类，一是人流密集区的人像卡口大数据系统；二是针对超大库人员检索的静态人像比对系统；三是针对案件高发区域的临时布控系统。...系统能够基于领先的人脸识别技术，对视频监控的过往人群与底库中的布控人员进行实时比对和报警。...“此外，我们还能基于时间、地点、性别、年龄、戴眼镜等条件对抓拍信息进行检索，方便办案人员从海量的图像数据中快速锁定目标嫌疑人。” ? 而人脸识别的技术优势，也成为了重大会议安保领域的不二之选。
我们将学习内容分为了三个 notebook： 基于百度地图 API 接口，爬取百度地图武汉市街景图像数据。 基于 Python 对爬取得到的街景图像进行语义分割。...这种方法不仅耗时耗力，还可能受到天气、交通和其他不可控因素的影响，限制了数据的获取和更新速度。 相比之下，使用网络爬虫获取街景图像提供了一种更为简单和便捷的解决方案。...返回: tuple: 包含转换后的百度墨卡托坐标的元组 (bd09mc_x, bd09mc_y)。...使用的镜像很基础，爬取 poi 数据不涉及 GPU 的使用，只使用 CPU 资源就可以了。 城市绿视率是基于街景图像技术的城市规划和设计指标，用于评估城市的绿化水平。...activity/detail/662b317aa2141d2b0bf33b49 其他教案【基于多源数据融合的土地利用分类模型】，【面向复杂城市系统的大规模物流优化算法】，【基于街景图像的武汉城市绿化空间分析
（三）网络连接与传输扫地机器人通过内置的无线网络模块（如 Wi-Fi）连接到互联网，将编码后的图像数据实时传输到指定的服务器或直接传送到窃密者的手机应用程序中。...三、实现方式（一）硬件植入在扫地机器人的生产过程中，或者在售后维修、改装等环节，将窃视装置的硬件组件（如摄像头、存储模块、通信模块等）嵌入到机器人内部。...（三）硬件安全模块在扫地机器人的设计中引入硬件安全模块，如可信平台模块（TPM），对关键数据进行加密存储和处理，提高设备的整体安全性。...（三）用户隐私意识与平衡在保障用户隐私的同时，也要考虑到设备的正常功能和用户体验，如何在技术创新和隐私保护之间找到平衡将是一个持续的挑战。...（四）快速应对与更新由于安全威胁的不断变化，相关的防范技术和法律法规需要及时更新和调整，以适应新的形势和需求。十、结论窃视扫地机器人作为一种新兴的信息安全威胁，给个人隐私和家庭安全带来了严重的隐患。
，这是因为基于物体顺序的渲染是基于对物体的连续矩阵变换进行的，每个矩阵将物体变为更简单更接近渲染结果的形式，然后把矩阵组合起来。...在流程图中金字塔形的视体是透视投影的视体，和之前说的一样投影分为正交投影和透视投影两大类，这里先跳过透视投影，来介绍比较简单的正交投影部分，这部分是透视投影的变换的基石 ?...而这种变换显然是非线性变换，如何在矩阵运算中处理这个问题呢？上一节介绍仿射变换的时候提到了标记位w在透视投影中有意义，这就是这里使用到的透视除法，这个w值是其他坐标的缩放程度。...动手计算一下就能知道这样的处理后，如果我们将得到的向量做透视除法齐次化，得到的ys就是d/z*y也就是例图中的样子，这个矩阵利用了携带的z值与焦距d协同完成了缩放操作 ?...从右到左依次应用：调整相机位置和方向，将物体透视变形到正交视体里，将正交视体转为规范视体，将规范视体中的顶点裁剪投影到屏幕空间中。给每个点乘上这个矩阵后再进行依次透视除法得到物体变换后的真实坐标 ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
