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大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度，这些应用不仅提高了效率，降低了成本，更重要的是，它们正在加速改变我们的生产，生活方式。
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本文作者是来自Percona的支持工程师 Vinodh Krishnaswamy 和 Aayushi Mangal。主要介绍了MongoDB中两个引擎之间的差异，并在文章结尾处给出了表格对比总结。文章由腾讯云数据库团队翻译整理，全文约2050字，阅读需要5分钟。 ---- 在这篇文章中，我们将了解到MongoDB中MMAP和WiredTiger引擎之间的差异。很多客户都咨询过这两个引擎的问题，这篇文章将为你们解决难题。我们将告诉您这些引擎的主要特性，您可以根据自己的需求选择合适的引擎。 在MongoDB中
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2021年11月22日，南方电网数字电网研究院有限公司发布《2021年南网数研院平台安全分公司数据中心升级完善二期（电能量平台融合改造、分节点云化等）项目存储计算组件和时序数据库采购公示公告》，采购方式单一来源。 项目概况：根据网公司云化数据中心主分节点建设安排，数据中心升级完善二期（电能量平台融合改造、分节点云化等）在原有数据中心升级完善一期项目及二期（数据湖、云化及服务组件层）建设的基础上，完善了数据中心数据处理及服务能力。本项目对数据中心存储计算组件进行扩容，新增913套存储计算组件，预算3652万元
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标题：Real-Time Spatio-Temporal LiDAR Point Cloud Compression
以激光扫描为代表的主动采集装备在易操作性、机动灵活性、智能化、高效化等方面日益成熟，利用三维成像技术采集密集点的空间坐标、色彩纹理和反射强度等信息，可高保真且快速重建被测目标的三维实体，在工程测量、生物医学、智慧城市、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等科学与工程研究中发挥十分重要的作用[1-4]。
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三维点云为物理世界精细数字化提供了高精度的三维表达方式，广泛应用于三维建模、智慧城市、自主导航系统、增强现实等领域。然而点云的数据海量、非结构化、密度不均等特点给点云的存储和传输带来了巨大挑战，因此在有限的存储空间容量和网络传输带宽中实现低比特率、低失真率的点云压缩具有重要的理论意义和实用价值。
用于目标检测、跟踪和分割的3D点云数据的自动处理是人工智能和数据科学领域的最新研究趋势，旨在解决自动驾驶落地的不同问题并获得实时性能。
文章：FLiCR: A Fast and Lightweight LiDAR Point Cloud Compression Based on Lossy RI
上周在一篇共享的开源的方案中我们介绍了理论的研究部分，处于好奇，本人决定亲自测试一下该开源的方案，虽然了解PCL的同学应该都知道，该开源库中也有关于点云的压缩和解压的研究，效果也很好。在之前的博客中，我们有过介绍，将来如果有机会更加可以继续深入解析其中的理论以及代码部分，这里我们首先来学习一下这一优秀的开源代码。首先介绍一下这篇文章《Real-Time Spatio-Temporal LiDAR Point Cloud Compression》
近些年来，随着计算机软硬件等的不断发展，计算机视觉、现实增强等让那些我们觉得不会发生的事情发生了，不得不说，科技正在改变我们的生活，给我们的生活带来了更多的便利。
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最近，沉浸式媒体的呈现模态受到越来越多的关注，点云是其中的重要代表。然而，点云时常包含超过数百万个点，这增加了对高效压缩解决方案的需求。近来，深度学习用于点云压缩被不断研究，并成为点云压缩的重要工具，尤其是其较好的结果引起了编码社区的兴趣。然而，迄今为止提出的大多数解决方案都不支持可伸缩编码。
这篇文章教小白怎么在腾讯云服务器上如何发布自己的网站，做一个自己的网站很简单，做一个好站很难
随着5G产业链的进一步成熟，沉浸式媒体技术迎来了发展红利期，点云技术在各类沉浸式媒体解决方案中有着广泛的应用前景，比如VR 看房，数字文博及互动教育等。然而，需求持续增长的背景下，点云建模、压缩、渲染等技术在学术界和工业界却仍有着相当大的挑战： 1 采集设备昂贵、操作复杂 长久以来，三维点云的获取方式主要是依靠LiDAR (激光雷达)，结构光深度相机以及双目立体视觉深度相机等，这意味着想要获取点云需要特殊设备支持。另外，对于采集的环境也有较高要求，搭建采集棚工期长，需要耗费大量人力物力财力，操作相对复
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2109.07717v1.pdf
导语 | 2019年9月7日，腾讯技术开放日·5G多媒体专场在腾讯滨海大厦完美落幕。来自腾讯多媒体实验室的专家们给大家带来了关于5G技术和标准的精彩分享，揭开了许多关于5G的谜团。本文重点讲解5G下沉浸式媒体的重要技术：3D&点云。
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建立空间索引在点云数据处理中有着广泛的应用，常见的空间索引一般 是自顶而下逐级划分空间的各种空间索引结构，比较有代表性的包括BSP树，KD树，KDB树，R树，四叉树，八叉树等索引结构，而这些结构中，KD树和八叉树使用比较广泛
赶上良心云的羊毛撸了7年的服务器，但是撸了以后又不知道干啥于是，于是搭建了个WordPress玩玩，然后在网上找了一些教程要不不全，要不搭建好后更新版本问题解决不了。可能大家也会遇到我这种情况所以这里给出我的解决方案欢迎大家来指正。
建立空间索引在点云数据处理中已被广泛的应用，常见的空间索引一般是自顶向下逐级划分空间的各种空间索引结构，比较有代表性的包括BSP树，KD树，R树，CELL树，八叉树等索引结构，其中就属KD树和八叉树在3D点云中的应用最为广泛，KD树的理论基础在上一篇推文中已经讲解，那么我们知道PCL库中已经对KD树和八叉树的数据结构的建立和索引的方法进行的实现，以方便在此基础上的其他点云的处理操作。
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All in 云+时代，数据库的高可用性、按需付费、按需扩展等属性解放了大批开发者。腾讯发布的自研数据库CynosDB作为国内首款同时兼容MySQL和PG的云原生数据库在业内引发热议，还不够了解TA？那么本期分享你一定不能错过！
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