想要一款自己自己博客的app却苦于没有安卓开发基础?今天博主就教你利用免费的apicloud来制作自己博客的app 准备工作 注册apicloud 一台安卓设备（用于测试app） 自己的博客 制作流
数据集描述：武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，杨必胜教授课题组，近日发布了全球最大规模、多类型场景地面站扫描点云配准基准数据集(WHU-TLS)，共包含 115 个测站、17.4 亿个三维点以及点云之间的真实转换矩阵，共 90 G，文末附下载。
上一篇文章详细分析了imageProjection节点，该节点订阅了原始点云话题、imu原始测量话题、以及VIS的里程计话题，发布了预处理（过滤无效点、有序化、去畸变）之后的点云话题cloud_deskewed和cloud_info（其中cloud_deskewed话题是普通的PointCloud2的消息类型，cloud_info话题是自定义格式的消息类型）。
奥点云的 流媒体直播服务LSS 分布式双向消息服务DMS 以及 小程序的live-player组件 (奥点云做的很差劲,有更好的平台,最好换一个)
Termux是一个Android终端仿真应用程序，用于在 Android 手机上搭建一个完整的Linux 环境，能够实现Linux下的许多基本操作，不需要root权限Termux就可以正常运行。
师兄：抱歉，抱歉，最近忙于俗事。我后面一起补上，学习劲头得向你们年轻人学习啊！话说，你最近在研究什么呢？
“想用算法解析世界，算法工程师却在数据里消耗”如果脑海中的共鸣可以发声，那么现在每位工程师都在咆哮
在我辅导上初中的女儿时，创建了两个学习辅助网站：一个是https://www.idanci.top，鲁教5+4版初中英语背单词工具网站，另一个是网上记错题的https://www.icuoti.top 。前者已经做好几个月了，后者昨天刚写完首页的帮助文档，算是告一段落。实话说我也不知道这个网站能不能帮助到谁，对我来说不完结它总是个心思，只有结束这个才能开始下一个项目。以下是https://www.icuoti.top 的帮助文档。
随着信息化办公的快速推进，很多企业已经用上了OA系统，并且我们的日常工作几乎都要依靠OA系统完成。虽然OA体统的广泛应用带来了不少工作上的便利，但从某种程度上形成了限制，毕竟大部分OA系统需要在公司局域网内运行。不过，我们可以通过cpolar建立的数据隧道与Windows系统自带的远程桌面软件，轻松实现远程登录公司OA系统的目的。现在就让我们来看看如何操作吧。
近年来我国很多企事业单位（如北京北科天绘、武汉海达数云、成都奥伦达、禾赛科技、深圳大疆及中科院上海光机所等）的激光雷达设备研制成果显著，自主产品不断地推陈出新，设备功能与性能愈发强大，并进一步向消费级产品迈进，行业应用也从早期的军事应用拓展到社会和国民经济发展的方方面面，如地形测绘、林业资源调查、电力巡检、数字城市、无人驾驶及遗产保护等。激光雷达硬件的快速发展与行业应用需求的急剧增加，对海量密集点云数据的处理时效、定量化应用水平、性能与功能强大的数据处理软件研制提出了新的挑战。
对于模型训练而言，优质数据集的重要性不言而喻。然而数据收集与处理工作十分繁杂耗时，往往给算法工程师及广大AI领域研究/学习者带来大量的低效体验……
作者：Woosik Lee, Yulin Yang, and Guoquan Huang
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对于自动驾驶来说，建图是必不可少的，目前主流厂商技术都在从HD到"无图"进行过渡筹备中，不过想要最终实现真正的"无图"还是有很长的一段路要走。对于建图来说，包含了很多的道路元素，车道线，停止线，斑马线，导流属性，道路边缘以及中心线(包含引导线)等。这里，中心线的预测通常是根据轨迹，通过数学公式进行拟合，目前学术上逐渐采用模型进行预测，但是对于下游(PNC)来说，还是存在不够平滑，曲率不够精准等问题，不过这个不在本次方案讨论范围内，先忽略，以后有空可以写一写。道路边界对于PNC来说也是至关重要，约束车辆行驶范围，避免物理碰撞发生。通常道路边界的生成有几种方法，一种是当做车道线的一部分，跟着模型一起输出，但是没有车道线的特征明显，容易漏检，而且道路边界是异形的，基于分割的方案会比基于Anchor的方案效果稳定一些。另一种是HD的方法，根据处理后的车道线，按照距离和规则等虚拟出道路边界线。本文给出一种新的解决方案，略微繁琐，但是优点是可以延用已有的公开数据集进行处理生成，快速落地验证，缺点是本方案不具备时效性，是离线的方法。
Semantic-Segmentation-Editor是由日立汽车工业实验室（Hitachi Automotive And Industry Lab）开源的基于Web的语义对象标注编辑器（Semantic Segmentation Editor），该工具专门用于创建机器学习语义分割的训练数据，为自动驾驶研究开发的，但也可以用于标注其他类型的语义目标数据库。它不仅支持普通相机拍摄的2D图像（.jpg和.png文件）还支持LIDAR生成的3D点云（.pcd文件）中目标的标注。它是使用React， Paper.js和three.js开发的Meteor应用程序。
由于狂热的开发者社区和移动设备的日益普及，Android的商业应用程序成为一个不断增长的市场。
1、爱企查知识产权 2、七麦&点点查名称 https://www.xiaolanben.com/ https://aiqicha.baidu.com/ https://www.qimai.cn/ https://app.diandian.com/
PCL（PointCloudLibrary）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、MacOSX、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用 。
转载自cpolar极点云文章：公网远程连接MongoDB数据库【内网穿透】 前言
标题：An Online Initialization and Self-Calibration Method for Stereo Visual-Inertial Odometry
---- 新智元报道 编辑：David 【新智元导读】特朗普创办的「真实社交」app正式亮相苹果应用商店，并迅速登上免费类榜首！只是出了一点小问题：目前上不去，24万用户热切等待中。 去年10月，美国前总统特朗普宣布要自己做一个社交媒体平台，名叫「真实社交」，实现自己「No Fake News」的伟大梦想。 特朗普表示，这款应用程序将「对抗 Twitter 和 Facebook 等禁止他使用其平台的大型科技公司的暴政」。特朗普还说：「现在在Twitter上你随处可见塔利班的声音，但你最喜欢的美国
以 Android 接入腾讯移动推送为例，步骤非常简单，在不需要编写任何代码的情况下就可以让你的应用集成专业的推送服务。
之前向大家介绍了一种基于Python第三方ann_visualizer模块的神经网络可视化方法，大家可以直接点击推文：基于Python的神经网络模型可视化绘图方法查看；这一方法可以对Dense隐藏层以及MaxPooling层、Dropout层、Flatten层等其它类型的隐藏层加以绘制，功能非常强大，但是需要用代码执行，且在执行前需要将神经网络的全部结构与输入数据配置好后才可以绘制，稍微有一些繁琐。
宝塔面板作为建站运维工具，适合新手，简单好用。当我们在家里/公司搭建了宝塔，没有公网IP，但是想要在外也可以访问内网的宝塔面板应该如何实现呢？
文章：Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review
我是从头开始学起的，很多东西，网上视频里根本不会讲，可能作者觉得没必要讲？再加上Terrasolid的教程真的好少，学习起来还真的蛮困难的。
一起养成写作习惯！这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第1天，点击查看活动详情。
艾瑞巴蒂！大家最近开始看微信视频号了吗！ 不瞒大家说，我们在上周发布了腾讯乐享的首条视频号，讲述了一个5000w的大项目~ 我们的鹅厂网红Watch妹、乐享团队的各位颜值担当都倾情出镜，演技爆棚！ 什么？想看视频？长按下面二维码关注“腾讯的一个产品”，我们不定期送好礼呀！ 这条视频发布后，评论里有很多人问，到底是什么大项目，能拿这么多钱？今天这篇文就给大家好好介绍一下！ ▼ 先说重点！这次可是国家级大项目！ 在今年政府工作报告中，“就业”一词总计出现超过30次，稳就业保就业成为各级人力社保部
SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”.
疫情之下，各行各业都发生了巨大的变化，其核心本质在于社会活动从线下变成了线上，根据市场调研报告来看，线上应用的用户规模增长最多的行业是效率办公，其次是短视频、在线教育、娱乐应用等。同时，这些应用的用户在线时长也呈现出井喷状，由于复工复课的需求，在线教育迎来了较大的需求增长。
在深度学习领域，训练数据对训练结果有种至关重要的影响，在计算机视觉领域，除了公开的数据集之外，对很多应用场景都需要专门的数据集做迁移学习或者端到端的训练，这种情况需要大量的训练数据，取得这些数据方法有如下几种
点云拼接，配准，注册说的是同一个概念，就是寻找对齐不同点云之间的空间变换的过程。找到这种转换的目的包括将多个点云拼接为全局一致的模型，并将新的测量值映射到已知的点云以识别特征或估计其姿势
KinectFusion是微软在2011年发表的一篇论文里提到的点云重建的方法，论文题目是：KinectFusion: Real-Time Dense Surface Mapping and Tracking。点云是用Kinect采集的，然后算法把这些点云注册对齐，融合成一个整体点云。
🌈个人主页: Aileen_0v0 🔥热门专栏: 华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法 💫个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~”
前言 为什么我要搭建一个个人博客呢？主要是为了方便自己分类一些东西，而且最近在学 html 和 css ，搭建一个博客来帮助自己理解一下。 文章主要分6个部分，需要懂一点点 HTML 和 CSS ，最
我今天刷到一家TCL招测试岗位，要求会Airtest，好家伙，还有人在用它？那我就帮我当年做过的经验告诉你们吧。
获取网站内视频的方法有很多，我们常用的有录屏、右键下载、使用下载工具（提取）、抄家等等。阅读完这篇文章您将能够下载几乎各大平台所有的视频。
论文名称: SOIC: Semantic Online Initialization and Calibration for LiDAR and Camera 作者: Weimin Wang, Shohei Nobuhara, Ryosuke Nakamura and Ken Sakurada
两个点云要注册在一块，一般分两个步骤：先做一个大致的对齐，也就是所谓的初始注册，一般可以通过一些可靠的点对来计算得到（如图3所示）；然后在初始注册的基础上进行精细注册，提升注册的精度（如图4所示）。精细注册的方法，一般采用ICP算法，也就是最近点迭代的方法。
当前，全国上下都处于抗击“新冠肺炎”疫情的特别时期，尤其是随着春节假期的结束，许多地方陆续迎来了返程潮、复工潮，疫情防控的战斗，也进入了拉锯争夺的关键时期。 在这个全民抗击疫情的特殊时期，充分发挥科技的力量，利用信息化手段来开展疫情防控，成为了各级组织和开发者的共同选择。从疫情爆发以来，腾讯位置服务收到的各类开发者对于提升服务配额的申请量有一个很大的提升，涉及到疫情发布、医疗救助、在线教育、远程办公等等多个应用场景。这也说明背后有大量的开发者放弃了春节休假，直接投入到了抗击疫情的战斗中。为此，腾讯位
在杂波和遮挡情况下，对自由形式物体的识别及分割是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的基于三维模型的算法，该算法可以有效地执行该任务，对象的三维模型是从其多个无序范围图像离线自动构建的，这些视图被转换为多维，用张量表示，通过使用基于哈希表的投票方案将视图的张量与其余视图的张量匹配，这些视图之间自动建立对应关系，形成一个相对转换图，用于将视图集成到无缝3D模型之前注册视图，该模型及其张量表示构成了模型库。在在线识别过程中，通过投票场景中的张量与库中的张量同时匹配，对于得票最多的模型张量并计算相似性度量，进而被转换为场景，如果它与场景中的对象精确对齐，则该对象被声明为识别和分割。这个过程被重复，直到场景完全分割。与自旋图像的比较表明，本文算法在识别率和效率方面都是优越的。
建议选择android安装包，不需要多余配置 确认发布之后会提示提交云端，等待提交云端之后等待打包成功，打包成功之后就可以手动下载了，通过连接线或者QQ发送到手机上直接安装即可
可以选择新用户，也可以选择已有账户，完成注册/登录的操作后使用被邀请的用户进入到配置中的团队管理界面，看下能否看到两个用户
The Java Management Extensions (JMX) API is a standard API for management and monitoring of resources such as applications, devices, services, and the Java virtual machine. The JMX technology was developed through the Java Community Process (JCP) as Java Specification Request (JSR) 3, Java Management Extensions, and JSR 160, JMX Remote API.——摘自官网定义。
这篇文章来自@sin好友投稿，最近闲来无事做，找口子提升内网渗透水平，通过fofa语法找到了一个Jenkins入口。
文章：FLiCR: A Fast and Lightweight LiDAR Point Cloud Compression Based on Lossy RI
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