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    CertBot 泛域名签证-续订 Nginx CentOs7环境

    CertBot 泛域名签证-续订 Nginx CentOs7环境 2018年3月13日,Let’s Encrypt 终于在社区宣布支持通配符证书,但是泛域名有以下限制: 无法通过webroot方式签证,...certbot提供了多个第三方的插件,但是没有国内的DNS服务商插… 主域名+泛域名 certbot certonly -d *.2broear.com -d 2broear.com –manual –...certbot certonly --webroot -w /usr/share/nginx/html/ -d yourdomain.com 主域名+泛域名 certbot certonly -d *...-续约 2018年3月13日,Let’s Encrypt 终于在社区宣布支持通配符证书,但是泛域名有以下限制: 无法通过webroot方式签证,必须使用dns的方式。...使用同一张证书了,我们现在大量使用三级四级域名,所以这种泛域名的签证方式并不适合我们(需要手动更新,维护工作量巨大) 泛域名签证使用的是ACME V2版本的协议,certbot0.22.0以上的版本支持新的协议

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    CentOS 7中构建分离解析域名服务器详解

    DNS分离解析介绍 ​分离解析的域名服务器,实际上也还是主域名服务器,这里所说的分离解析,主要是指根据不同的客户端,提供不同的域名解析记录。...来自不同地址的客户机请求解析同一域名时,为其提供不同的解析结果。.../Linux/2019-10/160967.htm 搭建实验拓扑图 在此次实验中我将把CentOS 7虚拟机作为网关来使用,并在CentOS 7系统搭建DNS服务器提供DNS解析服务,同时开启一台win...7、一台win 10客户机作为客户机,与CentOS 7进行网络连接,win 7模拟为广域网的客户机,win 10模拟为局域网的客户机,win 7与win 10作为不同网段中的客户机就要我们在CentOS...2、配置CentOS 7系统网卡静态IP地址,两块网卡均配置为网关使用。

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    点云配准技术

    1.核心数学原理1.1配准核心定义点云配准是求解两个点云(源点云P、目标点云Q)之间的刚性变换(旋转矩阵R、平移向量T),使源点云经过变换后与目标点云重合,核心目标是最小化点对之间的距离误差。...=qˉ​−Rpˉ​2.工程化算法分类与指标2.1核心算法分类(按精度/速度)算法核心思想优势劣势适用场景ICP(迭代最近点)迭代寻找最近点对,求解刚性变换精度高,实现简单依赖初始姿态,易陷入局部最优粗配准后精配准...≤50cm,旋转误差≤30°;精配准≤10cm、≤5°预处理:点云已去噪(统计滤波/半径滤波)、下采样(保留核心特征)3.2核心步骤(粗配准+精配准)点云预处理:去噪、下采样、法向估计(法向误差≤5°)...粗配准:特征提取(FPFH)、特征匹配、RANSAC剔除异常点、求解初始变换精配准:ICP/NDT迭代优化,最小化点对距离误差,直至收敛配准验证:计算配准误差,判断是否满足精度要求,不满足则重新迭代点云融合...、偏差大初始姿态差或外点过多重新进行粗配准;启用RANSAC,外点容忍度设为50%;增加ICP迭代次数配准不收敛收敛阈值过高或点云特征不足调整收敛阈值至1e-7;增加点云特征提取密度,补充特征点配准速度慢点云数量过多或参数设置不当下采样至

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    nginx 域名绑定 域名, nginx 域名绑定 端口

    一、nginx 域名绑定 域名 nginx绑定多个域名可又把多个域名规则写一个配置文件里,也可又分别建立多个域名配置文件,我一般为了管理方便,每个域名建一个文件,有些同类域名也可又写在一个总的配置文件里...一、每个域名一个文件的写法        首先打开nginx域名配置文件存放目录:/usr/local/nginx/conf/servers ,如要绑定域名www.itblood.com 则在此目录建一个文件...:www.itblood.com.conf然后在此文件中写规则,如: server{ listen 80; server_name www.itblood.com; #绑定域名...nginx服务器重起命令:/etc/init.d/nginx restart 二、一个文件多个域名的写法 一个文件添加多个域名的规则也是一样,只要把上面单个域名重复写下来就ok了,如: server{...301跳转 如果不带www的域名要加301跳转,那也是和绑定域名一样,先绑定不带www的域名,只是不用写网站目录,而是进行301跳转,如: server { listen 80; server_name

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    【图像配准】SIFT算法原理及二图配准拼接

    前言 本篇开始,将进入图像配准领域的研究。 图像拼接主要有SIFT, BRISK, ORB, AKAZE等传统机器学习算法以及SuperPoint等深度学习算法,在后续将一一进行研究和实验。...response:响应强度 运行之后,结果如下图所示: 配准拼接 示例代码 下面是一个两幅图像配准拼接的示例,先放代码[1]: import time import cv2 import numpy...end_time = time.time() print("共耗时" + str(end_time - start_time)) 特征匹配结果: 拼接结果: 代码细节解析 相比于关键点检测的任务,图像配准任务是在前者的基础上加入图像关键点匹配和图像融合的过程...总结 整个算法在图像尺寸不大时,配准拼接速度较快。但是当图像尺寸较大时(几千x几千),速度明显较慢。

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