欢迎关注我的个人公众号 aCloudDeveloper，打造云计算干货分享平台，你值得拥有。 在我看来，雾计算和云计算的本质是一样的——都是充分利用「闲置的资源」进行任务的处理。不同在于云计算利用的是
本篇文章是对课程大型软件系统设计与体系结构(双语)【又名：云计算】第四章的课堂内容总结，适用于大连交通大学。
If we are to sort the cool kids in the business tech world right now, Cloud computing will turn out to be the coolest of them all. And we are not saying this just because we want to. In the current business world, there is a serious rush among organizations to switch to cloud computing as soon as possible. This rising popularity is not baseless though. Cloud computing simply has more benefits to leverage than an on-site IT infrastructure.
来源：https://github.com/Tian-Yifei/LSOOD-LiDAR-Scanning-Outdoor-Object-Dataset
摘要： With the development in the Cloud datacenters, the purpose of the efficient resource allocation is to meet the demand of the users instantly with the minimum rent cost. Thus, the elastic resource allocation strategy is usually combined with the prediction technology. This article proposes a novel predict method combination forecast technique, including both exponential smoothing (ES) and auto-regressive and polynomial fitting (PF) model. The aim of combination prediction is to achieve an efficient forecast technique according to the periodic and random feature of the workload and meet the application service level agreement (SLA) with the minimum cost. Moreover, the ES prediction with PSO algorithm gives a fine-grained scaling up and down the resources combining the heuristic algorithm in the future. APWP would solve the periodical or hybrid fluctuation of the workload in the cloud data centers. Finally, experiments improve that the combined prediction model meets the SLA with the better precision accuracy with the minimum renting cost. 预测式策略，使用功能了exponential smoothing and auto-regressive and polynomical fitting model，组合预测模型的目的是满足不同流量的需要同时满足服务SLA的要求使用PSO算法来进行一个细粒度的调度。用更低的租用成本实现更高的预测精度。
Takes in all sensory data and computes actions for the robot. Service robots have low requirements for the computing hardware (RPi 3/4 can be fine) but autonomous vehicles require powerful and customized computing units.
本篇文章是对课程大型软件系统设计与体系结构(双语)【又名：云计算】的课堂内容总结，适用于大连交通大学。
感谢支持ayqy个人订阅号，每周义务推送1篇（only unique one）原创精品博文，话题包括但不限于前端、Node、Android、数学（WebGL）、语文（课外书读后感）、英语（文档翻译） 如果觉得弱水三千，一瓢太少，可以去 http://blog.ayqy.net 看个痛快
Two concepts need to be clarified first: cloud migration and cloud-native. Cloud migration refers to the process of moving applications, data, and business processes to a cloud computing environment. Cloud-native, on the other hand, is an approach to building and running applications that exploits the elasticity, scalability, and agility of cloud computing.
目前，在“google scholar”上使用“edge computing”进行搜索可以找到 3,830,000 条记录，可见边缘计算发展之迅猛。本文主要结合近两年来华为边缘云创新Lab在边缘计算的研究和探索过程中对学术界的调研，试图从多个维度上展现学术界对边缘计算研究的全貌。
It uses routers (special purpose computers that interconnect the computer networks that make up the internet and route packets)
从技术角度看，在三维重建、SLAM、机器人感知等多个领域，三维点云都是最简单最普遍的表达方式，因为三维点云直接提供了三维空间数据，而图像则需要通过透视几何来反推三维数据。应用角度上，从无人驾驶中的激光雷达到微软Kinect、iPhone FaceID及AR/VR应用，都需要基于点云的数据处理。
这个列表包含了几乎所有经常更新的大数据的博客，属于一个广泛的类别：数据科学，数据分析，商业智能，机器学习，数据可视化，数据挖掘，NoSQL，Hadoop的等等。博客是按字母顺序排列。如果我们错过了任何重要的博客，请告诉我们。 1. 451 Caos Theory 2. A Beautiful Www 3. A Blog By Tim Manns 4. A Computer Scientist In A Business School 5. A.C. Thomas, Scientist 6. Abbott
Machine learning has become an indispensable part of the existing technological domain. Edge computing and Internet of Things (IoT) together presents a new opportunity to imply machine learning techniques at the resource constrained embedded devices at the edge of the network.
人们研究分布式架构，最初是由于单台机器的性能无法满足系统的运行需要，尽管后来架构演进过程中，容错能力、技术异构、职责划分等各方面因素都成为架构需要考虑的问题，但其中获得更好性能的需求在架构设计中依然占很大的比重。对软件研发而言，不去做分布式无疑才是最简单的，如果单台服务器的性能可以是无限的，那架构演进的结果肯定会与今天有很大的差别，分布式也好，容器化也好，微服务也好，恐怕都未必会如期出现，最起码不必一定是像今天这个样子。
无服务时代（Serverless） 如果说微服务架构是分布式系统这条路的极致，那无服务架构，也许就是“不分布式”的云端系统这条路的起点。 无服务初现 人们研究分布式架构，最初是由于单台机器的性能无法满足系统的运行需要，尽管后来架构演进过程中，容错能力、技术异构、职责划分等各方面因素都成为架构需要考虑的问题，但其中获得更好性能的需求在架构设计中依然占很大的比重。对软件研发而言，不去做分布式无疑才是最简单的，如果单台服务器的性能可以是无限的，那架构演进的结果肯定会与今天有很大的差别，分布式也好，容器化也好，微
【1】 VISTA 2.0: An Open, Data-driven Simulator for Multimodal Sensing and Policy Learning for Autonomous Vehicles 标题：Vista 2.0：一个开放的、数据驱动的自主车辆多模态感知和策略学习模拟器 链接：https://arxiv.org/abs/2111.12083
来源：https://guiguzaozhidao.fireside.fm/s6e06
在上篇文章中，我们介绍了关于点云的获取方式上的区别，点云的密度，以及各种场景下应用的区别，本篇文章将更加具体的介绍点云分割相关技术。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/285994980
自己前端不熟悉，很多都需要练习 网上找了一个css的demo， 放到微信小程序后，可以运行
之前有粉丝在公众号问我，对于sentinel2是否需要进行去云的问题，这里就简单写一下关于这个数据的问题：
这里分别获取计算2019年和2020年LSWI、EVI两期影像的分析，这里我们有几个常用的函数其中过一个是构建影像集合的一个函数：
最近阅读的这篇文章中https://zhuanlan.zhihu.com/p/46853969提到了一个观点
GOES satellites are geostationary weather satellites run by NOAA.
ALOS World 3D - 30m (AW3D30) is a global digital surface model (DSM) dataset with a horizontal resolution of approximately 30 meters (1 arcsec mesh). The dataset is based on the DSM dataset (5-meter mesh version) of the World 3D Topographic Data. More details are available in the dataset documentation.
摘 要 随着物联网和移动终端的迅速发展，边缘计算技术应运而生，通过将计算和存储配置在互联网边缘，处理物联网终端产生的大量数据，应对时延敏感型应用请求。为提高计算资源使用效率，优化性能指标，边缘计算资源分配与任务调度优化问题受到了广泛关注。边缘计算资源的地理分散性、异构性以及对性能、能耗、费用、稳定性等的需求，增加了优化调度的复杂性。通过介绍边缘计算和物联网、云计算协同的系统模型，给出优化的指标、调度模型及其求解算法，包括精确算法、启发式方法及智能优化方法等，归纳典型应用案例，指出有待进一步研究的内容和方向，有助于促进边缘计算的发展。
Sentinel-2 is a wide-swath, high-resolution, multi-spectral imaging mission supporting Copernicus Land Monitoring studies, including the monitoring of vegetation, soil and water cover, as well as observation of inland waterways and coastal areas.
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基金项目：国家自然科学基金青年项目（61802245）；上海市“科技创新行动计划”青年科技英才扬帆计划（18YF1408200）
2. 兔子向上跳时，(背景)白云也要相应的滚动，但是为了视觉效果，速度要低于档板的速度（比如：1/2 or 1/3）。
当前承载算力的基础设施是各种规模的的数据中心，从几十个服务器节点的小规模企业级计算中心到数万个节点的巨型数据中心，通过云计算的模式对应用层客户提供存储、软件、计算平台等服务。这个生态直接承载了全球数十万亿美元规模的数字经济，而且对全球服务业、工业、农业的渗透率随着大数据、5G、人工智能等技术的发展还在不断提高。算力，已不仅仅是一个技术指标，它已经成为了先进生产力的代表。
-All clouds must be connected to a network（Internet or LAN）
飘动云彩背景 效果 📷 假装此处云彩会飘动和白昼交换 源码 .sky .clouds_one { background: url("https://files.islu.cn/detail/cloud_one.png"); position: absolute; left: 0; top: 0; height: 100%; width: 300%; -webkit-animation: cloud_one 50s linear infinite;
所谓云原生架构，Cloud Native Computing Foundation 的定义是这样的：
我与 Galaxy Project 的渊源可以追溯到我刚毕业，还在华大实习的那一段时间，这个项目应该是我职业生涯中最重要的一段经历。虽然这么对年以来一直都关注着这个项目，但大多数都是浅尝辄止，对源码层面的理解也缺乏深度。但我依然想给大家介绍一下这个优秀的项目。
据百度百科记载，黄山一年只有51天可以看到云海，每年11月到第二年的5月是观赏环山云海的最佳时间段。抱着数据党的态度，想用真实的数据证明以上结论是否可信。
E. Caramel Clouds time limit per test：3 seconds memory limit per test：256 megabytes input：standard i
标题：Monte Carlo Convolution for Learning on Non-Uniformly Sampled Point Clouds
运行代码时仅需将shp导入，然后修改你所需的时间和波段，点击运行即可，最后下载后的影像是已经过shp裁剪过的影像，无需后续再使用Arcmap等软件裁剪。
给大家分享一个用CSS 3.0实现的云雾特效，效果如下： 以下是代码实现，欢迎大家复制粘贴和收藏。 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head>
之前写了多季节叠加的监督学习，所以这次简单写一个非监督学习吧。。 这次为了简单明了，就不整那么多虚的了，在这里我不叠图层了，有需要的可以参考前一篇博客自己添加输入的图层。
The MODOCGA V6 ocean reflectance product consists of 1 kilometer reflectance data from Terra MODIS bands 8-16. The product is referred to as ocean reflectance, because bands 8-16 are used primarily to produce ocean products, but this is not an ocean product as the tiles produced are land tiles.
The MYDOCGA V6 ocean reflectance product consists of 1 kilometer reflectance data from Aqua MODIS bands 8-16. The product is referred to as ocean reflectance, because bands 8-16 are used primarily to produce ocean products, but this is not an ocean product as the tiles produced are land tiles.
The MOD17A2H V6 Gross Primary Productivity (GPP) product is a cumulative 8-day composite with a 500m resolution. The product is based on the radiation-use efficiency concept and can be potentially used as inputs to data models to calculate terrestrial energy, carbon, water cycle processes, and biogeochemistry of vegetation.
最近，人们对在不规则采样的点云上进行卷积产生了极大的兴趣。由于点云与常规栅格图像有很大的不同，因此必须更仔细地研究卷积网络的通用性，特别是它们在输入数据的尺度和旋转变化下的鲁棒性。本文研究了点云上卷积网络PointConv的不同变体，以考察其对输入尺度和旋转变化的鲁棒性。在我们探索的变体中，有两个变体是新颖的，并产生了显著的改进。第一个是用简单得多的三阶多项式替换了基于多层感知器的权重函数，同时采用了Sobolev规范化。其次，对于3D数据集，除了常规的3D坐标外，我们还利用3D几何属性作为PointConv的输入，从而推导出一种新型的观点不变的描述符。我们还探讨了激活函数、邻域和子采样方法的选择。我们在2D MNIST和CIFAR-10数据集以及3D SemanticKITTI和ScanNet数据集上进行了实验。结果显示，在2D上，使用三阶多项式极大地提高了PointConv对尺度变化和旋转的鲁棒性，甚至超过了MNIST数据集的传统2D CNN。在3D数据集上，新颖的视点不变量描述符显著提高了PointConv的性能以及鲁棒性。我们在SemanticKITTI数据集上实现了最先进的语义分割性能，在ScanNet数据集上也实现了与目前基于点的方法中最高框架的性能相当。
有些同学发现在2022年的1C级影像中获取NDVI时，DN值基本上大了1000左右。原因是在 2022-01-25 之后，PROCESSING_BASELINE ‘04.00’ 或更高版本的 Sentinel-2 场景的 DN（值）范围移动了 1000。HARMONIZED 集合将新场景中的数据移动到与旧场景中相同的范围内。由此GEE中Sentinel-2 1C级数据集名称变为
The MOD17A3H V6 product provides information about annual Net Primary Productivity (NPP) at 500m pixel resolution. Annual NPP is derived from the sum of the 45 8-day Net Photosynthesis (PSN) products (MOD17A2H) from the given year. The PSN value is the difference of the GPP and the Maintenance Respiration (MR) (GPP-MR).
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