gdal.Warp是一个很好用的函数们可以用来重投影、影像裁剪等。用它对MODIS数据进行重投影很简单。
而长寿寓意总与年长者相关联，再随着敬老风气的推广，重阳节逐渐演变为“老人节”。实际上，无论是吃糕饮酒还是登高远眺，都是寄希望老人能保持身体的健康与内心的愉悦。但谁说只有通过这些传统方式才能让老人开心？
「滴~~~」，小章的钉钉突然响起了很多客服转发来的用户投诉信息，说是网络连接不上了，经过排查发现是其中一台机器（RS2）挂了
GDAL提供了gdalwarp命令可以方便地让我们进行影像拼接，重投影，裁剪，格式转换等功能
众所周知，目前微信公众号是最具商业价值的写作平台，这与它优秀的原创保护机制密不可分，如果你想将其他公众号上的文章标为原创，微信会给出类似如下的信息告诉你未通过原创校验逻辑。
两天前，魔兽的8.0版本正式公布，增加了四个半新不旧的种族，而故事的主题又回归到了联盟与部落的冲突，至少从目前看还算不错吧。小编入魔兽的坑时间不长，满打满算也就两年吧，如今迫于工作压力已经弃坑 ，但魔
标题：Line as a Visual Sentence: Context-aware Line Descriptor for Visual Localization
3. 对于空间中同一个点，被相邻两帧拍到，亮度值变化很小。但由于位姿是假设的一个值，所以重投影的点不准确，导致投影前后的亮度值是不相等的，不断进行迭代优化。
ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统，可以在单目，双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。
本文介绍基于gdal模块，在命令行中通过GDAL命令的方式（不是Python或者C++代码，就是gdal模块自身提供的命令行工具），对栅格遥感影像数据加以投影，即将原本的地理坐标系转为投影坐标系的方法。
毫无疑问，3d方向，是非常值得研究的，包括深度估计，立体匹配，3d检测（包括单目，双目，lidar和rgbd，19年也终于出现了真正的点云卷积pointconv），3d分割，三维重建，3dlandmark，并且我个人认为如何减少3d标注，完全使用多视图几何做是一个很有意义，有前途，并且有挑战的方向。3d部分具体说来包括：
今日凌晨的狮子座流星雨你看了吗？那一颗颗从天而降的流星，仿佛下雨一般划向地平线。在夜幕的幽深下，炫目的星雨显得如此美妙。
我们小伙伴应该都听说够消息中间件MQ，如：RabbitMQ，RocketMQ，Kafka等。引入中间件的好处可以起到抗高并发，削峰，业务解耦的作用。
3.奥卡姆剃刀:贝叶斯推理表现出奥卡姆剃刀原理了。 这个图给出了为什么复杂的模型会变得不那么可能了。 水平轴表示可能的数据集D的空间。贝叶斯定理奖励模型的比例与他们预测发生的数据有多少有关系。 这些预测通过D上的归一化概率分布来量化。给出模型H i，P（D | H i）的数据的概率被称为H i的证据。 简单模型H1仅仅会产生有限范围的预测，如P（D | H1）所示; 具有例如比H1更多的自由参数的更强大的模型H2能够预测更多种类的数据集。 然而，这意味着H2不像H1那样强烈地预测区域C1中的数据集。假设已将相等的先验概率分配给两个模型。 然后，如果数据集落在区域C1中，则较不强大的模型H1将是更有可能的模型。
看了前辈们的XXX元打造N核服务器的帖子，我前段时间一直想在租房里也能够看大屏电影就好了，然鹅一个正儿八经的投影仪也忒TN的贵了，物理分辨率1080p的，至少得5k+，而且要是灯泡坏了或者主控板坏了，修一下也得上千，实在不是屌丝搞得起的。正好重新回忆起FB的口号： 秉着捡垃圾的原则，开始了DIY投影仪的旅程。 这其中研究原理和各种配件的优劣性耗费了大量的时间，资料及其少，基本很少有人愿意把原理和优劣对比做细致分析和总结，本文的内容耗费了作者接近一个月的业余时间去收集整理。在此分享给大家，并希望大家去做出改进
做SLAM的同学经常用打印的标定板进行相机标定，打印出的标定板定位精度真的很低，其实配合结构光中的相移法，利用ipad屏幕即可进行高精度的相机标定。
曾记得2009年的《画皮SAP：世界最大软件公司的中国真相？》，我想听过得众多，但是真正了解内情者不多，当年画皮SAP的作者用了近二个月时间调查走访，从用户、到知情人、再到行业专家等多方采访求证，才写出了中国软件史上最杰出的作品，也因为此篇文章获得了当年最佳记者奖，即使这篇佳作放到今天依然意义深远。 他不仅拨掉了SAP的华丽外衣，也让我们切身的感受到SAP在中国的强势、霸王和霸道、，而中国用户因为用了世界上最高大上的产品，只能自认倒霉有苦难言，一旦实施失败SAP立马回击：世界500强企业中80%都是我们SA
今天要分享的内容是关于页面扭曲矫正的内容，为了让大家有一个相关的概念，下面先预览一下效果图
上一篇博客中介绍了从拍摄图像到获取视差图以及深度图的过程，现在开始介绍利用视差图或者深度图进行虚拟视点的合成。虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像，能够获取更多视角下的图片，在VR中应用前景很大。 视差图可以转换为深度图，深度图也可以转换为视差图。视差图反映的是同一个三维空间点在左、右两个相机上成像的差异，而深度图能够直接反映出三维空间点距离摄像机的距离，所以深度图相较于视差图在三维测量上更加直观和方便。 利用视差图合成虚拟视点 利用深度图合成虚拟视
（VRPinea 8月22日讯）今日重点新闻：扎克伯格把Avatar自拍照解释为拍的时候太随意；基于谷歌ARCore的Geospatial API的LBS AR创作应用《AR Street》上线；Snap与HBO Max合作推出《龙之家族》系列AR滤镜。
我们之前说着色过程中以及这个计算法线的时候需要用到这个插值（Interpolation），然后插值是通过这个重心坐标（Barycentric Coordinates）来实现的
在解释机器学习的基本概念的时候，我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。 图1 1、Test and training error: 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 以下的几幅图是我认为在解释机器学习基本概念时最有启发性的条目列表。 1. T
作者：Maybe2030 来源：http://lib.csdn.net/article/machinelearning/49601 在解释机器学习的基本概念的时候，我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。 Test and training error 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢：上图以模型复杂度为变量的测试及训练错误函数。 Under and overfitting 低度拟合或者过度拟合的例子。上图多项式曲线有各种各样的命令M，以红色曲线表示，由
无论是台式机还是笔记本电脑，我们都习惯将其划分成多个大小不一的磁盘，有的是用于安装系统，有的则是用于存储文件。今天小编就和大家解答一下关于电脑磁盘的问题，电脑只剩c盘是硬盘坏了吗，电脑突然就剩c盘怎么恢复。
1. Test and training error: 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢：以模型复杂度为变量的测试及训练错误函数。
利用鲁棒的地图融合方法解决不限数量的子地图融合问题，Altas使SLAM系统变的更加的精准和鲁棒。在tracking线程跟踪失败的时候，系统会构建一个新的子地图。当该地图和先前的子地图有共同部分的时候就会进行地图融合。针对原来的方法中只舍弃特征点数量少的帧，我们也舍去位姿估计不准的帧来构建更加精准的子地图。
论文名称: ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map system
1. Test and training error: 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢：ESL 图2.11.以模型复杂度为变量的测试及训练错误函数。 2. Under and ov
在缺乏鲁棒的视觉特征的环境中，运动结构（SfM）通常无法估计准确的姿势，在这种情况下，最终3D网格的质量会降低，克服这个问题的，一种方法是将单目相机的数据与激光雷达的数据结合起来。这种联合传感器的方法可以捕捉环境中精细的细节和纹理，同时仍能准确地表示无特征的对象，然而，由于这两种传感器的特性根本不同，因此融合这两种传感器模式是非常具有挑战性。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 华为手机缺失5G这个问题，看起来终于有救了。 就在这几天，一款名为“5G通信壳”的新产品在市面上爆火，只需要将手机套上这个重52g的小壳子，就能将4G手机升级为5G手机。 虽然产品官网并未提及“华为手机”，不过据中国联通官方透露，它会被率先适配在华为P50 Pro上，售价799元： 要知道，这段时间受打压影响，华为手机的5G功能一直受限。 对此华为想了多种方法复活自己的手机业务，包括和其他厂商技术悄悄合作推出智选手机等，但这些做法效果并不见好。 现在
机器之心专栏 机器之心编辑部 近年来，基于惯性的人体动作捕捉技术迅速发展。它们通过在人体上穿戴惯性传感器，实时测量人体的运动信息。然而，这就好比一个人在蒙着眼睛走路——我们可以感受到身体的运动，但随着时间的累积，我们越来越难以确定自己的位置。 本文则试图打开惯性动作捕捉的「眼睛」。通过额外佩戴一个手机相机，我们的算法便有了「视觉」。它可以在捕获人体运动的同时感知环境信息，进而实现对人体的精确定位。该项研究来自清华大学徐枫团队，已被计算机图形学领域国际顶级会议SIGGRAPH2023接收。 论文地址：htt
本文则试图打开惯性动作捕捉的「眼睛」。通过额外佩戴一个手机相机，我们的算法便有了「视觉」。它可以在捕获人体运动的同时感知环境信息，进而实现对人体的精确定位。该项研究来自清华大学徐枫团队，已被计算机图形学领域国际顶级会议SIGGRAPH2023接收。
距离测量是地理空间分析中的一个非常重要的功能，在气象数据处理中也会经常用到，例如查找最临近的气象站点、气象站点数据与其他数据匹配等操作。目前，针对不同的地球模型，计算地球上两点的距离，有三种不同的算法：
9月16日iPhone14正式开售了，你们抢的iPhone发货到手了吗？ 都说 13 香，不过今年的 iPhone 14 Pro 属实是更香啊。今年苹果发布会上最让人眼前一亮的，莫过于 “ 灵动岛 ” 的设计了。 通过不同的软硬件结合，将刘海区域利用起来，可以显示AirPods 连接、导航信息、录音、充电低电量提醒等等，不过第三方软件还需要等后期更新适配。。 近日，看到iPhone 14系列官方维修价格出来了，下面一起看看吧。 iPhone 14 全系电池维修预估价格涨到 748 元。而iPhone 1
题目就到这里了，主要讲的就是三重积分的计算方法，注意题型，加强练习。成功来源于积累。
在之前的博客中，我们曾多次介绍过将图层的地理坐标系转为投影坐标系的方法，也就是投影操作——例如ArcGIS矢量图层投影与地理坐标系转为投影坐标系——ArcMap，以及Google Earth Engine谷歌地球引擎地理坐标系、投影坐标系的变换与重投影，还有ArcMap通过模型构建器导出地理与投影坐标系转换的Python代码等。而在本文中，我们将反过来，介绍把一个栅格图像原本的投影坐标系转为地理坐标系的方法。
题目：《RTM3D: Real-time Monocular 3D Detection from Object Keypoints for Autonomous Driving》
逆相机法，也称为三角立体模型，其将投影仪看做“逆相机”，投影结构化光，主动标记视场内的“同名点”，利用类似双目视差原理（不完全相同）进行重建。
Keepalived软件起初是专为LVS负载均衡软件设计的，用来管理并监控LVS集群系统中各个服务节点的状态，后来又加入了可以实现高可用的VRRP功能。因此，Keepalived除了能够管理LVS软件外，还可以作为其他服务（例如：Nginx、Haproxy、MySQL等）的高可用解决方案软件。 Keepalived采用是模块化设计，不同模块实现不同的功能； keepalived主要有三个模块，分别是core、check和vrrp。 core：是keepalived的核心，负责主进程的启动和维护，全
通信双方进行TCP链接后进行通信，结束后不主动关闭链接 优点：通信速度快，免去了DNS解析时间，以及三次握手四次分手的时间，避免短时间内重复连接所造成的信道资源 & 网络资源的浪费
脑裂（split-brain）：指在一个高可用（HA）系统中，当联系着的两个节点断开联系时，本来为一个整体的系统，分裂为两个独立节点，这时两个节点开始争抢共享资源，例如都去用同一个ip提供网页服务，结果会导致系统混乱，数据损坏。
经典的计算机视觉问题是通过数学模型或者统计学习识别图像中的物体、场景，继而实现视频时序序列上的运动识别、物体轨迹追踪、行为识别等等。然而，由于图像是三维空间在光学系统的投影，仅仅实现图像层次的识别是不够的，这在无人驾驶系统、增强现实技术等领域表现的尤为突出，计算机视觉的更高层次必然是准确的获得物体在三维空间中的形状、位置、姿态，通过三维重建技术实现物体在三维空间的检测、识别、追踪以及交互。近年来，借助于二维图像层面的目标检测和识别的性能提升，针对如何恢复三维空间中物体的形态和空间位置，研究者们提出了很多有效的方法和策略。
文章：General, Single-shot, Target-less, and Automatic LiDAR-Camera Extrinsic Calibration Toolbox
去年由奥比中光赞助的3D创新视觉赛落下帷幕，留下了令人印象深刻地一些作品（惭愧，虽然我也参加了，但是算法上面有些地方做地不好，就没有参与到后续地评奖中，希望今年获奖，哈哈哈哈哈），另外今年也幸运的当了社区的版主>.<，欢迎大家来投稿！
之前我们一起了解了使用RocketMQ事务消息解决生产者发送消息时消息丢失的问题，但使用了事务消息后消息就一定不会丢失了吗，肯定是不能保证的。
在之前GDAL系列文章中的《栅格数据投影转换》提到过，做投影转换最重要的是计算数据在目标空间参考系统中的放射变换参数（GeoTransform）和图像的尺寸（行数和列数）。而且我们使用GDAL基本库自己写代码进行了计算。
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