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机器人柔性激光切割替代五轴机床将成趋势?

机器人柔性激光切割在汽车行业的应用正变得日益普遍,这与激光技术的发展和机器人精密轨迹控制技术的完善有着密不可分的联系。 机器人柔性激光切割的方式多种多样,既可以做成单机器人切割平台,又可以组合成柔性加工生产线。涉及的工件主要是两种不同类型的零部件:一种是金属件通过挤压或者拉延形成的3D车体结构件和覆盖件,包括热成型件等;另外一种是管状金属结构件,包括排气管、交叉梁等。覆盖件传统的生产方式是通过开模具冲压,然后再进行冲孔模和切边模等工序;热成型件和管件通过昂贵的五轴激光切割机床来完成。正因为高昂的设备成本,

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PCL—低层次视觉—点云分割(最小割算法)

在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法。基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的,它只能割出大概的点云(可能是杯子的一部分,但杯把儿肯定没分割出来)。基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了(比如风筝和人,在不用三维形态学去掉中间的线之前,是无法分割风筝和人的)。基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效,没法靠它来分割桌上的碗和杯子。也就是说,上述算法更关注能不能分割,除此之外,我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题。也就是说,有没有哪种方法,可以在一个点不多,一个点不少的情况下,把目标和“其他”分开。

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SparkStreaming如何解决小文件问题

使用sparkstreaming时,如果实时计算结果要写入到HDFS,那么不可避免的会遇到一个问题,那就是在默认情况下会产生非常多的小文件,这是由sparkstreaming的微批处理模式和DStream(RDD)的分布式(partition)特性导致的,sparkstreaming为每个partition启动一个独立的线程来处理数据,一旦文件输出到HDFS,那么这个文件流就关闭了,再来一个batch的parttition任务,就再使用一个新的文件流,那么假设,一个batch为10s,每个输出的DStream有32个partition,那么一个小时产生的文件数将会达到(3600/10)*32=11520个之多。众多小文件带来的结果是有大量的文件元信息,比如文件的location、文件大小、block number等需要NameNode来维护,NameNode会因此鸭梨山大。不管是什么格式的文件,parquet、text,、JSON或者 Avro,都会遇到这种小文件问题,这里讨论几种处理Sparkstreaming小文件的典型方法。

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搭建一个高可用负载均衡的集群架构(二)

二、lnmp+tomcat环境搭建 2 搭建lnmp、tomcat+jdk环境 3 三个站点分别为:discuz论坛、dedecms企业网站以及zrlog博客 4 由于机器有限,尽可能地把三个站点放到同一台服务器上,然后做负载均衡集群,要求所有站点域名解析到一个ip上,也就是说只有一个出口ip 5 需要共享静态文件,比如discuz需要共享的目录是 data/attachment,dedecms需要共享upload(具体目录,你可以先上传一个图片,查看图片所在目录) 6 设计合理的目录、文件权限,比如discuz的data目录需要给php-fpm进程用户可写权限,其他目录不用写的就不要给写权限(目录755,文件644,属主属组root) 9 php-fpm服务要求设置慢执行日志,超时时间为2s,并做日志切割,日志保留一月 10 所有站点都需要配置访问日志,并做日志切割,要求静态文件日志不做记录,日志保留一月 18 给三个站点的后台做二次认证,增加安全性

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