概述 在业务系统开发中，尤其是后台管理系统，列表页展示的数据来自多个数据源，列表页需要支持分页，怎么解决？ 问题 ?...如上图，数据源可能来自不同 DB 数据库，可能来自不同 API 接口，也可能来自 DB 和 API 的组合。 我这也没有太好的解决方案，接到这样的需求，肯定首先和需求方沟通，这样分页是否合理。...无非就两种方案： 数据定期同步，首先将查询的数据汇总到一个地方，然后再进行查询分页。 内存中分页，首先将查询的数据存放到内存中，然后再进行查询分页。...如果以某一数据源进行分页，其他字段去其他数据源获取，这样还好处理一些。 如果以多个数据源融合后再分页的话，就数据定期同步 或 内存中分页吧。...pagination": { "total": 10, "currentPage": 2, "prePageCount": 3 } } 小结 如果你有更好的方案
TRICONEX 3636R 服务器中聚合来自多个来源的数据图片在异构计算平台上节省资源和可普遍部署的应用程序在工业数据方面为工业4.0提供了新的世界。...容器应用程序是提供严格定义的功能的小软件模块，是自动化世界中聪明的数据管理的一个例子。Softing推出了一个新的产品系列，将容器技术用于西门子和Modbus控制器。...这种方法的特别之处在于，容器像一种包含所有必需组件的虚拟机一样运行。这意味着它们可以独立于任何外部组件和现有环境运行。...这确保了容器应用程序总是行为一致，而不管它在什么环境中执行。下载后，容器应用程序可以在几秒钟内使用单个命令行进行部署，并且在生产级别提供了实现简单集中管理的优势。...这可以在内部使用设备管理系统(DMS)或在云环境中完成(例如微软Azure物联网边缘, AWS物联网绿草)，而且随着机器工作负载的变化，工作TRICONEX 3351TRICONEX AI3351 TRICONEX
Kimera是C++实现的一个具有实时度量的语义SLAM系统，使用的传感器有相机与IMU惯导数据来构建环境语义标注的3D网格，Kimera支持ＲＯＳ运行在ＣＰＵ上的高效模块化的开源方案。...这些模块可以单独运行，也可以组合运行，因此Kimera可以很容易被修改单独作为VIO或完整的SLAM系统。...主要内容与贡献 Kimera的输入是立体图像和惯导测量值，输出有： （1）IMU进行的有效的状态估计； （2）全局一致的轨迹估计； （3）多个环境网格，包括快速局部网格和基于语义标签的全局网格。...（1）Kimera-VIO前端，该获取立体图像和IMU数据，前端执行在线预先积分，从原始IMU数据中获得两个连续关键帧之间相对状态的简洁预积分测量值。...2D语义标注的图像（在每个关键帧处生成）语义标注全局网格；可以用像素级2D语义分割的现成工具获得2D语义标签，获得细化的语义标签网格。
现在，来自北卡罗来纳大学教堂山分校、微软的研究者提出的可组合扩散（Composable Diffusion，简称 CoDi）模型很好的解决了这个问题。...人们迫切期待开发出一种全面而具有多功能的模型，这种模型可以从一组输入条件中生成任意组合的模态，无缝地整合来自各种信息源的信息，从而实现强大的人机交互体验（例如，同时生成连贯的视频、音频和文本描述）。...不过研究者认为伪时间注意力只能将像素（高度和宽度维数）展平为批维数来使视频帧在全局范围内彼此关注，从而导致局部像素之间跨帧交互的缺失。 接着是音频扩散模型。...此外在图 2 (b)(3) 中，研究者在训练联合生成时也遵循了与「桥接对齐」类似的设计，即（1）首先训练图像和文本扩散器中的交叉注意力权重以及它们在文本图像配对数据上的环境编码器 V。...（2）冻结文本扩散器的权重，并在文本音频配对数据上训练环境编码器和音频扩散器的交叉注意力权重。（3）冻结音频扩散器及其环境编码器，并在音频视频配对数据上训练视频模态的联合生成。
有一些像特斯拉这样的供应商认为，视觉数据足以让汽车识别其环境。其他供应商使用激光雷达传感器捕捉车辆周围物体的3D位置数据。将二维视觉数据和三维位置数据融合，使AV系统能够精确地了解周围环境。...发展对周围环境的精确了解是AV系统的第一个组成部分。下图显示了AV系统的所有重要组成部分。 ? 传感器融合 计算机视觉是计算机科学的一个分支，它使用照相机或照相机的组合来处理2D视觉数据。...激光雷达能够生成每秒高达200万个点的点云。由于精度更高，激光雷达可用于测量物体的形状和轮廓。 虽然来自相机的RGB数据缺少深度信息，但由激光雷达生成的点云数据缺少RGB数据中存在的纹理和颜色信息。...例如，在点云数据中，相距20英尺的行人的轮廓可能是一团点，可以将其识别为多个不同的对象，如下面的点云的渲染所示。另一方面，阴影笼罩的低质量部分视觉信息会提示该对象是人，如下面摄像机的图像所示。 ?...为了此处的讨论目的，自主车辆参照系与激光雷达参照系相同。 定义世界参考系和坐标系 世界参考系(W1)是全局参考系。例如，可以选择激光雷达的第一帧作为世界坐标系的中心(0,0,0)。
针对长视频上不同动作的时空巨大差异性，这篇论文提出了基于自监督的局部和全局混合时间域迁移新方法来解决这一挑战。在三个非常具有挑战性的公开数据集上，本文提出的新方法都实现了大幅度的性能提升。...最后，堆叠多个SS-TCN以增强时间感受野，从而构建最终的基线模型MS-TCN，其中每个阶段取来自上一阶段的预测作为输入，并为下一阶段做出预测。...这两个任务分别对局部和全局SSTDA有所贡献 1）局部SSTDA 动作分割基于对时空信息进行编码的帧级特征表示，然后利用多帧中的信息来预测每帧的动作。...来自先前层的时间卷积将信息从多个相邻帧编码到帧级特征，因此这些特征有助于每帧的二进制域预测。...然后，将所有特征混洗（shuffling），组合为一个特征，以表示一个长且未修剪的视频，该视频包含来自两个域的视频片段，并且顺序随机。最后用顺序域分类器以预测视频片段的域排列。
AMV Bench比以前的多视图高清室外SLAM数据集大了一个数量级，涵盖了多种多样且具有挑战性的运动和环境。...该方案的关键是异步多帧的概念，其将来自多个异步相机的输入图像分组，连续时间运动模型的集成，其将异步多帧中的时空信息关联起来用于联合连续时间轨迹估计。...在插入第二个KMF之后，在建图期间创建来自其他相机图像的地图点。 D、 跟踪 在跟踪期间，我们通过将传入的多帧MFi与最近的KMF进行匹配来估计其连续姿态。...激光雷达数据仅用于计算真实姿态。有五个广角摄像头覆盖了车辆的大部分环境，另外还有一对前向立体摄像头。每个相机的RGB分辨率为1920×1200像素，并使用全局快门。...为了进一步强调全局轨迹漂移的减少，图4中的第二个子图描述了在执行环路闭合的每个多帧处，在有环路闭合和无环路闭合的情况下相对于地面真相的漂移。
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。...研究团队认为，人体运动和环境的组合感知对于人类与环境互动的场景非常重要。首先，人体和环境同时感知可以提高人类与环境互动的效率和安全性。...前者具有良好的稳定性，但由于没有外部正确的参考，全局位置漂移在长时间运动中会累积；后者可以高精度地估计场景中的全局位置，但当环境信息不可靠时（例如没有纹理或存在遮挡），就容易出现跟踪丢失。...因此，本文有效将这两种互补的技术（mocap和SLAM）结合起来。通过在多个关键算法上进行人体运动先验和视觉跟踪的融合，实现了鲁棒和精确的人体定位和地图重建。...表1 和惯性动作捕捉工作的全局位置误差定量对比（单位：米）。TotalCapture数据集以动作进行分类，HPS数据集以场景进行分类。针对我们的工作，我们测试9次并汇报中位数和标准差。
为了更方便地对环境进行探索，Go-Bigger还提供了必要的可视化工具。在与环境进行交互的时候，可以直接保存本局包含全局视角及各个玩家视角的录像。...此外，Go-Bigger提供了单人全局视野、双人全局视野、单人局部视野三种人机交互模式，使得用户可以快速了解环境规则。...针对动作类型和动作参数的组合，也简单使用二者的笛卡尔积来表示，最终将环境定义为一个16维的离散动作空间。 离散动作空间算法示意图 c.设计奖励函数 奖励函数定义了强化学习优化的目标方向。...环境奖励的帧间变化示意图 步骤2:基础算法选择 在完成对RL环境的魔改之后，会呈现如下基本信息： 多模态观察空间：图像信息 + 单位属性信息 + 全局信息 离散动作空间：16维离散动作 奖励函数：稠密的奖励函数...对于各种模态的观察信息，使用数据对应的经典神经网络架构即可。
无障碍区域的高斯通过多个关键帧进行融合，以在一致性优化过程中识别回溯遮挡 (RO) 的实例。...这种活动集的选择倾向于排除在训练中被相机视图遮挡的高斯，从而减少 IRO。由于来自局部地图的高斯足够准确，随机选择的过去视图中的图像从全局地图中渲染，以指导全局优化阶段。...为了增强其保真度，通过仅使用当前滑动窗口中的图像进行优化，采用以下代价函数。 2. 全局阶段：在局部地图 Mft 中的高斯优化后，它们可以更准确地表示环境。...由于全局地图 Mt−1 在局部阶段没有被扰动，因此来自 Mt−1 的渲染关键帧保持高质量，足以解决剩余的不一致性。全局阶段由以下三个连续步骤组成：插入、选择性优化和剪枝。我们将详细描述它们。...与多个环境中的先前方法相比，GEVO 在保持可比准确性的同时，降低了 8-145 倍的内存开销（见图 5）。
LiDAR能够输出周围环境的点云，但是LiDAR有限量的扫描线导致输出数据的高度稀疏。具有64条扫描线的LiDAR是常见的传感数据但是仍然很昂贵。...Valada等采用后一种技术，通过从多个输入流中提取和组合编码器中不同阶段的特征图。一般来说，大多数方法表明后期融合可以获得更好的表现。我们提出早期和晚期融合的组合在KITTI基准上显示出良好的结果。...局部网络处理输入LiDAR帧并执行局部上采样。为了补救嘈杂的激光雷达数据，我们将LiDAR图与全局图融合在一起。一方面，这种引导技术背后的原因是局部网络可以进一步关注正确和有效的LiDAR点。...这种融合方法是组合多个传感器的有效方式，我们的结果在第4节中得到了支持。 3.3网络 全局网络是基于ERFNet的编码器 - 解码器网络，而局部网络是堆叠沙漏网络。...一方面，全局网络提供三种输出图：具有全局信息的引导图，深度图和置信图。另一方面，局部网络提供深度图和信息图。通过将置信度图与其深度图相乘并添加来自两个网络的预测，可以生成最终预测。
此外，由于新的子建图功能，在线协作SLAM现在可以在maplab 2.0中实现，从而可以在线构建、优化和共同定位来自多个来源的一个全局地图。...这是通过我们实现一个新的集中式服务器节点实现的，该节点聚合来自多个机器人的数据，并可以将协作构建的地图发送回机器人以提高性能。...多模态已经超越了标准传感器融合（即视觉惯导或立体摄像机），包括更复杂的组合，例如激光雷达和语义信息。另一个值得注意的主题是多机器人建图，其中多个机器人同时探索一个环境，并旨在创建一个全局一致的地图。...全局定位和环路闭合是通过获取单个帧并使用特征描述符建立一组2D-3D匹配来完成的。随后将对匹配项进行共视性检查，以过滤异常值。...数据集的总持续时间为52分钟 B、 大规模多机器人多会话建图 为了证明了其对复杂现实场景的适用性。实验的环境特点是类似城市的街道，有建筑物，环境恶劣，如坍塌的建筑物和狭窄的空间。
为了应对这一挑战，第8届AI城市挑战赛[34]推出了交通安全描述与分析任务，该任务涉及对来自多个固定高空摄像头或移动车辆自我摄像头的视频进行详细的交通安全场景视频字幕描述，包括车辆和行人的情况。...3 Method 交通安全描述与分析是一项具有挑战性的任务，它涉及对不同交通安全场景连续阶段的长时间细粒度描述，针对多个目标，在给定摄像头视频、每个阶段的时间戳和若干帧的目标边界框信息的情况下。...该数据集包含了155个场景和810个视频，这些视频来自固定的高空摄像头和车载摄像头，如表1所示。此外，该数据集还提供了从BDD100K数据集[48]中提取的3402个车载摄像头视频。...可以看出，使用两个或更多特征的组合显著优于仅使用其中之一。在将子全局特征直接与其全局对应特征进行比较的实验中（第1行与第2行以及第7行与第6行），两者的结果大多数是可比较的。...不幸的是，任何全局和子全局特征的组合与其他选项相比并没有得到很高的结果。 表2：在WTS主验证集上的TrafficVLM变体消融研究结果，车辆视角。《阶段编码器》表示对局部特征进行时间建模。
行为识别似乎是图像分类任务到多个帧的扩展，然后聚合来自每帧的预测。尽管图像分类取得了很大的成功，但是视频分类和表示学习依然进展缓慢。...有时候多个时空兴趣点的组合也称为局部描述符，描述符已经不再仅仅关注于某些点，而是更上层的关注并描述视频中人体特征的局部。...2D 预训练卷积网络和T3D都是来自于视频的帧和剪辑，其中帧和剪辑可以来自于相同或者不同的视频。 从预训练的2D ConvNet 到 3D ConvNet的迁移框架。...First LSTM层用于编码骨架序列并初始化全局情景记忆单元。然后，将全局情景记忆的数据馈送到Second LSTM层，以帮助网络选择性地关注每个帧中的信息性关节，并进一步生成行为序列的注意力表示。...最后，使用所有关节的全局特征和来自最后一个AGC-LSTM层的聚焦关节的局部特征来预测人类行为的类别。
前端检测平面、直线和圆柱体，并建立局部到全局的数据关联以进行实时位姿估计，并且确定创建新关键帧的时机。...错误的识别会在后端进行修正 b.前向ICP流 采用前向 ICP 流来建立本地到全局的数据关联。假设 Si+1 是 Si 的后续扫描。...b)当前帧与最后一个关键帧的旋转角度大于 5◦ c)当前帧与最后一个关键帧之间的距离大于阈值 t1（室内环境为 t1 = 0.2m，室外环境为 t1 = 0.5m）。...如果 环境中 λ = 5 cm，室外环境中 λ = 15 cm），维持关联。如果的全局地标。 通过试错法检查新对应关系的几何一致性。...6.PLCR a.扫描内运动 采用线性插值来补偿扫描内运动 b.约束 相对位姿内的旋转幅度相对较小，所以采用一阶泰勒展开来近似旋转： 来自平面的约束 ： 来自线的约束 : 来自圆柱体的约束
B.基于关键帧的子地图 这项工作的一个关键创新在于我们的系统如何管理地图信息，并在扫描到子地图匹配中导出局部子地图，以进行全局运动优化，我们没有直接使用点云并将点云存储到典型的八叉树数据结构中，而是保留要搜索的关键帧的历史记录...实验 为了研究系统模块的功能，包括基于关键帧的子地图、子地图法线近似和数据结构的重用，这里使用DARPA地下挑战赛城市赛道的Alpha Course数据集将每个模块与其对应模块进行比较，该数据集包含来自...Velodyne VLP-16传感器的激光雷达扫描点云，以及来自VectorNav VN-100的IMU测量，该测量在位于华盛顿州埃尔马的废弃发电厂中收集60分钟数据，包含了多个感知挑战，如大型或自相似场景...与其他工作不同的一个关键创新是，如何使用关键帧点云对数据库高效地导出局部子地图，以进行全局姿势优化。...我们通过在大规模感知挑战环境中运行的多个平台上进行基准测试和广泛的现场实验，证明了我们方法的可靠性，并邀请其他人使用和评估我们的开源代码。
摘要 多个激光雷达的组合使得机器人能够最大限度地感知周围环境并获得足够的测量信息，这对于同时定位和建图（SLAM）是很有帮助的。...进一步发展了一个建图算法来构造一个全局地图，并用足够的特征来优化姿态，以及一种捕获和减少数据不确定性的方法。...在原有里程计算法的基础上，提出了一种在局部窗口内充分利用多个激光雷达测量数据的方法。增加约束有助于防止帧间配准的退化或失败。...它有能力以完全无监督的方式监控收敛和触发终止。 3） 基于滑动窗口的里程计，充分利用来自多个激光雷达的信息。这种实现可以解释为小比例尺帧到地图的配准，这进一步减少了由连续帧到帧里程计累积的漂移。...不确定性感知的多激光雷达地图保持了一个全局一致的地图，以减少里程计漂移和去除噪声点。 数据预处理 将点云分割成多个簇，去除噪声，然后提取边缘和平面特征。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
