什么服务，能够在短时间内支持亿级调用，但只需要一点费用？ ? 2021年春节期间频频冲上热搜的自定义「红包封面」可谓令人印象深刻，许多商家和用户爆发创意，让红包封面充满新意与心意。 ? ?...真是 亿点点调用，一点点费用！ 几千元承载亿级流量，这个在几年前可能无法想象的情景，已成为现实，这就是云开发为业务带来的便利与超高性价比。
极值点（是自变量x的值） 极值点：一阶导数发生变号的点，对于导数不存在的点，分析其左导数和右导数的正负是否相同，相同则不是极值点；若不同则为极值点。...极值点是该点的x坐标值，而极值是该点对应的y坐标值。 驻点(是一个点对（x,y）) 驻点：只是单纯地符合f’(xo)=0的点,导数不存在的点不是驻点。...拐点（点对（x，y）） 拐点：二阶导数发生变号的点，对于二阶导数不存在的点，分析其左二阶导数和右二阶导数的正负是否相同，相同则不是拐点；若不同则是拐点。...常用结论： 1.只要f’(xo)=0,那么该点就是驻点。 2.若f’(xo)=0,而f”(xo)≠0,该点一定是极值点。（简单地分析问什么？...的导数变号的零点。）
于是便引入了图像特征点的概念，用一些点来描述一幅图片，显然可以极大的缩减数据量，因此了解图像特征点的原理与方法对于学习机器视觉具有重要意义。 今天小白为大家带来的是Moravec特征点。...特征点是Moravec于1977年提出了兴趣点（Points of Interests)的概念，并应用于解决Stanford Cart的导航问题。...2、构造角点性映射图 在构造角点映射图之前，我们先来分析下，通过上式的我们可以得到角点吗？或者凭什么通过计算两个框对应位置的差的平方和就可以检测到角点？问题问得好，我们来看下面的图： ?...(2）离散点（噪声点）与角点有相同的角点性（cornerness），因此Moravec算子对噪声敏感，但是通过增大滑窗的大小可以对噪声起到一定的抑制作用，可同时增加了计算量。...从上图也可以看到，Moravec算子对角点的检测效果还不错，但是对于对角线上的角点容易出现误检。
小白在之前的为小伙伴在前面的推送中带来了moravec算子，忘记了的小伙伴可以回过去看一下《图像特征点|moravec特征点》，但是moravec算子也具有很多不足之处。...Harris&Stephen提出下面的角点性测度: k一般取值04~0.6。 最后，我们来总结下Harris算子的计算步骤： （ 1）对每一个像素计算自相关矩阵M ?...，提高了特征点的检测率以及Repeatability。...但是，Harris算子计算量大，对尺度很敏感，不具有尺度不变形；另外Harris对特征点的定位也不是很精确，而且Harris也是各向异性的，对噪声敏感。...特征点 入门学习SLAM（Ubuntu16.04安装ROS kinetic） 高翔Slambook第七讲代码解读（特征点提取） 高翔Slambook第七讲代码解读（三角测量） 高翔Slambook第七讲代码解读
点除与矩阵除法： 在书写程序的时候，点乘和矩阵乘法写错的时候再进行程序调适的 时候MATLAB会返回错误说明。...但是对于点除容易出现问题，下面以一个简单的例子说明这个问题： 比如我们要计算： A = [1,1]; B = [2,1]; C = A/B; 上面的程序我们计算的是A与B的点除。...但是由于疏忽而把点除“./” 写为“/”这样结果是不同的，大家可以看看它们的结果： >> A/B ans = 0.6000 >> A....希望网友在书写向量或者矩阵的“点除”和“除法”运算的时 候注意这一点。
为了更好地理解它们，我们可以把它们比作一个人在走钢丝时需要关注的几个关键点。下面我将分别解释每个术语： 敏感点 敏感点指的是那些对整体情况有重大影响的地方。...例子：就像走钢丝时，绳索的松紧度是一个敏感点。如果绳索太松或太紧，行走者可能会失去平衡，导致跌落。 平衡点 平衡点指的是维持系统或计划稳定的关键位置。这些点需要小心维护，以确保整体的平衡和稳定。...例子：走钢丝时，行走者的身体重心就是平衡点。保持重心的稳定是确保不会跌落的关键。 风险点 风险点是指那些可能会带来负面后果的地方。这些点需要特别关注和管理，以防止潜在的风险转化为实际问题。...非风险点 非风险点是指那些对整体情况影响不大的地方，即使在这些点上出现问题，通常也不会对整体造成重大影响。 例子：走钢丝时，行走者穿的衣服颜色就是一个非风险点。衣服的颜色不会影响行走者的平衡和安全。...总结 敏感点：关键因素，需特别关注。 平衡点：维持稳定的核心，需小心维护。 风险点：潜在危险，需防范管理。 非风险点：影响较小，不需特别关注。 通过这些比喻，希望你能更好地理解这几个术语的含义。
1 两点校准 ? 选择两个位于屏幕对角线的点进行校准，是比较常见的校准，也是比较经典的一种校准算法，利用y=ax+b直线方程完成，一般选点的位置如下 ?...分别在据x,y轴5%的地方选取校准点，四点校准类似两点的选点标准。 2 三点校准 ? 三点校准相较于两点可以考虑参考值和采样值之间的缩放，变换和旋转，一般选择的三个点也有讲究，如下图所示 ?...一般大于三点的我们都叫多点校准，像常见的四点校准，五点校准，九点校准等。四点校准的选点可参照两点校准，分别选择去四个脚的点，五点和九点校准选点如下 ? ?...一般来说，选点越多，校准系数计算的越好，但是为了简化设计，一般四点就足够满足大多数应用，所以四点，五点校准比较多应用一些。...所以我们主要以四点来说明一下，以emwin的仿真环境来介绍，在emwin的下载包里有一个两点的校准例程，我们可以修改将其移植为4点校准，并可以应用于自己的产品，打开仿真环境，可以使用VS2009，或者VC6.0
ORB特征包括特征点和描述子。特征点用于筛选比较“特殊”的点，而描述子用来描述某个点周围的特征。接下来将分别介绍这两部分。...特征点的检测 图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。 ?...FAST核心思想就是找出那些鹤立鸡群的点，即拿一个点跟它周围的点比较，如果它和其中大部分的点都不一样就可以认为它是一个特征点。...设定一个合适的阙值t ：当2个点的灰度值之差的绝对值大于t时，我们认为这2个点不相同。 考虑该像素点周围的16个像素。（见上图） 现在如果这16个点中有连续的n个点都和点不同，那么它就是一个角点。...（取点模式可以认为是章子上直线的分布情况） ORB在计算BRIEF描述子时建立的坐标系是以关键点为圆心，以关键点和取点区域的形心的连线为X轴建立2维坐标系。 ? 在图1中，P为关键点。
什么服务，能够在短时间内支持亿级调用，但只需要一点费用，让业务团队心动不已？...真是 亿点点调用 = 一点点费用 = 亿点点心动！（循环起来了家人们）几千元承载亿级流量，这个在几年前可能无法想象的情景，已成为现实，这就是云开发为业务带来的便利与超高性价比。
埋点：又称为事件追踪（Event Tracking），指的是针对特定用户行为或事件进行捕获，处理和发送的相关技术及其实施过程。 功能方面：埋点是用来收集用户行为数据。...第一步【埋点采集】：通过部署埋点，收集数据 第二步【数据传输】：将埋点收集到的数据，进行传输 实时传输：flume>kafka>db？...明确需要收集哪些维度的数据，按需选择性埋点。 1.2 埋点事件 我们可以对一条业务流程中涉及到的各种操作进行事件埋点，用于了解该业务各操作流程的用户流失率，转化率等情况。...定量：设置阈值，当数据量达到一定量（1k）即进行存储 程序退出：某用户退出登录时，需立马进行存储 3 注意事项 3.1 选择后端埋点还是前端埋点 比如像点击、浏览、曝光这些行为便可以用前端埋点，主要是发生在用户与界面的交互...如果统计的事件里有需要用到后端的数据，也是要进行后端埋点的。 3.2 埋点事件的格式 埋点数据是需要存储起来的，数据就会有它对应的字段。
之前写过一点Coroutine相关的东西（这里和这里），大致讲了些自己关于Unity协程的理解，自己在平日的工作中也确实用到了不少相关的知识，遂而引发了一个比较细节或者说微妙（subtle）的思考：...这就是为什么我们需要立即执行协程的原因（之一）~ OK，以上便是那一点点想聊的东西~
点赞功能在很多系统中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的。 点赞、取消点赞是高频次的操作，若每次都读写数据库，大量的操作会影响数据库性能，所以需要做缓存。...项目需求需要查看都谁点赞了，所以要存储每个点赞的点赞人、被点赞人，不能简单的做计数。...因为 Hash 里的数据都是存在一个键里，可以通过这个键很方便的把所有的点赞数据都取出。这个键里面的数据还可以存成键值对的形式，方便存入点赞人、被点赞人和点赞状态。...将点赞人 id 和被点赞人 id 作为键，两个 id 中间用 :: 隔开，点赞状态作为值。 所以如果用户点赞，存储的键为：likedUserId::likedPostId，对应的值为 1 。...id，点赞用户id，点赞状态。
在软件架构评估过程中，我们需要关注几个重要方面，包括敏感点、权衡点、风险点和非风险点。这些点能够帮助我们全面了解软件架构的优缺点，并为改进和优化提供指导。以下是这些概念的详细解释： 1....风险点（Risk Points） 定义：风险点是指在架构设计中可能会引发严重问题或失败的部分。这些点需要特别关注和管理，因为它们对系统的稳定性和成功至关重要。...总结 在进行软件架构评估时，了解并区分敏感点、权衡点、风险点和非风险点是至关重要的。...敏感点需要特别关注，因为它们对系统的关键质量属性有重大影响；权衡点需要在不同设计方案之间做出合理取舍；风险点需要谨慎管理，以避免严重问题的发生；而非风险点则相对不那么重要，可以减少关注。...敏感点通常影响单个指标，权衡点通常影响多个指标。 风险点：存在潜在隐患。非风险点：“xx 是可以实现的” （1）敏感点 （2）非风险点 （3）风险点 （4）权衡点
什么是痛点？ “怕”，痛点是恐惧 全职家庭主妇有自己的梦想，帮助她们解决是痛点吗？——不是，因为没有恐惧 什么是爽点？...一寻求就得到即时满足 eg：百度音乐——搜得到，能下载 全职家庭主妇有自己的梦想，帮助她们解决是爽点吗？——不是，因为没有办法即时满足 什么是痒点？...满足人的虚拟自我——想象中那个理想的自己 eg：来自星星的你——600万个帖子 网红：营造了虚拟自我，满足女孩子们的生活幻想 什么是一个产品的入手点？ 痛点、爽点、痒点都是合适的入手点
文章目录 一、绘制单个点 二、绘制多个点 三、相关资源 在上一篇博客 【OpenGL】十、OpenGL 绘制点 ( 初始化 OpenGL 矩阵 | 设置投影矩阵 | 设置模型视图矩阵 | 绘制点 | 清除缓冲区...| 设置当前颜色值 | 设置点大小 | 绘制点 ) 中 , 讲解了绘制单个点的操作 , 本篇博客简单介绍下绘制多个点 ; 一、绘制单个点 ---- 绘制点时, 会将从 glBegin 到 glEnd...之间的所有的点都绘制出来 , 可以调用 glVertex3f 方法设置点 ; 设置了几个点 , 就会绘制几个点 , 如下代码中设置了一个点 , 那么就只绘制这一个点 ; // 绘制点时,...(); 绘制效果如下 : 二、绘制多个点 ---- 如果在 glBegin(GL_POINTS) 与 glEnd() 两个方法之间 , 设置多个点 , 此时如果设置的点在摄像机可视范围内 , 就会将这些点投影到屏幕中...; // 绘制点时, 会将从 glBegin 到 glEnd 之间的所有的点都绘制出来 // 可以调用 glVertex3f 方法设置多个点 // 绘制点开始
不经如此，除（X,Y,Z）代表的几何位置信息之外，点云数据还可以表示一个点的RGB颜色，灰度值，深度，分割结果等。...Eg..Pi={Xi, Yi, Zi,…….}表示空间中的一个点， 则Point Cloud={P1, P2, P3,…..Pn}表示一组点云数据。...这些设备用自动化的方式测量在物体表面的大量的点的信息，然后用某种数据文件输出点云数据。这些点云数据就是扫描设备所采集到的。...这里有很多技术应用在将点云转换为3D表面的过程中。 四：点云数据的格式 点云数据是3D激光雷达扫描仪的基本输出。...通过输出的是XYZ文件格式的点云数据，来自任何扫描设备的点云数据可以被任何点云数据处理软件所分析。
Unity点乘与叉乘 传送门 Unity中两个Vector3变量相减代表什么意义 表示一个指向另外一个的向量. a点与b点相减，理解为以b为始点，a为终点的向量，方向由b指向a。...以空间坐标轴来计算相对位置 比如 点A（1,5,1） 点B(4,6,3） 那么从点A移动到点B需要增加位移矢量（3,1,2) 同理从B到A则需要减去位移矢量（3,1,2) 向量 1、零向量 零向量是非常特殊的一个向量...7、向量的点积 向量与向量的乘法有两种不同的形式，第一种是向量的点积，也叫做向量的内积。 表示为a·b，点不可以省略。 计算时，向量的点积就是对应分量乘积的和，结果为一个标量。...点积的计算公式为a·b=(ax,ay)·(bx,by)=axbx+ayby (0,2)·(3,3) = 0×3+2×3 = 0+6 = 6 向量的点积满足交换律，即a·b = b·a 向量的点积还可以用来求得一个向量在另一个向量上的投影...在Unity中，向量的点积可以通过Vector3.Dot来计算。 可以使用Vector3.Angle来获得两个向量之间的夹角的大小。结果在0度到180度之间。
在 myeclipse \MyEclipse 10 myeclipse.ini 末行添加
Mac平时工作的挺好的，就这一点有点烦人。我一般不用Spotlite，因此回头想个办法把看能否把该功能禁了。
本节记录下点云聚类方法 1.欧式聚类分割方法 //为提取点云时使用的搜素对象利用输入点云cloud_filtered创建Kd树对象tree。...，用于存储实际的点云信息 首先创建一个Kd树对象作为提取点云时所用的搜索方法，再创建一个点云索引向量cluster_indices，用于存储实际的点云索引信息，每个检测到的点云聚类被保存在这里。...请注意： cluster_indices是一个向量，对每个检测到的聚类，它都包含一个索引点的实例，如cluster_indices[0]包含点云中第一个聚类包含的点集的所有索引。...接下来我们从点云中提取聚类，并将点云索引保存在cluster_indices中。...为了从点云索引向量中分割出每个聚类，必须迭代访问点云索引，每次创建一个新的点云数据集，并且将所有当前聚类的点写入到点云数据集中。
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