从中兴被制裁想到

最新推荐文章于 2024-05-25 19:45:00 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-25 19:45:00 发布 · 392 阅读 · 0 ·
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我现在做软件,这么多代码,这么多书籍都可以去学,比起做硬件的好多了,人家大牛们都写出来了,我再不好好学,学不会,真是愚昧到家了.

CloudCompare&PCL 匹配点采样一致性抑制
dayuhaitang1的博客
07-27 538
CloudCompare&PCL 匹配点采样一致性抑制
PCL :实现法向量夹角剔除错误匹配点对（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
09-24 152
PCL :实现法向量夹角剔除错误匹配点对（附完整源码）
学习PCL库：PCL中的配准模块介绍
点云PCL
11-06 1292
公众号致力于分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章与技术，欢迎各位加入我们，一起交流一起进步,有兴趣的可联系微信：cloudpoint9527。本文来自点云PCL博主的分享，未经作者允许请勿转载，欢迎各位同学积极分享和交流。前言将多个数据集合并成一个全局一致的模型通常使用一种称为"配准"的技术来完成。其关键思想是识别数据集之间的对应点，并找到一个最小化对应点之间距离的变换关系。由于对...
PCL函数库摘要——点云配准
qq_36829039的博客
11-07 4279
1.Class pcl::registration::CorrespondenceEstimation< PointSource, PointTarget, Scalar > 类CorrespondenceEstimation是确定目标和查询点集(或特征)之间的对应关系的基类，输入为目标和源点云，输出为点对，即输出两组点云之间对应点集合。 #include <pcl/registration/correspondence_estimation.h> CorrespondenceEst
搞懂ICP（最近邻迭代）配准算法 - 2
z15f34的博客
10-12 4002
前文我们已经有做配准的工具和数据（1. 三维点云配准的简介、工具和数据集），接下来讲配准里最经典的算法，迭代最近邻算法，英文Iterative Closest Point（ICP）。提到Iterative有没有想到代码里出现频繁的i++大兄弟？是个循环呀。我看了很多介绍ICP算法的，上来都是介绍一次配准算法公式（p=Rq+T，详见：https://mp.weixin.qq.com/s/V6ZZ42cFQC3SxpIhcroB7A或者高博的SLAM十四讲），ICP为啥叫最近邻迭代的背景没讲，ICP里有啥也没讲
深度精选 | TikTok禁令风波再起：谁是最大赢家，谁又将面临挑战？全球视频巨头的命运之战
重生回到28岁，开始带薪养生
04-28 842
TikTok作为数字世界的热门应用，颠覆了人们的生活方式，成为全球最受欢迎的视频分享平台。然而，随着越来越多的国家对 TikTok 实施禁令，一场风暴正在迅速聚集，TikTok 这个数字时代的传奇又将何去何从？
liuyubobobo：学习方法分享
elegantoo的博客
12-21 445
liuyubobobo：学习方法分享1）不要完美主义！2）不要过度“学习路径依赖”，学习要冲着自己的目标去。3） 不要迷信权威的“好”教材。4）不要看不起“薄薄”的“傻”教材，这些你看不起的学习材料，可能是你入门某个领域的关键。5）不要迷信单一教材。6）实践7）debug非常非常重要。8）量变到质变。9）最后，一定要相信时间的力量。 在慕课网做了这么多实战课，时间长了，收到了越来越多的同学的问题。除了专业知识上的问题，遇到的最多的问题，就是学习方法方面的问题了。由于我本人不是学习方法的专家，所以不敢轻易说自
​秋招上岸，机械转码经历和面经​
Feng_clay的博客
11-27 2990
秋招上岸，机械转码经历和面经 2021.3.20投出第一份实习简历，5.28收到华为实习意向书。8月12日实习离职开始投递秋招，期间边面试边查缺补漏，算法能力、面经八股文以及项目经验都在这个过程中不断提高，最终收获了几个比较满意的offer。国庆假期刚结束，我的秋招之旅也随之结束。在非科班转码的路上，走了很多的弯路也干了很多无意义的工作，其中的酸甜苦辣只有经历过的朋友才能体会，最终如愿成功上岸，我十分庆幸自己的选择和坚持，也十分感谢一路上互相帮持的转码小伙伴。 背景介绍 本科江苏某双非一本，机...
秋招之后的学习java心得
Feng_clay的博客
11-27 1028
2021.3.20投出第一份实习简历，5.28收到华为实习意向书。8月12日实习离职开始投递秋招，期间边面试边查缺补漏，算法能力、面经八股文以及项目经验都在这个过程中不断提高，最终收获了几个比较满意的offer。国庆假期刚结束，我的秋招之旅也随之结束。在非科班转码的路上，走了很多的弯路也干了很多无意义的工作，其中的酸甜苦辣只有经历过的朋友才能体会，最终如愿成功上岸，我十分庆幸自己的选择和坚持，也十分感谢一路上互相帮持的转码小伙伴。 背景介绍 本科江苏某双非一本，机械天坑专业，研究生江苏某国防七子之一..
备战秋招-面经篇
qq_31515205的博客
05-03 4743
欢迎关注个人公众号摸鱼范式 目录ASIC工程师面试经验分享商汤（一共4面，全程微信语音）- FPGA自动驾驶优化验证百度（一共3面，全程微信）- 芯片验证寒武纪（一共3面）- 芯片验证华为海思（一共3面）- 芯片在面经下的问答数字芯片设计工程师面试经验（实习加校招）腾讯实习（量子实验室）华为实习华为海思秋招面经寒武纪vivo2020校招芯片设计工程师面经寒武纪（芯片设计）一面挂akun...
pcl 添加源点云与目标点云匹配点到Correspondences中，并用随机采样算法（ransac）筛选内点
Dorwin666的博客
04-11 2617
#include //标准输入输出头文件 #include <pcl/io/pcd_io.h> //I/O操作头文件 #include <pcl/point_types.h> //点类型定义头文件 #include <pcl/registration/icp.h> //ICP配准类相关头文件 #...
pcl--第七节 点云配准
进击的菜鸟
09-20 1807
​ 随着计算机辅助设计技术的发展，通过实物模型产生数字模型的逆向工程技术获得了越来越广泛的应用，与此同时，硬件设备的日趋完善也为数字模型操作提供了足够的技术支持。​ 由于三维扫描仪设备受到测量方式和被测物体形状的条件限制，一次扫描往往只能获取到局部的点云信息，进而需要进行多次扫描，然后每次扫描时得到的点云都有独立的坐标系，不可以直接进行拼接。在逆向工程、计算机视觉、文物数字化等领域中，由于点云的不完整、旋转错位、平移错位等，使得要得到完整点云就需要对多个局部点云进行配准。
PCL库源代码阅读—配准模块(Registration)—对应关系模块(Correspondence)
最新发布
不知名的代码小白
05-25 962
对应关系模块可以用来确定两点云中满足最近邻原则的对应点对，为后续的两点云配准提供基础。该模块中对应关系的数据形式是结构体，核心函数是determineCorrespondences()和determineReciprocalCorrespondences()，该函数可以单独使用于读者所编写的程序中，实现二次开发的目的。
大点云不要用pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus<pcl::PointXYZ>去除
coder
04-26 1778
试了很多次,最后的转换矩阵为单位矩阵 可以用pcl::registration::TransformationEstimationSVD,这样是 ok的,转换后接近于目标矩阵  pcl::registration::TransformationEstimationSVD trans_east;  Eigen::Matrix4f transformation_matrix;  tra
大点云不要用pcl::registration::CorrespondenceRejectorSampleConsensus＜pcl::PointXYZ＞去除
It is me 的博客
06-09 422
试了很多次,最后的转换矩阵为单位矩阵 可以用pcl::registration::TransformationEstimationSVD,这样是 ok的,转换后接近于目标矩阵 pcl::registration::TransformationEstimationSVD<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> trans_east; Eigen::Matrix4f transformation_matrix; trans_east.estimateRigidT...
DEMO阶段已经完成，现在应该往深里钻了
coder
06-03 1679
今天整理了下老师给我的代码，发现，当时
PCL对应点对可视化
Angle_best的博客
01-10 3054
PCL对应点对可视化： 要想显示点对之间的对应关系, 首先必须计算出对应点对, pcl中对应点对的计算可通过pcl::registration::CorrespondenceEstimation correspond_est; 计算,计算出对应点对后, source 和 target对应点的索引会存储在vector A或pcl::Correspondences A中.要想显
点云配准注意的地方
coder
05-02 1551
1,法向量是局部坐标系的概念,因此要将点云中心移到原点，再计算法向量。类似于先平移再旋转，而不是先旋转再平移。 2，计算siftkey时可能会出现重复点，一定要把重复点去掉，否则会影响下一步特征描述子的计算 3，变换矩阵的对角线是目标与源点云的相似度 ，位移为0。x+detaX/x; y+deltaY/y,z+deltaZ/z 如下图所示，可见相似度在98.6%以上。
移动通信基础：从中兴的视角
“移动通信基本知识(中兴).pdf - 适合初学者，涵盖移动通信的基础概念，由中兴通讯出品，包含中兴对移动通信的理解和技术解析。” 移动通信是现代通信技术的重要组成部分，尤其在21世纪以来，其发展速度惊人，已经...
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