【个性化阅读】ZapTxt的提醒姗姗来迟

本文分享了使用ZapTxt个性化阅读服务的经历。通过设置关键词“googlegear”,作者收到了一篇关于Google是否收购Facebook的文章。尽管推送有所延迟,但内容质量较高,证明了ZapTxt筛选的有效性。

郑昀 20070710  分类:个性化阅读

ZapTxt的提醒姗姗来迟,都已经设定了半个月了,才终于给我送过来一篇Alert

我在上一篇《个性化阅读的过去和未来【一】》中提到:Zaptxt,也是同样的思路,搜索范围也是非常广,从你指定的RSS Feed、新闻站点到招聘贴士,只要符合你的关键词,就可以筛选出来以某种方式投递给你。既可监视你的Feed列表,也可以专门监视特定网站。

对于我的英文阅读世界,我定义了关键词“google gear”,实际上已经有好多结果匹配到啦,

可时至今日,方送过来一篇Email,不知为何,不过这些文章的质量还是很高的,这说明只要用户选择好的信息源列表,剩下的事情就是坐等ZapTxt或者Blastfeed帮助你。

ZapTxt的信如下:

ZapTask: google gear.blog

Title: Will Google Acquire Facebook?

Description: As and chatter increases, the question of whether Google ends up buying Facebook is turning out to be one of the big questions of 2007. My bet is that there is already an offer on the table, and that Facebook is seriously considering it. I’m also willing to bet that Facebook will file an S-1, e...

Link to full posting:
http://publishing2.com/2007/07/07/will-google-acquire-facebook/

To see past alert results/edit preferences go to:
http://zaptxt.com/myzaptasks/

 

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一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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