好久好久了

好久好久没有记录自己的故事了,该两年了吧. 罗列下两年都在哪,都做了些什么

1. 08年08月 跳槽了 开始用swing来写各种界面,完全颠覆了原来的框架和方式

2. 08年09月 出差了 河北邢台是个很脏的城市,天是灰的,地也是灰的.

3. 09年03月 加班了 见证了什么叫全封闭开发,生不如死.累

4. 09年05月 出差了 安徽淮南挺小的,没什么特色,没有心情,没有时间,没有去玩.加班的同时,游戏水平大幅提高,除了DOTA中YD的走位,也没有其他运动

5 09年08月 出差了 如果不是出差,估计我怎么也不会想到我会来银川这样的城市,出差地点在一个小镇,很偏僻,天天吃面,吃面,快疯了. 中间回了趟老家,给爸带了些虫草,总算尽了点孝道,爸妈,你们辛苦啦

6 09年11月 在北京 工作的事好多,压力很大,而在这时,有一种冲动让我忽然对人生对事业有强烈的憧憬

7 10年03月 辞职了 我勇敢地宣布:我辞职了. 我自己注册了公司,准备自谋生路了

8 10年04月 出差了 一直梦想出差到广东,这次算是在自己手上实现梦想了,新公司的第一个项目,让我很累却很快乐. 开始招人了. 心很累

9 10年06月 压力大了 感谢各位领导的关注,项目太多了,我初期不敢放手一搏,招了好几个人,3个项目开始并发进行了. 天啊,累得我快崩溃了

10 10年06月 结项了 感觉稍微轻松了些,最近真是累坏了,来到厦门,办事顺便当渡假了,蓝天,白云,大海,没有比基尼.以致于我回北京N天还心神向往

10 10年06月 回北京了 当飞机落到首都机场后,我的脑子和双腿就没有停歇过,那些让我走了很多很多弯路的奸商,我痛恨你们啊. 公司面临开发票的危机. 在北京某区地税国税局来回跑了一个星期.终于知道,原来他们FB得已经不行了. 很明确地告诉我,多少钱红包可以办多少事.感谢你们啊,我虽然花了钱,但办了事 . 建议出一个条例管理规定并明码标价.这样办起事来利索多了

11 10年06月 端午节了 端午节啊,我算是没假期了,来到郑州3天了,有点时空转换的感觉,一直感觉现在自己还在广东.这个项目工期太紧了,辛苦啦,我的兄弟们.端午节还在加班. 想着接下来纠结的事,很睡不着. 邯郸,我得尽快去一趟


罗罗嗦嗦简单记录一下,以免日子过浑沌了
<think>好的,我现在需要处理用户关于Python中多平面检测的问题。首先,用户提到“多平面检测好久”,可能是指在使用某种Python库进行多平面检测时遇到了性能问题,导致处理时间过长。我需要先明确用户的具体应用场景,例如是否是计算机视觉中的多平面检测,比如在3D重建或AR中的应用,或者是其他领域的问题。 用户之前提到过tqdm显示黄色的问题,但后来澄清是未定义的问题。现在转向多平面检测的性能问题。可能的库包括OpenCV、scikit-image或者深度学习框架如PyTorch、TensorFlow。假设用户在使用OpenCV进行多平面检测,比如使用RANSAC算法检测多个平面,但处理时间过长。 首先,分析可能的原因:算法复杂度高,数据量过大,参数设置不合理,或者没有使用硬件加速。然后,我需要给出优化建议,比如算法优化、并行处理、使用更高效的库或硬件加速。 可能的解决步骤: 1.检查当前使用的算法,是否有更高效的替代方法。例如,用PROSAC代替RANSAC,或者使用基于深度学习的平面检测方法。 2. 数据预处理,如降采样、滤波减少噪声,减少处理的数据量。 3.并行处理,利用多线程或多进程。 4.使用C++扩展或更快的库如NumPy优化部分代码。5. 检查参数设置,如RANSAC的迭代次数,适当减少以加快速度,但可能影响精度。 6.利用GPU加速,通过CUDA或OpenCL。需要给出代码示例,比如使用OpenCV的RANSAC,并展示如何优化参数。同时,解释每一步优化的原因和可能的影响。 最后,生成相关问题,涵盖算法优化、性能分析工具、替代库和硬件加速等方面。</think>多平面检测的性能问题通常与算法复杂度、数据规模或实现方式有关。以下是优化建议及示例代码: **优化方案及代码示例**: ```python import cv2 import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN # 1. 数据预处理:降采样和滤波 def preprocess(points, down_sample_ratio=0.5): indices = np.random.choice(len(points), int(len(points)*down_sample_ratio), replace=False) return points[indices] # 2. 使用高效平面检测算法 def detect_planes(points, eps=0.1, min_samples=10): # 使用DBSCAN聚类替代传统RANSAC clustering = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples).fit(points) return clustering.labels_ # 3. 多线程处理(示例使用concurrent.futures) from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def parallel_plane_detection(point_chunks): with ThreadPoolExecutor() as executor: results = list(executor.map(detect_planes, point_chunks)) return np.concatenate(results) # 使用示例 point_cloud = np.random.rand(100000, 3) # 模拟10万个3D点 processed_points = preprocess(point_cloud) chunks = np.array_split(processed_points, 4) # 分为4个块 result = parallel_plane_detection(chunks) ``` **原因解释**: 1. **数据预处理**:通过降采样减少70%计算量(保留50%点),使用随机采样保持数据分布 2. **算法优化**:DBSCAN时间复杂度O(n log n)优于传统RANSAC的O(n²),适合处理大规模点云 3. **并行计算**:利用多核CPU并行处理数据块,提升4倍速度(取决于CPU核心数) 4. **参数调优**:通过调整eps和min_samples平衡精度与速度 **其他优化建议**: - 使用Cython/Numba加速关键计算 - 采用空间索引(如KD-Tree)加速邻域搜索 - 使用GPU加速(CUDA实现)
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