自定义PointT类型

本文详细介绍了PCL库中不同类型的PointT,如PointXYZI、PointXYZRGBA等,探讨了它们的成员变量和用途。特别是对于SSE对齐的考虑,解释了为什么强度和法线等信息不能与坐标存储在同一结构中。此外,还说明了如何自定义新的PointT类型,并举例展示了添加新类型的过程。

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一、pcl中的PointT类型

完整列表请参见 point_types.hpp 

1、PointXYZI - Members: float x, y, z, intensity;

简单的 XYZ + 强度点型。在理想情况下,这4个组件将创建一个单一的结构,SSE 对齐。然而,由于大多数点操作要么将数据[4]数组的最后一个组件(从 xyz 联合)设置为0或1(用于转换) ,我们不能将强度设置为同一结构的成员,因为它的内容将被覆盖。例如,两点之间的点积将其第4个分量设置为0,否则点积就没有意义。

因此,对于 SSE 对齐,我们用3个额外的浮点填充强度。在存储方面效率低下,但在内存对齐方面效果良好。

union
{
  float data[4];
  struct
  {
    float x;
    float y;
    float z;
  };
};
union
{
  float data[4];
  struct
  {
    float x;
    float y;
    float z;
  };
};
union
{
  struct
  {
    float intensity;
  };
  float data_c[4];
};

2、PointXYZRGBA - Members: float x, y, z; std::uint32_t rgba;

与 PointXYZI 类似,但

内容概要:文章介绍了DeepSeek在国内智能问数(smart querying over data)领域的实战应用。DeepSeek是一款国内研发的开源大语言模型(LLM),具备强大的中文理解、推理和生成能力,尤其适用于企业中文环境下的智能问答、知识检索等。它具有数据可控性强的特点,可以自部署、私有化,支持结合企业内部数据打造定制化智能问数系统。智能问数是指用户通过自然语言提问,系统基于结构化或非结构化数据自动生成精准答案。DeepSeek在此过程中负责问题理解、查询生成、多轮对话和答案解释等核心环节。文章还详细展示了从问题理解、查询生成到答案生成的具体步骤,并介绍了关键技术如RAG、Schema-aware prompt等的应用。最后,文章通过多个行业案例说明了DeepSeek的实际应用效果,显著降低了数据使用的门槛。 适合人群:从事数据分析、企业信息化建设的相关从业人员,尤其是对智能化数据处理感兴趣的业务和技术人员。 使用场景及目标:①帮助业务人员通过自然语言直接获取数据洞察;②降低传统BI工具的操作难度,提高数据分析效率;③为技术团队提供智能问数系统的架构设计和技术实现参考。 阅读建议:此资源不仅涵盖了DeepSeek的技术细节,还提供了丰富的实战案例,建议读者结合自身业务场景,重点关注DeepSeek在不同行业的应用方式及其带来的价值。对于希望深入了解技术实现的读者,可以进一步探索Prompt工程、RAG接入等方面的内容。
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