18、使用 combineLatest 和 forkJoin 合并并行流

combineLatest与forkJoin合并并行流

使用 combineLatest 和 forkJoin 合并并行流

1. 异步流协调的挑战

在构建异步流时,由于无法保证数据到达时间的各种可能排列,这使得协调工作变得困难。例如,使用浏览器的多个连接可以并行获取部分数据,但当数据存在因果关系时,就需要串行获取。以下是几种常见的实现方式及其问题:
- 回调方式

button.addEventListener('click', () => {
    let result1, result2 = {};
    ajax('/source1', data => {
        result1 = data;
    });
    ajax('/source2', data => {
        result2 = data;
    });
    setTimeout(() => {
        processResults(result1, result2);
    }, arbitraryWaitTimeMs);
});

这种方式很难预测两个 AJAX 调用所需的时间,等待和合并结果也很困难,还可能导致浏览器认为脚本无响应。
- 嵌套回调方式

button.addEventListener('click', () => {
    ajax('/source1', result1 => {
     
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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