27、深入探索Chef:扩展包资源与定制Knife工具

深入探索Chef:扩展包资源与定制Knife工具

扩展内置包资源

我们将运用所学的HWRP知识,为内置的包资源实现自定义的子类提供程序,并将其设置为所选平台的默认提供程序。为确保示例代码不依赖特定平台且无需网络访问,我们虚构了一个 awesomeator 包管理系统,它实际上是一个简单的文本文件。安装包时,会在文本文件中添加包含包名和版本的行;删除包时,则会从文件中移除该行。该虚构的包管理器仅支持 install remove 操作。

创建提供程序类

实现包资源的子类提供程序的第一步是创建提供程序类。由于要利用Ruby的面向对象特性,我们将创建一个重量级的提供程序类,并将其放在食谱库目录中。以下是具体代码:

class Chef
  class Provider
    class Package
      class Awesomeator < Chef::Provider::Package 
        def load_current_resource 
          @current_resource = Chef::Resource::Package.new(@new_resource.name)
          current_resource.package_name(@new_resource.package_name)
          installed_version = get_installed_version
          if installed_
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,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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