采样带色点云方法

meshlab软件采样带色点云方法
最新推荐文章于 2025-11-30 23:04:40 发布
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1、Filters>Saimpling>Stratified Triangle Saimpling

2、Filters>Texture>Transfer:Texture to Vertex Color

论文阅读——IEEE--古镇村落的历史建筑群的三维UAV建模采样
niwad的博客
04-06 331
论文阅读——IEEE——Unmanned Aerial Vehicle and Ground Remote Sensing Applied in 3D Reconstruction of HistoricalBuilding Groups in Ancient Villages 2018 Fifth International Workshop on Earth Observation and Remote Sensing Applications 古镇村落的历史建筑群的三维UAV建模采样 主要测算方法
GAMES101-图形学笔记(13)渲染前沿技术
qq_55334162的博客
06-02 1174
期望 ≠ 正确值，只有使用无限个样本时，期望会收敛于正确的值；期望 ≠ 正确值；
RGB三色呼吸灯进阶：HSV色彩空间转换与WS2812B灯带平滑渐变的实现秘诀
!...# 1. RGB三色呼吸灯与WS2812B灯带基础原理 ## 基础工作原理与硬件特性 WS2812B是一款集成了驱动电路的智能LED，每个LED内置红、绿、蓝三个子像素，通过调节各自的PWM占空比实现1677万种颜色输出。...
3D数据：从数据采集到数据表示，再到数据应用
frostmelody 全网同名，大家多多关注呀~ 持续分享优质内容！
07-15 880
这两个数据集核心差异的关键。虽然它们都源自相同的3D扫描场景（ScanNet），但它们给AI模型提出的“考题”和提供的“参考答案”是完全不同的。我们想把一个真实的房间（比如你的书房）完整地“搬”进电脑里，让电脑知道这个房间的三维结构。3D扫描就是实现这个过程的技术。3D扫描完成后，我们得到了一大堆原始数据点。如何用这些点在电脑里把场景“画”出来呢？：左侧是稠密点云，能清晰看出物体轮廓。右侧是稀疏点云，点与点之间有明显间隙。：左侧是点云，右侧是通过连接这些点生成的3D网格，形成了连续的表面。
Flux.dev 多风格文生图大模型微调-游戏AI研究所
m0_65079043的博客
04-27 1742
目 录1 数据集准备多风格语料 2 模型选择与初始化 3 超参数设置 4 开始训练与监控 参考文献 1 数据集准备多风格语料收集和构建高质量、多样化的多风格图像数据集是最关键的第一步。为每一种目标风格建立一个图像集合，尽可能涵盖丰富的内容题材。建议每种风格准备至少50~100张图像（数量越多越好，但也要考虑平衡各风格的数据量）。数据准备要注意以下几点：风格选择与定义：首先明确50种风格的清单（参考文末实例列表）。风格可以是画种（如油画、水彩）、艺术流派（如印象派、超现实主义）、现代数字风格（如像素风、赛博
C语言学习笔记(1)——输入输出，数据类型
DK3314219995的博客
11-30 732
CPU的位数主要决定了其通用寄存器的宽度，这直接影响CPU单次操作能处理的数据量和理论上能直接寻址的内存空间范围，但实际实现可能受地址总线宽度、操作系统和硬件架构的影响。
996PC端 传奇游戏架设笔记
酷酷的鱼 - 网络编程,服务器安全专栏
11-30 129
2、有些版本有自己增加的NPC或者武器、所以就会有版本补丁，需要在JpkList.txt增加补丁所在地址和解析密码、并且把补丁文件复制到热血传奇客户端安装目录下。多个版本的时候 在MirServer采用多个不同名称的文件夹即可，游戏区端口要选择不一样的。3、然后打开登录生成器、确保版本资源目录是对的，然后资源读取规则，需要设置成你热血传奇安装目录。4、确保当前登录生成器里面的授权密钥跟GameServer的登录网关->安全过滤设置->登录器识别码密钥写的是一样的。1、服务器需要安装VC++扩展包。
vivado FFT IP 学习及仿真笔记
在读研究生，偏FPGA功能设计
11-30 624
本文介绍了FFT（快速傅里叶变换）的基本原理及其IP核实现方法。主要内容包括：1）FFT作为DFT的快速算法，其计算结果与DFT一致；2）FFT IP核的驱动逻辑，详细解析了AXI4-Stream协议接口及配置参数；3）FFT IP核的配置方法，涵盖架构选择、数据格式、缩放选项等关键设置；4）通过Matlab和Verilog仿真对比验证了FFT IP核的正确性，结果显示与理论值误差在±3以内。文章还提供了相关参考资料，为FPGA实现FFT提供了实用指导。
Compose笔记(五十七)--snapshotFlow
ljt2724960661的博客
11-29 562
这一节主要了解一下snapshotFlow，在Compose开发中，snapshotFlow是连接Compose状态与协程流的核心...
嵌入式笔记（个人总结）
古泽汉书的博客
11-29 158
本文整理了嵌入式学习相关的系列笔记，包括STM32开发总结、HAL库使用指南、嵌入式开发技巧、电路知识要点、C语言速成及常见错误，以及嵌入式数学基础。内容涵盖从硬件到软件的嵌入式开发核心知识，适合开发者系统学习和快速查阅。笔记将持续更新完善，为嵌入式学习者提供实用参考。
ClickHouse 学习笔记：单例模式安装部署实战指南
千木一枝的博客
11-30 657
ClickHouse 是由俄罗斯「Yandex」公司开源的列式存储数据库，专门用于 OLAP（在线分析处理）场景。本笔记记录了 ClickHouse 单例模式的完整安装部署流程，帮助开发者快速搭建分析型数据库环境。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 783
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
隐语——数据要素流通技术MOOC三期 课程笔记——星绽机密计算远程证明服务
明月朗，潇水寒
11-30 480
摘要（148字） 星绽机密计算远程证明服务通过构建"硬件根信任→TEE环境→应用层"的完整信任链，解决数据要素流通中的信任痛点。该方案基于国际ITS标准框架，采用微服务架构实现多TEE兼容，核心流程包括平台身份验证、应用级JWT令牌签发及跨应用验证。通过自研TE操作系统延伸信任链至应用层，结合密钥管理服务确保数据全流程安全。典型案例展示其在跨域数据流通中的防护能力，未来将向跨云统一证明和密算网络演进，最终实现计算资源的安全互联互通。
QT6开发笔记
qq_36658033的博客
11-30 112
1、 一个类：有变量有方法所以一个类包括cpp文件和h头文件2、每次创建一个类对象，就会执行一次构造函数；
Ruey S. Tsay《时间序列分析》Python实现笔记：从AR模型到综合AR特征因子
hanyu4120的专栏
11-28 575
本文介绍了将金融时间序列经典教材《Analysis of Financial Time Series》中的R语言案例用Python重写的实践，重点聚焦第二章的线性时间序列分析。文章提供了三个核心因子的Python实现代码：AR模型因子（捕捉动量/反转效应）、PACF因子（衡量直接相关性）和综合AR特征因子（结合多特征）。同时分享了实战注意事项，包括数据平稳性处理、窗口大小选择、NaN处理等关键细节，并解析了因子的市场含义和交易逻辑。作者计划后续继续实现书中的GARCH、VAR等核心模型，将经典理论转化为可落
MES学习笔记之MES系统的作用和定位及与SCADA的关系
最新发布
做有价值的事，积累有价值的笔记！
11-30 406
摘要：MES系统作为制造执行系统，承担着连接企业计划层（ERP）和设备层（SCADA/PLC）的关键桥梁作用，主要使命包括生产调度、过程管控和数据枢纽三大核心功能。其与SCADA系统形成上下级协作关系，SCADA负责实时数据采集和设备控制，MES则基于这些数据进行生产决策。在实际应用中，需重点关注数据接口对接、报警联动和冗余设计等协同点，实现从设备到管理的闭环运作。（149字）
残差网络论文学习笔记：Deep Residual Learning for Image Recognition全文翻译
Luu_uu_uu的博客
11-29 541
深层神经网络的训练难度更高。本文提出一种残差学习框架（residual learning framework），旨在降低远超以往深度的网络训练复杂度。我们将网络层明确重构为学习参考层输入的残差函数（learning residual functions with reference to the layer inputs），而非学习无参考基准的函数。综合实证结果表明，该残差网络更易于优化，且能通过显著增加深度提升模型精度。
Ruey S. Tsay《时间序列分析》Python实现笔记：极值理论、厚尾分布与风险度量
hanyu4120的专栏
11-30 515
本文探讨了极端值研究在金融领域的重要性，指出传统正态分布假设与市场实际"尖峰厚尾"特征的差异。重点介绍了极值理论(EVT)的两种核心方法：分块最大值法(BMM)和峰值超过阈值法(POT)，以及它们在风险度量(VaR与ES)中的应用。文章特别强调数字货币市场的高波动特性，提出通过EVT模型实现精准风险预警、动态仓位调整和厚尾状态识别。最后指出，管理尾部风险是实现长期投资生存的关键，EVT工具能有效应对"黑天鹅"事件，为量化交易筑牢安全防线。
LLM底层原理学习笔记：上下文窗口扩展技术如何突破记忆瓶颈，解锁大模型的长文本理解力
这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
11-29 525
本文探讨了大型语言模型（LLMs）上下文窗口扩展技术及其应用。传统Transformer模型受限于4K-8K的Token处理能力，难以应对长篇文档。通过位置编码外推（如RoPE和ALiBi）和稀疏注意力机制，研究者成功将处理长度提升至数万甚至十万Token级别。这些技术解决了二次计算复杂度和位置编码失效问题，使模型能准确理解长文本中的位置关系。在专业领域如法律合同分析和技术文档处理中，扩展后的模型展现出跨章节推理和全局理解的优势，推动了LLMs向"专业知识处理器"的演进。
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