为什么一定要捯饬个人网站

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个人对于知识整理的行为 , 经历了如下过程 :

不做笔记阶段

刚入行的时候,什么都不懂,学着、用着、扔着。

结果:由于知识点特别多,所以很多不常用到的知识和技能点迅速的忘记。

只做笔记阶段

在这个过程中,无论是工作中问题的解决,但是自学中的知识点,还是技术类文章中的扩展性技能点,都会简单的记录下来,少则两句话,几行代码,多则百十个字。

或许也是由于这个阶段,自己实在是菜鸟中的菜鸟,所以也不敢发表一些个人对某些技术的理解到公共的平台上。

结果:工作中遇到任何之前遇到过、或类似的问题 , 都能够通过搜索笔记来迅速定位、解决 。但是发现对很多技术点而言,无论是系统性还是深度上,都没有更好的认知和理解。

尝试在博客平台写博客阶段

虽然博客在信息传播方面早已被短平快的微博所取代,但是对于知识梳理而言,依然有着不可替代的作用和优势,所以尤其在技术相关的领域,博客目前依然是重要的信息获取和发布媒介。

个人也从底层菜鸟,逐渐成长到 虽然离大神很远但是自认为也不能算是菜鸟的阶段了。

之所以决定写博客有以下因素考虑:

  • 从Android角度而言,基础的APP已经没有任何压力了,所有的问题都可以解决,所有的业务需求都可以满足,只是时间长短的问题。但是在深度上还有很长的路要走,而且也很想更进一步。不奢望多么了解Linux内核层,但是想更全面、系统的了解FrameWork层。而记笔记作用很有限,虽然能记录和速查,但是系统性和深度不足。
  • 由于文章是公开发布,而不仅仅是停留在自己的笔记里,所以写作的时候,会更加谨慎,会尽可能从多方面考虑,而在这个过程中,自己无形中在加深了认知,会有更好的学习效果。
  • 能够得到其他人对于该技术点的反馈,发现自己认知上的漏洞、错误。
  • 可以用来装逼、吹牛逼。笔记毕竟只是个人的,没有人知道,吹牛逼也没法吹啊。

总体而言,对一个技术点的认知,如果全面认知是10分,个人笔记阶段只是记录自己遇到的某个方面的问题,认知可能只达到了3分,而在准备博客的过程中,会发现更多问题,再学习、再整理,就到了6分7分。发布之后,根据读者对自己的反馈,再学习,可能就到了8分9分。而此时,比之于最初的3分,其实已经进步很多了。

尝试做个人网站阶段

在使用博客平台过程中,逐渐发现了一些问题,比如:

  • 一个博客平台成长到一定阶段,为了企业的收入,注定会引入广告,可能是各种形式,不同位置的广告,比如顶部栏,比如侧边栏,比如悬浮窗…… 从企业角度考虑,这也是无可厚非的。所以无论是从看博客的人来说,还是把这一片空间当做自己家园的写作者来说,都是只能忍。
  • 从最开始走上技术道路到现在,发现自己经常混迹的地方是在不断变化的。无论是技术论坛,还是博客平台。所以虽然目前【简书】是自己比较喜欢的平台,但是……3年后呢? 5年后呢?(自己5年后还在做技术吗?不知道,是不是想太远了……)
  • 使用博客平台,虽然自己省了太多事,只需要专注写文章就可以了,而且也会有更好的流量,而这种流量也会是激励自己继续研究技术,继续写文章的动力。而且背靠平台也可以更好的吹牛逼,比如:优快云专家!但是无论如何,还是会受博客平台本身的各种限制,比如内容审核,比如网站版式,比如各种细节处理……
  • 各类平台一般术业有专攻,比如在掘金,优快云上聊聊生活合适吗?比如【简书】上虽然也有很多技术文章,但是从各种订阅号的更新频率、内容、阅读量来看,明显生活类的文章才是王道啊。

最终决定

做了多种尝试,也考虑了诸多因素以后,最终决定:

  • 自建网站 + 第三方博客平台
    • 自己的大本营永远不变,而且可以随心所欲的自定义
    • 第三方平台同步发布,引流+ 文件托管。无耻的微笑:)
  • 自主域名 + Hexo搭建 + Github Pages托管
    • 必须把crocutax这个域名给用上,就是喜欢,任性!
    • 选择Hexo,是因为感觉它更Geek,而且目前能力也有限,搞不了太多自定义
    • Github官方鼓励 + 目前流行 + 不用白不用 + 起步阶段,就先Github Pages吧!

差不多就这样,下一篇记录下初步搭建的过程,基础设施的完善 + 重分利用轮子 + 前辈们把轮子都造的很好 = 搭建起来并不费劲。

<think>好的,我现在需要回答用户关于几何重建的问题。首先,我得理解几何重建的定义和操作流程,然后提供伪代码示例。用户还提到这是计算机图形学或图像处理领域的内容,所以我要确保信息准确并符合这些领域的方法。 首先,几何重建的定义。根据我的知识,几何重建通常指从二维图像或三维点云数据中恢复物体的三维几何结构。可能需要查阅相关引用。不过用户提供的引用中没有直接提到几何重建,但引用[3]提到了结构分析及形状描述,引用[2]关于图像复原,可能相关。需要结合这些信息。 接下来,操作流程。通常流程可能包括数据获取、预处理、特征提取、三维重建、后处理。引用[2]提到数学模型建立和复原方法,可能类似。引用[3]中的几何图像变换、结构分析,以及引用[5]的目标检测和特征提取可能涉及其中步骤。 伪代码部分,我需要写一个简单的例子,比如基于点云的三维重建。可能需要使用泊松重建算法,但用户需要伪代码,所以应简化。引用[1]提到实际代码涉及图形库调用,但伪代码不需要具体库,只需逻辑步骤。 检查用户提供的引用是否有可用内容。引用[2]关于图像复原的数学模型,可能在预处理阶段有用。引用[4]提到大分辨率图像处理,可能影响数据获取步骤。引用[5]的目标检测可用于特征提取阶段。 现在组织内容:定义部分结合结构分析和三维恢复;流程分步骤,参考引用中的相关部分;伪代码示例基于点云处理,步骤包括输入、预处理、重建、输出。确保使用正确的LaTeX格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。 最后,生成相关问题,可能涉及算法优化、应用场景、技术挑战等。需要根据回答内容提出相关问题,确保问题相关且有深度。 需要确保回答结构清晰,步骤明确,伪代码正确,引用适当。检查是否符合系统级指令,如中文回答、引用标识正确等。</think>### 几何重建的定义 几何重建是指从二维图像、点云数据或其他传感器输入中恢复物体的三维几何结构的过程。其核心是通过特征提取、数据配准和表面重建等步骤,将离散数据转换为连续的几何模型[^3][^5]。 --- ### 几何重建操作流程 1. **数据获取** 通过激光扫描、多视角图像或深度相机获取原始点云/深度数据[^4]。 2. **预处理** - 去噪:使用滤波算法(如高斯滤波)去除离群点 - 降采样:通过体素网格法减少数据量 $$ V_{\text{new}} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} V_i \quad (\text{体素内点云坐标均值}) $$ 3. **特征提取** 检测关键点(如SIFT、ORB)并计算表面法线[^5]。 4. **数据配准** 使用ICP(迭代最近点)算法对齐多帧点云: $$ \min_{R,t} \sum_{i=1}^{n} \| (R \cdot p_i + t) - q_i \|^2 $$ 5. **表面重建** 通过泊松重建或Delaunay三角化生成连续曲面网格[^1]。 6. **后处理** 网格平滑、孔洞填充及拓扑优化。 --- ### 伪代码示例(基于点云的三维重建) ```python # 输入:点云数据points def geometric_reconstruction(points): # 预处理 filtered_points = remove_outliers(points, method='statistical') downsampled = voxel_grid_downsample(filtered_points, leaf_size=0.01) # 法线估计 normals = compute_normals(downsampled, radius=0.05) # 表面重建 mesh = poisson_reconstruction(downsampled, normals) # 后处理 refined_mesh = smooth_mesh(mesh, iterations=3) filled_mesh = fill_holes(refined_mesh) return filled_mesh ``` --- ### 技术挑战与引用关联 - **数据噪声处理**:需结合图像复原中的数学模型(如退化模型反向推演)[^2] - **实时性限制**:大分辨率数据需权衡计算效率与精度 - **特征匹配**:依赖目标检测中的关键点提取方法[^5] ---
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