13、使用 AWS CodeCommit 创建仓库

使用 AWS CodeCommit 创建仓库

1. 创建仓库

要为 aws - code - pipeline 微服务创建新仓库,可按以下步骤操作:
1. 点击“Create repository”按钮。
2. 在弹出的屏幕中,提供仓库名称和描述。
3. 此屏幕还可选择为仓库添加标签,用于计费或方便查找资源,也可选择为该源代码仓库启用 CodeGuru Reviewer。
4. 点击“Create”按钮,即可在 AWS CodeCommit 服务中创建一个 Git 仓库。

创建成功后,会有多种连接选项与 CodeCommit 仓库进行交互。

2. 获取 CodeCommit 凭证

要向仓库推送代码,需先创建 CodeCommit 用户并赋予相应权限,默认情况下,根用户不能使用 Git 向 CodeCommit 仓库推送代码。创建具有管理员权限的 console_user 用户后,按以下步骤获取该用户的 Git 凭证:
1. 使用 console_user 和设置的密码登录 AWS 控制台,点击用户名下拉菜单,选择“Security Credentials”。
2. 进入安全凭证屏幕后,点击“AWS CodeCommit 凭证”选项卡。
3. 可选择上传 SSH 公钥进行身份验证,或生成用于 CodeCommit Git 仓库的用户名/密码,这里选择用户名/密码机制,点击“Generate credentials”按钮。
4. 记录生成的用户名和密码,用于向 Git 仓库推送代码。

3. 向 CodeCommit 仓库推送代码

在创建好

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和平移向量。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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