20、AWS 中 SQS、SNS 消息通知及 Kinesis 数据流操作指南

AWS 中 SQS、SNS 消息通知及 Kinesis 数据流操作指南

1. 使用 SQS 和 SNS 进行消息传递和通知
1.1 部署和调用 Lambda 函数(AWS CLI)

要部署和调用 Lambda 函数,可按以下步骤操作:
1. 在 Lambda 项目根文件夹中运行 mvn clean package 命令来创建 Uber JAR 文件。
2. 将 Uber JAR 文件上传到 S3:

aws s3 cp \
    target/lambda-invoke-sns-event-0.0.1-SNAPSHOT.jar \
    s3://serverless-cookbook/lambda-invoke-sns-event-0.0.1-SNAPSHOT.jar \
    --profile admin
  1. 为 Lambda 创建具有适当信任关系定义的角色:
aws iam create-role \
    --role-name lambda-invoke-sns-event-role \
    --assume-role-policy-document file://iam-role-trust-relationship.txt \
    --profile admin

信任文档 iam-role-trust-relationship.tx

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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