3D数据处理与高程建模技术解析

30、点p处的自旋图像依赖于其法线方向。假设有一个物体A,其每个顶点都计算了法线,还有一个与A相同的物体B,但其法线方向相反。请提出一种自旋图像计算的变体,以便为A和B中对应的点生成相同的描述符。

可在计算自旋图像前对法线方向进行统一处理,比如都将法线方向调整为某个固定的参考方向,或者在计算过程中对涉及法线方向的步骤进行绝对值处理,消除法线方向差异的影响。

31、修改累积方法来实现自旋图像构建。不使用双线性插值,而是使用以相应像素为中心的高斯权重。这种方法是否对噪声和法线变化更具鲁棒性?

高斯权重方法通常对噪声和小的法线变化有一定的 鲁棒性 ,因为高斯函数具有 平滑和衰减 的特性,能 减少异常值的影响
但在 极端噪声 大的法线变化 情况下,其鲁棒性可能会受到挑战,需 具体情况具体分析

32、构建(或下载)一些实用工具,以加载并显示存储在FRGC数据集的ABS格式文件中的3D人脸扫描数据。

可通过以下通用步骤实现:

  1. 构建工具
    可使用 Python 结合相关库(如 Open3D、NumPy 等),编写代码读取 ABS 文件并解析数据,然后利用库的可视化功能显示 3D 人脸扫描。

  2. 下载工具
    可在开源代码平台(如 GitHub)搜索专门处理 3D 数据的工具,选择支持 ABS 格式的工具下载使用。

33、实现裁剪、去除尖峰和填充孔洞的预处理步骤。将这些步骤应用于FRGC v2数据中的一小部分扫描数据,并检查它们是否按预期运行。

若要完成此任务:

  • 裁剪 :可根据3D范围数据、2D纹理图像或两者结合,
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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