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在部署方面，**Kubernetes** 和 **AppScale** 通常被认为具有更简单的部署流程，尤其是对于熟悉容器化和微服务架构的团队。4. **Apache CloudStack**：CloudStack 是一个用于构建云基础设施的开源平台，提供了丰富的API和插件架构，支持多种 hypervisors 和存储解决方案。3. **Docker**：Docker 是一个开源的容器化平台，允许开发者打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上。

选择合适的存储解决方案，可能涉及到分布式文件系统或对象存储服务，以支持大规模点云数据的存储和管理 1。：对采集到的原始点云数据进行滤波处理，去除噪声和孤立点，常用的滤波方法包括双边滤波、高斯滤波等 2。：开发API接口，允许用户上传和下载点云数据，同时提供数据预览、元数据查询等功能 1。：为了快速检索点云数据，需要建立索引机制，可能包括空间索引或元数据索引 1。：实现点云数据的增删改查等管理操作，可能包括数据的版本控制、权限管理等 2。：确保只有授权用户可以访问点云数据，实现用户认证和授权机制 1。

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硬件知识：u-boot和bootloader的区别

triztriz_百度百科TRIZ意译为发明问题的解决理论。TRIZ理论成功地揭示了创造发明的内在规律和原理，着力于澄清和强调系统中存在的矛盾，其目标是完全解决矛盾，获得最终的理想解。它不是采取折中或者妥协的做法，而且它是基于技术的发展演化规律研究整个设计与开发过程， 而不再是随机的行为。实践证明，运用TRIZ理论，可大大加快人们创造发明的进程而且能得到高质量的创新产品。TRIZ，（俄文：теории решения изобретательских задач 俄语缩写“ТРИЗ”翻译为“发明家式的解

主旨：不管白猫黑猫，抓到老鼠就是好猫！卡尔慢滤波（线性/非线性）：一般用于低算力平台，输出实时结果，公式比较简单，一般找到模型就好办，比较考验调PQR的工程经验和功力;因子图：好处当然是精度提高了，多迭代几次肯定比迭代一次靠谱，这样抑制误差的时间又可以变得更长了。又有历史数据作为决策，其实卡尔慢滤波也是从历史数据迭代出来的（但不保存历史数据），输出的协方差也可以作为判据使用，所以我觉得这两种就是卡尔慢滤波就平台而言比较通用，因子图是卡尔慢滤波的进化版本。因子图考验的东西就更多了，第一，模型功力要求高

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数学·包含学科14 逻辑与基础 ▪1410:演绎逻辑学 ▪1420:证明论 ▪1430:递归论 ▪1440:模型论 ▪1450:公理集合论 ▪1460:数学基础 ▪1499:数理逻辑与数学基础其他学科 17数论 ▪1710:初等数论 ...

此处单纯的为了做备忘录！清华大学数据集OpenLORIS:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9113359&tag=1https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9113359&tag=1

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