点云转深度图：转化，保存，可视化

云数据，其数据的特征和应用的范围也是多种多样 RGBD相机和深度图 （1）深度图的原理：用深度值z值 当作像素值 （2）深度图获取原理：     代码展示：在pcl中，把点云转为深度图，并保存和可视化 #include <iostream>#include

 全球长期微波植被光学深度气候档案（VODCA）

​  全球长期微波植被光学深度气候档案（VODCA）植被光学深度（VOD）描述了植物对辐射的衰减情况。VOD是频率以及植被含水量的函数，并延伸到生物量。VOD在生物圈研究中有许多可能的应用，如生物量监测、干旱监测、物候学分析或火灾风险管理。我们合并了来自各种空间传感器（

深度遍历：统计最高分的节点数目 🐟

} }) 以[-1,2,0,2,0]为例子，就是[ [ 2, 4 ], [], [ 1, 3 ], [], [] ] 构建深度遍历方法，如果此节点有左右子树，将左右子树的起点递归遍历，最终返回值为左右子树节点数目和，并且对相应的数组赋值。 代码 var countHighestScoreNodes

盘点 AutoMQ 深度使用的阿里云云原生技术

后就认为自己达到了云原生的阶段。我们认为真正的云原生产品是要能够深度把云计算原生的能力、弹性的能力和规模化的优势充分利用起来，在成本和效率上都要有数量级的优势。 今天，这篇文章，主要是立足于阿里云，盘点 AutoMQ 深度使用的云原生技术，以及分别用这些技术解决什么样的实际问题。 01

深度详解企业CRM系统，体验软件快速开发平台

市场，是当代企业蓬勃成长的土壤，而且客户，则是企业生存发展的根基。任何企业都要借助客户的支持来发展壮大，因此，协调企业与客户之间的关系，优化销售、营销和服务上的流程，就成为当下企业必须认真对待的事情。吸引新客户拓展增量、保留老客户稳住存量、培养忠实客户巩固基本盘，这些都是企业用以

华为OD机试真题：转盘寿司问题深度解析

华为OD机试真题：转盘寿司问题深度解析 问题概述 “转盘寿司”问题通常会以一个环形寿司传送带的形式出现，上面摆放着不同种类的寿司。选手需要在有限的时间内，从传送带上选取寿司，并满足特定的条件（如：寿司种类、数量、总价等）。这是一种典型的动态规划或贪心算法的应用场景。 问题分析与解法

深度解析MyBatis核心：探寻其核心对象的精妙设计

数据存储类对象 Configuration Configuration 类是 MyBatis 框架的核心配置类，它负责管理 MyBatis 的各种配置信息。在 MyBatis 框架启动时，会通过 XMLConfigBuilder 或者 Java API 读取配置信息并构建 Configuration

深度解析 Spring 源码：揭秘 AbstractAutowireCapableBeanFactory 的 Bean 生命周期

文章目录 一、AbstractAutowireCapableBeanFactory 概述 1.1 详细分析 1.2 设计思想 二、深入解析AbstractAutowireCapableBeanFactory 的实现细节 2.1 Bean 实例化过程分析 2.1.1 createBean()

二叉树的最大深度

 20     /  \    15   7 返回它的最大深度 3 。 二、解题思路 1.由于是最大深度，因此需要递归地比较左右子树的深度大小，取大者。 2.若没有子树则深度加0，若只有左子树或右子树或二者都有则深度加“1和子树的深度二者之和”。 三、代码 # Definition for

翌擎车联网数据AI应用配套服务

掘车联网数据在各个场景下的应用方向，通过机器学习、深度学习并结合大模型能力，率先在电池、空调、预见性维修等场景积累了多个项目落地经验并在持续迭代一、我们为客户打造电池全生命周期AI算法平台，通过传感器采集的实时数据，结合统计学与机器学习算法，诊断电池故障并提前预警。系统核心功能包括：

翌擎车联网数据AI应用

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DTSE Tech Talk | 第47期：MoE：LLM终身学习的可能性

learning（终身学习） 终身学习系统被定义为一种能够从连续的信息中学习的自适应算法，随着时间的推移，这些信息逐步可用，并且所要学习的任务数量（例如，分类任务中的成员类）不是预先定义的。关键的是，新信息的容纳应该在没有灾难性遗忘或干扰的情况下发生。 持续学习的目标与特性 持续学习的目标是

【华为开发者认证E级云架构学习分享】

相较的还有HCCDP，本课程不论是涉及到的知识的深度与广度都要比HCCDP强。虽然本人之前也用常用APIG网关、Event事件、队列消息、微服务、容器、以及无服务函数FunctionGrap等，但是通过线下五天跟三位华为老师的学习，以及小组其他成员充分交流，让我深刻意识到自己之前

深度解析OpenCV视频读取与处理：代码实例与优化【CV入门级保姆教程】

break九、前沿技术展望随着人工智能与计算机视觉技术的快速发展，视频处理领域也在不断创新。未来，我们将看到更多基于深度学习的实时视频处理应用，例如：实时对象检测与分割：通过更高效的深度学习模型，实现视频中对象的实时检测与分割，并应用于自动驾驶、安防监控等领域。视频增强与修复：利用生成对抗网络

《机器学习：算法视角（原书第2版）》 —2.3　数据与概率的转换

个类C1和C2的度量值。类C2中具有的特征x值比类C1更大，但是这两个类之间也存在一些重叠。在范围的极端情况下，正确的类很容易预测，但对于中间范围的预测还不清楚。假设我们试图根据字母的高度对字母“a”和“b”进行分类（如图2-11所示）。大多数人写的“a”比“b”小，但不是每个人

AutoML

机器学习的难题之一就是建立直觉。建立直觉的意思是采用某种工具来应对问题。 这就需要知道可用的算法、模型、风险权衡以及每一个限制条件。……困难在于机器学习基本上很难进行调试。对于机器学习来说，调试会在两种情况下发生：1）你的算法不起作用了；2）你的算法效用不是很好。…… 算法一开

CentOS FirewallD学习笔记（一)

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如何学习“物联网”技术？

由一个点入手，例如由感知层中的“传感器节点”开始学习，从而学习单片机、C语言、电路基础、操作系统相关知识（LiteOS）。2、 接下来学习网络层中的“接入层”，华为IoTDA就是一个很好的案例，这里具备丰富的学习资源以及强大的技术支持团队和热心的论坛成员，无论你在学习过程中遇到什么问题都能找到答案。学习完了IoTD

【机器学习】————KNN（NN）小结

The NN classifier:Prob: The training data are sufficiently distinct with each other. Insufficient robustness to noises.Sol: using k-nearest neighbor

[转载】机器学习算法总览