点云专题

三维扫描仪VS 三坐标 | 超详细科普大揭秘

它运用先进的蓝光技术，能够瞬间捕捉物体表面海量的点云

Nnkfhhgv·2025-03-26 03:36

PCL点云学习（2）点云拓扑结构

一、k-dTree点云分解1.1kd树的创建KdTreeFLANNkdtree;pcl::KdTreeFLANN是PCL中用于高效空间搜索的KD树，通过pcl::KdTreeFLANNkdtree;创建

清风墨竹-·2025-03-25 22:26

人工智能 - SpatialLM：三维空间理解的开源大语言模型

该项目旨在通过多模态数据处理能力，将非结构化的三维几何数据（如点云、视频）转化为机器可读的结构化场景描述，为机器人导航、建筑设计、AR/VR等领域提供高层次的语义理解支持。

天机️灵韵·2025-03-25 18:25

科创人·微软中国CTO韦青：数智时代创业得跳下巨人肩膀

文|babayage编辑|笑笑《科创人·认知源代码》专题，以专访嘉宾第一人称口吻，完整分享其认知体系、思维模式及价值观念。本期我们有幸邀请到微软（中国）CTO韦青，分享数

科创人·2025-03-25 16:41

阿里微服务架构面试专题：springboot+springcloud+docker

前言微服务架构是一种架构模式或者说是一种架构风格，它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，每个服务运行在其独立的自己的进程中，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。服务之间采用轻量级的通信机制互相沟通（通常是基于HTTP的RESTfulAPI）。每个服务都围绕着具体业务进行构建，并且能够被独立地部署到生产环境、类生产环境等。另外，应尽量避免统一的、集中式的服务管理机制，对具体的一个服务而

java码农之路1·2025-03-25 08:43

Nacos架构与原理 - 通信通道

作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析

码炫课堂-码哥·2025-03-25 05:14

群核科技开源空间理解生成模型SpatialLM, 构建具身智能训练基座

就像我们环顾四周环境便可以理解背后的空间结构一样，SpatialLM模型能够基于从视频中提取的点云数据，准确认知和理解其中的结构化场景信息，并将它以脚本语言的形式呈现出来。

·2025-03-25 04:10

python matplotlib绘制 3D图像专题（三维柱状图、曲面图

x=np.arange(-4.0,4.0,delta)生成代表Y轴数据的列表y=np.arange(-3.0,4.0,delta)对x、y数据执行网格化X,Y=np.meshgrid(x,y)Z1=np.exp(-X2-Y2)Z2=np.exp(-(X-1)**2-(Y-1)**2)计算Z轴数据（高度数据）Z=(Z1-Z2)*2绘制3D图形ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride

前端node资料大全·2025-03-25 02:58

啸叫抑制（AFS）从算法仿真到工程源码实现-第一节-效果演示

一、概述啸叫抑制算法也叫声反馈抑制，本专题我们讨论啸叫抑制算法的平台搭建，算法仿真和设备端的工程落地实现。完整记录一个扩声系统的搭建。

aflyingwolf_pomelo·2025-03-24 18:55

大模型提示词工程师的自我修养-应用二（RAG数据合成与数据多样性问题的解决） -（专题4）

1.生成数据大型语言模型（LLMs）具有生成连贯文本的强大能力。通过有效的提示策略，可以引导模型生成更好、一致且更有事实依据的响应。LLMs也特别适用于生成数据，这对于进行各种实验和评估非常有用。例如，我们可以用它来为情感分类器生成快速样本，如下所示：提示词生成10个情感分析的示例。示例分为正面或负面类别。生成2个负面示例和8个正面示例。示例如下格式：Q:A:输出Q:我刚刚得到了最棒的消息！A:正

AI专题精讲·2025-03-24 11:28

Open3D 点云DBSCAN聚类算法

目录一、DBSCAN基本原理二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2聚类后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总

MelaCandy·2025-03-24 09:43

leetcode-hot100-python-专题三：滑动窗口

1、无重复字符的最长子串中等给定一个字符串s，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。示例1:输入:s=“abcabcbb”输出:3解释:因为无重复字符的最长子串是“abc”，所以其长度为3示例2:输入:s=“bbbbb”输出:1解释:因为无重复字符的最长子串是“b”，所以其长度为1。示例3:输入:s=“pwwkew”输出:3解释:因为无重复字符的最长子串是“wke”，所以其长度为3。请注意，

༺ Dorothy ༻·2025-03-24 00:15

三维点云重建的原理及代码

点云重建是将来自各种传感器（如激光雷达、相机等）采集的离散点云数据转换为具有结构和几何形状的物体模型的过程。

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述在点云配准过程中，针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题，提出一种基于尺度不变特征变换

点云侠·2025-03-23 19:35

html5 相册翻转效果,HTML5 css3：3D旋转木马效果相册

这篇博客的目的是因为上篇HTML5CSS3专题诱人的实例CSS3打造百度贴吧的3D翻牌效果中有个关于CSS3D效果的比较重要的知识点没讲到，就是perspective和tranlateY效果图：嘿嘿，我把大学毕业时的一些照片

岑依惜·2025-03-23 18:58

PCL基础：pcl::SACSegmentation＜PointXYZRGBN＞函数全面说明，一遍文章精通平面分割算法

SACSegmentation`是PointCloudLibrary(PCL)中用于进行随机抽样一致性（RandomSampleConsensus，RANSAC）平面分割的类模板，模板参数`PointXYZRGBN`表示点云中点的类型

多宝Kim·2025-03-23 00:51

重塑家用机器人大脑！云鲸旗舰机型逍遥002搭载旭日5正式开售

该产品以”AI智能深度清洁“为核心，基于地瓜机器人全新一代旭日5智能计算芯片，推出首创的双目AI视觉感知自适应系统，以10TOPs的端侧算力与180万点/秒的3D稠密深度点云生成能力，为家庭场景带来毫米级障碍测距精度与语义级环境理解

·2025-03-22 22:24

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作……作为南京市机器人产业“一核多翼”布局的“核”，江宁开发区当前聚集人工智能产业核心及上下游关联企业超百家。近日，《南京日报》走访了多家链条上的“明星企业”，耘瞳科技作为中国领先的智能检测与测量

耘瞳科技·2025-03-22 17:04

算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)

更新时间：2025-03-21LeetCode刷题目录：算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录：计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150，不定期持续更新，欢迎关注！

Allen Wurlitzer·2025-03-22 16:56

Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四）

1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs（深度卷积生成对抗网络）。我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。这里的大部分代码来源于PyTorch官方示例中的DCGAN实现，而本文档将对该实现进行详细解释，并阐明这种模型的运行机制及其背后的原因。无需担心，你不需要事先了解GAN的知识，但初次接触的读者可能需要花一些时间来理

AI专题精讲·2025-03-22 08:43

不搞花里胡哨！CMU最新开源：极简风格的LiDAR全景分割+跟踪！

来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf、代码链接添加微信：dddvisiona，备注：三维点云，拉你入群。

3Ｄ视觉工坊·2025-03-22 08:41

代码随想录算法训练营第八天| 344 反转字符串、541 反转字符串II

这两天开的是字符串专题，我准备在做题的时候用C++做一遍，再用C做一遍，因为一直刷leetcode用的都是C++，导致C的基础太薄弱了，之后工作中有可能用到C，相当于再复习复习一、Leetcode344

Anjoubecoding·2025-03-22 04:33

Java多线程与高并发专题——Callable 和 Runnable 的不同？

为什么需要Callable？Runnable的缺陷Runnable是JDK1.0就有的，而Callable是JDK1.5新增的，那我们为什么需要Callable？要想回答这个问题，我们先来看看先有的Runnable有哪些缺陷？不能返回一个返回值第一个缺陷，对于Runnable而言，它不能返回一个返回值，虽然可以利用其他的一些办法，比如在Runnable方法中写入日志文件或者修改某个共享的对象的办法

黄雪超·2025-03-21 19:47

Pytorch使用手册—扩展 TorchScript 使用自定义 C++ 操作符（专题五十三）

提示本教程自PyTorch2.4起已弃用。有关PyTorch自定义操作符的最新指南，请参阅PyTorch自定义操作符。PyTorch1.0版本引入了一种名为TorchScript的新编程模型。TorchScript是Python编程语言的一个子集，可以被TorchScript编译器解析、编译和优化。此外，编译后的TorchScript模型可以选择序列化为磁盘文件格式，随后你可以从纯C++（以及Py

AI专题精讲·2025-03-21 04:36

Python函数专题：引用传参

在Python编程中，函数是一个非常重要的概念。函数不仅能提高代码的可重用性，还能够使代码结构更加清晰。在函数的设计和使用中，参数的传递方式是一个关键的因素。Python中的参数传递有两种主要形式：值传递和引用传递。虽然Python的参数传递机制有时被称为"引用传递"，但实际上它更接近于"对象引用传递"。本文将深入探讨Python中的引用传参及其相关概念。一、基本概念在讨论引用传参之前，首先要理解

圣逸·2025-03-21 00:05

《算法笔记》9.2小节——数据结构专题(2)-＞二叉树的遍历问题 A: 复原二叉树（同问题 C: 二叉树遍历）

题目描述小明在做数据结构的作业，其中一题是给你一棵二叉树的前序遍历和中序遍历结果，要求你写出这棵二叉树的后序遍历结果。输入输入包含多组测试数据。每组输入包含两个字符串，分别表示二叉树的前序遍历和中序遍历结果。每个字符串由不重复的大写字母组成。输出对于每组输入，输出对应的二叉树的后续遍历结果。样例输入DBACEGFABCDEFGBCADCBAD样例输出ACBFGEDCDAB分析：不建树直接找的方法。

圣保罗的大教堂·2025-03-20 22:20

计算机视觉毕业设计选题推荐：选题技巧建议收藏

HaiLang_IT·2025-03-20 20:02

人形机器人报告：新一代GPU、具身智能与AI应用

今天分享的是人形机器人系列深度研究报告：《人形机器人专题：新一代GPU、具身智能与AI应用》。（报告出品方：中泰证券）核心观点GTC2024召开在即，关注新一代GPU、具身智能、AI应用三大方向。

小报告达人·2025-03-20 13:05

Vue.js的watch监听

前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》、《前端求职突破计划》蓝桥云课签约作者

阿珊和她的猫·2025-03-20 09:34

flutter 专题一百零三

前不久，谷歌官方正式发布了Flutter的首个发布预览版（ReleasePreview1），这标志着谷歌进入了Flutter正式版（1.0）发布前的最后阶段，同时作为Google的重量级跨平台开发方案，此次更新也吸引了多数的移动开发者的关注。使用Flutter从头开始写一个App是一件非常轻松惬意的事情，但在原生APP中接入Flutter会是什么效果呢，似乎并不是一件容易的事情，下面就讲解在iOS

leluckys·2025-03-20 08:49

《算法笔记》9.4小节——数据结构专题(2)-＞二叉查找树（BST）问题 A: 二叉排序树

题目描述输入一系列整数，建立二叉排序数，并进行前序，中序，后序遍历。输入输入第一行包括一个整数n(1#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#defineINF0x3f3f3f3f#definedb1(x)coutleft);Fre

圣保罗的大教堂·2025-03-20 07:46

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术，提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析，最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。

夏末之花·2025-03-20 00:42

什么是机器视觉3D引导大模型

以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络

视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

Dev Container 系列专题（3）：深入配置：自定义你的 Dev Container

在前两期中，我们了解了DevContainer的概念并快速搭建了一个基于预定义镜像的开发环境。这次，我们将更进一步，探索如何通过自定义配置打造一个完全符合项目需求的DevContainer。本篇将以一个Python项目为例，带你学习配置文件的核心字段、使用Dockerfile定制镜像，并配置开发工具。一、为什么要自定义DevContainer？预定义镜像（如Node.js或Python的官方镜像）

不出名的架构师·2025-03-19 06:17

百度站群收录2025最新：实战策略与趋势解读

一、2024实战案例拆解案例背景：某母婴用品品牌通过「三级站群矩阵」实现收录突破：1个品牌主站（权重培育）5个地域分站（长尾词覆盖）9个产品专题站（精准流量捕获）RewriteRule^(.*)/product

SEO黑猫·2025-03-19 00:22

人工智能专业毕业设计选题清单：热点课题推荐

HaiLang_IT·2025-03-18 21:04

flutter 专题九十三 Flutter开发之基础Widgets

Widgets概念Flutter里有一个非常重要的核心理念：一切皆为组件，Flutter的所有元素都是由控件构成的。与原生开发中控件所代表的含义不同，Flutter中widget的概念更加广泛，它不仅可以表示UI元素，也可以表示一些功能性的组件，如用于手势检测的GestureDetectorwidget、用于应用主题数据传递的Theme等等。而原生开发中的控件通常只是指UI元素。由于Flutter

leluckys·2025-03-18 17:36

VLLM专题（三十五）—多模态数据处理

为了在vLLM中实现各种优化，例如分块预填充和前缀缓存，我们使用BaseMultiModalProcessor来提供占位符特征标记（例如）与多模态输入（例如原始输入图像）之间的对应关系，基于HF处理器的输出。以下是BaseMultiModalProcessor的主要特性：提示更新检测HF处理器的主要职责之一是使用占位符标记更新提示。例如：在字符串的开头插入特征占位符标记（例如…，其数量等于特征大小

AI专题精讲·2025-03-18 16:56

2.8滑动窗口专题：最小覆盖子串

1.题目链接LeetCode76.最小覆盖子串2.题目描述给定字符串s和t，要求找到s中最小的窗口，使得该窗口包含t的所有字符（包括出现次数）。若不存在，返回空字符串。示例：输入：s="ADOBECODEBANC",t="ABC"输出："BANC"（最短窗口包含A、B、C，且长度最短）。3.示例分析以s="ADOBECODEBANC",t="ABC"为例：滑动窗口法：right移动到索引5时，窗口

熊峰峰·2025-03-18 07:40

【数据结构】近期博客大思想（2）面向使用出发

一、核心思想1.一切以实用出发2.能简单就简单3.写数篇专题小文章、小知识点总结，数周后汇总二、避免的潜意识1.不要随便和比你暂时学得好的同龄人攀比技术2.戒浮躁:别人学得好写得好是自己不能够控制的3.

泡泡大虾·2025-03-17 15:33

结构体6~10（2356. 成绩排序、1740. 统计每个数出现的次数、1940. 混合牛奶、1314. 仰卧起坐成绩统计、1953. 新生舞会、1346. 等比例缩放照片）

题单地址：题单中心-东方博宜OJ1372.活动选择在贪心专题有详细讲解：贪心1~7-CSDN博客2356.成绩排序问题描述（补充一道我觉得有代表性的题目）【具体要求】虽然现在学校已经不允许将学生每次的考试成绩公布

是帅帅的少年·2025-03-16 10:27

Java多线程与高并发专题——原子类和 volatile、synchronized 有什么异同？

原子类和volatile异同首先，通过我们对原子类和的了解，原子类和volatile都能保证多线程环境下的数据可见性。在多线程程序中，每个线程都有自己的工作内存，当多个线程访问共享变量时，可能会出现一个线程修改了共享变量的值，而其他线程不能及时看到最新值的情况。原子类和volatile关键字都能在一定程度上解决这个问题。例如，当一个变量被volatile修饰后，对该变量的写操作会立即刷新到主内存，

黄雪超·2025-03-16 02:31

[YOLO专题-22]：YOLO V5 - ultralytics代码解析-超参数详解

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/122372614目录前言：第1章超参数配置文件的基本信息1.1超参数配置文件的路径路径1.2超参数配置文件1.3如何指定超参数配置文件第2章超参数内容详解前言：YOLOV5除了通过用户命令行参数

文火冰糖的硅基工坊·2025-03-15 21:24

flutter 专题七十九 Flutter使用JsBridge方式处理Webview与H5通信

目前，移动跨平台开发作为移动开发的重要组成部分，是移动开发者必须掌握的技能，也是自我提升的重要手段。作为Google推出的跨平台技术方案，Flutter具有诸多的优势，已经或正在被广大开发者应用在移动应用开发中。在过去的2019年，我看到越来越多的公司和个人开始使用Flutter来开发跨平台应用，对于移动应用开发来说，Flutter能够满足几乎所有的业务开发需求，所以，学习Flutter正当时。众

leluckys·2025-03-15 17:31

flutter 专题三十七 Flutter混合开发之FlutterFragment

我们知道，原生Android集成Flutter主要有两种方式，一种是创建fluttermodule，然后以原生module那样依赖；另一种方式是将fluttermodule打包成aar，然后在原生工程中依赖aar包，官方推荐aar的方式接入。如何在原生Android工程中以aar的方式接入Flutter，大家可以参考我之前文章的介绍：原生Android工程接入Flutteraar。今天想给大家分享

leluckys·2025-03-15 17:30

音视频入门基础：RTP专题（18）——FFmpeg源码中，获取RTP的音频信息的实现（上）

流的的音频压缩编码格式、音频压缩编码格式的profile、音频采样率、通道数信息：ffmpeg-protocol_whitelist"file,rtp,udp"-iXXX.sdp而由《音视频入门基础：RTP专题

崔杰城·2025-03-15 14:32

Vue.js的内联样式绑定：style的多种用法