PCL综述第8页

KinectV2 qt pcl 实现点云显示

本实验是利用KinectV2、opencv3.0、PCL1.8、qt5实现点云显示，验证PCL1.8移植qt效果，效果如图所示，软件平台开发所用的是Window10操作系统，采用QtCreater5进行软件开发

cs2539263027·2025-04-22 10:15

基于大模型的血栓性外痔全流程风险预测与治疗管理研究报告

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究意义二、血栓性外痔概述2.1定义与发病机制2.2临床表现与诊断方法2.3现有治疗手段综述三、大模型在血栓性外痔预测中的应用原理3.1大模型技术简介3.2模型构建与训练数据来源

LCG元·2025-04-22 07:30

使用 PCL 和 Qt 实现点云可视化与交互

下面我将介绍如何结合点云库(PCL)和Qt框架(特别是QML)来实现点云的可视化与交互功能，包括高亮选择等效果。

byxdaz·2025-04-22 07:28

基于docker-java封装的工具类

环境docker26.1.4docker-java3.4.2docker-java-transport-httpclient53.4.2工具类importcom.github.dockerjava.api.DockerClie

寻梦人12138·2025-04-21 16:33

LlamaIndex综述！看这一篇就够了！

1、什么是LlamaIndex本篇将为各位同学介绍一下LlamaIndex，它是一个强大的开源工具，它能帮助开发者构建各种基于大型语言模型(LLM)的应用程序。它提供了一套工具和API，使开发者能够轻松地将LLM与外部数据源连接起来，从而赋予LLM更强大的能力，从功能上看它与LangChian有点类似。1、初识LlamaIndexLlamaIndex(前身为GPTIndex)是一个数据框架，它诞生

大模型知识·2025-04-21 16:02

论文阅读：2023 arxiv A Survey of Reinforcement Learning from Human Feedback

//arxiv.org/pdf/2312.14925https://www.doubao.com/chat/3506943124865538速览这篇论文是关于“从人类反馈中进行强化学习（RLHF）”的综述

CSPhD-winston-杨帆·2025-04-21 12:42

java发送HttpClient请求工具类

importorg.apache.http.*;importorg.apache.http.client.ClientProtocolException;importorg.apache.http.client.HttpRequestRetryHandler;importorg.apache.http.client.config.RequestConfig;importorg.apache.htt

初夏十一·2025-04-21 11:36

大模型微调综述

大模型微调技术详解前言什么是大模型微调为什么需要大模型微调大模型技术演进全景图阶段对比速查表微调分类及特点指令微调(InstructionFine-Tuning，IFT)全参数微调(FullFineTuning，FFT)参数高效微调（Parameter-EfficientFine-Tuning，PEFT）常见的微调技术LoRA（Low-RankAdaptation）QLoRA（QuantizedL

kuokay·2025-04-21 07:45

Qt配置PCL

参考博客：参考1参考2参考3参考4Qt配置PCL的过程稍微比较繁琐，但是只要多尝试也是可以实现的，在我配置的过程中以上4个方法对我的作用比较大，在此记录下。

Meteor的笔记·2025-04-21 04:59

pcd点云文件格式转csv、txt、ply格式

目录概述pcd转csvpcd转txtpcd转ply概述pcd文件格式是点云的一种常用存储格式，而有的时候我们可能需要需要将pcd的点云格式转换成其他格式，例如csv，txt或者ply等，这里可以用pcl

天水幼麟·2025-04-21 04:58

2024最新 Docker 国内可用镜像源仓库地址(11月26更新)

defaultKeepStorage":"20GB","enabled":true}},"experimental":false,"registry-mirrors":["https://docker.hpcloud.cloud

Sc Turing·2025-04-21 01:06

C#中PUT和POST上传文件

HttpClient中上传文件上一篇主要是提到了HttpClient帮助类，这次针对于上传文件进行补充，仅做记录publicstaticstringHttpUploadFile(stringurl,stringpath

公子公子~·2025-04-21 00:04

PCL笔记四：k-d tree和八叉树；近邻搜索；半径搜索；体素内搜索；空间变化检测；

PCL中k-d

逍遥郎wj·2025-04-20 13:53

PCLPY 八叉树使用详解：实现高效三维点云数据处理

在三维点云数据处理中，八叉树是一种常用的空间划分方法，可以将点云数据快速地分割成多个小块，在进行诸如拾取、聚类、分割等操作时，可以大大提高计算效率，本文将介绍如何使用PCLPY中的八叉树实现高效的三维点云数据处理

程序员杨弋·2025-04-20 13:23

【PCL】Octree (八叉树) 模块介绍和代码示例

1.2Octree模块的主要功能PCL中的Octree模块提供了以下主要功能：点云的压缩与解压缩：通过O

AI大权·2025-04-20 13:52

[王阳明代数讲义]语言模型核心代码调研

语言模型核心代码调研基于Consciciteation‌的才气张量持续思考综述将文本生成建模为才气张量网络扩散过程，实现非自回归推理通过才气张量的群-拓扑流形交叉注意力实现多模态推理，将输入压缩到低维空间持续迭代提出

花间流风·2025-04-20 09:22

AI工具篇：利用DeepSeek+Kimi 辅助生成综述汇报PPT

本文将介绍如何使用DeepSeek和Kimi这两款AI工具一键生成综述汇报PPT，帮助你快速准备报告，轻松应对各类学术汇报。元素魔方科研服务正在探索AI工具提升科研效率，关注我们，每周不定期更新！

元素魔方科研服务·2025-04-20 04:48

如何用知网+deepseek写综述

•进入首页后，点击顶部导航栏的“研学智得AI”，选择“文献综述”模块即可开始操作。

小研学术·2025-04-20 00:22

2025 年第十五届 MathorCup 数学应用挑战赛2025妈妈杯数学建模 A 题：汽车风阻预测思路+python代码

深度学习YOLO目标检测实战项目·2025-04-19 21:33

PDF转excel+json ，vue3+SpringBoot在线演示+附带源码

在线演示地址：Vite+Vuehttp://www.xpclm.online/pdf-h5源码gitee前后端地址：javapdfexcel:javaPDF转excelhttps://gitee.com

云只上·2025-04-19 16:02

开源项目推荐：lua-resty-http - 强大的HTTP客户端库

娄筝逸·2025-04-19 12:58

Chemical Review IF=51.4 综述 | 柔性机器人的当下与未来：材料、技术与应用的深度融合

新加坡南洋理工大学研究团队在《ChemicalReviews》期刊上发表“SoftMaterialsandDevicesEnablingSensorimotorFunctionsinSoftRobots”综述型文章

xwz小王子·2025-04-18 22:34

新兴模型技术的演变与产业应用：探索深度学习与量子计算的未来方向

本文将对主要的模型趋势进行综述，探讨其在产业中的实际应用。以下是当前一些关键模型趋势及其应用领域的简要概览：模型趋势应用领域描述可解释性模型趋势医疗、金融、法律等提高模型透明度，帮助用户理

智能计算研究中心·2025-04-18 12:56

【GNN4Medical】GNN在医疗领域发展和应用

目录1、引入2、方法综述2021SensorsGraph-BasedDeepLearningforMedicalDiagnosisandAnalysis:Past,PresentandFuture图神经网络在智能诊断与预测中应用的指南和测试基准

静静喜欢大白·2025-04-18 00:42

PCL 自动计算重叠率的Trimmed-ICP实现点云精配准

目录一、算法原理1、原理概述2、重叠率计算3、参考文献二、代码实现三、结果展示PCL自带的Trimmed-ICP算法需要手动设置重叠率，本文对算法进行改进实现自动计算重叠率。

点云侠·2025-04-17 18:32

每天记录一道Java面试题---day38

说说类加载器双亲委派模型回答重点AppClassLoader的父加载器是ExtClassLoader，ExtClassLoader的父加载器是BootStrapClassLoader。

Mr.每天进步一小步·2025-04-17 17:28

每天记录一道Java面试题---day37

Java中有哪些类加载器回答重点BootStrapClassLoader是ExtClassLoader的父类加载器，默认负责加载%JAVA_HOME%/lib下的jar包和class文件。

Mr.每天进步一小步·2025-04-17 17:28

java程序发送异步http请求

方法一：使用Java11+内置的HttpClient（推荐）Java11引入了新的HttpClient支持异步请求，无需第三方依赖。

zru_9602·2025-04-17 16:19

【目标检测】2024年目标检测相关综述论文

一、AgriculturalObjectDetectionwithYouLookOnlyOnce(YOLO)Algorithm:ABibliometricandSystematicLiteratureReviewVision是农业中使用的多种数字技术和工具的主要组成部分。物体检测器YouLookOnlyOnce（YOLO）由于其最先进的性能，在相对较短的时间内在农业中广受欢迎。YOLO提供准确度的

旅途中的宽~·2025-04-17 11:17

Java HTTP Client API详解

JavaHTTPClientAPI详解Java的HTTP客户端API经历了多次演进，从早期的HttpURLConnection到第三方库如ApacheHttpClient，再到Java11引入的标准HttpClient

博刻·2025-04-17 07:20

Gateway结合Nacos使用！！！

com.alibaba.cloudspring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery2.bootstarp.yml配置文件如果Nacos中配置使用yaml格式，一定要在这里配置file-extension：yamlspring:application:name:gateway-appcloud

明天更新·2025-04-17 01:38

2025年计算机领域重大技术突破与行业动态综述

——前沿技术重塑未来，开发者如何把握机遇？2025年第一季度，全球计算机领域迎来多项里程碑式进展，从量子计算到人工智能，从芯片设计到网络安全，技术革新与产业融合持续加速。本文梳理近三个月内最具影响力的技术突破与行业动态，为开发者提供前沿趋势洞察。一、量子计算：IBM突破1000量子比特大关，实用化进程加速4月10日，IBM宣布推出新一代量子处理器“Condor-X”，首次实现1024量子比特的稳定

探熵科技·2025-04-16 18:56

AI Agent开发大全第二十二课-生产级全动态MCP代码长什么样？

开篇经过了之前两篇《如何开发一个MCP(从0开发一个MCPServer）》和《如何开发一个MCP(从0开发一个MCPClient）》我们掌握了MCPServer和MCPClient在生产环境即基于Http

TGITCIC·2025-04-16 03:15

AI Agent开发大全第二十六课-再通过复杂案例来看MCP的“热插拨”机制及应用场景如何

_tgitcicagent开发大全-CSDN博客》最后，我们留了一道作业：留一道课后作业为了加深影响我们留了一道课后作业：当前例子中的mcpserver和mcpclient是一个参数的输入的，如果mcpserver

TGITCIC·2025-04-16 03:15

二代和三代测序数据的生殖系变异分析最佳实践综述

二代和三代测序数据的生殖系变异分析最佳实践1.背景知识二代测序（SGS）能够同时并行测序数百万到数十亿条短序列。然而，快速的技术创新已将我们带入了测序的第三个时代，长读长技术使得对非常隐蔽的基因组区域进行测序成为可能。通过SGS或三代测序（TGS）分析生殖系变异是人类遗传学和分子医学的一个关键领域。这些变异会对遗传性疾病的诊断和易感性产生重大影响，并影响对医学治疗的反应。因此，准确识别这些变异对于

生信与基因组学·2025-04-15 19:51

001 TiDB单机版安装

使用TiUPPlayground快速部署本地测试环境注：本教程本地测试环境部署,若单机模拟集群部署，请参考：使用TiUPcluster在单机上模拟生产环境部署步骤基础环境配置基础配置安装yum源curl-o

wz_131486·2025-04-15 17:12

第十六届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛-E题：全球变暖？

3.1.2研究方法3.1.3数据处理3.1.4分析结果3.2海洋表面温度数据规律3.2.1研究背景3.2.3研究方法3.2.4数据处理3.2.5分析结果3.3本章小结4.问题二：气候变化预测4.1气候预测研究综述

格图素书·2025-04-15 17:38

前端面试宝典总结4-手搓代码JavaScript（场景篇）

functiondeepClone(obj,hash=newWeakMap()){if(obj==null)returnobj;//处

水煮白菜王·2025-04-15 15:29

PCL 基于SAC_IA算法(Sample Consensus Initial Alignment)的点云配准方法 [附完整的C++实现代码]

目录一、算法概述二、算法原理三、应用场景及优缺点四、代码实现一、算法概述 SAC_IA算法（全称是"SampleConsensusInitialAlignment"）是一种经典的点云配准算法。它主要用于解决点云数据之间的初始对齐问题，为后续的精确配准提供良好的初始位置和方向。二、算法原理实现方法：首先，从两个点云中随机选取少数点对，计算出对应点对之间的刚性变换，然后将变换后的一个点云与另外一个点

自动驾驶探索站·2025-04-15 09:21

pcl中ransac提取直线_PCL采样一致性算法（各种模型的分割）

在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本，样本不同对应的应用不同，例如剔除错误的配准点对，分割出处在模型上的点集，PCL中以随机采样一致性算法（RANSAC）为核心，

weixin_40009099·2025-04-15 09:21

PointCloudLib SAC-IA算法实现点云粗配准 C++版本

测试效果简介采样一致性SAC_IA（SampleConsensusInitialAlignment）初始配准算法是一种在点云处理中广泛使用的技术，尤其在PCL（PointCloudLibrary）库中得到了实现

黄晓魚·2025-04-15 09:48

点云处理中阶 Sample Consensus（二）

目录一、深入理解RSNSAC二、RANSAC的缺点三、PCL中常用的SampleConsensus算法四、参考资料一、深入理解RSNSACRANSAC是“RANdomSAmpleConsensus”（随机抽样共识或采样一致性

哦里哦里哦里给·2025-04-15 09:48

【三维重建】中科院最新3DGS综述（近期进展更新中）

论文：《RecentAdvancesin3DGaussianSplatting》作者：TongWu,Yu-JieYuan,Ling-XiaoZhang,JieYang等链接：https://arxiv.org/abs/2403.11134文章目录前言一、三维重建1.1质量增强1.2压缩与正则化1.3动态三维重建1.4挑战性的输入二、基于3DGS的3D编辑2.1几何编辑2.2表面编辑2.3基于物理信

杀生丸学AI·2025-04-15 05:20

DeepSeek提高论文写作效率的20条指令

目录一、选题与框架构建二、文献处理与综述三、内容撰写强化四、数据分析支持五、润色与降重六、答辩与投稿七、进阶技巧八、福利大放送大家好，我是吾鳴。

吾鳴·2025-04-15 02:58

c# 系列pdf转图片各种处理3--net3.1到net8 PDFtoImage

nugetPDFtoImage支持3.1到net8，直接上代码privatestaticvoidDownloadFileAsync(stringurl,stringlocalPath){using(HttpClientclient

zuoming120·2025-04-15 00:46

Sentinel 1.8.0 年度版本发布，熔断降级重构升级！

bug修复，尤其是针对熔断降级特性的完善升级（支持任意统计时长、慢调用比例降级策略、熔断器事件监听）；同时该版本进一步扩充了开源生态，提供对JavaEE(JAX-RS,CDI),Quarkus,HTTPclient

阿里云云栖号·2025-04-14 13:07

Arthas生产环境反编译、编译、热加载

source-onlycom.product.modules.mq.kafka.KafkaConfiguration>/app/arthas/KafkaConfiguration.java##第二部：查看类加载器sc-d*KafkaConfiguration|grepclassLoaderHash

Cold_Blooder·2025-04-13 22:01

基于ubuntu18.04+opencv4.5+ORB-SLAM2的问题总结

✋背景说明系统环境：ubuntu18.04pcl-1.8Eigen-3.3.4Opencv-4.5.0（后来装有3.2.0版本，两个版本共存）python3.6pangolin-0.5本来是想跑一跑三维环境重构

酸梅果茶·2025-04-13 13:32

论文阅读：医学图像数据集扩充方法研究进展

本文贡献：对医学图像数据集扩充方法的研究进展进行综述。

BulingQAQ·2025-04-13 10:10

《多模态大语言模型视觉提示》综述

多模态大语言模型（MLLMs）为预训练的大语言模型（LLMs）赋予了视觉能力。尽管LLMs中的文本提示已被广泛研究，视觉提示则为更细粒度和自由形式的视觉指令开辟了新天地。本文首次全面调研了MLLMs中的视觉提示方法，重点讨论视觉提示、提示生成、组合推理和提示学习。我们对现有的视觉提示进行分类，并讨论用于自动标注图像的生成方法。同时，我们考察了使视觉编码器与基础LLMs更好对齐的视觉提示方法，涉及M

大语言模型·2025-04-12 21:47

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