rviz可视化点云第54页

彩色图像处理之伪彩色图像处理的python实现——数字图像处理

原理伪彩色图像处理是一种多源信息融合的可视化方法。处理对象:伪彩色图像处理的对象是多波段遥感图像,例如近红外带、红外带和可见光图像等。

筱筱西雨·2024-01-21 09:37

D3.js 可视化从入门到精通

第一章Helloworldhellovarh3=d3.select("body").selectAll("h3");h3.text("日照香炉生紫烟");第二章数据绑定datumvarlyrics=["我是一只小小小小鸟","想要飞呀飞却飞也飞不高","我寻寻觅觅寻寻觅觅一个温暖的怀抱","这样的要求算不算太高",];varh3=d3.selectAll("h3");h3.data(lyrics)

剩下的盛夏~·2024-01-21 09:00

基于python旅游推荐系统协同过滤算法爬虫 Echarts可视化 Django框架（源码）✅

毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业。1、项目介绍（1）技术栈：Django框架、基于用户协同过滤推荐算法、requests爬虫、MySQL数据库、去哪儿网站、Echarts可视

vx_biyesheji0001·2024-01-21 09:58

【DevOps-09-1】Jenkins流水线任务初体验

Jenkins的Pipeline可以让项目的发布整体流程可视化，

飞鸽FlyGo·2024-01-21 08:43

基于Elasticsearch+Logstash+Kibana+Filebeat的日志收集分析及可视化

sudorm/var/lib/dpkg/lock*sudodpkg--configure-aaptupdatetail-f/var/log/car.log1.1、项目概述海量的业务应用，也带来了海量的日志数据，给业务应用的运维带来了新的挑战。例如，我们常用的网约车应用，单个平台的日订单数量可以达到上亿条，产生各种类型的日志数据，像用户业务方面会产生交易日志、评价日志、投诉日志等；运营业务方面会产生

未晞~·2024-01-21 08:01

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云和图像融合的智能驾驶目标检测(中)

2.1.2数据源选型分析良好的数据输入是实现准确且鲁棒的3D目标检测的基础，下面针对不同的传感器组合方式进行分析：（1）摄像头和惯性测量单元：利用惯性测量单元的特性加强摄像头在运动状态下的抗干扰能力，可以有效提高感知算法在高速行驶场景下的检测精度，但依旧是依靠摄像头数据进行3D目标的检测，受环境及天气状况影响较大；（2）激光雷达和惯性测量单元：利用惯性测量单元可以抵消激光雷达在运动过程中产生的测量

格图素书·2024-01-21 08:57

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云配准的无纹理堆叠物体 6D 位姿估计（下）

目录4.3点云精配准4.3.1ICP算法原理4.3.2ICP加速方法4.4堆叠物体位姿估计

格图素书·2024-01-21 08:27

ckman：非常好用的ClickHouse可视化集群运维工具

它是由擎创科技数据库团队主导研发的一款用来管理和监控ClickHouse集群的可视化运维工具。目前该工具已在github上开源，开源地址为：github.com/housepower/ckman。

禹鼎侯·2024-01-21 08:52

springBoot自动配置原理源码分析+自定义starter启动器+可视化监控+mybatisPlus使用

一、springBoot自动化配置原理1.starter管理机制通过依赖了解SpringBoot管理了哪些starter通过依赖spring-boot-dependencies搜索starter-发现非常多的官方starter，并且已经帮助我们管理好了版本。项目中使用直接引入对应的starter即可，这个场景下需要的依赖就会自动导入到项目中，简化了繁琐的依赖。所有的场景启动器都依赖于spring-

编程小栈·2024-01-21 08:06

数据分析完整流程一般包括哪几个环节/步骤

数据探索（探索性数据分析EDA）：探索数据的特征、分布、相关性等，通过可视化和统计方法深入了解数据。特征工程：对数据进行变换、组合或生成新特征，以提高模型性能或更好地反映问题的本质。建模：

Recursions·2024-01-21 07:21

logstack 日志技术栈-02-ELK 的缺点？loki 更轻量的解决方案？

Elasticsearch+Logstash+Kibana+Beats的组合，其中，Beats负责日志的采集，Logstash负责做日志的聚合和处理，Elasticsearch作为日志的存储和搜索系统，Kibana作为可视化前端展示

老马啸西风·2024-01-21 07:14

【笔记】关于设计师晋升答辩的思路

数据可视化、

阿喆azhe·2024-01-21 07:28

logstack 日志技术栈-04-opensource 开源工具 OpenObserve+Grafana Loki

日志技术栈日志管理包含日志数据存储、处理、分析和可视化，通过利用日志管理工具，可以监控性能趋势、解决问题、检测异常并优化整体系统性能。

老马啸西风·2024-01-21 07:03

logstack 日志技术栈-04-opensource 开源工具 SigNoz+Graylog

它为使用OpenTelemetry检测应用程序提供本机支持，以防止供应商锁定，将收集到的数据存储在ClickHouse中，然后在用户友好的仪表板中聚合和可视化数据。

老马啸西风·2024-01-21 07:03

echarts数据可视化（仪表盘）

仪表盘（Gauge）也被称为拨号图表或速度表图，用于显示类似于速度计上的读数的数据，是一种拟物化的展示形式。仪表盘是常用的商业智能（BI）类的图表之一，可以轻松展示用户的数据，并能清晰地看出某个指标值所在的范围。为了更直观地查看项目的实际完成率数据，以及汽车的速度、发动机的转速、油表和水表的现状，需要在ECharts中绘制单仪表盘和多仪表盘进行展示。ECharts的主要创始者林峰曾经说过，他在一次

殊迟·2024-01-21 06:21

web数据可视化（ECharts版）

实训实训1会员基本信息及消费能力对比分析1．训练要点(1）掌握堆积柱状图的绘制。(2）掌握标准条形图的绘制。(3）掌握瀑布图的绘制。2．需求说明“会员信息表．xlsx”文件记录了某鲜花店销售系统上的会员信息，具体包括会员编号、姓名、性别、年龄、年龄段、城市、人会方式、会员级别、会员人会日、VIP建立日、购买总金额、购买总次数信息。绘制堆积柱状图分析会员年龄分布，绘制标准条形图分析会员人会渠道，绘制

殊迟·2024-01-21 06:20

ECharts数据可视化（第三章实训）

实训实训销售经理能力对比分析1．训练要点(1）掌握直角坐标系下的网格及坐标轴的配置方法。(2）掌握标题组件与图例组件的配置方法。(3）掌握工具箱组件与详情提示框组件的配置方法。(4）掌握标记点和标记线的配置方法。2．需求说明“销售经理能力考核表．xlsx”文件上的数据为某公司对王斌、刘倩、袁波3个销售代表从多方面进行考核得到的评分数据，评分项具体包括销售、沟通、服务、协作、培训和组织。绘制柱状图，

殊迟·2024-01-21 06:20

Flutter 与 Android原生相互通信：BasicMessageChannel、MethodChannel、EventChannel

前言本文主要讲解，使用不同的Channel让Flutter和Android原生进行通信，由于只是讲解两端通信，所以可视化效果不好；不过我写了一篇专门讲解Flutter嵌入Android原生View的文章

韩老九·2024-01-21 06:14

Vue 中使用 ECharts

安装和引入ECharts创建ECharts实例数据绑定和重新渲染绑定数据数据更新异步数据更新总结扩展：vue中使用echart如何进行重新渲染ECharts是一个基于JavaScript的数据可视化库，

前端布道人·2024-01-21 06:37

大创项目推荐疫情数据分析与3D可视化 - python 大数据

文章目录0前言1课题背景2实现效果3设计原理4部分代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是大数据全国疫情数据分析与3D可视化该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

laafeer·2024-01-21 05:30

Zabbix监控平台安装教程，Zabbix入门教程

一、概述1.什么是Zabbix-Zabbix是一个高度集成的监控解决方案-可以实现企业级的开源分布式监控-Zabbix通过C/S模式采集监控数据-Zabbix通过B/S模式通过Web模式使数据可视化并管理数据

JJH的创世纪·2024-01-21 05:48

JavaScript数字转换：阿拉伯数字转中文或英文

这个JavaScript数字转换功能非常实用，可以用于各种场景，如财务报告、数据可视化等。将数字转为中文汉字numberToWords函数接受两个参数：一个数字和一个语言标识符（“en"或"zh”）。

handsome-wolf·2024-01-21 05:42

毫米波雷达4D点云生成（基于实测数据）

本期文章分享TI毫米波雷达实测4D点云生成的代码，包含距离、速度、水平角度、俯仰角度，可用于日常学习。

调皮连续波（rsp_tiaopige）·2024-01-21 04:50

vue中使用高德地图，根据类型显示不同点，点击出现弹框居中显示，并在可视化区域显示所有点

效果图一、安装vue-amap插件npminstallvue-amap--save二、vue页面{{item.label}}importAMapLoaderfrom'@amap/amap-jsapi-loader';//引入importpoint1from'@/assets/images/point1.png'importpoint2from'@/assets/images/point2.png'

葫芦娃y·2024-01-21 04:49

vue 中使用低版本高德地图1.4 ，解决热力图渲染展示在可视化区域内使用setFitViewt跳转不起作用，计算地图的缩放级别和中心点

效果，点击渲染热力图地图自适应可视化区域展示所有热力图/热力图数据constdata=[{lng:118.77,lat:32.03,count:100},{lng:118.82,lat:32.02,count

葫芦娃y·2024-01-21 04:49

vue中使用echarts地图

前言数据可视化肯定少不了地图，所以近期也在看vue中如何使用地图。目前考虑的方法有两种。d3和echarts。这两个的区别是d3是生成svg标签。对于大量数据的情况下dom操作可能会好一些。

做一条咸鱼·2024-01-21 04:48

Elasticsearch的索引库和文档操作、RestClient的索引库和文档操作

Kibana使您能够以交互方式探索、可视化和分享对数据的见解，并管理和监控堆栈

老黄爱编码·2024-01-21 04:25

经纬恒润4D成像毫米波雷达亮相 CES 2024

经纬恒润自主研发的4D成像毫米波雷达LRR610，具备48发48收通道，在方位和俯仰向均具有高分辨能力，可以形成丰富的点云信息，甚至可以对目标进行轮廓的点云成像，能够区分、追踪、识别数百个目标。

经纬恒润·2024-01-21 03:55

R语言|绘制等高线图

而等高线图（contourmap）是可视化二维空间标量场的基本方法，可以将三维数据使用二维的方法可视化，同时用颜色视觉特征表示第三维数据代码如下：1.下载并调用MASS包BiocManager::install

维凡生物·2024-01-21 02:39

【唐宇迪深度学习-3D点云实战系列】学习笔记

课程目录如下：https://download.csdn.net/learn/35500/529919一、3D点云应用领域分析3D点云领域都关注了哪些方向？

_helen_520·2024-01-21 02:45

看风筝

天空无边无际，一点云影都没有。它们那么自由，那么惬意，让我意识到，东北的春天终于来了。十几年前，娃娃小时，也带他在那个江坝上放过风筝，几块钱的小风筝，很容

铅笔芒种·2024-01-21 01:25

【导航】繁星学习随想录

概念小扫盲序号博文名称/链接01简单理解决策树_如何理解决策树的生长过程-CSDN博客02白盒测试方法与黑盒测试方法简析_黑盒、白盒测试方案-CSDN博客03编程小车轮序号博文名称/链接01编程启示录：图Graph的可视化方案二

繁星依月·2024-01-21 00:25

七步教学法

出门考-课后落实-结果公示，现在新东方官网已将七步教学法的表述精炼为进门测-授新课-查落实-补缺漏-出门测-天天练-示结果），让老师不是仅凭个人经验讲课，而是一个环节紧跟一个地让教学流程可监控、教学过程可视化并且教学结果能够及时外化

张望garfield·2024-01-21 00:58

【翻译】Qt Designer 如何使用资源文件

资源浏览器提供了一个可视化的界面，可以让开发者轻松地浏览和管理应用程序的资源文件。开发者可以通过资源浏览器来添加、修改、删除和移动资源文件，也可以通过资源浏览器查

水墨熊猫·2024-01-20 23:49

项目实战————苍穹外卖(DAY11)

ApacheECharts营业额统计用户统计订单统计销量排名Top10功能实现：数据统计数据统计效果图：1.ApacheECharts1.1介绍ApacheECharts是一款基于Javascript的数据可视化图表库

Ustinian.488·2024-01-20 23:29

3D点云深度学习处理的基本概念

权重矩阵更新学习方法概述1.参数初始化：需要对权重矩阵初始化参数（通常使用随机初始化方法，如正态分布或者均匀分布生成随机数）2.前向传播：前向传播中，模型计算权重矩阵和输入数据的结果，得到输出。3.误差计算：根据模型的输出和标签计算误差。在NLP（自然语言处理）任务中，常使用损失函数是交叉墒损失函数。4.反向传播：利用误差更新权重矩阵。通过链式法则（ChainRule）计算损失函数相对于权重矩阵的

长安海·2024-01-20 23:24

python湖南长沙招聘数据可视化大屏全屏系统设计与实现（django框架）

博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师

黄菊华老师·2024-01-20 22:16

智慧海洋建设-Task2 数据分析

查看缺失值：print(f'Thereare{data_train.isnull().any().sum()}columnsintraindatasetwithmissingvalues.')渔船轨迹可视化

1598903c9dd7·2024-01-20 22:50

Stereo Matching (Kitti Benchmark)

在2012的版本中，groundtruth是利用ICP从先后五帧的点云中求得相对pose，和积累得到的点云，利用camera的参数信息反投回图像，再人为的移除镜面反射的区域得到。

国民英雄ququ·2024-01-20 21:16

大数据导论（3）---大数据技术

大数据技术概述2.数据采集与预处理2.1数据采集2.2预处理3.数据存储和管理3.1分布式基础架构Hadoop3.2分布式文件系统HDFS3.3分布式数据库HBase3.4非关系型数据库NoSQL4.数据可视化与保护

冒冒菜菜·2024-01-20 21:28

自然语言处理N天-Day0501词袋和词向量模型

第五课文本可视化技巧算是进入正题了，NLP重要的一个环节，构建词向量模型，在这里使用到了Gensim库，安装方式很简单pipinstallgensim词袋模型BOW词袋将文本看作一个无序的词汇集合，忽略语法和单词顺序

我的昵称违规了·2024-01-20 21:39

interpret，一个超酷的 Python 库

https://github.com/interpretml/interpretPythonInterpret是一个强大的开源工具，它为Python开发者提供了交互式编程环境，可在其中轻松编写、测试和可视化代码

Sitin涛哥·2024-01-20 21:12

Python：最简单的神经网络分类模型(附带详细注释说明）+ 训练结果可视化+ 模型可视化

#神经网络的搭建--分类任务##PyTorch由4个主要包装组成：#1.Torch：类似于Numpy的通用数组库，可以在将张量类型转换为（torch.cuda.TensorFloat）并在GPU上进行计算。#2.torch.autograd：用于构建计算图形并自动获取渐变的包#3.torch.nn：具有共同层和成本函数的神经网络库#4.torch.optim：具有通用优化算法（如SGD，Adam等

深耕智能驾驶·2024-01-20 20:03

我是如何用python一秒钟爬取偷完3000微信好友的头像的？

今天分享一个比较有趣的python项目案例，神奇python，一键锁定所有微信好友头像，并可视化，下面是实现的过程导入第三方库创建头像存放文件夹保存好友头像小编推荐一个学python的学习qun766，

python兜兜·2024-01-20 20:19

OpenSfM

简介OpenSfM是Mapillary公司在github上的开源项目，是封装很好的开源SfM项目之一，同时生成的结果可以快速实现可视化效果。具有较好的可拓展性。配置见github。

我愿化作一道辰光·2024-01-20 19:37

韬略课程：做一个动物保护主义者是一种什么体验？

可视化一下就是下面这样的情景。第一篇：生与死的赞歌太阳突突突的照啊照啊，你是光你是亮你是生命唯一的力量。这是地球生物链负熵循环系统的第一因，发动机

三辰书院·2024-01-20 19:58

python使用jupyter记笔记

JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序，便于创建和共享程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。

markchalse·2024-01-20 18:40

实现scan-to-map匹配，使用NDT的C++代码实现（2）

算法原理：ICP：ICP算法通过迭代地匹配两组点云之间最近的点来计算最优

稻壳特筑·2024-01-20 17:01

点云对齐函数icp.align(*result)

icp.align(*result)的含义和用途：icp.align(*result)的返回值：icp.align(*result)的含义和用途：使用PCL（PointCloudLibrary）或类似的库进行点云处理时

稻壳特筑·2024-01-20 17:00

实现scan-to-map匹配，使用ICP的C++代码实现（1）

目录加载当前激光扫描数据和地图点云。初始化位姿估计。执行ICP匹配。判断是否收敛获取最优位姿。计算匹配误差。输出匹配结果。实现的主要步骤如下：加载当前激光扫描数据和地图点云。初始化位姿估计。