生产者消费者模式是并发编程的核心模式之一，核心是想要提高程序的运行效率。这里记录一下自己的思考，使用通俗易懂的语言，和以日志记录为例，解读生产者消费者模式，并实现生产者消费者模式。将生产者消费者模式的核心内容划分为三个问题：阻塞问题、内存问题、速度问题。这里是第一章，阻塞问题。

当满足模式需求时，生产者消费者模式效率远高于常用的同步阻塞模式。

流水线的思想和池的思想对应，池将任务分解成并行的小任务，每个任务之间没有依赖，这样可以在同时处理多个任务。如果任务间有依赖关系，则池的思想就无法处理，此时可以将任务分为多个阶段，阶段间前后依赖，每个阶段串行。当有多个这样的任务运行时，每个阶段的处理都可以错位并行，这就是流水线的思想。

生产者消费者模式是并发编程的核心模式之一，核心是想要提高程序的运行效率。这里记录一下自己的思考，使用通俗的语言，和以日志记录为例，解读生产者消费者模式，并实现生产者消费者模式。将生产者消费者模式的核心内容划分为两个问题：阻塞问题、内存积压问题、cpu空转问题。这里是第二章，内存积压问题。

生产者消费者模式是并发编程的核心模式之一，核心是想要提高程序的运行效率。这里记录一下自己的思考，使用通俗的语言，和以日志记录为例，解读生产者消费者模式，并实现生产者消费者模式。将生产者消费者模式的核心内容划分为三个问题：阻塞问题、内存积压问题、cpu空转问题。这里是第三章，cpu空转问题。

线程池是并发编程核心的模式之一，覆盖了大多数需要并发的场景，这篇文章记录了对线程池的理解。

这篇文章解决的问题是通过深度图获取点云，来自于实际生产的项目。核心内容是相机的成像原理，根据原理解读世界坐标和像素坐标的变换关系，再从这个关系中得到图像到点云的转换公式，根据转换公式写出了python的转换代码，再根据python的原型开发出cpp的代码。

通过体素下采样滤波、最大聚类滤波和半径滤波，可以有效地去除点云中的噪声点，保留目标点云，为后续处理提供高质量的数据。

ranscan算法和最小二乘算法是两种常用的平面提取算法ranscan算法是随机采样，鲁棒性强，但是随机性导致结果不稳定最小二乘算法是全局搜索，结果稳定，但是鲁棒性差，需要配合其他算法使用在对精度要求不高的场景中，ranscan算法是首选，比如导航而在对精度要求高的场景中，最小二乘算法是首选，比如工业测量。

并发编程能够提高cpu密集任务的处理速度，核心思想是分治思想+线程池，但是需要合理分配线程池，避免线程切换带来的性能损失。