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1.设置处理器并打开虚拟化引擎2.设置虚拟内存大小
我们知道,作用于同一容器的 2 个同类型迭代器可以有效指定一个区间范围。在此基础上,如果想获取该指定范围内包含元素的个数,就可以借助本节要讲的distance()函数。distance() 函数用于计算两个迭代器表示的范围内包含元素的个数,其语法格式如下:template<class InputIterator>typename iterator_traits<InputIter
(1)让Debian以root登录修改gdm3的登录pam文件#vi /etc/pam.d/gdm3将auth required pam_succeed_if.so user != root quiet_success注释掉 //本行前加#重启即可方法2(2)让Debian以root自动登录。首先修改gdm3的设定文件#vi /etc/gdm3/deamon.confAutomaticLogin
例如:libvtkfreetype-8.2.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory1.查找库位置whereis libvtkfreetype-8.2.so.1libvtkfreetype-8.2.so: /usr/local/lib/x86_64-linux-gnu/libvtkfreetype-8.2.so
代码展示# -*- coding:utf-8 -*-import cv2import numpy as npimg = np.zeros((200, 200, 3), dtype=np.uint8)pts = np.array([[10, 10], [100, 10], [100, 100], [10, 100]], np.int32)# 数据类型必须为 int32pts = pts.reshap
斑点(Blob)的定义: 图像特征点检测包括角点和斑点,斑点是指二维图像中和周围颜色有颜色差异和灰度差异的区域,因为斑点代表的是一个区域,所以其相对于单纯的角点,具有更好的稳定性和更好的抗干扰能力.斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。在实际地图中,往往存在着大量这样的斑点,如一颗树是一个斑点,一块草地是一个斑点,一栋房子也可以是一个斑点。由于斑点代表的是一个区域,相比单纯的角点,它的稳定性
ICP配准和彩色点云配准都被称为局部配准方法,因为它们依赖于粗对准作为初始化。本教程展示了另一类配准方法,称为全局配准。这一系列算法在初始化时不需要对齐。它们通常产生不太紧密的对齐结果,并用作局部方法的初始化。可视化此帮助函数将转换后的源点云与目标点云一起可视化:def draw_registration_result(source, target, transformation):source_
Gitlab默然安装时,默认的仓库存储路径在 /var/opt/gitlab/git-data目录下,仓库存储在子目录repositories里面,可以通过修改/etc/gitlab/gitlab.rb文件中git_data_dirs参数来自定义父目录自定义git仓库的存储路径并使其生效注:/data/gitlab/git-data 是我新创建的存储目录,目标路径及其子路径不能为软连接在没有数据的
网格open3d有一种被称为TriangleMesh的3D三角网格的数据结构。下面的代码展示了如何从一个ply文件读取三角网格数据并打印它的顶点和三角形。# -*-coding:utf-8 -*-import copyimport numpy as npimport open3d as o3d# 加载三角网格mesh = o3d.io.read_triangle_mesh("/home/ancy/