Unity增强现实插件

主流的国外ERP无非Oracle和SAP，本资源是Oracle对应的后台表结构，涵盖了库存INV Org、仓库Sub INV、制造WIP、采购PO、计划Plan、BOM、销售OM的后台明细（中文逐字段注释！） 还有财务部分的索引AR\AP\Cost\GL等。

pycharm-community-2021.3.1版本，可直接下载安装

本篇博客，Alice为大家带来关于如何搭建Spark的on yarn集群模式的教程。 文章目录准备工作cluster模式client模式[了解]两种模式的区别 官方文档: http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html 准备工作 安装启动Hadoop(需要使用HDFS和YARN，已经ok) 安装单机版Spark(已经ok) 注意：不需要集群，因为把Spark程序提交给YARN运行本质上是把字节码给YARN集群上的JVM运行，但是得有一个东西帮我去把任务提交上个YARN，所以需要一个单机版的Spark，里面的有spark-sh

微信小程序使用echarts，实现左右双Y轴，动态获取数据，生成折线图 本来使用的是wxcharts，但发现实现不了左右双y轴的效果，就换成echarts 要实现这样的效果，需要以下几步： （1）去github下载插件，放进自己的项目里 只需要将名称是ec-canvas的文件夹放进自己项目里。 像这样： （2）分别写小程序的四个文件 ① echart.json { "usingComponents": { "ec-canvas": "../../ec-canvas/ec-canvas" } } ② <!--echart.wxml--> <view class="co

先了解如何利用python语言实现以平面和标记物进行姿态估计 本实验只是先实现一个简单的小例子。简单来说就是先识别出图像中的参考面，再拍摄一张目标图像，将参考面顶部的3D模型投影到目标图像上。 大致步骤如下： 识别参考平面 在这一步中，我们所需要做的事就是提取参考图像和目标图像的sift特征，然后使用RANSAC算法稳健地估计单应性矩阵。 代码如下: #计算特征 sift.process_image('D:输入图片/book_frontal.JPG', 'im0.sift') l0, d0 = sift.read_features_from_file('im0.sift') sift.pro

无标记AR 无标记AR是无需就将3d对象渲染到真实环境中的过程。 依存关系： OpenCV Pygame 脾气暴躁的 Imutils Scikit图片 Matplotlib PyOpenGl 枕头 用法： 使用图像的AR： python arImage.py -s sceneImageName 使用视频的AR： python arImage.py -s sceneVideoName 注意：确保图像或视频存在于imgs文件夹中。 这个怎么运作： 为了在没有标记的情况下渲染3d对象，需要做一些事情： 查找平面对象 特征匹配 查找单应性 计算相机固有矩阵和外部矩阵 绑在一起 1.查找平面对象： 给定场景图像（如果使用视频则为帧），我们必须找到一个平面对象（杂志，纸，书等），将其用于附加3d对象，就像使用标记一样。 似乎与必须依赖标记物一样有局限性，但主要区别在于这些平面物

倒排索引 Elasticsearch通过倒排索引的数据结构来实现全文搜索 在关系数据库系统里，索引是检索数据最有效率的方式。但对于搜索引擎，它并不能满足其特殊要求，比如海量数据下比如百度或者谷歌要搜索百亿级的网页，如果使用类似关系型数据库使用的B+树索引，可想而知其对cpu的计算能力要求得有多高。其次关系型数据库中一般存储的都是结构化的数据，数据格式都是一定的，操作上一般也都是curd等比较简单的操作。 倒排索引区别于正向索引，一般的倒排索引被用来做全文搜索。比如现在有一本10w字的书，单词使用量为3k，我要从中搜索某个词出现的章节，我们该怎么做？ 正排索引：遍历这本书，记录该次出现的章节。我

1、致欢迎词 我将详细讲述在学Python初期的各种手忙脚乱的问题的解决，通过这些步骤的操作，让你的注意力集中在Python的语法上以及后面利用Python所解决的项目问题上。而我自己作为小白，很不幸的没有错过任何的坑，都跳了进去，所以在这里写下经验贴，一方面希望能给后来的学者能够高效的避开这些坑，另一方面也算是自己的总结与警告。 2、内容大纲 2.1 安装顺序 能够使用Python的安装过程我建议这样：Anaconda-Pycharm Anaconda我建议安装Anaconda3 原因后面会解释 2.2 安装结果 Anaconda是一个科学计算环境，当在电脑上安装好Anaconda3以后，就

一、案例简介 使用 netcat 工具向 9999 端口不断的发送数据，通过 SparkStreaming 读取端口数据并统 计不同单词出现的次数 。 二、netcat操作 1、虚拟机中安装netcat [root@hadoop1 spark]# yum install -y nc 2、启动程序并发送数据 [root@hadoop1 spark]# nc -lk 9999 三、代码实现 1、maven依赖 org.apache.spark spark-streaming_2.11 2.1.1 2、java代码 object SparkStreamingDemo { def main(arg