为了在函数空间内将多个三维模型进行关联,并在整个模型簇上进行协同分割,提出了一种基于点云稀疏编码的三维模型簇协同分割方法。首先,提取点云数据特征,将三维信息转换至特征空间;其次,用深度学习网络将特征向量分解成基向量,并构建字典矩阵及稀疏向量;最后,对测试数据进行稀疏表示,并确定点云模型中每个点所属的类别,将同类点划分到同一区域以得到协同分割结果。实验结果表明,算法在ShapeNet Parts数据集上的分割准确率达到了85.7%。所构建的协同分割算法能够有效地计算模型簇的关联结构,与当前主流分割算法相比,分割效果和准确率均得到提升。
2023-02-28 17:32:59
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微信小程序 （阿里云物联网），远程控制家里 电视， 空调，灯， 冰箱 风扇 （定时开关 PWM调光.... ) 让你出门上班，外出旅游，都能时时控制到家里的一切，也可以用来监测家里的温湿度 （通过MQTT协议发送到阿里云 IoT 物联网平台，写入云端的设备影子中。微信小程序调用阿里云函数计算FC，读取 IoT 物联网平台的设备影子中的数据，通过ECharts的仪表盘来展示空气质量 PM2.5 指数，温度和湿度值），此程序是小编的论文设计 已通过，所有的资源 已打包好，献给想学习微信小程序的同学 演示地址：https://b23.tv/lf1ijMR
2023-02-28 16:41:03
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如今的大数据技术应用场景，对实时性的要求已经越来越高。作为新一代大数据流处理框架，由于非常好的实时性，Flink独树一帜，在近些年引起了业内极大的兴趣和关注。Flink能够提供毫秒级别的延迟，同时保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确性，还提供了丰富的时间类型和窗口计算、Exactly-once 语义支持，另外还可以进行状态管理，并提供了CEP（复杂事件处理）的支持。Flink在实时分析领域的优势，使得越来越多的公司开始将实时项目向Flink迁移，其社区也在快速发展壮大。目前，Flink已经成为各大公司实时领域的发力重点，特别是国内以阿里为代表的一众大厂，都在全力投入，不少公司为Flink社区贡献了大量源码。如今Flink已被很多人认为是大数据实时处理的方向和未来，很多公司也都在招聘和储备了解掌握Flink的人才。本教程将Flink理论与电商数据分析项目实战并重，对Flink基础理论知识做了系统的梳理和阐述，并通过电商用户行为分析的具体项目用多个指标进行了实战演练。为有志于增加大数据项目经验、扩展流式处理框架知识的工程师提供了学习方式。二、教程内容和目标本教程主要分为两部分：第一部
2023-02-28 15:32:34
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从一些输入文本生成词云。 词云是文本中使用的一组随机排列的词。 每个单词的大小和颜色表示其使用频率。 很少使用的单词小而苍白。 该控件是可单击的，并允许在鼠标下识别单词。
2023-02-28 10:18:23
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用于asp的阿里云短信接收发送服务，官方只提供php,.net 等版本，自己开发了一套asp版本，如有不足的地方，欢迎大家提出，我再修改
2023-02-27 22:56:29
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随着OpenStack行业应用的开展，大家都在尝试建设适应行业业务特点的OpenStack解决方案。IBMBlueBox团队将分享一个基于OpenStack创建的高速传输视频云的解决方案。这个方案是通过集成OpenStack，Aspera和F5，最大限度解决视频云环境中高速数据传输的需求。Aspera是IBM公司的高速文件传输软件，其专利技术FASP能够在WAN的传输环境下比传统技术提升速率10x,100x,1000x。F5是著名的负载均衡器，在企业中有非常广泛的应用。我们的解决方案最初的来源于我们的客户IoT的需求，对于怎样把高速安全地将数据传输到云中，数据传输是这类用户在使用云平台中最基础
2023-02-27 14:00:01
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