MongoDB和Java EEMongoDB和Java EE ，而不必依赖于Spring Data MongoDB框架，但具有“相似的”基本功能。 比Maven原型更好的唯一事情是可以使用已设置的所有内容进行存储的存储库。 跳过文档，然后进行分叉编码。 该入门项目包含： Jongo如MongoDB的映射（ www.jongo.org ）。 Apache TomEE作为应用程序服务和集成。 （
废话少说还是直接开始教程： 1.在前视图创建1个“长方体”，作为柜子背板。 2.在左视图创建1个“长方体”，作为柜子侧板，并与背板顶边和左边对齐。
Sketch是一款为设计师量身定做的优美界面和强大工具兼有的专业绘图工具。制作出漂亮的图形是一件很有挑战性的事情，你所需要的是一款精心设计的应用 程序。此次小编带大家用sketch绘制3D球体。一、创建画板+镂空球体1、快捷键A，创建画布800*6002、快捷键O，绘制一个直径为340的圆形，Fills为径向渐变填充，色值为（#E2CFFF-#84739D-#403055），如下图：3、快捷键O首
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2024-01-04 14:50:02
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蝶恋花·槛菊愁烟兰泣露
槛菊愁烟兰泣露，罗幕轻寒，燕子双飞去。 明月不谙离恨苦，斜光到晓穿朱户。 昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路。 欲寄彩笺兼尺素。山长水阔知何处？ ——晏殊 导读： 3D点云配准是计算机视觉的关键研究问题之一，在多领域工程应用中具有重要应用，如逆向工程、SLAM、图像处理和模式识别等。点云配准的目的是求解出同一坐标下不同姿态点云的变换矩阵，利用
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2024-01-10 12:31:23
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这次我们要解释如何以pcl_recognition模块来进行
3D物体识别。特别地，它解释了怎么使用相关组
算法为了聚类那些从
3D描述器
算法里面把当前的场景与模型进行匹配的相关点对点的匹配。(长难句)。对于每一次聚类，描绘了一个在场景中的可能模型实例，相关组
算法也输出标识6DOF位姿估计的转换矩阵。代码#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/
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2024-04-17 11:58:37
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3D重建算法原理 三维重建（3D Reconstruction）技术一直是计算机图形学和计算机视觉领域的一个热点课题。早期的三维重建技术通常以二维图像作为输入，重建出场景中的三维模型。但是，受限于输入的数据，重建出的三维模型通常不够完整，而且真实感较低。随着各种面向普通消费者的深度相机（depth
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2020-03-18 08:32:00
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题目：有一个箱子容积为v(0~20000)，同时有n(0~30)个物品，每个物品有一个体积。要求从n个物品中,任取若干个装入箱内，使箱子的剩余空间最小。输入一个整数v，表示箱子容积，一个整数n，表示物品个数。接下来输入n个整数，分别表示这n个物品的体积。输出一个整数，表示箱子剩余空间。思路：可设一个元素个数为 max(v)+1的数组dp[20001]，里面任意一个元素dp[i]表示箱子容积为 i
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2024-10-09 22:53:17
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# Python 3D成像算法科普
## 引言
在现代科技发展中，3D成像技术已经被广泛应用在医学、工程、游戏等领域。Python作为一种流行的编程语言，也有许多强大的库和算法可以用来实现3D成像。本文将介绍Python中常用的3D成像算法，并附上代码示例，帮助读者了解和应用这些算法。
## 3D成像算法
### 1. 体素化
体素化是一种常用的3D成像算法，它将物体划分成小立方体（体素
原创
2024-06-28 06:48:34
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2D与3D区别3D目标检测面临更多的挑战，主要的体现在不仅要找到物体在图像中出现的位置，还需要反投影到实际3D中获得空间中准确位置，需要进行绝对的尺寸估计。现代自动驾驶汽车通常配备多个传感器，如激光雷达和摄像头。激光雷达的优点是可直接获取空间目标的三维信息，且该深度信息精度较高，缺点价格稍贵；相机的优点是可以保存更详细的语义信息，缺点是需要正确计算图像点与三维点的对应关系。
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2023-10-04 21:45:11
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随着智慧城市的发展，人脸识别门禁系统逐渐应用于各个行业领域。 对于门禁系统来说，保障安全性是其最重要的指标。但传统2D人脸识别由于无法记录脸部的深度三位信息，获取的人脸数据不完整，造成了硅胶面具或者通的3D模型具等有可乘之机，安全系数低。行业痛点1）受姿态影响，2D活体人脸识别率低；2）大范围遮挡或污渍时识别率非常有限；3）易被硅胶面具或者普通的3D模型所攻破，安全性低；4）超大群体时识别时间长，
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2024-01-07 19:15:55
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# 如何实现Java 3D
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将向您介绍如何实现Java 3D。Java 3D是一个用于创建3D图形应用程序的API，它可以让您在Java中轻松地创建交互式和逼真的3D图形。在本文中，我将分步介绍如何实现Java 3D，并附上相应的代码和注释。
## 流程
下面是实现Java 3D的基本步骤：
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 导入所需的Jav
原创
2024-01-19 12:30:52
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主要内容如下：FOV和BEV的常用方案，对两种视角在视觉检测技术与原理上进行对比，并总结两者的优缺点；两视角下的融合方案进行了总结：尤其是在当前学术界较为“冷门”的毫米波雷达(Radar) 与“热门”的激光雷达(lidar) 的融合方案进行对比，不同于激光雷达，编者提出了自认为较为合适的针对于Radar融合方案。编者在本领域的研究不深、对工业界的布局更是了解甚少，仅作为自己学习总结和知识分享，如有
随着深度学习技术的进步，面部相关任务的研究也成为学术界和工业界的热门话题。众所周知的面部任务通常包括面部检测，面部识别，面部表情识别等，其主要使用2D RGB面部（通常包括一些纹理信息）作为输入; 3D扫描成像技术的出现为面部相关任务 - 3D面部开发了一条新的探索路线。与许多2D面部相关的任务介绍性文献/评论文章相比，3D面部的入门知识还不够好。本文将回顾和介绍三维人脸相关的基础知识，并总结一些
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2024-04-07 20:52:12
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FLASH只是有二维的坐标.怎么把三维坐标转换成二维坐标:
（一）.公式
给定点：(x,y,z) 绕x轴旋转后的点(x1,y1,z1) 绕y轴旋转后的点(x2,y2,z2) 绕z轴旋转后的点(x3,y3,z3)
1.x旋转(x不变)： x1=x
原创
2010-07-30 12:57:55
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# Python 3D轮廓提取算法入门指南
在计算机视觉领域，3D轮廓提取算法是一项重要的技术，用于从三维数据中提取物体的轮廓。对于刚入门的开发者来说，理解整个处理流程是非常关键的。接下来，我们将逐步讲解3D轮廓提取的实现过程，以便你可以完整地掌握这个技能。
## 3D轮廓提取的流程
以下是实现3D轮廓提取的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
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## 3D人体建模的Python算法
随着计算机视觉和3D建模技术的发展，3D人体建模逐渐成为一个重要的研究领域。其应用涵盖了医疗、运动、虚拟现实等多个方面。在本文中，我们将探讨使用Python进行3D人体建模的基本思路和步骤，并附上相关代码示例。
### 1. 3D人体建模的基本概念
3D人体建模是通过计算机技术创建一个表现人体外观和形态的三维对象。在这个过程中，我们需要获取人体的几何数据
作者 | CV君 编辑 | 我爱计算机视觉 ▌V3Det: Vast Vocabulary Visual Detection Dataset论文作者：Jiaqi Wang,Pan Zhang,Tao Chu,Yuhang Cao,Yujie Zhou,Tong Wu,Bin Wang,Conghui He,Dahua Lin作者单位：Shanghai A
1、Nonlinear 3D Face Morphable Model（2018）论文链接：https://arxiv.org/abs/1804.03786项目链接：http://cvlab.cse.msu.edu/project-nonlinear-3dmm.html主要思想：三维变形模型（3DMM）作为一种经典的三维人脸形状和纹理统计模型，在人脸分析、模型拟合、图像合成等领域有着广泛的
原创
2022-10-06 08:47:50
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凸包的概念简单来说： 给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形，它能包含点集中所有的点。 图片来自百度凸包的实现凸包最常用的凸包算法是Graham扫描法和Jarvis步进法 这里只介绍Graham扫描法 这个算法可以直接在原数据上进行运算，因此空间复杂度为O⑴。但如果将凸包的结果存储到另一数组中，则可能在代码级别进行优化。由于在扫描凸包前要进行排序，因此时间复杂度至少为快速
Unity里面A*算法的简单实现现在各种A算法的资料有很多，大家可以从很多的网站其了解，今天我来讲一下我用Unity写的一个Demo去 实现一下A寻路算法的实现。结点类 我们实现A*算法的最基本的字段/属性类using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
public class Nod
