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dso 1.1. Motivation 本文提出的单目视觉测距法的直接和稀疏公式是出于以下考虑因素; （1）直接： 关键点的主要优点之一是它们能够为使用现成的商品相机拍摄的图像中存在的光度和几何失真提供稳健性。 例如自动曝光变化，非线性响应功能（伽马校正/白平衡），镜头衰减（渐晕），去连接伪像，或甚至由滚动快门引起的强烈几何失真。 同时，对于介绍中提到的所有用例，数百万台设备（并且已经）配备了专门用于为计算机视觉算法提供数据的摄像机，而不是为人类消费捕获图像。 这些摄像机应该并且将被设计为提供完整的传感器模型，并以最能为处理算法提供服务的方式捕获数据： 例如，自动曝光和伽马校正不是未知的噪声源，而是提供更好图像数据的功能 - 可以合并到模型中，使获得的数据更具信息性。 由于直接方法将完整的图像形成过程建模为像素强度，因此它可以从更精确的传感器模型中获益。 直接公式的主要好处之一是它不需要一个点本身可以识别，从而允许更精细的几何表示（像素反向深度）。 此外，我们可以从所有可用数据中进行采样 - 包括边缘和弱强度变化 - 生成更完整的模型，并在稀疏纹理环境中提供更强大的稳健性。 (2)稀疏： 添加几何体之前的主要缺点是引入几何参数之间的相关性，这使得实时统计上一致的联合优化不可行（参见图2）。 2.2模型公式 我们将在目标帧I j中观察到的参考帧I i中的点p

简介 作为一名架构师，我们要专业，要能看懂代码，及时光着臂膀去机房，也能独挡一面！及时同事搞不定问题，或者撂挑子，你也能给老大一个坚定的眼神：不怕，有我在！还能在会议室上滔滔不绝，如若无人，让不懂技术的妹子看你时眼神迷离，就好想落霞与孤鹜齐飞！ 分布式架构是一个非常复杂的体系，任何技术都不是孤立的存在，任何技术都无法适应所有场景。作为一名分布式系统架构或者资深研发人员，我们必须尽可能多的学习与之相关的各种知识，掌握各种技术的演进路线，正式从一名码农蜕变成为架构师 什么是分布式？ 互联网应用的特点是：高并发，海量数据。互联网应用的用户数是没有上限的(取决于其开放特性)，这也是和传统应用的本质区别。高并发指系统单位时间内收到的请求数量（取决于使用的用户数），没有上限。海量数据包括：海量数据的存储和海量数据的处理。这两个工程难题都可以使用分布式系统来解决。 简单理解，分布式系统就是把一些计算机通过网络连接起来，然后协同工作。协同工作需要解决两个问题： 1）任务分解 把一个问题拆解成若干个独立任务，每个任务在一台节点上运行，实现多任务的并发执行。 2）节点通信 节点之间互相通信，需要设计特定的通信协议来实现。协议可以采用RPC或Message Queue等方式。 分布式和集群的关系 分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上 集群：同一个业务，部署在多个服务器上 计算机发展历史

简介 作为一名架构师，我们要专业，要能看懂代码，及时光着臂膀去机房，也能独挡一面！及时同事搞不定问题，或者撂挑子，你也能给老大一个坚定的眼神：不怕，有我在！还能在会议室上滔滔不绝，如若无人，让不懂技术的妹子看你时眼神迷离，就好想落霞与孤鹜齐飞！ 分布式架构是一个非常复杂的体系，任何技术都不是孤立的存在，任何技术都无法适应所有场景。作为一名分布式系统架构或者资深研发人员，我们必须尽可能多的学习与之相关的各种知识，掌握各种技术的演进路线，正式从一名码农蜕变成为架构师 什么是分布式？ 互联网应用的特点是：高并发，海量数据。互联网应用的用户数是没有上限的(取决于其开放特性)，这也是和传统应用的本质区别。高并发指系统单位时间内收到的请求数量（取决于使用的用户数），没有上限。海量数据包括：海量数据的存储和海量数据的处理。这两个工程难题都可以使用分布式系统来解决。 简单理解，分布式系统就是把一些计算机通过网络连接起来，然后协同工作。协同工作需要解决两个问题： 1）任务分解 把一个问题拆解成若干个独立任务，每个任务在一台节点上运行，实现多任务的并发执行。 2）节点通信 节点之间互相通信，需要设计特定的通信协议来实现。协议可以采用RPC或Message Queue等方式。 分布式和集群的关系 分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上 集群：同一个业务，部署在多个服务器上 计算机发展历史

一、前言 ​　　随着社会的发展，技术的进步，以前的大型机架构很显然由于高成本、难维护等原因渐渐地变得不再那么主流了，替代它的就是当下最火的分布式架构，从大型机到分布式，经历了好几个阶段，我们弄明白各个阶段的架构，才能更好地理解和体会分布式架构的好处，那么本文我们就来聊聊分布式架构的演进过程，希望能给大家带来眼前一亮的感觉。 二、背景说明 ​　　我们都知道一个成熟的大型网站的系统架构并非一开始就设计的非常完美，也没有一开始就具备高性能、高并发、高可用、安全性等特性，而是随着用户量的增加、业务功能的扩展逐步演变过来的，慢慢的完善的。 在这个过程中，开发模式、技术架构等都会随着迭代发生非常大的变化。 而针对不同业务特征的系统，各自都会有自己的侧重点，例如像淘宝这类的网站，要解决的重点问题就是海量商品搜索、下单、支付等问题; 像腾讯这类的网站，要解决的是数亿级别用户的实时消息传输;而像百度这类的公司所要解决的又是海量数据的搜索。每一个种类的业务都有自己不同的系统架构。 ​　　下面我们来简单模拟一个架构演变过程。 我们以 javaweb 为例，来搭建一个简单的电商系统，从这个系统中来看系统的演变过程。要注意的是接下来的演示模型， 关注的是数据量、访问量提升，网站结构的变化， 而不关注具体业务的功能点。其次，这个过程是为了让大家能更好的了解网站演进过程中的一些问题和应对策略。

现在机器学习行业持续加温，应届毕业生年薪持续走高，2019年毕业生算法岗年薪40万起，上不封顶，吸引着越来越多的人想往机器学习方向转。但是刚接触到算法时，看到那些数学公式都望而生畏，特别是公式的推导。今天本文就介绍机器学习会用到哪些数学知识，让那些想往机器学习方向转的同学心里有底，知道学习的方向。 数学是机器学习的内功。作为机器学习的基石，数学知识无论如何是绕不开的，机器学习中大量的问题最终都可以归结为求解最优化问题，微积分、线性代数是最优化方法和理论的基础，很多机器学习算法的建模涉及到概率论，由此可见学好数学知识多么必要。不少准备或刚刚迈入机器学习的同学，在面临数学基础的学习时，会遇到两个问题： 不知道机器学习和深度学习到底要用到哪些数学知识 无法真正理解这些数学知识，并用于机器学习的推导证明 对此，Summer哥在本文中专门为大家解决这两个问题。 首先，在庞杂的数学系统内，哪些知识是在机器学习中真正有用的，对这些知识掌握到什么程度就足够了？ 其次，掌握了的数学知识怎么在机器学习领域内运用，即怎么从机器学习的角度去理解数学知识？ 一、机器学习所需要的数学知识 很多人对于机器学习中的数学知识，谈之色变，一想到实变函数、随机过程、泛函分析等等就不寒而栗。事实上，要理解和掌握绝大部分机器学习算法和理论，尤其是对做工程应用的人而言，真正所需要的数学知识不过尔尔，主要包括了：<font

简介： 随着微服务架构的流行，许多高性能 rpc 框架应运而生，由阿里开源的 dubbo 框架 go 语言版本的 dubbo-go 也成为了众多开发者不错的选择。本文将介绍 dubbo-go 框架的基本使用方法，以及从 export 调用链的角度进行 server 端源码导读，希望能引导读者进一步认识这款框架。 作者 | 李志信 dubbo-go 源码 ： https://github.com/apache/dubbo-go 导读 ：随着微服务架构的流行，许多高性能 rpc 框架应运而生，由阿里开源的 dubbo 框架 go 语言版本的 dubbo-go 也成为了众多开发者不错的选择。本文将介绍 dubbo-go 框架的基本使用方法，以及从 export 调用链的角度进行 server 端源码导读，希望能引导读者进一步认识这款框架。下周将发表本文的姊妹篇：《从 client 端源码导读 dubbo-go 框架》。 当拿到一款框架之后，一种不错的源码阅读方式大致如下：从运行最基础的 helloworld demo 源码开始 —> 再查看配置文件 —> 开启各种依赖服务（比如zk、consul） —> 开启服务端 —> 再到通过 client 调用服务端 —> 打印完整请求日志和回包。调用成功之后，再根据框架的设计模型，从配置文件解析开始，自顶向下递阅读整个框架的调用栈。 对于 C/S

基础知识 为什么要用 Dubbo？ 随着服务化的进一步发展，服务越来越多，服务之间的调用和依赖关系也越来越复杂，诞生了面向服务的架构体系(SOA)，也因此衍生出了一系列相应的技术，如对服务提供、服务调用、连接处理、通信协议、序列化方式、服务发现、服务路由、日志输出等行为进行封装的服务框架。就这样为分布式系统的服务治理框架就出现了，Dubbo 也就这样产生了。 Dubbo 是什么？ Dubbo 是一款高性能、轻量级的开源 RPC 框架，提供服务自动注册、自动发现等高效服务治理方案， 可以和 Spring 框架无缝集成。 Dubbo 的使用场景有哪些？ 透明化的远程方法调用：就像调用本地方法一样调用远程方法，只需简单配置，没有任何API侵入。 软负载均衡及容错机制：可在内网替代 F5 等硬件负载均衡器，降低成本，减少单点。 服务自动注册与发现：不再需要写死服务提供方地址，注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址，并且能够平滑添加或删除服务提供者。 Dubbo 核心功能有哪些？ Remoting：网络通信框架，提供对多种NIO框架抽象封装，包括“同步转异步”和“请求-响应”模式的信息交换方式。 Cluster：服务框架，提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持。 Registry：服务注册，基于注册中心目录服务

Java技术栈 www.javastack.cn 优秀的Java技术公众号 想往高处走，怎么能不懂 Dubbo？ Dubbo是国内最出名的分布式服务框架，也是 Java 程序员必备的必会的框架之一。Dubbo 更是中高级面试过程中经常会问的技术，无论你是否用过，你都必须熟悉。 下面我为大家准备了一些 Dubbo 常见的的面试题，一些是我经常问别人的，一些是我过去面试遇到的一些问题，总结给大家，希望对大家能有所帮助。 1、Dubbo是什么？ Dubbo是阿里巴巴开源的基于 Java 的高性能 RPC 分布式服务框架，现已成为 Apache 基金会孵化项目。 面试官问你如果这个都不清楚，那下面的就没必要问了。 官网：http://dubbo.apache.org 2、为什么要用Dubbo？ 因为是阿里开源项目，国内很多互联网公司都在用，已经经过很多线上考验。内部使用了 Netty、Zookeeper，保证了高性能高可用性。 使用 Dubbo 可以将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，可用于提高业务复用灵活扩展，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。 下面这张图可以很清楚的诠释，最重要的一点是，分布式架构可以承受更大规模的并发流量。 下面是 Dubbo 的服务治理图。 3、Dubbo 和 Spring Cloud 有什么区别？ 两个没关联，如果硬要说区别

1、Apache Dubbo Apache Dubbo 是一款高性能、轻量级的开源 Java RPC 框架，它提供了三大核心能力：面向接口的 远程方法调用 ，智能容错和负载均衡，以及 服务自动注册和发现 。 对于 dubbo 的源码分析可参考： https://www.anquanke.com/post/id/197658 2 、 CVE-2020-1948 漏洞由 Ruilin 发现，详情可见： https://www.mail-archive.com/dev@dubbo.apache.org/msg06544.html 之前拜读过几篇文章，如研究 Kryo 的 Java “后反序列化漏洞”利用思路：（ https://paper.seebug.org/1133/ ）。 dubbo 之前的原生反序列化漏洞： https://www.cnblogs.com/zaqzzz/p/12443794.html 。 此次漏洞原理是由于 Apache Dubbo Provider 组件默认使用了 hessian 进行反序列化，并不复杂，所以可以直接使用之前的 hessian 反序列化利用方法： https://paper.seebug.org/1131/ 3、漏洞复现 这里模拟一种攻击场景， demo 选用 springboot 搭建 dubbo 的一个项目： https://github