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ORB-Slam的线程启动写在System类的构造函数，Tracking，LocalMapping和LoopClosing三个线程在System函数中启动，其中Tracking运行在主线程中。线程启动后，ORBSlam2再通过调用TrackMonocular(im,tframe)将图像传给Tracking线程，而TrackMonocular函数中调用了Tracking类的GrabImageMonocular(im,timestamp)，才真正进入Tracking的图像处理过程。 代码架构 Tracking线程函数主要功能和流程 orb-slam做匹配的过程用的都ORB特征描述子。先在8层图像金字塔中，提取FAST特征点。提取特征点的个数根据图像分辨率不同而不同，高分辨率的图像提取更多的角点。然后对检测到的特征点用ORB来描述，用于之后的匹配和识别。跟踪这部分主要用了几种模型：运动模型（Tracking with motion model）、关键帧（Tracking with reference keyframe）和重定位（Relocalization）。 运动模式 TrackWithMotionModel 先通过上一帧的位姿和速度预测当前帧相机的位姿。 通过PnP方法估计相机位姿，在将上一帧的地图点投影到当前固定大小范围的帧平面上，如果匹配点少，那么扩大两倍的采点范围

# 1 相关博文汇总（持续更新...） https://blog.csdn.net/TXBSW/article/details/84553311 https://blog.csdn.net/yyoc97/article/details/82560926 # 2 github相关开源代码 Scala版本： https://github.com/LinMingQiang/flink-learn/ Java版本： https://github.com/duhanmin/kafka-flink-hbase # 3 详解Hbase及各大公司案例 https://blog.csdn.net/u010834071/article/details/103702898 https://yq.aliyun.com/articles/739650?spm=a2c4e.11153940.0.0.2ee39a48jiKWAo # 4 Flink汉化版API https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/zh/ops/jobmanager_high_availability.html # 5 云栖大会 https://yunqi.youku.com/2019/hangzhou/review?spm=a2c4e.11165380

Docker可以免去繁琐的环境配置问题，是一个真香的应用部署环境。 因而，打算基于Docker来创建和部署自己的model，从开始接触这个概念到真正应用成功，1天。 现总结一下流程： 主要参考： 1. docker 官网： http://www.docker.org.cn/ 2. docker 基本操作： https://blog.csdn.net/weixin_44286547/article/details/88980211 3. docker从anaconda 3镜像开始： https://blog.csdn.net/sinat_28442665/article/details/85724080 4. docker 三层镜像的逐层构建： https://blog.csdn.net/qq_34955908/article/details/80559994 具体思路与做法： 1. docker 安装 以ubuntu为例： sudo apt install docker.io 验证： sudo docker version 2. 从一个比较好的基础镜像或者空白镜像开始 由于是要在anaconda下安装pytorch，并部署深度学习model： sudo docker search anaconda 选择一个星数比较多的源： docker pull continuumio

一、系统远程桌面设置 　　win7右键我的电脑-属性，在弹出对话框里，系统属性-远程：只有"远程协助"标签，没有"远程桌面"标签。家庭版本的win7或简易版本的win7都没有这个功能。 　　家庭基础版win7的远程控制没有远程桌面的选项。家庭基础版是不能被远程的，只能远程别的电脑，只能换系统。 　　但无法使用远程桌面连接来连接到运行 Windows 7 简易版、Windows 7 家庭普通版或 Windows 7 家庭高级版的计算机上。但这些系统可以使用远程桌面连接到运行 Windows 7 专业版、Windows 7 旗舰版或 Windows 7 企业版的计算机上。　　 　　win7旗舰版电脑本地的用户和远程桌面连接同时运行是有冲突的.难道服务器操作系统是可以的? 　　windows 远程终端服务是单用户的，也就是说通过远程登录到服务器时，服务器本地将黑屏。如何做到不管用本地登录还是远程登录，同一时刻容许多个用户操作服务器计算机 　　win7远程桌面连接怎么实现多用户登录(已验证!) 　　1、首先到网上去百度下载“补丁UniversalTermsrvPatch”，这个补丁主要目的是在于去除“单用户登陆的限制”，允许多人多用户同时并行访问登录;(主要是破解termsrv.dll) 　　2、然后根据自己的系统运行对应的程序： 　　系统是32位，则运行

如果当前python版本大于2.6，可以简单的通过下面模块来获取当前cpu数量， cpu_count的返回值就是cpu数量： import multiprocessing multiprocessing . cpu_count ( ) 如果是比较老的python版本，可以用下面的模块来获取当前cpu数量： import psutil psutil . cpu_count ( ) ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Ternence_Hsu」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/ternence_hsu/article/details/101148449 来源： CSDN 作者： BBJG_001 链接： https://blog.csdn.net/BBJG_001/article/details/104033285

接着： https://blog.csdn.net/tiydy/article/details/83240223 Qt信号与槽函数可以实现任意两个Qt类的对象之间进行通信，比如登录类QtLoginWin 与界面上的登录按钮loginBt 当点击按钮的时候会发送clicked信号，这样就可以与QtLoginWin的槽函数关联进行通信如下图： 把控件的名字分别修改为 用户输入：userEdit， 密码输入：passEdit， 注册：registerBt， 登录：loginBt （修改方法如下， 选择对应的按钮修改属性objectName） 修改qtloginwin.h # ifndef QTLOGINWIN_H # define QTLOGINWIN_H # include <QMainWindow> namespace Ui { class QtLoginWin ; } class QtLoginWin : public QMainWindow { Q_OBJECT public : explicit QtLoginWin (QWidget *parent = 0 ) ; ~QtLoginWin(); private slots: //槽函数声明--在.cpp中必须实现 void login_fun () ; //登录槽函数声明 void register_fun () ; /

Vue报错Custom elements in iteration require 'v-bind:key' directives."错误解决 https://blog.csdn.net/weixin_41996632/article/details/89338501 怎样忽略vue-cli中的警告Unexpected tab character，Mixed spaces and tabs， https://blog.csdn.net/wangxiaoxiaosen/article/details/80886150 vue-cli3的eslint配置问题 https://www.jianshu.com/p/bfc7e7329cff 来源： CSDN 作者： qq_37820215 链接： https://blog.csdn.net/qq_37820215/article/details/104033889

China SoftWare Developer Network 2020，我的编程新阶段！！！ 加油…… 来源： CSDN 作者： 三石而立_LL 链接： https://blog.csdn.net/qq_36280604/article/details/104027390

参考： https://blog.csdn.net/baidu_39299382/article/details/80330311 垃圾回收算法： https://www.cnblogs.com/aademeng/articles/11028623.html JVM调优参数： https://www.cnblogs.com/anyehome/p/9071619.html 调优工具： https://blog.csdn.net/Leon_Jinhai_Sun/article/details/89088979 来源： CSDN 作者： 菜鸟级别选手 链接： https://blog.csdn.net/qq_28764557/article/details/103953009

cropper.js 一款基于jquery的图片裁剪插件 这两篇文章详细介绍了配置信息： https://blog.csdn.net/chenxueshanBlog/article/details/81941436 https://blog.csdn.net/weixin_38023551/article/details/78792400 来源： CSDN 作者： 养猪场老板 链接： https://blog.csdn.net/qq_30021357/article/details/103803289