云数据

实时计算概述 实时计算 阿里云实时计算（Alibaba Cloud Realtime Compute）是一套基于Apache Flink构建的一站式、高性能实时大数据处理平台，广泛适应于流式数据处理、离线数据处理等场景，最重要的一点是免运维，可以为企业节省了大量的成本。 产品模式 阿里云的实时计算产品模式有Flink云原生版和独享模式。目前Flink云原生版支持部署于容器服务ACK提供的Kubernetes。独享模式是指在阿里云ECS上单独为用户创建的独立计算集群。单个用户独享计算集群的物理资源（网络、磁盘、CPU或内存等），与其它用户的资源完全独立。独享模式分为包年包月和按量付费两种方式。 Flink简介 Flink是开源的流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。它的特点是支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理，支持带有事件时间的窗口（Window）操作，支持有状态计算的Exactly-once语义，支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错，同时支持Batch on Streaming处理和Streaming处理，Flink在JVM内部实现了自己的内存管理，支持迭代计算，支持程序自动优化，避免特定情况下Shuffle、排序等昂贵操作，中间结果有必要进行缓存。 Flink架构图 阿里云的程序提交主要从客户端进行提交。其中

基本用法1、pcl功能介绍（解释各个模块和功能）2、开始/基本结构（介绍pcl基本数据结构和相关代码示例） 3、在自己项目中使用PCL（如何使用cmake PCL链接自己的项目） 4、如何编译PCL在POSIX / Unix系统。 5、解释PCL的cmake选项（基本的PCL cmake选项,以及如何调整以适应您的项目） 6、在windows上源代码构建pcl的依赖性 7、在windows上源码编译PCL 8、从MacPorts在Mac OS X上编译PCL及其依赖项和源 9、如何安装点云库在Mac OS X上使用自制程序 10、如何让你的PCL在Eclipse中作为一个项目 11、为PCL生成本地文件 12、矩阵变换点云 高级用法1、添加自定义point类型（解释了模板化点类型在PCL,为什么他们存在,以及如何创建和使用自己的PointT点类型） 2、编写新的PCL类（这个简短的指南作为HowTo和FAQ编写新的PCL类,从头开始,或者通过调整旧的代码） 应用程序 1、覆盖前面的教程可以组合解决一个更高层次的问题,调整之前捕获模型对象的一些新捕获的数据。 2、如何将视点特征直方图(VFH)描述符可以用来识别相似集群的几何学。 3、如何通过网络发送点云数据从一个桌面服务器到客户机运行在移动设备上 4、检测人与RGB-D地平面数据 特性1、PCL3 d功能如何工作（3D功能的评估方法

基本用法1、pcl功能介绍（解释各个模块和功能）2、开始/基本结构（介绍pcl基本数据结构和相关代码示例） 3、在自己项目中使用PCL（如何使用cmake PCL链接自己的项目） 4、如何编译PCL在POSIX / Unix系统。 5、解释PCL的cmake选项（基本的PCL cmake选项,以及如何调整以适应您的项目） 6、在windows上源代码构建pcl的依赖性 7、在windows上源码编译PCL 8、从MacPorts在Mac OS X上编译PCL及其依赖项和源 9、如何安装点云库在Mac OS X上使用自制程序 10、如何让你的PCL在Eclipse中作为一个项目 11、为PCL生成本地文件 12、矩阵变换点云 高级用法1、添加自定义point类型（解释了模板化点类型在PCL,为什么他们存在,以及如何创建和使用自己的PointT点类型） 2、编写新的PCL类（这个简短的指南作为HowTo和FAQ编写新的PCL类,从头开始,或者通过调整旧的代码） 应用程序 1、覆盖前面的教程可以组合解决一个更高层次的问题,调整之前捕获模型对象的一些新捕获的数据。 2、如何将视点特征直方图(VFH)描述符可以用来识别相似集群的几何学。 3、如何通过网络发送点云数据从一个桌面服务器到客户机运行在移动设备上 4、检测人与RGB-D地平面数据 特性1、PCL3 d功能如何工作（3D功能的评估方法

一、出现的背景及PolarDB简介 阿里云，中国第一家拥有完整云计算能力的企业。 2015年，在计算界的奥运会Sort Benchmark中，阿里云计算100TB数据排序只用了不到7分钟，把ApacheSpark之前创造的23分钟世界纪录一下子缩短了一多半。这说明，中国人研发的云计算系统不仅成功了， 而且不比世界上任何现存的云计算系统差。 成功登顶的“云梯2”，后来更名为ODPS，“加冕”成为了阿里巴巴各项业务通用的大数据计算平台。ODPS验证成功之后，阿里立刻启动“登月计划”，把所有数据和计算都迁移到飞天为基础的系统上，全盘替代IOE和云梯1。2013年5月，阿里巴巴最后一台小型机下线。7月，淘宝最后一个Oracle数据库下线。阿里巴巴这台战车，用了五年时间，在超高速行驶中，没有踩一脚刹车，成功更换了发动机。因为突破了技术瓶颈，在5K之后，ODPS只用了几个月就冲上了单机群10K，进而实现了无限制扩展。到2018年，已经更名为MaxCompute的ODPS达到了数万台的规模。 ​ 在芯片领域，我们面对美国垄断只得眼睁睁地静默。 在操作系统领域，我们面对美国的背影只能艰难追赶。 但是在云计算这片土地上，从王坚带着一群理想主义者横空出世，到胡晓明把商业战场拉至和亚马逊的AWS同一级别。中国人用了十年时间造出的全球第三、亚洲第一的阿里云，不说和美国战位和棋

题目是“三维图像的对比”，是一个工程需要的，具体需求是当一个物体形状发生改变时，能检测出变化的部分。 在知网找到一个论文《基于几何配准的三维模型几何比对方法研究》和需求很接近。所以先研究这篇论文。 论文介绍流程大概是： 1 根据CAD软件二次开发接口获得三维模型信息，并获得点云数据 2 粗配准 3 精配准 4 应用openGL显示差异面 以及对上述算法的改进，主要是面匹配，根据匹配面一一比对。 第一步，点云数据获取。之前不明白点云数据是如何获取的，通过查知乎，了解了一些，通常包括以下三种方法： 1 三维激光扫描仪 Light detection and ranging 星载：卫星 机载：无人机 地面：地上三维激光扫描；车载MMS；手持激光扫描（个人认为是最便捷经济的方法） 2 二维影像的三维重建 通过计算根据二维影像建立三维模型 3 通过三维模型获取点云（逆向） 行列扫描，获取（这个应该是论文中的方法） 以上是第一步获得点云数据的方法，下一步是根据点云数据进行配准。 来源： https://www.cnblogs.com/XinL-blog/p/11147929.html

保存到微信小程序，云数据库中的每一条数据总是会有两个特殊的字段，_id和_openid _id 是保存数据时，随机生成的，每一条数据的_id都是不一样的，这样就可以通过dos（_id）抓取保存的那条数据 要获取_id的方式也很简单，只需要在保存到云数据库方法的success回调中，获取第一个参数返回的值就可以看到 _openid就不同了，这与用户相关，同一个用户登陆以后，通过一定的操作，保存到云数据库里面数据的_openid都是相同的 如何获取_openid 第一步 在云文件夹下创建一个nodejs文件 第二步 更改 index.js的部分配置 cloud . init ( { env : 'dxyx-qnumm' } ) env的键值就是云开发的环境id，在云开发控制台–>设置–>环境设置里面能否找到 第三步获取openid的云回调函数 wx . cloud . callFunction ( { name : 'app' , //name的值与上图云文件夹的子文件夹同名 data : { a : 1 , b : 2 } , //data里面的参数在成功的回调里可以拿到 success : function ( res ) { console . log ( res ) let openid = res . result . openid //这就是openid console .

芒果树a的圆心拟合 1.1 数据：树木主干数据-芒果树a 图1 芒果树a点云情况 1.2 大致思路： 该点云数据是空间中的离散点，在三维坐标中，构成一个圆柱，由于树干处于垂直树立状态，因此从已知点云坐标入手，圆柱在不同高度的各个圆的圆心可以视为x坐标与y坐标相同，根据各点云坐标求出该圆柱的圆心坐标。 1.3 实现原理： 平均值法： 首先考虑在三维空间中处于立体状态下对于均匀分布在圆柱上的n个点（Xi,Yi），从理论上讲，圆心的X坐标应为Xi的平均值，同样圆心的Y坐标应为Yi的平均值，圆心到圆上任一点的距离即为圆的半径。 在实际情况中，点云各点不可能正好均匀分布在圆上，甚至有些点还不在圆上，但只要各离散点分布较为均匀，仍可将均值作为圆心坐标，圆心到各离散点的距离的平均值可作为圆半径的近似值。 加权平均法： 考虑到一般情况下点云数据点不可能分布很均匀，用求平均值法求得的圆心位置会偏向数据点密集的一边，求出的半径也会偏小。要克服这种方法的不足，在求圆心坐标和半径大小时，可采用加权平均法。其基本思想是：设L为所有相邻两点之间的弧长之和，点（Xi,Yi）与相邻两点之间的弧长之和为li，在计算圆心坐标和半径大小时，该点和该点到圆心距离的权数为li/(2 l)。 则 圆 心 坐 标 为（Xi li/(2 l)，Yi li/(2*l)）。在圆心和半径还没确定的情况下，相邻两点之间的弧长无法确定

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 版权声明：本文由孙勇福原创文章，转载请注明出处: 文章原文链接： https://www.qcloud.com/community/article/244 来源：腾云阁 https://www.qcloud.com/community 作者简介：孙勇福，腾讯云高级工程师，负责腾讯云TDSQL产品研发，毕业至今一直从事数据存储系统运维和研发工作，在数据库领域以及NoSQL领域具有丰富的运维和开发经验。 开源数据库往往不具备商业数据库一样的高端能力，但是却因简单易用，无需license费用等深得大家喜欢，但在云服务时代，打造一款同时具备了开源数据库的性价比和商业数据库的安全性的数据库，几乎是所有使用者心中的梦想。腾讯云数据库TDSQL基于这样的考虑，实现了云化的审计能力，下面就让我们一起来看看具体的技术细节。 产品架构 各模块特点 1) proxy 三个无差别proxy Ip，保证一个或者两个proxy 故障时，剩余proxy Ip 正常工作用户无感知。 旁路信息进入kafka时，对数据进行压缩上传同时kafka必须半数节点响应成功后才算正确上传。 每个用户实例都有自己单独的proxy，在数据上传是不同实例消息并发上传到kafak的topic,保证每个用户信息及时进入审计消息队列。 2) Kafka

点击下载《不一样的 双11 技术：阿里巴巴经济体云原生实践》 本文节选自《不一样的 双11 技术：阿里巴巴经济体云原生实践》一书，点击上方图片即可下载！ 作者 李鹏（壮怀）阿里云容器服务高级技术专家 黄瑞瑞 阿里云技术架构部资深技术专家 导读 ：对于云上客户而言，其云上数据被妥善的安全保护是其最重要的安全需求，也是云上综合安全能力最具象的体现。本文作者将从云安全体系出发，到云数据安全，再到云原生安全体系对全链路加密进行一次梳理，从而回答：在云原生时代，全链路加密需要做什么？如何做到？以及未来要做什么？ 什么是云原生全链路加密 数据安全在云上的要求，可以用信息安全基本三要素 "CIA"来概括，即机密性（Confidentiality）、完整性（Integrity）和可用性（Availability）。 机密性专指受保护数据只可以被合法的（或预期的）用户可访问，其主要实现手段包括数据的访问控制、数据防泄露、数据加密和密钥管理等手段； 完整性是保证只有合法的（或预期的）用户才能修改数据，主要通过访问控制来实现，同时在数据的传输和存储中可以通过校验算法来保证用户数据的完整性； 数据的可用性主要体现在云上环境整体的安全能力、容灾能力、可靠度，以及云上各个相关系统（存储系统、网络通路、身份验证机制和权限校验机制等等）的正常工作保障。 在三要素中，第一要素机密性（Confidentiality

点击下载《不一样的 双11 技术：阿里巴巴经济体云原生实践》 本文节选自《不一样的 双11 技术：阿里巴巴经济体云原生实践》一书，点击上方图片即可下载！ 作者 李鹏（壮怀）阿里云容器服务高级技术专家 黄瑞瑞 阿里云技术架构部资深技术专家 导读 ：对于云上客户而言，其云上数据被妥善的安全保护是其最重要的安全需求，也是云上综合安全能力最具象的体现。本文作者将从云安全体系出发，到云数据安全，再到云原生安全体系对全链路加密进行一次梳理，从而回答：在云原生时代，全链路加密需要做什么？如何做到？以及未来要做什么？ 什么是云原生全链路加密 数据安全在云上的要求，可以用信息安全基本三要素 "CIA"来概括，即机密性（Confidentiality）、完整性（Integrity）和可用性（Availability）。 机密性专指受保护数据只可以被合法的（或预期的）用户可访问，其主要实现手段包括数据的访问控制、数据防泄露、数据加密和密钥管理等手段； 完整性是保证只有合法的（或预期的）用户才能修改数据，主要通过访问控制来实现，同时在数据的传输和存储中可以通过校验算法来保证用户数据的完整性； 数据的可用性主要体现在云上环境整体的安全能力、容灾能力、可靠度，以及云上各个相关系统（存储系统、网络通路、身份验证机制和权限校验机制等等）的正常工作保障。 在三要素中，第一要素机密性（Confidentiality