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数字孪生线上展厅云推流技术探讨点量云流
但现在线上展厅如果展示的内容是以3D数字孪生模型为主的，那采用传统的展厅方案，可能无法实现想要的效果，点量云流这里介绍一种云推流方案，让线上展厅不仅仅可以自动排期播放3D应用，还可以让用户手机或者公众号小程序直接打开 而点量云流的串流方案是，让用户直接在普通的手机、平板上，通过微信、小程序或者网页直接打开体验，大大的减少了用户体验大型3D应用的障碍，而且无需学习和原来的上网使用习惯完全一致。 具体实现方法如下：在服务器上安装点量云流推流系统，将UE或者U3D以及其他3D引擎开发的模型上传到云流系统中，或者提前安装在服务器上。 云推流系统就会给这些应用一个网页访问的地址，用户直接复制地址浏览器打开，或者在微信小程序/公众号中直接以链接的方式指向云推流的网址。这样对用户来说是无感知的，只是打开了一个网页。 这种3D应用的线上展厅推流方案，提升了用户使用的便捷性，而且对于展厅来说也无需增加成本，只需要把原来的本地展示调整成B/S架构，而且还可以扩展多种使用的终端，实现云游展厅提升展厅本身的触达用户。
55910编辑于 2024-05-15 - 来自专栏点量云流化
点量云实时云渲染革新云看车
突如其来的疫情，点量木子了解到为了满足足不出户看车的需求，各大车企和经销商们可谓是各显神通，APP、小程序实现3D看车VR/AR等线上智能展厅看车联合抖音、快手等平台直播看车看车、选车、预约试驾整个过程都可以在线上完成 云看车革新：点量云实时云渲染助力云看车随着互联网的发展，5G网络及云计算技术越来越成熟，汽车行业的3D解决方案也在不断成熟。 当前实时云看车正在成为一种全新的方式，利用云流化技术，实现可交互、沉浸式的线上虚拟看车，打破门店看车空间位置限制，突破传统线上看车依赖高配终端设备，消费者在手机、pad等轻量化设备就能看车，同时还可根据个人需求调整车配置 点量云依靠多年视频和传输技术的积累，采用自研云流化技术可提供优质的解决方案。点量云实时云渲染的优势：1.即点即用：无需预加载，一键运行。 3.轻量化终端：对终端性能配置无要求，兼容各种终端4.极低延迟点量云实时云渲染为汽车行业赋能车企使用点量云流化XR应用，分享链接给消费者，消费者通过手机、pad、笔记本电脑等多终端设备随时随地体验汽车XR
1.9K30编辑于 2022-08-24 - 来自专栏实时云渲染（云流化）方案知识分享
区别于传统像素流的点量像素流送在应用中的优势
如果想要使用网页访问这些模型资源内容，我们通常会使用官方的像素流，虽然这种方式可以实现网页访问，但是也存在一些问题和缺点。传统像素流1. 交互方式单一，传统的像素流只有网页模式，并且大并发效果在某些情况下并不理想，并且终端类型只支持电脑和手机来使用。 在以上几种因素的影响下，传统的像素流满足不了一些使用者的需求，通常会采用新型的像素流送方式---点量像素流送。在上述几个影响的因素方面，点量像素流送是如何解决的？以下可供参考：1. 兼容性，点量像素流送像常规的主流浏览器都支持，包括谷歌、360、微信或iOS，都能轻松打开进行操作。2. 访问方面，点量像素流送在弱网环境下会自动匹配相适应的码率，达到稳定流畅的运行操作。3. 总的来说，这种新的像素流送方式能够解决传统像素流的痛点，并且应用支持的范围也较广，对于一些场景使用者来说大大减少了问题的存在，让使用更加方便。
46420编辑于 2024-05-21 - 来自专栏Ywrby
11-Stream流
，集合中的元素在上面可以被操作 Stream流运作思想 首先得到集合或者数组的Stream流(得到一根传送带) 然后用这个Stream流操作集合或者数组的元素 然后用Stream流简化替代集合操作的API ，流的操作就全部终结了，不能继续使用，只能创建新的Stream操作，其原因一般是没有返回值，或返回值不是Stream流对象 终结方法包括forEach(),count等等 非终结方法 每次调用完成以后都会返回一个新的流对象 ，可以继续使用，支持链式编程 非终结方法包括filter,skip,limit,map,concat等等 收集Stream流 将Stream流的数据转回成集合 Stream流的作用在于将集合转换为一根高效的传送带 ，再利用Stream流的强大功能对Stream流进行操作。 但是实际开发中最终数据的形式应该仍然是集合，所以这就涉及到Stream流的收集 换言之，Stream流只是一种手段，是我们操作数据的一种方式，集合才是我们需要始终用来保存，传输数据的数据结构，也就是目的
50630编辑于 2022-10-27 - 来自专栏用户8411301的专栏
更轻量！谐云边缘计算贡献再获CNCF官方点赞
其中，EdgeStack®智能边缘计算平台基于轻量级容器编排框架云边端协同技术，打造“云+边缘+端”的云边端协同架构，将容器云计算能力下沉至边缘节点，可支撑百万级边缘节点和设备接入。 然而，与数据中心的云计算类似，边缘计算也面临着跨异构设备和网络的工作负载分发、管理和编排等挑战。为了应对以上云计算中的这些挑战，很多开发者会选择基于容器的解决方案。 在此处[11]查看更多详细信息。目前，OpenYurt 体验中心提供的 OpenYurt 组件版本为 0.6.0（最新版），Kubernetes 版本为 1.20.11。 需要注意的一点，如果你使用 yurtctl init/join 来设置OpenYurt 集群并加入节点，你可以跳过这一步。 WasmEdge: https://github.com/WasmEdge/WasmEdge [10] 官方文档: https://github.com/containers/crun#readme [11
75040编辑于 2022-02-22 - 来自专栏iDoitnow
c++11 mutex互斥量
2.C++11提供的其他互斥量 mutex提供了基本的互斥设施，在此基础上，C++11还提供了以下互斥类： timed_mutex：提供互斥设施，实现有时限锁定。 ( const std::chrono::time_point<Clock, Duration>& timeout_time ); //C++11 起 当前线程会在锁定成功（占有互斥量）或者抵达指定的时间点 如果调用时已经过了时间点 timeout_time，那么此函数表现同 try_lock()。 当前线程会在锁定成功（占有互斥量）或者抵达指定的时间点 timeout_time（超时）前阻塞，取决于何者先到来。锁定成功时返回 true，否则返回 false。 3.总结 在共享资源且不希望它们同时被多个或多个线程修改的情况下我们应该使用互斥量保证我们数据的安全和有序。通过使用互斥量，我们可以锁定包含应用程序关键逻辑的对象。
46570编辑于 2023-11-13 - 来自专栏点量云流化
点量云流化—赋能数字孪生轻量化新体验
点量云流化—赋能数字孪生轻量化新体验受数字孪生相关政策驱动，各领域政企用户对其需求日益明显，且随相关企业数量及规模的发展，数字孪生内容呈现爆发增长态势。与此同时也出现了一些问题。 点量云流可作为底层网络和传输的技术支撑，赋能数字孪生领域，提供更好的解决方案。1. 内部部署、视频传输内部服务器部署，内外网均可使用；视频流传输，无实际数据上传下载；真正实现各领域的数字化治理。2. 云流化技术领先与通用类收发数据、制作引擎自有推流方案，云桌面、实时云渲染等远程控制类产品相比，点量云流技术均具备独特优势。图片点量云流解决方案为业主带来哪些价值？1. 集中式中心建设费用降低，降低成本点量云流方案分散了中央控制室、中央展厅的功能作用，可以直接充分利用原有体系网络内设备，降低整体建设和设备配置的费用，降低了系统运营维护的成本。3. 点量云流数字孪生可以应用哪些行业？图片
70450编辑于 2022-12-05 - 来自专栏我的随笔
【玩转Lighthouse】腾讯轻量云不轻量
今年我在腾讯云买了一个三年的 2核4G的8M的机器，前段时间腾讯云又给2核免费升级成4核了，所以就是很良心，不知道腾讯云怎么赚钱的。 1649751024&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=5f99a0c75918d219df6faf827f2db0f7144a3803] 腾讯云的轻量云的 只要我数据量不是特别大，那么我这个 Lighthouse 完全可以做大部分事情. 总结 就像我题目所说的 腾讯轻量云不轻量 那样，腾讯轻量云可以搭建很多服务，CPU很强的，完全可以胜任你的一般工作，然后就是计算，免费的公网ip加上大带宽，一年的费用也很低，可以说对于个人来说真的很强了 ，人们经常讲，云服务云服务，怎么才能实现云服务？
10.8K120编辑于 2022-04-12 - 来自专栏javascript趣味编程
6.2 粘性流体涡量-流函数法求解流场
如何处理压力是核心问题，涡量-流函数方法很好的解决了该难题。将求解速度场和压力场转变为求解涡量和流函数。 而速度场与流函数关系如下： Matlab file exchange上一个涡量-流函数方法计算流动的例子，使用Matlab计算流体流动，代码如下： clear;%参数设置Re=10; 我用javascript写了类似的程序，并用js做了后处理，流场结果如下，Contour就是流函数，而流函数的等值线就是流线： 涡量： X方向速度： Y方向速度： 感兴趣的读者可以自行实现程序开发
2.4K20发布于 2019-04-26 - 来自专栏全栈程序员必看
点云数据标注_点云数据采集
一：什么是点云数据 点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。这些向量通常以X,Y,Z三维坐标的形式表示，而且一般主要用来代表一个物体的外表面形状。 这些设备用自动化的方式测量在物体表面的大量的点的信息，然后用某种数据文件输出点云数据。这些点云数据就是扫描设备所采集到的。 三：点云数据的用途 作为3D扫描的结果，点云数据有多方面的用途，包括为制造部件，质量检查，多元化视觉，卡通制作，三维制图和大众传播工具应用等创建3D CAD模型。 这里有很多技术应用在将点云转换为3D表面的过程中。 四：点云数据的格式 点云数据是3D激光雷达扫描仪的基本输出。 除此之外，一些其他的公式也有开发点云数据处理软件。通过输出的是XYZ文件格式的点云数据，来自任何扫描设备的点云数据可以被任何点云数据处理软件所分析。
2.8K30编辑于 2022-09-20 - 来自专栏前端干货和生活感悟
前端小知识11点
,'2019-02-01','month') //["2018-05", "2018-06", "2018-07", "2018-08", "2018-09", "2018-10", "2018-11 ", "2018-12", "2019-01", "2019-02"] 3、moment.js当日期为周日时，获取所在周的周日，出现的bug let date='2019-08-11' //获取该日期所在的周几 = moment(date) .week(+end_weeknumber) .isoWeekday(7) .format('YYYY-MM-DD') //'2019-08-11 ' 特别特别需要注意的就是，当所选日期是周日的时候，获取所在的周数是需要加 1 的 配合 前端小知识10点(2019.9.29) 的第一点使用： 完美版： let date='2019-08-11' },100) }, 这个知识在自己的项目里还是挺有用的，一个是拖拽，另一个是鼠标滚轮滚动里也用到过 10、获取网页缩放比例 window.devicePixelRatio 11
1.2K30发布于 2019-12-16 - 来自专栏计算机视觉工坊
PV-RAFT：用于点云场景流估计的点体素相关场（CVPR2021）
在2019和2020年的CVPR上均有关于点云场景流的相关工作，今天介绍的是2021年CVPR上最新的关于点云场景流的工作。 机器人和人机交互中的许多应用都可以从理解动态环境中点的三维运动中获益，这种运动被广泛称为场景流。相较于静态的点云，点云场景流估计更侧重于计算两个连续帧之间的3D运动场，这为场景提供了重要的动态信息。 以往的方法大多以立体图像和RGB-D图像作为输入，很少有直接从点云估计场景流的方法。随着3D数据变得更容易获得，许多工作最近开始关注点云的场景流估计。 由于点云是不规则且无序的，因此从3D空间中的所有对（all-pairs）场中有效提取特征十分具有挑战性，其中所有对相关性在场景流估计中起着重要作用。 核心方法： 为了构建所有点对场，设计一个可以同时捕获局部和全局关系的相关量是很重要的。这里主要解释如何在点云上构建点体素相关场。 作者首先基于所有对之间的特征相似性构建一个完整的相关卷积。
1.4K70发布于 2021-08-24 - 来自专栏全栈程序员必看
pcl点云合并_pcl点云重建
本节记录下点云聚类方法 1.欧式聚类分割方法 //为提取点云时使用的搜素对象利用输入点云cloud_filtered创建Kd树对象tree。 ，用于存储实际的点云信息 首先创建一个Kd树对象作为提取点云时所用的搜索方法，再创建一个点云索引向量cluster_indices，用于存储实际的点云索引信息，每个检测到的点云聚类被保存在这里。 因为点云是PointXYZ类型的，所以这里用点云类型PointXYZ创建一个欧氏聚类对象，并设置提取的参数和变量。 接下来我们从点云中提取聚类，并将点云索引保存在cluster_indices中。 为了从点云索引向量中分割出每个聚类，必须迭代访问点云索引，每次创建一个新的点云数据集，并且将所有当前聚类的点写入到点云数据集中。
2.5K20编辑于 2022-11-01 - 来自专栏青柠小鱼
Java知识点——IO流
IO流 1.1 什么是IO流 I input 输入流 read 读取数据 O output 输出流 write 写入数据 一般情况下都是按照当前程序使用的内存为参照物来考虑数据的走向问题。 read OutputStream 输出流基类 write 1.2 IO流分类 流向分类 输入输出 文件操作处理单元分类 字节流和字符流 FileInputStream 文件操作输入字节流 FileOutputStream 文件操作输出字节流 FileReader 文件操作输入字符流 FileWriter 文件操作输出字符流 1.3 文件操作字节流 1.3.1 文件操作输入字节流 1.4.1 字符流特征 字符流 = 字节流 + 解码过程 字节组合操作 ==> 对应当前环境编码集的一个字符 如果字符找不到，该数据无效，需要被删除。 字符流操作文件 个人建议，该文件可以使用notepad 记事本打开无乱码，可以使用字符流操作。 视频文件，图片文件，特定格式的文件，都无法使用字符操作。
55310发布于 2020-03-18 - 来自专栏青柠小鱼
Java知识点——Stream流
list.add("2,骚杰,66"); list.add("3,老黑,46"); list.add("4,老付,36"); list.add("5,污云, list1.add("2,骚杰,65"); list1.add("3,老黑,45"); list1.add("4,老付,56"); list1.add("5,污云, list5.add("2,骚杰,65"); list5.add("3,老黑,45"); list5.add("4,老付,56"); list5.add("5,污云, list1.add("2,骚杰,65"); list1.add("3,老黑,45"); list1.add("4,老付,56"); list1.add("5,污云, list2.add("2,骚杰,65"); list2.add("3,老黑,45"); list2.add("4,老付,56"); list2.add("5,污云,
64620发布于 2020-03-23 - 来自专栏视频加密
实时渲染为什么快，能不能局域网部署点量云
但现在随着实时渲染和云渲染行业的发展，通过很多方式可以提升渲染的时间和效率。可能会有疑问为什么实时渲染为什么这么快呢？ 如果是对实时性要求不高的渲染，可以借助海量的云服务器完成，这样不仅仅是显卡的性能更好而且数量更多，因此效率就的得到了很大的提升。 虽然点量云在这里将整个过程做了拆解，但实际上该过程是非常快的，保持在毫秒级上。对用户的眼睛来说是无感知的，就像看视频一样的效果。 而这取决于两方面，一个是串流技术的基本，在就是针对不同的情况实时云渲染厂家对该部分作个更优的处理。 在某些情况下可能需要局域网或者私有网络部署，点量云实时渲染也完全没问题。
1.1K10编辑于 2023-02-22 - 来自专栏机器人课程与技术
ROS1云课→06节点消息流（计算图级）
ROS1云课→05消息类型 ---- 节点之间通过ROS1消息进行通信，当然这还需要网络层。 ROS1会创建一个连接到所有进程的网络。 导航案例： 图形化展示节点信息流工具： ----
96320编辑于 2022-09-26 - 来自专栏Rust入门笔记
【Rust学习】11_match控制流
前言Rust 有一个非常强大的控制流结构，称为 match，它允许你将一个值与一系列模式进行比较，然后根据哪个模式匹配来执行代码。 模式可由字面量、变量、通配符和许多其他内容构成；match 的强大之处在于模式的表达性，以及编译器检查，它确保了所有可能的情况都得到处理。 我们可以通过使用单元值（我们在03_通用编程概念中元组类型一节中提到的空元组类型）作为 _ 分支对应的代码来表示这一点：fn main() { let dice_roll = 9; match
40400编辑于 2024-11-12 - 来自专栏图形视觉
点云采样
原文链接 点云采样分类 点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样，几何采样，随机采样，格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。 ---- 格点采样 格点采样，就是把三维空间用格点离散化，然后在每个格点里采样一个点。具体方法如下： 1. 创建格点：如中间图所示，计算点云的包围盒，然后把包围盒离散成小格子。 具体方法如下： 输入点云记为C，采样点集记为S，S初始化为空集。 1. 随机采样一个种子点Seed，放入S。如图1所示。 2. 每次采样一个点，放入S。 采样点一般先分布在边界附近，这个性质在有些地方是有用的，比如图元检测里面的点采样。 ---- 几何采样 几何采样，在点云曲率越大的地方，采样点个数越多。 下面介绍一种简单的几何采样方法，具体方法如下： 输入是一个点云，目标采样数S，采样均匀性U 1.
2.2K41发布于 2019-10-16 - 来自专栏一点人工一点智能
17篇点云处理综述-点云语义分割、点云物体检测、自动驾驶中的点云处理……
三维点云是最重要的三维数据表达方式之一。 从技术角度看，在三维重建、SLAM、机器人感知等多个领域，三维点云都是最简单最普遍的表达方式，因为三维点云直接提供了三维空间数据，而图像则需要通过透视几何来反推三维数据。 应用角度上，从无人驾驶中的激光雷达到微软Kinect、iPhone FaceID及AR/VR应用，都需要基于点云的数据处理。 以下收集了17篇点云处理的综述文章，方便大家全面了解三维点云处理的技术发展、了解其发展路线，便于咱们自己的学习规划及学术方向研究。 包括深度学习在点云处理中的应用、点云物体检测、点云语义分割，自动驾驶中的点云处理等等。
1.7K30编辑于 2022-12-27
腾讯云开发者
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