来自商用惯性、视觉和激光雷达传感器的多模态测量的多传感器融合提供了鲁棒和精确的6自由度姿态估计,在机器人学和其他领域具有巨大的潜力.在本文中,基于我们以前的工作(即LIC-Fusion),我们开发了一个基于滑动窗口滤波器的激光雷达惯性相机里程计,具有在线时空校准(即LIC-Fusion2.0),它引入了一个新的滑动窗口平面特征跟踪,以有效地处理三维激光雷达点云.特别地,在通过利用惯性测量单元数据对激光雷达点进行运动补偿之后,低曲率平面点被提取并在滑动窗口中被跟踪.在高质量数据关联的平面特征跟踪中,提出了一种新的孤立点剔除准则.只有被跟踪的属于同一平面的平面点才会被用于平面初始化,这使得平面提取高效且鲁棒.此外,我们对激光雷达-惯性测量单元子系统进行了可观测性分析,并报告了利用平面特征进行时空校准的退化情况.在蒙特卡洛模拟中验证了估计一致性和识别的退化运动的同时,还进行了不同的真实世界实验,以表明所提出的LIC-Fusion2.0优于其前身和其他最先进的方法.
LIC (Line Integral Convolution) is a well-known texture synthesis technique proposed by Cabral and Leedom [33] at Lawrence Livermore National Laboratory in ACM SigGraph 93. It employs a low-pass filter to convolve an input noise texture along pixel-centered symmetrically bi-directional streamlines to exploit spatial correlation in the flow direction. LIC provides a global dense representation of the flow, emulating what happens when a rectangular area of massless fine sand is blown by strong wind (Figure 1).
在2013年4月的时候，微软 Outlook.com 一口气推出了 32 个国际域名 Outlook.com 邮箱地址注册。 很多后缀还是可以申请到2-3位的字符或者数字的邮箱的！
今天修正了一个问题，本来以为很简单的东西，后来思考一下，发现不完美，于是各种改，各种查资料，后来发现一种比较满意的方法，利用空闲时间记录下来
当项目平台被首次部署在服务器上时，系统是没有被授权的。当客户希望将平台部署到某一台特定的服务器进行使用时，需要提供该服务器的 MAC地址，以及授权到期时间，请求获取授权码，收到授权码后，就能正常使用迁移平台。
学习图像压缩（LIC）因其优于传统图像压缩的性能，最近在比特率限制下传输图像方面取得了巨大成功。但是，如果攻击者能在原始图像中引入微小的扰动，从而严重破坏重建后的图像，导致重建图像中的主要物体无法识别，那么 LIC 就被认为不具有鲁棒性。
上一期分享了模拟生成车牌的方法，今天分享一下搭建要给简单的车牌识别模型，模拟生成车牌的方法参看：车牌识别（1）-车牌数据集生成
在我们做系统级框架的时候，我们要一定程度上考虑系统的使用版权，不能随便一个人拿去在任何环境都能用，所以我们需要给我们系统做一个授权认证机制，只有上传了我们下发的lic文件并验证通过，才能正常使用，下面就开始一步一步实现这个功能
SecureCRT推出Linux的版本也是让我们兴奋不已, 它也是使用中最好用的远程连接工具, 不过因为商业性质出现破解版本的SecureCRT, 因为程序的特殊性, 破解版本的SecureCRT或远程连接工具我都是使用官方原版, 记得前两年出现的PuTTY中文版带后后门事件也是让我记忆深刻. 官方版本默认只是30天的测试使用时间, 早期大家的30天循环方法的是删除家目录下”.vandyke/Config/SecureCRT_eval.lic”文件即可. 但是最近几个版本, 好像是7.0.1还是7.0.2这
图像压缩是一种广泛使用的技术。在过去的几十年里，传统的图像压缩方法发挥了重要作用。JPEG 是一种基本的图像压缩方法，自20世纪90年代以来一直被使用，并且仍然是主流的压缩格式。JPEG 中应用了 DCT 变换和霍夫曼熵编码。后来，WEBP 、BPG 和 VVC 涉及更复杂的工具来增强速率失真性能。尽管这些强大的工具极大地提高了图像压缩性能，但手动设计的搜索空间和变换仍然可能限制性能。与传统的图像压缩方法相比，LIC是一种数据驱动的方法，不需要手动设计特定的规则。
EasyPlayer播放器系列项目可以说是目前市面中一款非常开放的播放器项目，用户可以根据自己的需求调用接口或者进行开发，实用性强，稳定性也足够优越，并且该套播放器提供了非常简单易用的SDK及API接口，用户通过API调用就可以非常快速地开发出属于自己的应用程序，进行第二次开发。
a="alex" lic=[] for i in range(len(a)): lic.append(a[i]) print(lic)
http://www.aame.in/2010/07/install-run-unigraphics-nx4-or-older-in.html
虚拟机：wsl 2.0 Ubuntu18.04 虚拟机配置：8G内存，1T存储 软件版本：安卓系统目前最高版本是Android S,也就是Android 12 beta版本源码，无任何修改 报错内容：编译至54%时，ninja编译中断，ninja: build stopped: subcommand failed.
切换到虚拟环境python3.x下（这里是用的3.6，个人开发环境下推荐使用miniconda3来实现虚拟环境管理）
3DVIZ4.2的安装说明 一： 选取第一项 INSTALL AUTODESK VIZ4.0安装 再选取典型安装 序列号和密码随便输入 建立一个文件夹 如：D:\VIZ4.0 安装完毕后，选取YES，电脑重新启动。 二 ： 拷贝光盘中的CRACK里的3DVIZ.EXE和LICPATCH.LIC文件到D:\VIZ4.0的根目录下， 覆盖掉，再去掉文件的只读属性存档。 三： 点击windows的 开始 程序 打开AUTODESK VIZ 程序 选取LICENSE CONFIGURATION SWITECHER这一项 再选取NETWORK这一项 然后再重启 四； 打开AUTODESK VIZ的主程序 当问到LICENSE时 选取SPECIFY这一项 单击它 它会出现一个BYOWSE的对话框 再选取D:\VIZ4.0 \LICPATH.LIC(一定要指到LICPATH.LIC所在的路径） OK 英文版已成功 五： 运行汉化包P-AUTODESK VIZ4.0.EXE文件 接受 是 汉化成功 退出 中文版已成功
参考链接：安装教程；Matlab2017b下载；注册补丁文件；百度网盘；旧版本卸载说明。
在veryCD下载3个iso文件和license文件。 上传到Solaris服务器。 挂载iso文件 # lofiadm -a $isopath/cd1.iso /dev/lofi/1 #mkdir /mnt/iso1 #mount -F hsfs /dev/lofi/1 /mnt/iso1 创建安装路径 $MATLAB 拷贝license.dat到 $MATLAB 下 执行install #mnt/iso1/install ... 安装完毕后，license.lic的安装 修改li
链接：https://pan.baidu.com/s/1IYPIbaxE5IvBcrnH87KzKw 提取码：xk82
在工作中，会经常遇到项目部署到客户环境去运行，大家肯定不希望具有技术实力的客户在项目上做任何花操作，那么怎么保证我们的版权呢。
reposync 命令用于将远程的yum存储库同步到本地目录，并使用yum来检索软件包，可以指定外网源（repo id）的软件包同步到本地文件中。
在我们做系统级框架的时候，我们要一定程度上考虑系统的使用版权，不能随便一个人拿去在任何环境都能用，所以我们需要给我们系统做一个授权认证机制，只有上传了我们下发的lic文件并验证通过，才能正常使用。
首选COMSOL，界面化的建模，结构式的场分析流程，上手要远远优于ANSYS。comsol在学术界有广大的用户基础，而ANSYS在工业界的地位不可撼动。
首先，软件下载后，里面包含了很多的文件（其中的“license.lic我们是不用的，用压缩包里的license5.3.lic文件”）：
最近在研究winform打印文件，需要支持word，excel，ppt，pdf，图片这几种格式，不能依赖相关软件环境，研究后决定使用Aspose套件将相关文件全部转换成pdf后打印
1、@import是 CSS 提供的语法规则，只有导入样式表的作用；link是HTML提供的标签，不仅可以加载 CSS 文件，还可以定义 RSS、rel 连接属性等。
远程桌面打开MATLAB会报错，解决办法，打开matlab的licenses路径，如matlab/R2017b/licenses/，路径下存有license文件，如license_standalone.lic（可能为其他名字），打开文件，在每行如下位置添加TS_OK。
前言 之前在网上也看了很多文章, 大多数都是图片少得可怜, 排版不够清晰, 所以血泪安装了几波之后, 写这篇分享给大家. 然后也算做Ubuntu软件推荐进击篇的第一篇文章. 多图预警!转载请注明出处!!! 重新整理和编辑了文章. ---- 下载和解压 某盘链接 密码:3cvw 这是mac, linux, win三个版本的链接 下载之后有一个rar压缩包和两个iso, 我们解压rar rar x Matlab\ 2016b\ Linux64\ Crack.rar 之后我们给一下终端截图, 和加
写个简单的 Bash 脚本都不上心了，写完连检查都不检查，直接拖到到实体服务器跑。
最近写个简单的 Bash 脚本都不上心了，写完连检查都不检查，直接拖到到实体服务器跑。
最近看到一个系统的负载比较高，引起了我的注意，查看AWR报告发现，竟然是因为两条很简单的SQL语句导致。 语句有多简单呢，就是下面的两个SQL语句。 select companyname from license select supdepid from hrmdepartment where id='' 突然发现以前也发现了这个问题，但是最后也是不了了之，还是因为单纯从数据库的层面调整要灵活快捷的多，从业务层面来推动还是有一定的难度和阻力。之前的分析：关于CPU使用率高的awr
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 第一步：生成一组公钥和私钥，公钥用于你发布程序，私钥属于注册码生成。 using(RSACryptoServiceProvider rsa = new RSACryptoServiceProvider()) { string pubkey = rsa.ToXmlString(false); // 公钥 string prikey = rsa.ToXmlString(true); // 私钥 //如果是webForm就Response.Write(pubkey + ”” + prikey); 下 //如果是winForm就MessageBox.Show(“公钥:” + pubkey + “\r\n私钥:” + prikey); 下
由于上面的结构里面引入了其他包，故在最后，我就不放这个结构的代码在我的github上了
系统默认的python版本为2.7.5,此版本对目前的openvpnas依赖的运行时版本来说太低了，因此稍微调整下版本
License指的是版权许可证，当我们开发完系统后，如果不想让用户一直白嫖使用，比如说按时间续费，License的作用就有了。
最介绍如何使用Source Insight阅读源码之前，推荐一个在线阅读源码的网站grepcode，而且其中查找某个方法在哪些地方有过调用这个小功能还是蛮有用的。
今天这里要和大家推荐的是一款解决eclipse+tomcat热部署的插件，这款插件是我同学推荐给我的，还不错，名叫Jrebel，这是一款商业插件。这里给大家介绍的使用方法仅限于学习和研究，不可用于商业目的哦。
目前的SOTA LIC方法采用变换编码策略进行有损图像压缩，具体地说，首先将图像像素映射到一个量化的潜在空间中，然后使用熵编码方法进行无损压缩。这种方法的一个关键部分是基于超先验的熵模型，用于估计潜在变量的联合概率分布，其中存在一个基本假设：潜在变量元素在空间位置上的概率是相互独立的。然而，这一假设与潜在空间高度相关的实际特性相矛盾，导致实际分布与假设分布之间存在差异。
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通过训练有素的神经网络，学习图像压缩（LIC）已被证明优于 VVC 或 JPEG2000 等传统方法。其整体思路是在编码器中将输入图像编码到潜空间中，压缩潜特征以减少传输比特，并在解码器中使用解压缩的潜特征重建输出图像。根据传输信息的类型，LIC 方法大致可分为两类。第一类已被广泛研究，其特点是传输连续的压缩特征图。原始潜特征经过经典的量化和熵编码，得到具有连续值的紧凑比特流，解码器恢复降级的潜特征进行重构。当比特率极低时，由于严重量化，恢复的潜特征质量很差，导致重建质量低，过于平滑，缺乏表现细节。
登录页面和个人页面 sqlmap 跑了一下没跑出啥东西来，在 profile这里有个 id，改了之后能显示别人的信息
ls 命令是 linux 下最常用的命令，是单词 list 的缺省值，用于列出目录下的所有内容及权限
C51 单片机的开发我学习的时候使用的是 C 语言，开发的环境是 Keil 这个开发环境，本篇文章主要介绍 Keil 的安装和注册机的使用，如果有条件的话，还是支持正版的好！
随着macOS Sierra 10.12普及，OmniGroup全系列软件均大版本更新，原先的注册机不适用，同时也不兼容10.12，因此… 编不下去了，还是切入主题吧： OmniGroup全系列注册机支持情况：
以上为压缩包解压后所包含的文件，我们首先打开ArcGIS Pro 2.5.2,，里面就会有如下几个文件夹。
Java Random.nextInt()方法原理解析 主要介绍了Java Random.nextInt()方法原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具 有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 lic int nextInt(int n) 该方法的作用是生成一个随机的int值，该值介于[0,n)的区间，也就是0到n之间的随机int值，包含0而不包含n。 关于Random r = new Random(47)中47的意思 今天看Java编程思想的时候看到了一段这样的代码： Random r = new Random(47); int a = r.nextInt(26); System.out.println(a); 刚开始没注意那个47，以为是随机一个47以内的数，但是看到后面在nextInt(26)里面还有个26，一想26应该才是随机数的范 围，那这个47是什么呢？ 然后看源码，看不懂。。。只知道是一个种子，然后百度查，总算理解了一些，如下： 首先要搞明白种子的概念： 想要获取一个范围内的随机数（例如26，随机数可能是0-25），首先需要一个种子（其实就是一个数值）。 每个种子会对应这个范围内（0-26）的唯一的一个随机数。 47这个种子在26这个范围内，所对应的随机数为24，所以每次随机得出的结果都为24. （注意：47在26这个范围内对应的是24，这个是死的，固定的，无论你执行多少次，它还是24） 至于为什么种子47会对应24，这个涉及到java封装的算法，有兴趣可以深入了解。 但是大家可能会发现，平常我们生成随机数的时候并没有传那个种子，如下： Random r = new Random(); int a = r.nextInt(26); System.out.println(a); 然后一运行，发现每次运行出来的结果不一样，是所谓的随机数，原来如果没有种子的话，程序会取当前日期的毫秒数来作为 种子，所以每次执行种子都会不同，因为每次时间的毫秒数是不一样的，所以随机出来的数也就会不同。 总之，new Random(47)里面的47表示产生随机数的一个种子，nextInt(26)表示随机数的范围，种子和范围是相关联的，一个 种子对应一个范围内的一个固定的随机数，如果不填种子，则会默认取当前时间的毫秒数作为种子来生成随机数。
MATLAB（矩阵实验室）是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。
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