当前位置: 首页 > news >正文

复现ORB3-YOLO8项目记录

文章目录

  • 1.编译错误
    • 1.1 错误1
    • 1.2 错误2
    • 1.3 错误3
    • 1.4 错误4


1.编译错误

首先ORB-SLAM相关项目已经写过很多篇博客了,从ORB-SLAM2怎么运行,再到现在的项目。关于环境已经不想多说了

1.1 错误1

– DEPENDENCY_LIBS : /home/lvslam/ORB3-YOLO8/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.3/lib/libfastdeploy.so;/home/lvslam/ORB3-YOLO8/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.3/third_libs/install/onnxruntime/lib/libonnxruntime.so;/home/lvslam/ORB3-YOLO8/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.3/third_libs/install/paddle_inference/paddle/lib/libpaddle_inference.so;/home/lvslam/ORB3-YOLO8/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/third_libs/install/paddle_inference/third_party/install/mkldnn/lib/libmkldnn.so.0;/home/lvslam/ORB3-YOLO8/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/third_libs/install/paddle_inference/third_party/install/mklml/lib/libiomp5.so;/home/lvslam/ORB3-YOLO8/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.3/third_libs/install/openvino/runtime/lib/libopenvino.so;TBB::tbb;TBB::tbbmalloc;TBB::tbbmalloc_proxy;opencv_calib3d;opencv_core;opencv_dnn;opencv_features2d;opencv_flann;opencv_highgui;opencv_imgcodecs;opencv_imgproc;opencv_ml;opencv_objdetect;opencv_photo;opencv_stitching;opencv_video;opencv_videoio;opencv_shape;opencv_superres;opencv_videostab;/home/lvslam/ORB3-YOLO8/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.3/third_libs/install/fast_tokenizer/lib/libcore_tokenizers.so;/home/lvslam/ORB3-YOLO8/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.3/third_libs/install/paddle2onnx/lib/libpaddle2onnx.so
– BUILD TYPE:Release
– Compiling on Unix
– Configuring done
– Generating done
– Build files have been written to: /home/lvslam/ORB3-YOLO8/build [ 50%] Built target g2o make[2]: ***
没有规则可制作目标“…/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.3/lib/libfastdeploy.so”,由“…/lib/libORB_SLAM3.so”
需求。 停止。 make[1]: ***
[CMakeFiles/Makefile2:126:CMakeFiles/ORB_SLAM3.dir/all] 错误 2 make: ***
[Makefile:84:all] 错误 2

这个项目的博主没有说应该用哪个版本的fastdeploy-linux-x64-1.0.3,我就先下载了fastdeploy-linux-x64-1.0.3版本,但是编译不过去
经过测试换成fastdeploy-linux-x64-1.0.4即可!

1.2 错误2

[100%] Linking CXX executable …/Examples/RGB-D/rgbd_tum /usr/bin/ld:
warning: libopencv_video.so.3.4, needed by
…/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/lib/libfastdeploy.so, not
found (try using -rpath or -rpath-link) /usr/bin/ld: warning:
libopencv_highgui.so.3.4, needed by
…/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/lib/libfastdeploy.so, not
found (try using -rpath or -rpath-link) /usr/bin/ld: warning:
libopencv_videoio.so.3.4, needed by
…/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/lib/libfastdeploy.so, not
found (try using -rpath or -rpath-link) /usr/bin/ld: warning:
libopencv_imgcodecs.so.3.4, needed by
…/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/lib/libfastdeploy.so, not
found (try using -rpath or -rpath-link) /usr/bin/ld: warning:
libopencv_imgproc.so.3.4, needed by
…/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/lib/libfastdeploy.so, not
found (try using -rpath or -rpath-link) /usr/bin/ld: warning:
libopencv_core.so.3.4, needed by
…/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/lib/libfastdeploy.so, not
found (try using -rpath or -rpath-link) /usr/bin/ld:
CMakeFiles/rgbd_tum.dir/Examples/RGB-D/rgbd_tum.cc.o: in function
CpuInfer(std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits,
std::allocator > const&, std::__cxx11::basic_string<char,
std::char_traits, std::allocator >,
fastdeploy::vision::DetectionResult*)‘: rgbd_tum.cc:(.text+0xd93):
undefined reference to cv::imread(cv::String const&, int)’
/usr/bin/ld: rgbd_tum.cc:(.text+0xd9b): undefined reference to
cv::String::deallocate()’ /usr/bin/ld: rgbd_tum.cc:(.text+0x104a):
undefined reference to cv::String::allocate(unsigned long)’
/usr/bin/ld: CMakeFiles/rgbd_tum.dir/Examples/RGB-D/rgbd_tum.cc.o: in
function GpuInfer(std::__cxx11::basic_string<char,
std::char_traits, std::allocator > const&,
std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits,
std::allocator >, fastdeploy::vision::DetectionResult*)‘:
rgbd_tum.cc:(.text+0x153f): undefined reference to
cv::imread(cv::String const&, int)’ /usr/bin/ld:
rgbd_tum.cc:(.text+0x1547): undefined reference to
cv::String::deallocate()’ /usr/bin/ld: rgbd_tum.cc:(.text+0x17fa):
undefined reference to cv::String::allocate(unsigned long)’
/usr/bin/ld: CMakeFiles/rgbd_tum.dir/Examples/RGB-D/rgbd_tum.cc.o: in
function TrtInfer(std::__cxx11::basic_string<char,
std::char_traits, std::allocator > const&,
std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits,
std::allocator >, fastdeploy::vision::DetectionResult*)‘:
rgbd_tum.cc:(.text+0x1df5): undefined reference to
cv::imread(cv::String const&, int)’ /usr/bin/ld:
rgbd_tum.cc:(.text+0x1dfd): undefined reference to
cv::String::deallocate()’ /usr/bin/ld: rgbd_tum.cc:(.text+0x20ea):
undefined reference to cv::String::allocate(unsigned long)’
/usr/bin/ld: CMakeFiles/rgbd_tum.dir/Examples/RGB-D/rgbd_tum.cc.o: in
function CpuInfer(std::__cxx11::basic_string<char,
std::char_traits, std::allocator > const&,
std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits,
std::allocator >, fastdeploy::vision::DetectionResult*) [clone
.cold]‘: rgbd_tum.cc:(.text.unlikely+0x35d): undefined reference to
cv::String::deallocate()’ /usr/bin/ld:
CMakeFiles/rgbd_tum.dir/Examples/RGB-D/rgbd_tum.cc.o: in function
GpuInfer(std::_cxx11::basic_string<char, std::char_traits,
std::allocator > const&, std::cxx11::basic_string<char,
std::char_traits, std::allocator >,
fastdeploy::vision::DetectionResult*) [clone .cold]‘:
rgbd_tum.cc:(.text.unlikely+0x3b7): undefined reference to
cv::String::deallocate()’ /usr/bin/ld:
CMakeFiles/rgbd_tum.dir/Examples/RGB-D/rgbd_tum.cc.o: in function
TrtInfer(std::cxx11::basic_string<char, std::char_traits,
std::allocator > const&, std::cxx11::basic_string<char,
std::char_traits, std::allocator >,
fastdeploy::vision::DetectionResult*) [clone .cold]‘:
rgbd_tum.cc:(.text.unlikely+0x402): undefined reference to
cv::String::deallocate()’ /usr/bin/ld:
CMakeFiles/rgbd_tum.dir/Examples/RGB-D/rgbd_tum.cc.o: in function
main.cold’: rgbd_tum.cc:(.text.unlikely+0x5d1): undefined reference to
cv::String::deallocate()’ /usr/bin/ld:
rgbd_tum.cc:(.text.unlikely+0x628): undefined reference to
cv::String::deallocate()’ /usr/bin/ld:
CMakeFiles/rgbd_tum.dir/Examples/RGB-D/rgbd_tum.cc.o: in function
main’: rgbd_tum.cc:(.text.startup+0xc42): undefined reference to
cv::Mat::Mat()’ /usr/bin/ld: rgbd_tum.cc:(.text.startup+0xc4e):
undefined reference to cv::Mat::Mat()’ /usr/bin/ld:
rgbd_tum.cc:(.text.startup+0xe7c): undefined reference to
cv::imread(cv::String const&, int)’ /usr/bin/ld:
rgbd_tum.cc:(.text.startup+0xf55): undefined reference to
cv::String::deallocate()’ /usr/bin/ld:
rgbd_tum.cc:(.text.startup+0x1121): undefined reference to
cv::imread(cv::String const&, int)’ /usr/bin/ld:
rgbd_tum.cc:(.text.startup+0x120a): undefined reference to
cv::String::deallocate()’ /usr/bin/ld:
rgbd_tum.cc:(.text.startup+0x1e13): undefined reference to
cv::String::allocate(unsigned long)’ /usr/bin/ld:
rgbd_tum.cc:(.text.startup+0x1eb2): undefined reference to
cv::String::allocate(unsigned long)’ /usr/bin/ld:
…/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/lib/libfastdeploy.so:
undefined reference to cv::InputArray::InputArray(cv::MatExpr
const&)’ /usr/bin/ld: …/lib/libORB_SLAM3.so: undefined reference to
cv::getTextSize(cv::String const&, int, double, int, int*)’
/usr/bin/ld:
…/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/lib/libfastdeploy.so:
undefined reference to cv::rectangle(cv::Mat&, cv::Rect
,
cv::Scalar
const&, int, int, int)’ /usr/bin/ld:
…/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/lib/libfastdeploy.so:
undefined reference to cv::findContours(cv::InputOutputArray const&,
cv::OutputArray const&, cv::OutputArray const&, int, int,
cv::Point
)’ /usr/bin/ld: …/lib/libORB_SLAM3.so: undefined
reference to cv::Mat::Mat(int, int, int)’ /usr/bin/ld:
…/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/lib/libfastdeploy.so:
undefined reference to cv::fillPoly(cv::Mat&, cv::Point
const**,
int const*, int, cv::Scalar
const&, int, int,
cv::Point
)’ /usr/bin/ld:
…/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/lib/libfastdeploy.so:
undefined reference to cv::KalmanFilter::predict(cv::Mat const&)’
/usr/bin/ld:
…/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/lib/libfastdeploy.so:
undefined reference to cv::KalmanFilter::correct(cv::Mat const&)’
/usr/bin/ld: …/lib/libORB_SLAM3.so: undefined reference to
cv::read(cv::FileNode const&, cv::String&, cv::String const&)’
/usr/bin/ld: …/lib/libORB_SLAM3.so: undefined reference to
cv::putText(cv::InputOutputArray const&, cv::String const&,
cv::Point
, int, double, cv::Scalar
, int, int, bool)’
/usr/bin/ld: …/lib/libORB_SLAM3.so: undefined reference to
cv::OutputArray::create(int, int, int, int, bool, int) const’
/usr/bin/ld: …/lib/libORB_SLAM3.so: undefined reference to
cv::namedWindow(cv::String const&, int)’ /usr/bin/ld:
…/lib/libORB_SLAM3.so: undefined reference to
cv::write(cv::FileStorage&, cv::String const&, int)’ /usr/bin/ld:
…/lib/libORB_SLAM3.so: undefined reference to
cv::FileStorage::operator[](cv::String const&) const’ /usr/bin/ld:
…/lib/libORB_SLAM3.so: undefined reference to cv::Mat::Mat(int, int,
int, cv::Scalar
const&)’ /usr/bin/ld:
…/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/lib/libfastdeploy.so:
undefined reference to cv::getPerspectiveTransform(cv::Point

const*, cv::Point
const*)’ /usr/bin/ld:
…/lib/libORB_SLAM3.so: undefined reference to cv::error(int,
cv::String const&, char const*, char const*, int)’ /usr/bin/ld:
…/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/lib/libfastdeploy.so:
undefined reference to cv::KalmanFilter::KalmanFilter(int, int, int,
int)’ /usr/bin/ld: …/lib/libORB_SLAM3.so: undefined reference to
cv::operator<<(cv::FileStorage&, cv::String const&)’ /usr/bin/ld:
…/lib/libORB_SLAM3.so: undefined reference to cv::Mat::Mat()’
/usr/bin/ld: …/lib/libORB_SLAM3.so: undefined reference to
cv::Formatter::get(int)’ /usr/bin/ld: …/lib/libORB_SLAM3.so:
undefined reference to cv::write(cv::FileStorage&, cv::String const&,
double)’ /usr/bin/ld: …/lib/libORB_SLAM3.so: undefined reference to
cv::FileStorage::FileStorage(cv::String const&, int, cv::String
const&)’ /usr/bin/ld: …/lib/libORB_SLAM3.so: undefined reference to
cv::Mat::Mat(int, int, int)’ /usr/bin/ld: …/lib/libORB_SLAM3.so:
undefined reference to cv::Mat::Mat(cv::Size
, int)’ /usr/bin/ld:
…/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/lib/libfastdeploy.so:
undefined reference to cv::polylines(cv::Mat&, cv::Point
const*
const*, int const*, int, bool, cv::Scalar
const&, int, int,
int)’ /usr/bin/ld: …/lib/libORB_SLAM3.so: undefined reference to
cv::Mat::total() const’ /usr/bin/ld: …/lib/libORB_SLAM3.so: undefined
reference to cv::Mat::step1(int) const’ /usr/bin/ld:
…/lib/libORB_SLAM3.so: undefined reference to cv::imshow(cv::String
const&, cv::_InputArray const&)’ /usr/bin/ld:
…/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/lib/libfastdeploy.so:
undefined reference to cv::imwrite(cv::String const&, cv::_InputArray
const&, std::vector<int, std::allocator > const&)’ collect2:
error: ld returned 1 exit status make[2]: ***
[CMakeFiles/rgbd_tum.dir/build.make:133:…/Examples/RGB-D/rgbd_tum] 错误
1 make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:99:CMakeFiles/rgbd_tum.dir/all]
错误 2 make: *** [Makefile:84:all] 错误 2

因为跑上一个项目我用的是OpenCv4.2的版本,所以更新了一些库,这里造成部分库缺失
所以只需要将OpenCv换成3.4.5版本即可,但是重新卸载OpenCv太过麻烦,所以我们可以安装多个版本的OpenCv。
跑不同项目切换不同版本即可!!
链接: OpenCv多版本共存的安装路径与切换使用

还要注意CMakeLists中的版本!!

1.3 错误3

在这里插入图片描述

./Examples/RGB-D/rgbd_tum: error while loading shared libraries: libonnxruntime.so.1.12.0: cannot open shared object file: No such file or directory

解决方法:
执行 source /path/to/fastdeploy-linux-xxx/fastdeploy_init.sh

source /home/lvslam/ORB3-YOLO8/Thirdparty/fastdeploy-linux-x64-1.0.4/fastdeploy_init.sh 

1.4 错误4

执行命令

./Examples/RGB-D/rgbd_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/RGB-D/TUM1.yaml /home/lvslam/ORB3-YOLO8/evaluation/rgbd_dataset_freiburg3_walking_xyz /home/lvslam/ORB3-YOLO8/evaluation/rgbd_dataset_freiburg3_walking_xyz/associations.txt cpu

在这里插入图片描述
这是找不到文件,我们需要在当前目录下建立一个model文件夹,然后把yolov8n.onnx放进去就可以了!
在这里插入图片描述
至此我们就又成功复现一个项目!

相关文章:

复现ORB3-YOLO8项目记录

文章目录 1.编译错误1.1 错误11.2 错误21.3 错误31.4 错误4 1.编译错误 首先ORB-SLAM相关项目已经写过很多篇博客了&#xff0c;从ORB-SLAM2怎么运行&#xff0c;再到现在的项目。关于环境已经不想多说了 1.1 错误1 – DEPENDENCY_LIBS : /home/lvslam/ORB3-YOLO8/Thirdparty…...

【jvm】字符串常量池问题

目录 一、基本概念1.1 说明1.2 特点 二、存放位置2.1 JDK1.6及以前2.2 JDK1.72.3 JDK1.8及以后 三、工作原理3.1 创建字符串常量3.2 使用new关键字创建字符串 四、intern()方法4.1 作用 五、优点六、字节码分析6.1 示例16.1.1 代码示例6.1.2 字节码6.1.3 解析 6.2 示例26.2.1 代…...

STM32学习和实践笔记(39):I2C EEPROM实验

1.I2C总线介绍 I2C(Inter-Integrated Circuit)总线是由PHILIPS公司开发的两线式串行总线,用于连接微控制器及其外围设备,是微电子通信控制领域广泛采用的一种总线标准。 它是同步通信的一种特殊形式,具有接口线少,控制方式简单,器件封装形式小,通信速率较高等优点。I…...

【Js】导出 HTML 为 Word 文档

在 Web 开发中&#xff0c;有时我们希望用户能够将网页上的 HTML 内容保存为 Word 文档&#xff0c;以便更方便地分享和打印。 html样式 word文档 工具准备 1、 html-docx-js - npm html-docx-js是一个 JavaScript 库&#xff0c;用于将 HTML 内容转换为 Word 文档的格式。它…...

c++入门基础篇(上)

目录 前言&#xff1a; 1.c&#xff0b;&#xff0b;的第一个程序 2.命名空间 2.1 namespace的定义 2.2 命名空间使用 3.c&#xff0b;&#xff0b;输入&输出 4.缺省参数 5.函数重载 前言&#xff1a; 我们在之前学完了c语言的大部分语法知识&#xff0c;是不是意…...

Java实现数据结构——双链表

目录 一、前言 二、实现 2.1 类的创建 三、对链表操作实现 3.1 打印链表 3.2 插入数据 3.2.1 申请新节点 3.2.2 头插 ​编辑 3.2.3 尾插 3.2.4 链表长度 3.2.5 任意位置插入 3.3 删除数据 3.3.1 头删 3.3.2 尾删 3.3.3 删除指定位置数据 3.3.4 删除指定数据 3…...

Python应用爬虫下载QQ音乐歌曲!

目录&#xff1a; 1.简介怎样实现下载QQ音乐的过程&#xff1b; 2.代码 1.下载QQ音乐的过程 首先我们先来到QQ音乐的官网&#xff1a; https://y.qq.com/&#xff0c;在搜索栏上输入一首歌曲的名称&#xff1b; 如我在上输入最美的期待&#xff0c;按回车来到这个画面 我们首…...

AWS-WAF-Log S3存放,通过Athena查看

1.创建好waf-cdn 并且设置好规则和log存储方式为s3 2. Amazon Athena 服务 使用 &#xff08;注意s3桶位置相同得区域&#xff09; https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/athena/latest/ug/waf-logs.html#waf-example-count-matched-ip-addresses 官方文档参考,建一个分区查询表…...

无法解析主机:mirrorlist.centos.org Centos 7

从 2024 年 7 月 1 日起&#xff0c;在 CentOS 7 上&#xff0c;请切换到 Vault 存档存储库&#xff1a; vi /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo 复制/粘贴以下内容并注意您的操作系统版本。如果需要&#xff0c;请更改。此配置中的版本为 7.9.2009&#xff1a; [base] name…...

自动驾驶论文总结

1.预测 1.1光栅化 代表性论文 Motion Prediction of Traffic Actors for Autonomous Driving using Deep Convolutional Networks (Uber)MultiPath (Waymo) 问题 渲染信息丢失感受野有限高计算复杂度 1.2图神经网络 1.2.1 图卷积 LaneGCN (uber 2020) 1.2.2 边卷积 V…...

【uniapp微信小程序】uniapp微信小程序——页面通信

uniapp微信小程序——页面通信 在开发微信小程序过程中&#xff0c;页面之间的通信是一个常见需求。在使用 uniapp 开发微信小程序时&#xff0c;我们可以采用多种方式实现页面之间的数据传递和状态共享。本文将详细介绍几种常见的实现方式&#xff0c;以供开发者参考。 1. 页…...

【笔记】从零开始做一个精灵龙女-画贴图阶段(上)

此文只是我的笔记&#xff0c;不包全看懂&#xff0c;有问题可评论 PS贴图加工 1.打开ps 拖入uv图&#xff0c;新建图层&#xff0c;设置背景色为灰色&#xff0c;改一下图层名字 2.按z缩小一下uv图层&#xff0c;拖入实体uv图片&#xff08;目的是更好上色&#xff0c;比如…...

线性代数|机器学习-P22逐步最小化一个函数

文章目录 1. 概述2. 泰勒公式3. 雅可比矩阵4. 经典牛顿法4.1 经典牛顿法理论4.2 牛顿迭代法解求方程根4.3 牛顿迭代法解求方程根 Python 5. 梯度下降和经典牛顿法5.1 线搜索方法5.2 经典牛顿法 6. 凸优化问题6.1 约束问题6.1 凸集组合 Mit麻省理工教授视频如下&#xff1a;逐步…...

SpringCloudAlibaba Nacos配置中心与服务发现

目录 1.配置 1.1配置的特点 只读 伴随应用的整个生命周期 多种加载方式 配置需要治理 1.2配置中心 2.Nacos简介 2.1特性 服务发现与服务健康检查 动态配置管理 动态DNS服务 服务和元数据管理 3.服务发现 1.配置 应用程序在启动和运行的时候往往需要读取一些配置信…...

.NET 一款获取内网共享机器的工具

01阅读须知 此文所提供的信息只为网络安全人员对自己所负责的网站、服务器等&#xff08;包括但不限于&#xff09;进行检测或维护参考&#xff0c;未经授权请勿利用文章中的技术资料对任何计算机系统进行入侵操作。利用此文所提供的信息而造成的直接或间接后果和损失&#xf…...

备考美国数学竞赛AMC8和AMC10:吃透1850道真题和知识点(持续)

距离接下来的AMC8、AMC10美国数学竞赛还有几个月的时间&#xff0c;实践证明&#xff0c;做真题&#xff0c;吃透真题和背后的知识点是备考AMC8、AMC10有效的方法之一。 通过做真题&#xff0c;可以帮助孩子找到真实竞赛的感觉&#xff0c;而且更加贴近比赛的内容&#xff0c;…...

旅游景区度假村展示型网站如何建设渠道品牌

景区、度假村、境外旅游几乎每天的人流量都非常高&#xff0c;还包括本地附近游等&#xff0c;对景区及度假村等固定高流量场所&#xff0c;品牌和客户赋能都是需要完善的&#xff0c;尤其是信息展示方面&#xff0c;旅游客户了解前往及查看信息等。 通过雨科平台建设景区度假…...

Python酷库之旅-第三方库Pandas(021)

目录 一、用法精讲 52、pandas.from_dummies函数 52-1、语法 52-2、参数 52-3、功能 52-4、返回值 52-5、说明 52-6、用法 52-6-1、数据准备 52-6-2、代码示例 52-6-3、结果输出 53、pandas.factorize函数 53-1、语法 53-2、参数 53-3、功能 53-4、返回值 53-…...

jvm 06 补充 OOM 和具体工具使用

1.OOM 是什么 OOM&#xff0c;全称“Out Of Memory”&#xff0c;翻译成中文就是“内存用完了”&#xff0c;来源于java.lang.OutOfMemoryError。看下关于的官方说明&#xff1a; Thrown when the Java Virtual Machine cannot allocate an object because it is out of memor…...

使用机器学习 最近邻算法(Nearest Neighbors)进行点云分析 (scikit-learn Open3D numpy)

使用 NearestNeighbors 进行点云分析 在数据分析和机器学习领域&#xff0c;最近邻算法&#xff08;Nearest Neighbors&#xff09;是一种常用的非参数方法。它广泛应用于分类、回归和聚类分析等任务。下面将介绍如何使用 scikit-learn 库中的 NearestNeighbors 类来进行点云数…...

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…...

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…...

YSYX学习记录(八)

C语言&#xff0c;练习0&#xff1a; 先创建一个文件夹&#xff0c;我用的是物理机&#xff1a; 安装build-essential 练习1&#xff1a; 我注释掉了 #include <stdio.h> 出现下面错误 在你的文本编辑器中打开ex1文件&#xff0c;随机修改或删除一部分&#xff0c;之后…...

大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解

学习大数据会使用到多台Linux服务器。 一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机 是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案 所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 &#xff08;1&#xff09;设置网关 打开VMware虚拟机&#xff0c;点击编辑…...

学习STC51单片机31(芯片为STC89C52RCRC)OLED显示屏1

每日一言 生活的美好&#xff0c;总是藏在那些你咬牙坚持的日子里。 硬件&#xff1a;OLED 以后要用到OLED的时候找到这个文件 OLED的设备地址 SSD1306"SSD" 是品牌缩写&#xff0c;"1306" 是产品编号。 驱动 OLED 屏幕的 IIC 总线数据传输格式 示意图 …...

SpringBoot+uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序设计与实现,论文初版实现

摘要 本论文旨在设计并实现基于 SpringBoot 和 uniapp 的 Champion 俱乐部微信小程序&#xff0c;以满足俱乐部线上活动推广、会员管理、社交互动等需求。通过 SpringBoot 搭建后端服务&#xff0c;提供稳定高效的数据处理与业务逻辑支持&#xff1b;利用 uniapp 实现跨平台前…...

【Web 进阶篇】优雅的接口设计:统一响应、全局异常处理与参数校验

系列回顾&#xff1a; 在上一篇中&#xff0c;我们成功地为应用集成了数据库&#xff0c;并使用 Spring Data JPA 实现了基本的 CRUD API。我们的应用现在能“记忆”数据了&#xff01;但是&#xff0c;如果你仔细审视那些 API&#xff0c;会发现它们还很“粗糙”&#xff1a;有…...

【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】

现在的图标点选越来越多&#xff0c;如何一步解决&#xff0c;采用 YOLOX 目标检测模式则可以轻松解决 要在 YOLOX 中使用按目录分类的图片数据集&#xff08;每个目录代表一个类别&#xff0c;目录下是该类别的所有图片&#xff09;&#xff0c;你需要进行以下配置步骤&#x…...

OpenLayers 分屏对比(地图联动)

注&#xff1a;当前使用的是 ol 5.3.0 版本&#xff0c;天地图使用的key请到天地图官网申请&#xff0c;并替换为自己的key 地图分屏对比在WebGIS开发中是很常见的功能&#xff0c;和卷帘图层不一样的是&#xff0c;分屏对比是在各个地图中添加相同或者不同的图层进行对比查看。…...

初学 pytest 记录

安装 pip install pytest用例可以是函数也可以是类中的方法 def test_func():print()class TestAdd: # def __init__(self): 在 pytest 中不可以使用__init__方法 # self.cc 12345 pytest.mark.api def test_str(self):res add(1, 2)assert res 12def test_int(self):r…...