主要讲述了:1.华为虚拟化、私有云、桌面云三大方案以及每个方案的特点、功能。
2.云数据中心中运维的一些基本知识,并简单介绍了云数据中心运维的工作内容3.迁移的背景,概述,评估,方案的设计与实施以及最后的调优与验收五大方面阐述迁移实施的基本流程。
4.掌握云计算的基础故障处理知识有助于快速定位故障点,从而采取针对性的手段排除故障,保证业务正常运行。
5.讲述华为云计算不同场景处理方案,包含虚拟化、私有云、桌面云三大场景。
通过本章学习,希望大家对不同场景的处理方案架构、主要功能特性等方面有较为清晰的了解。
2018/1/19 1:44:49 56.17MB HCIE-cloud00
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八叉树算法,紧缩点云数据,非常实用,逻辑清晰
2020/1/4 10:48:50 12.91MB 八叉树
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内有常用的大量点云数据,有PLY格局,TXT格局,供初学者参考。
2020/9/9 2:02:53 21.54MB 点云数据
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对智慧城市大数据平台进行引见,分为两部分:数据大屏、数据报告。
2020/2/18 18:02:13 73.96MB 大数据 智慧城市 云计算 大屏
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运用matlab实现三维建模源码,效果非常好,可以用于三维点云数据的建模-Three-dimensionalmodelingusingMATLAB
2022/9/8 0:59:43 1.05MB 曲面重建
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FaroScene激光雷达-堆体数据点云数据txt格局
2022/9/6 19:12:32 466.9MB 数据分析
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数据中台落地处理方案
2022/9/4 17:43:23 4.79MB 训练秘籍 快速入门 机器学习
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把点云数据输出matlab,利用此算法,生成三维模型,并输出stl文件
2022/9/3 4:27:50 11KB matlab 点云
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Dragon各个角度的点云数据,ply格局
2021/8/14 15:14:29 33.12MB Dragon数据
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基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的。
由于点云数据提供了更高维度的数据,故有很多信息可以提取获得。
欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准,而区域生长算法则利用了法线,曲率,颜色等信息来判断点云能否应该聚成一类。
2016/7/1 9:16:04 4KB 点云 pcl segmentation 点云分割
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡