点云模型，可以用三维重建，ICP算法匹配，亲测可用，具体包括bunny.txt、cat-2.ply、cow-2.ply、deer.stl、deer-2.ply、engine-2.ply、fish-2.ply、manhead-2.ply。

大数据基础-Linux基础详解课程

1）在终端显示流中所有节目的信息（节目号，解码名字，音视频ID，输入一个节目号能够保存音视频数据包，能够在播放器中播放）。
(PAT,SDT,PMT表的解析)2）输入一个节目号能够显示未来几天的信息（EIT表的解析）3）显示NIT表中的信息4）显示CAT表的信息（主要是ECM_PID,和EMM_PID）5）显示系统的时间，这个是我猜的其实我也不知道是系统时间（TDT表的解析）

查看cuDNN版本，使用Python代码和PyTorch

matlab2018a整包共三个完整文件Matlab2018aLinux64Crack.tar.gz2.1MB,R2018a_glnxa64_dvd1.iso7.5G,R2018a_glnxa64_dvd2.iso5.1G,总大小超过10G，为方便下载，在linux下采用spilt进行了分割，分撒发到csdn进行保存，共计1改23份，2改16分，track未改。
供自己备份以及有需要的下载使用，现在分值过多换成免费的还行。
恢复时采用cat即可,spiltcat请自行百度

编织文件：README.md编结节点建立用于部署的图像运行docker-composebuild--build-argSSH_PRIVATE_KEY="$(cat~/.ssh/id_rsa)"等待图像生成运行部署的映像该图像采用以下参数：RUNMODE（仅适用于docker-compose运行）runmode[test|node|miner]运行模式test-此选项将节点设置为基准模式以进行哈希率计算。
node此选项将节点配置为网关模式，不进行挖掘miner-默认矿工角色

[root@localhost~]#cat/etc/redhat-releaseCentOSLinuxrelease7.4.1708(Core)基于该版本最小化安装之后的docker所需依赖，直接通过命令rpm--Uvh*即可完成安装

在三维地形的建模方法中，描述了三种创建三维地形的方法:即等高线表示法、格网表示法和不规则三角网表示法，本文采用不规则三角网来建模。
在软件Creator中对地形的四种转换算法(Pofymesh转换算法、Delaunay转换算法、TCT转换算法、CAT转换算法)进行了分析，本文重点研究了Polymesh算法和Delaunay算法。
并通过实验研究了Pofymesh算法，该算法在不同的参数设置下生成不同的地形模型，并对生成的地形模型的面数、三角形数、顶点数进行统计和对比，得出比较合理的参数。
Delaunay算法产生的三维数据库完全是由三角形组成的，并且其三角形的数量是可以控制的，所以本文对Delaunay三角形生成算法的特点进行研究。
通过实验研究了采用某种转换算法时，当设置不同层数的LOD时，也会对生成地形模型的面数、三角形数、顶点数有影响。
在现有的硬件条件的情况下，并在不影响逼真度的前提下，总结了四种地形转换算法适用于哪些场合。
在对地形转换算法进行研究之后，用Delaunay算法生成网格，并对网格进行了纹理映射。
最后在Creator软件中用Delaunay算法对地形进行修正。
本文从几种常用的地形简化算法出发，具体研究了从TE写到TE叮的地形简化算法。
在ROAM算法中，利用合并/分裂操作来避免裂缝的问题，考虑到该算法有一定的误差尺度，本文采用屏幕空间误差来度量误差，并通过推理得出三角形屏幕空间误差的上限，据此确定出三角形分裂与合并的优先级，实施合理的剖分，这样有利于地形实时多分辨LOD表示，实现交互漫游。

从一级到七级叶子类目。
CREATETABLE`dim_itemcat`(`cat_id`BIGINT(20)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'类目ID',`name`VARCHAR(50)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'类目名称',`parent_cid`BIGINT(20)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'父类目ID',`is_parent`VARCHAR(10)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'是否为父类目',`level`INT(1)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'层级',`related`INT(1)NULLDEFAULTNULL,`is_track`INT(1)NULLDEFAULTNULL,UNIQUEINDEX`cid_unique`(`cat_id`)USINGBTREE,INDEX`cid`(`cat_id`)USINGBTREE,INDEX`level`(`level`)USINGBTREE,INDEX`name`(`name`),INDEX`is_track`(`is_track`))COMMENT='行业类目维度表：二列各式'COLLATE='utf8_general_ci'ENGINE=InnoDB;

嘿，我是丹尼尔经由运行在终端与我联系:down_arrow:npxdanrowe知道若何我是全栈Web开拓人员，数据迷信初学者以及Comp-Sci业余:telescope:在私有MERN堆栈使用法度圭表标准上责任:seedling:知道Kubernetes！:books:钻研编译器，清静编程以及软件尺度。
:high_voltage:幽默的梦想：我编写的第一行代码是在2011年使用JavaScript编写的本领规模:chart_increasing:本周的编码统计:cat_face:我的Github数据:trophy:2021年有254项供献:package:159.4kB用于Github的存储:prohibited:不遴选应聘:scroll:18个人民存储库:key:24个人民堆栈我是夜晚:owl::sun_with_face:Morning8co妹妹its█░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░3.98%:cityscape_at_dusk:Daytime

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。