Kinect2在线重建（Tracking and Mapping）

论文地址:链接: http://pan.baidu.com/s/1kTAcP8r 密码: djm4 这是一篇可手持单目相机进行定位与制图方法的文章.它与传统slam的方法不一致的地方在于将定位跟踪与制图分离出了两个单独过程. 双线程机制: 一个线程用于鲁棒跟踪手持相机运动,另一个线程用于从之前观测到的视频帧中产生三维地图点特征 .  系统允许batch techniques复杂的计算,但不在实时操作下.. 这篇文章的研究目的是:  不需要任何模板与初始目标,跟踪校正的手持相机,并且绘制环境地图.

一.什么情况下需要重建索引 1.碎片过多(参考值:>20%) 索引碎片如何产生,请移步至< T-SQL查询高级—SQL Server索引中的碎片和填充因子> 2.填充度过低(参考值:<75%) 导致填充度过低的可能原因:①.有删除 ②.有分区表 ③.聚集索引不是数字 ④.数据百万以内,比较少 二.重建索引 ALTER INDEX <name of index> ON <table or view name> REBUILD WITH (ONLINE = ON

环境: OS: CentOS 6.5 X64 DB: oracle 10.2.0.5 故障:之前由于错误激活备库主写导致主备日志同步,重建备库 1.关闭备库,删除数据文件及控制文件,redo文件 rm -rf *.log rm -rf *.ctl rm -rf *.dbf 2.主库备库 channel ORA_DISK_1: starting piece 1 at 13-SEP-14 RMAN-00571: ============================================

此脚本首先找到连接用户失效的索引,并在线重建. create or replace procedure index_rebuild as  cursor mycur is    select *      from user_indexes     where status = 'UNUSABLE';  myrec user_indexes%rowtype;  vsql  varchar(100);begin  open mycur;  while mycur%found  loop    fe

在今天的文章里,我想谈下在线索引重建操作( Online Index Rebuild operations),它们在SQL Server 2014里有怎样的提升.我们都知道,自SQL Server 2005开始引入了在线索引重建操作.但这些在线操作并非真正的在线操作,因为在操作开始时,SQL Server需要获得共享表锁(Shared Table Lock (S) ),在操作结束时需要在对应表上获得架构修改锁(Schema Modification Lock (Sch-M) ).因此这些操作是真

2015年3月30日下午快下班时候同事从机房出来跟我说服务器磁盘亮黄灯. 我走到机房看见有问题的服务器dell r720前面板闪烁着:Fault detected on drive 0 in disk drive bay 1.中文意思大约是:在驱动器托架1中磁盘0检测到故障. 磁盘0 LED指示灯的确亮着黄灯,看样情况不好很好.这台服务器上跑着公司至关重要的erp数据库,处理故障我需要格外小心.我决定今晚把问题处理掉,不希望问题会拖出其它问题. 在处理之前要做的一个非常关健的步骤就是对数据进行备

解决方法 方法 1. 重建指定索引,这种方法没有性能可谈.重建时表还不可访问. 方法 2. 在线重建索引,只有SQL Server 企业版才支持. 方法 3. 使用填充因子重建,这样做不一定可以减小查寻时的IO量 方法 4. 启用压缩数据页.这样可以减少查寻的IO量,可是会用更多的CPU 要权衡. ----------------------------------------------------------------------------------------------------

上一节讲了重建索引的原因和重建方法,这节继续介绍几个常用的SQL语句和存储过程. 查询所有失效的全局索引 select index_name, status from user_indexes where table_name = upper(table_name) and status = 'UNUSABLE' 查询所有失效的分区索引 select index_name, status from user_ind_partitions where index_name in (select i

Parallel Tracking and Verifying: A Framework for Real-Time and High Accuracy Visual Tracking 本文目标在于 tracking performance 和 efficiency 之间达到一种平衡.将 tracking 过程分解为两个并行但是相互协作的部分: 一个用于快速的跟踪(fast tracking): 另一个用于准确的验证(accurate verification). 本文的 Motivation