PCX-Unity的点云导入器/渲染器 插件包 Pcx是一个自定义的导入器和渲染器，允许在Unity中处理点云数据。

直接刷机，跟往期文章对接

城市问题上的词云方法 Scopus提供的一些关于城市问题的简单统计数据 数据来源 本统计以爱思唯尔的摘要和应用数据库作为数据来源，所选文献均是标题，摘要以及关键词中匹配检索关键词的文章，时间范围是2012年（含）以来的文章。 方法 本统计利用Scopus自带的文献检索以及信息输出功能，检索命令分别如下： TITLE-ABS-KEY ( "smart city" ) AND PUBYEAR > 2011 TITLE-ABS-KEY ( "urban resilience" ) AND PUBYEAR > 2011 TITLE-ABS-KEY ( "urban water" ) AND PUBYEAR > 2011 TITLE-ABS-KEY ( "urban" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "city" ) AND TITLE-ABS-KEY (

一、什么是netty Netty 是由 JBOSS 提供的一个 Java 开源框架。Netty 提供异步的、基于事件驱动的网络应用程序框架，用以快速开发高性能、高可靠性的网络 IO 程序,是目前最流行的 NIO 框架，Netty 在互联网领域、大数据分布式计算领域、游戏行业、通信行业等获得了广泛的应用，知名的 Elasticsearch 、Dubbo 框架内部都采用了 Netty。 二、Netty的优点 Netty 对 JDK 自带的 NIO 的 API 进行了封装，解决了上述问题。 1.设计优雅：适用于各种传输类型的统一 API 阻塞和非阻塞 Socket；基于灵活且可扩展的事件模型，可以清晰地分离关注点；高度可定制的线程模型 - 单线程，一个或多个线程池. 2.使用方便：详细记录的 Javadoc，用户指南和示例；没有其他依赖项，JDK 5（Netty 3.x）或 6（Netty 4.x）就足够了。 3.高性能、吞吐量更高：延迟更低；减少资源消耗；最小化不必要的内存复制。 4.安全：完整的 SSL/TLS 和 StartTLS 支持。 5.社区活跃、不断更新：社区活跃，版本迭代周

简介本书为 HCIA-Cloud Service 认证培训教程，适用于准备参加 HCIA-Cloud Service 考试的学员或者希望了解云服务基础知识、华为

SpringCloud是中国IT教育品牌黑马程序员推出的一门高级微服务架构课程的实践项目压缩包，它包含了一个完整的demo工程，以及配套的两个数据库脚本：tb-user.sql和tb-order.sql。这个压缩包旨在帮助学习者深入理解和掌握SpringCloud的实战应用。 SpringCloud是一个全面的微服务解决方案集合，它为开发者提供了在分布式系统（如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、领导选举、分布式会话、集群状态等）中快速构建一些常见模式的能力。通过SpringBoot的简单约定和Java的易用性，SpringCloud快速上手并简化了微服务架构的实现。 在这个demo工程中，我们可以看到SpringCloud的核心组件被应用，例如： 1. **Eureka**：服务注册与发现，是SpringCloud的基础组件，它允许服务提供者注册自身，服务消费者发现并调用服务提供者。 2. **Zuul** 或 **Spring Cloud Gateway**：作为API网关，负责路由转发、安全过滤、限流等操作，是系统对外的统一入口。 3. **Hystrix**：断路器，防止服务雪崩，确保服务的稳定性和容错能力。 4. **Ribbon**：客户端负载均衡器，与Eureka配合，用于在消费服务时做负载均衡。 5. **Feign**：声明式服务调用，简化了服务之间的调用，使得调用像本地方法一样简单。 6. **Spring Cloud Config**：配置中心，可以集中管理和推送应用的配置，支持动态刷新。 7. **Spring Cloud Bus**：事件、消息总线，通常配合Config使用，实现配置的动态刷新。 8. **Spring Cloud Stream**：提供了消息驱动的应用模型，支持多种消息中间件，如RabbitMQ或Kafka。 数据库文件tb-user.sql和tb-order.sql则可能包含了课程中涉及的业务数据模型。tb-user可能用于存储用户信息，如用户名、密码、联系方式等，而tb-order则可能包含订单相关的数据，如订单号、用户ID、商品信息、价格等。这些数据库脚本可以帮助我们设置和初始化课程中的数据库环境，以便进行实战演练。 在学习这个压缩包的内容时，建议首先了解SpringCloud的各个组件和它们的作用，然后搭建开发环境，导入demo工程，根据项目结构理解各个模块的功能和交互。同时，执行数据库脚本创建表，并填充一些模拟数据。通过实际操作和调试，可以更深入地掌握SpringCloud的使用技巧和最佳实践。 这个SpringCloud教程的demo项目提供了一个完整的学习和实践平台，涵盖了微服务架构中的关键技术和流程，对于提升开发者在分布式系统设计和实现方面的技能具有很高的价值。通过学习和动手实践，你将能够构建出稳定、高效的微服务应用。

TJNU大型云检测数据库 TJNU大规模云检测数据库（TLCDD）于2019年至2021年在中国9个省份中收集，其中包括天津，安徽，四川，甘肃，山东，河北，辽宁，江苏和海南。 它包含5000个基于地面的云图像及其相应的云蒙版。 TLCDD由4208个训练图像和792个测试图像组成。 云图像由视觉传感器捕获，并以PNG格式存储，像素分辨率为512×512。 所有图像均由中国天津市天津师范大学电子与通信工程学院和中国气象局气象观测中心的气象学家和与云有关的研究人员共同注释。 TLCDD将免费提供给与云相关的研究人员，以促进研究。 在下文中，提出了一些基于地面的云图像及其云遮罩。 下载 请下载，填写并签署协议TLCDD和整个文档返回给或 。 下载的URL和密码将包含在回复的电子邮件中。

Potree Converter泊坞窗 指示 （仅第一次） docker build -t potreeconverter . 将LAS文件复制到/input 自定义并启动此命令并启动转换docker run -v $PWD/input:/input -v $PWD/output:/output potreeconverter PotreeConverter /input/perugia.las -p perugia -o /output/perugia 受启发的项目

大数据和云计算 - 作业 3 网站： : 团队： 朱莉安娜 Louback - jl4354 恩里克·斯皮拉·古伯特 - hs2807 Radu Michael Moldoveanu - rmm2231 注意：我们实施了分析以查看情绪如何随着时间的推移而演变以获得额外的分数。 内容 web_interface ：显示所有分析的 Web 应用程序 情绪分析：带有地图减少程序的文件夹，用于提取趋势和情绪时间序列 find_top_trends ：处理地图减少作业输出并准备可视化的Java程序 find_top_positive_and_negative_keywords ：处理地图减少作业输出并准备可视化的Java程序 merge_sentiment_timeseries ：处理地图减少作业输出并准备可视化的java程序 copy_tweet_data ：将推文原始数据传输到我

大数据中的云网络（Cloud Networking for Big Data）-2015年Springer英文原版，0积分