springcloud脑图，能让你对springcloud有一个初步的认识

HCIA-Cloud_Service_V2.0培训教材 HCIA-Cloud_Service_V2.0实验手册

5.6 图像间的欧氏距离计算 根据每个图形返回的向量，可计算两个图形向量之间的距离，该距离称为图像的欧 式距离。欧式距离算法的核心是：设图像矩阵有 n 个元素（n个像素点），用 n个元素 值(x1，x2，...，xn)组成该图像的特征组（像素点矩阵中所有的像素点），特征组形 成了 n维空间（欧式距离就是针对多维空间的），特征组中的特征码（每一个像素点） 构成了每一维的数值，就是 x1（第一个像素点）对应一维，x2（第二个像素点）对应二 维，. . .，xn（第 n个像素点）对应 n维。在 n维空间下，两个图像矩阵各形成了一 个点，然后利用数学上的欧式距离公式计算这两个点之间的距离，距离最小者就是最匹 配的图像。 欧式距离公式： 点 A = （x1, x2, ... , xn）； 点 B = （y1, y2, ... , yn）； AB^2 = (x1-y1)^2+(x2-y2)^2+...+(xn-yn)^2； AB就是所求的 A，B两个多维空间中的点之间的距离 [16] 。效果如图 5-13所示：

c#下通过halcon实现3d点云重绘，即把图片的灰度信息作为Z坐标，Row作为Y坐标，Column作为X坐标重绘出来，用到访问内存方式实现，效率不错

CNN-On-The-Cloud- 用于为Fashion MNIST数据集构建图像分类器的代码。 使用Keras库构建并在FloydHub云平台上接受培训。 您可以在签出相应的“中型”文章 您可以通过单击下面的按钮快速获得此代码并在云上运行。

铯点云生成器 介绍 Cesium点云生成器（CPCG）是一个基于Java的小型工具，用于根据Cesium 生成点云可视化数据集。 通过使用本地便携式SQLite数据库，它可以获取以XYZ文本文件形式给出的3D点云数据集（可能包括每个点的RGB颜色信息），并生成3DTiles点云，以使用Cesium WebGL Digital Globe进行交互式3D查看。 该工具能够生成多个细节级别，以提高查看性能。 生成的点云数据集可以在可视化基于web客户端，如。 该工具由开发，目前由维护。 项目结构 该项目由几个程序包和文件夹组成，其描述如下： 文件夹 描述 包含Java中的所有源代码 包含用于测试的样本数据 包含项目所需的Java库（ *.jar ） 包含一个Cesium实例，用于可视化查看器/ output_data中存储的生成的点云 运行说明 在您的本地计算机上下载或克隆此存储库：

HCIE-Cloud_Service_Solutions_Architect_V1.0_培训PPT和实验手册.rar

HCIE-Cloud Service Solutions Architect V2.0 培训教材实验手册

1.1 FusionSphere虚拟化套件介绍.zip 网盘文件永久链接 1.1.2 数据挖掘概述.zip 1.2 FusionCompute介绍.zip 1.2.1 数据挖掘模式分类.zip 1.2.2 数据挖掘流程.zip 1.3.1 FusionCompute规划部署介绍. 1.3.1 数据、属性和度量. 1.3.2 数据挖掘开发工具. 2.1.1 行列式.zip 2.1.1 计算虚拟化基础概念及CPU虚拟化技术. 2.1.2 矩阵及其变换.zip 2.2 计算虚拟化功能特性.zip 2.2.1 特征值分解.zip 2.2.2 奇异值分解.zip 2.3.1 随机事件及其概率.zip 2.3.2 离散型随机变量及其分布.zip 2.3.3 连续型随机变量及其分布.zip 3.1 存储虚拟化相关概念及技术.zip 3.2 存储虚拟化功能原理.zip 4.1 网络虚拟化相关概念及技术.zip 4.2 网络虚拟化功能特性.zip 5.1.1 计算资源管理介绍.zip 5.2.1 存储资源管理.zip 5.3.1 网络资源管理介绍.zip 5.3.2 ...........

demo包含了两方面的内容：1，用户身份认证；2，用户权限管理，主要使用spring-cloud-security来进行安全管理设计