虚拟化技术是云计算的重要技术，主要用于物理资源的池化，从而可以弹性地分配给用户。物理资源包括服务器、网络和存储。但是计算资源的池化不一定要用虚拟化技术，金属裸机也能池化，比如 IBM 的 Softlayer 就是直接使用物理机来实现云计算的。
主机虚拟化的思想可以追溯到 IBM 机器的逻辑分区，即把一台 IBM 机器划分成若干台逻辑的服务器，每台逻辑服务器拥有独占的计算资源（CPU、内存、硬盘、网卡），可以单独安装和运行操作系统。IBM 机器价格昂贵，相对于当时的计算任务来说，机器的计算能力太过强大，所以需要划分为更小的计算单元。
后来随着个人计算机处理能力的不断发展，1998 年 VMwar
2022-12-07 09:19:36
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萤石云ANDROID studio SDK完全版源码，和萤石云视频APP基本一样，，包括配网，低延时，支持市面大部分摄像头，是官方最新版本
2022-12-07 08:38:05
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记录PointNet PyTorch版本的学习
PyTorch版本PointNet作者Tensorflow版本页面上给出的github地址，这里
数据集
PyTorch版本只给出了ModelNet的数据，只能进行部件分割，但是我想测试S3DIS数据集，所以下载了原作者给的链接中已经处理好的数据，文件为h5格式。 作者对所有的点云进行了采样，每个采样空间是一个立方体，做成一个数据，每个数据有4096个点；一个h5文件中是1000*4096*9个数字，代表1000个点云，每个点云中有4096个点，每个点有9个值xyz，rgb，剩下三个还不知道。 具体处理过程在Tensorflow版本中给出了，太复杂看不太懂。 利用这些处理好的h5文件，结合Tensorflow版本的代码写出PyTorch的数据集class，代码在indoor3d_dataset.py中。
训练
训练的代码基本参考了PyTorch版本的，只是将刚开始数据集的读取改成了S3DIS的，代码在train_indoor_3d.py中。
结果可视化
PyTorch版本用了原作者Tensorflow版本中提供的可视化代码，用ope
2022-12-06 17:26:36
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