icp

上一篇文章一起学习Mysql索引二（索引的高性能策略）中我们提到了Mysql5.7版本的一个改进： "索引条件下推"（index condition pushdown）。 那么，今天就让我们来揭开它的神秘面纱。 从ICP（index condition pushdown）的字面意思来看，大家疑惑的点应该就是这个"pushdown"--下推了。 什么是下推，下推到哪里，有什么用？带着疑问，我们先从关闭和开启ICP对一些sql语句的影响，然后再进一步的解答提出的问题。 首先，我们可以通过如下语句开启或关闭Myslq的ICP特性： SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off'; //关闭 SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=on'; //开启 Mysql 新版本默认开启该特性，然后我们准备一张表： CREATE TABLE demo ( id bigint(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, pid int(11) DEFAULT '0', nid int(5) DEFAULT NULL, country varchar(10) DEFAULT '', name varchar(10) DEFAULT '', status

开心一刻 　　楼主：来，我们先排练一遍 　　小伙伴们：好 　　嘿、哈、嚯 　　楼主：非常好，就是这个节奏，我们开始吧 　　楼主：啊、啊、啊，疼 ！ 你们是不是故意的 ？ 回表与覆盖索引 　　正式讲 ICP 之前了，我们先将相关的概念捋一捋，知道的就当回顾，不知道的就当了解了，这有助于对 ICP 的理解 　　建个示例表 tbl_index CREATE TABLE tbl_index ( c1 INT, c2 INT, c3 CHAR(1), PRIMARY KEY(c1), KEY idx_c2 (c2) ); 　　覆盖索引 　　　　如果 where 条件的列和 select 的列都在一个索引中，通过这个索引就可以完成查询，这就叫就叫覆盖索引；当然，覆盖索引基本针对的是组合索引（InnoDB 的聚簇索引有点特殊，具体可以看下面的图） 　　　　针对上面的 tbl_index， select c2 from tbl_index where c2 = 4 ; 是覆盖索引查询，但是这条 SQL 没有意义，如果我们在 tbl_index 表上增加索引 index idx_c2_c3 (c2,c3) ，那么 select c3 from tbl_index where c2 = 4 ; 走覆盖索引查询还是很有意义的，那问题又来了，覆盖索引的意义何在 ？ 我们往下看 　　回表 　　　

作者：Tom Hardy Date：2020-2-26 来源： 基于点云方式的6D姿态识别 前言 除了对应点方式，还可以将点云将与整个形状对齐，获得6D姿态。通常，首先进行粗配准以提供初始对准，然后进行密集配准方法，如迭代最近点（ICP），以获得最终的6D姿态。针对点云方式，挑选了一些相关的paper，在这里做下基本思想分享。 1、Go-ICP: A Globally Optimal Solution to 3D ICP Point-Set Registration 迭代最近点（ICP）算法是目前应用最广泛的点集配准方法之一。然而，基于局部迭代优化的ICP算法易受局部极小值的影响。它的性能严重依赖于初始化的质量，并且只保证局部最优性。本文提出了在ICP定义的L2误差度量下，两个三维点集欧氏（刚性）配准的第一个全局最优算法Go-ICP。Go-ICP方法基于搜索整个3D运动空间SE（3）的分枝定界（BnB）方案。利用SE（3）几何的特殊结构，推导了新的配准误差函数的上下界。在BnB方案中引入局部ICP，在保证全局最优的同时加快了新方法的速度。本文还讨论了扩展，解决了异常值健壮性问题。实验结果表明，该方法能够在不考虑初始值的情况下产生可靠的配准结果。Go-ICP可应用于需要最佳解决方案或无法始终获得良好初始化的情况。 2、SUPER 4PCS Fast Global Pointcloud

本文出处： http://www.cnblogs.com/wy123/p/7374078.html （保留出处并非什么原创作品权利，本人拙作还远远达不到，仅仅是为了链接到原文，因为后续对可能存在的一些错误进行修正或补充，无他） ICP优化原理 Index Condition Pushdown (ICP)，也称为索引条件下推，体现在执行计划的上是会出现Using index condition（Extra列，当然Extra列的信息太多了，只能做简单分析） ICP原理通俗讲就是，查询过程中，直接在查询引擎层的API获取数据的时候实现"非直接索引"过滤条件的筛选，而不是查询引擎层查询出来之后在Server层筛选。 换句话说就是ICP在获取数据的同时实现了where的次选条件中无法直接使用索引的情况下的筛选，避免了没有ICP优化的时候分两个步骤的实现（获取数据的过程没有做次选条件的过滤） 如果是非ICP优化查询的话，是两步，第一步是获取数据，第二步是获取的数据进行条件筛选。 显然，相比后者，前者可以一步实现索引的查找Seek+filter，效率上更高。 适应的场景： ICP的优化策略可用于range、ref、eq_ref、ref_or_null 类型的访问数据方法 其实没有实例不太好理解这种优化策略，还是举两个实际列子吧。 ICP优化实例 第一个例子在网上非常多，也非常容易理解

关于如何理解MySQL执行计划中Extra列的Using where、Using Index、Using index condition，Using index,Using where这四者的区别。首先，我们来看看官方文档关于三者的简单介绍（官方文档并没有介绍Using index,Using where这种情况）： Using index (JSON property: using_index) The column information is retrieved from the table using only information in the index tree without having to do an additional seek to read the actual row. This strategy can be used when the query uses only columns that are part of a single index. For InnoDB tables that have a user-defined clustered index, that index can be used even when Using index is absent from the Extra column. This is the

ICP技术是在MySQL5.6中引入的一种索引优化技术。它能减少在使用 二级索引 过滤where条件时的回表次数 和 减少MySQL server层和引擎层的交互次数。在索引组织表中，使用二级索引进行回表的代价相比堆表中是要高一些的。相关文档地址：http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/index-condition-pushdown-optimization.html Index Condition Pushdown optimization is used for the range , ref , eq_ref , and ref_or_null access methods when there is a need to access full table rows. This strategy can be used for InnoDB and MyISAM tables. (Note that index condition pushdown is not supported with partitioned tables in MySQL 5.6 ; this issue is resolved in MySQL 5.7.) For InnoDB tables, however, ICP is used only for

　　表达式求值是程序设计语言编译中的一个基本问题，它的实现就是对“栈”的典型应用。本文针对表达式求值使用的是最简单直观的算法“算符优先法”。 　　本文给出两种方式来实现表达式求值，方式一直接利用中缀表达式求值，需要用到两个栈，操作数栈和操作符栈。首先置操作数栈为空栈， 操作符栈仅有“#”一个元素。依次读入表达式中的每个字符，若是操作数则进操作数栈，若是操作符则和操作符栈的栈顶运算符比较优先权作相应操作，直至整个表达式求值完毕。方式二首先把中缀表达式转换为后缀表达式并存储起来，然后利用读出的后缀表达式完成求值，其本质上是方式一的分解过程。 　　表达式求值的代码如下： #include <iostream> #include "stack" #include "map" using namespace std; /* 只能求一位整数的加减乘除混合运算 */ map<char, pair<int, int>> priority; // 存放各个操作符的栈内栈外优先级,first是栈内,second是栈外 char infix[50]; // 存放初始的中缀表达式 char postfix[50]; // 存放转化的后缀表达式 int result; void MakePriority() // 构造运算符优先级表 { priority.insert(make_pair('#', make

在逆向工程，计算机视觉，文物数字化等领域中，由于点云的不完整，旋转错位，平移错位等，使得要得到的完整的点云就需要对局部点云进行配准，为了得到被测物体的完整数据模型，需要确定一个合适的坐标系，将从各个视角得到的点集合并到统一的坐标系下形成一个完整的点云，然后就可以方便进行可视化的操作，这就是点云数据的配准。点云的配准有手动配准依赖仪器的配准，和自动配准，点云的自动配准技术是通过一定的算法或者统计学规律利用计算机计算两块点云之间错位，从而达到两块点云自动配准的效果，其实质就是把不同的坐标系中测得到的数据点云进行坐标系的变换，以得到整体的数据模型，问题的关键是如何让得到坐标变换的参数R（旋转矩阵）和T（平移向量），使得两视角下测得的三维数据经坐标变换后的距离最小，，目前配准算法按照过程可以分为整体配准和局部配准，。PCL中有单独的配准模块，实现了配准相关的基础数据结构，和经典的配准算法如ICP。 PCL中实现配准算法以及相关的概念 两两配准的简介：一对点云数据集的配准问题是两两配准（pairwise registration 或 pair-wise registration）.通常通过应用一个估计得到的表示平移和选装的4*4缸体变换矩阵来使得一个点云的数据集精确的与另一个点云数据集（目标数据集）进行完美的配准 具体的实现步骤： （1）首先从两个数据集中按照同样的关键点选取的标准

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 一、ICP信息报备流程图： 二、ICP信息报备流程： 网站主办者登陆接入服务商企业侧系统 网站主办者进行网站备案时可有三种供选择的登录方式： 方式一：网站主办者登录部级系统，通过主页面“自行备案导航”栏目获取为您网站提供接入服务的企业名单（只能选择一个接入服务商），并进入企业侧备案系统办理网站备案业务。 方式二：网站主办者登录住所所在地省局系统，通过主页面“自行备案导航”栏目获取为您网站提供接入服务的企业名单（只能选择一个接入服务商），并进入企业侧备案系统办理网站备案业务。 方式三：网站主办者直接登录到接入服务商企业侧系统。 2.网站主办者登陆接入服务商企业系统自主报备信息或由接入服务商代为提交信息： 网站主办者通过三种登录方式（详见1）登录到企业侧系统，注册用户——>填写备案信息——>接入服务商校验所填信息，反馈网站主办者。 网站主办者委托接入服务商代为报备网站的全部备案信息并核实信息真伪——>接入服务商核实备案信息——>将备案信息提交到省管局系统。 3.接入服务商核实备案信息流程： 接入服务商对网站主办者提交的备案信息进行当面核验：当面采集网站负责人照片；依据网站主办者证件信息核验提交至接入服务商系统的备案信息；填写《网站备案信息真实性核验单》。如果备案信息无误，接入服务商提交给省管局审核；如果信息有误

#include <hdl_graph_slam/registrations.hpp> #include <iostream> #include <pcl/registration/ndt.h> #include <pcl/registration/icp.h> #include <pcl/registration/gicp.h> #include <pclomp/ndt_omp.h> #include <pclomp/gicp_omp.h> namespace hdl_graph_slam { boost::shared_ptr<pcl::Registration<pcl::PointXYZI, pcl::PointXYZI>> select_registration_method(ros::NodeHandle& pnh) { using PointT = pcl::PointXYZI; // select a registration method (ICP, GICP, NDT) std::string registration_method = pnh.param<std::string>("registration_method", "NDT_OMP"); if(registration_method == "ICP") { std::cout <<