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【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 点击下载《不一样的 双11 技术：阿里巴巴经济体云原生实践》 本文节选自《不一样的 双11 技术：阿里巴巴经济体云原生实践》一书，点击上方图片即可下载！ 作者 李鹏（壮怀）阿里云容器服务高级技术专家 黄瑞瑞 阿里云技术架构部资深技术专家 导读 ：对于云上客户而言，其云上数据被妥善的安全保护是其最重要的安全需求，也是云上综合安全能力最具象的体现。本文作者将从云安全体系出发，到云数据安全，再到云原生安全体系对全链路加密进行一次梳理，从而回答：在云原生时代，全链路加密需要做什么？如何做到？以及未来要做什么？ 什么是云原生全链路加密 数据安全在云上的要求，可以用信息安全基本三要素 "CIA"来概括，即机密性（Confidentiality）、完整性（Integrity）和可用性（Availability）。 机密性专指受保护数据只可以被合法的（或预期的）用户可访问，其主要实现手段包括数据的访问控制、数据防泄露、数据加密和密钥管理等手段； 完整性是保证只有合法的（或预期的）用户才能修改数据，主要通过访问控制来实现，同时在数据的传输和存储中可以通过校验算法来保证用户数据的完整性； 数据的可用性主要体现在云上环境整体的安全能力、容灾能力、可靠度，以及云上各个相关系统（存储系统、网络通路、身份验证机制和权限校验机制等等

点云网格化：一个个稀疏的点变成稠密的网格。 1）首先进行点云滤波，有以下几种原因： （1） 点云数据密度不规则需要平滑 （2） 因为遮挡等问题造成离群点需要去除 （3） 大量数据需要下采样 （4） 噪声数据需要去除 经过滤波处理，物体轮廓能变的更为清晰。 2）点云下采样 若点云数太多，进行许多张图融合的时候计算量太大，因此对海量的点云在处理前进行数据压缩。可以对输入的点云数据创建一个三维体素栅格，每个体素内用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点，这样该体素内所有点都用一个重心点最终表示。它的优点是可以在下采样的时候保存点云的形状特征。 3）去除离群点 离群点会使局部点云特征(如表面法线或曲率变化)的估计复杂化，从而导致错误的值，从而可能导致点云配准失败，而且这些离群点还会随着积累进行传导。 主要是对每个点的邻域进行统计分析，剔除不符合一定标准的邻域点。具体来说，对于每个点，计算它到所有相邻点的平均距离。假设得到的分布是高斯分布，我们可以计算出一个均值 μ 和一个标准差 σ，那么这个邻域点集中所有点与其邻域距离大于μ + std_mul * σ 区间之外的点都可以被视为离群点，并可从点云数据中去除。std_mul 是标准差倍数的一个阈值，可以自己指定。 还有一种办法直接设置每个点的半径，统计其半径内临近点的个数，自己设置一个阈值，若临近点个数小于阈值，则该点为离群点，予以去除。

摘要：在公共云视角下，把企业本地存储视为一整套存储与计算方案中的一个部分与环节，通过公共云对云上云下存储和计算统一管理，以满足脉冲计算、基因计算、AI与机器学习等新型计算与数据存储的需求，这就是阿里云的混合云思路。 阿里云在2019年最后一个月发布了针对混合云的两款产品：入门级混合云存储阵列SA2100以及混合云CPFS一体机，加上2019年发布的混合云存储阵列中高端产品SA2600、3600、5600以及基于容器的ACK混合云2.0等，阿里云已经为2020年混合云市场的全面激活做好了准备。 混合云存储阵列SA系列融合IP SAN、FC SAN、NAS和OSS对象存储协议于一体，而CPFS主要面向海量小文件存储场景，二者可满足企业存储的大部分需求，而SA系列与CPFS一体机都可部署在企业数据中心，与阿里云公共云无缝对接，企业无需改变现有的IT架构，就能从企业本地数据中心充分利用公共云存储易于扩展、快速灵活部署的优势。 阿里云智能存储资深总监Alex Chen表示，阿里云存储集合十年的技术积累下沉服务企业级客户，从混合云存储角度推动传统企业加速上云，让传统企业客户可以放心使用本地和云端混合部署的存储解决方案，真正打通上云的数据“高速路”。 （阿里云智能存储资深总监Alex Chen） 相对于传统企业存储厂商来说，阿里云的混合云方案原生带有大规模公共云服务和实践经验

产品架构： 设备连接物联网平台，与物联网平台进行数据通信。物联网平台可将设备数据流转到其他阿里云产品中进行存储和处理。这是构建物联网应用的基础。 IoT SDK 物联网平台提供IoT SDK，设备集成SDK后，即可安全接入物联网平台，使用设备管理、数据分析、数据流转等功能。 只有支持TCP/IP协议的设备可以集成IoT SDK。 具体请参考 设备端SDK开发指南 。 边缘计算 边缘计算能力允许您在最靠近设备的地方构建边缘计算节点，过滤清洗设备数据，并将处理后的数据上传至云平台。 IoT Hub IoT Hub帮助设备连接阿里云物联网平台服务，是设备与云端安全通信的数据通道。IoT Hub支持PUB/SUB与RRPC两种通信方式，其中PUB/SUB是基于Topic进行的消息路由。 IoT Hub具有下列特性： 高性能扩展：支持线性动态扩展，可以支撑十亿设备同时连接。 全链路加密：整个通信链路以RSA，AES加密，保证数据传输的安全。 消息实时到达：当设备与IoT Hub成功建立数据通道后，两者间将保持长连接，以减少握手时间，保证消息实时到达。 支持数据透传： IoT Hub支持将数据以二进制透传的方式传到自己的服务器上，不保存设备数据，从而保证数据的安全可控性。 支持多种通信模式：IoT Hub支持RRPC和PUB/SUB两种通信模式，以满足您在不同场景下的需求。

一、云数据中心代替传统数据中心 2013年IBM与AWS CIA项目案例 1、技术展现。2、技术解决方案。3、服务水平保障。4、公司管理。 纵向拓展向快速水平扩展演进。 二、传统数据中心组成 结构：基础设施层、机房配套层、平台软件层、应用软件层 特点：垂直化（业务增加时需要不断扩充机房位置及增加新的硬件设施，存在业务割接风险）、初基础设施层为共享外，其他层均为各 自供给各自业务使用，平台不能共享。 提供硬件服务 三、云数据中心组成 AWS云数据中心组成：大型数据中心+边缘数据中心互联 提供的IT服务：计算、存储、网络、数据库、管理等服务。 水平扩展含义：1、技术上的平滑扩展（降低风险）。2、水平扩展设备低成本。3、资源的弹性使用。 水平扩展特点：高可靠、资源共享、高效、低成本、弹性 云数据中心核心：云操作系统。即：传统DC+OS=云DC 核心能力：水平扩展能力。 云数据中心建设模式：软件与平台解耦，统一的云基础设施不再只为一个应用提供IT支撑。 Saas发展最早、Pass最慢、LaaS最成熟。 四、传统DC与云DC区别、、、价值问题？ 云数据中心：X86架构 特点：资源供给速度：分钟级。使用率：资源使用率达60%。扩容模式：垂直扩容至水平扩容。成本：小型X86化。维护效率：提升3倍以上。 价值：云数据中心可以提供企业级的资源共享。可以把闲置的、被浪费的

最近需要用到三维点云数据，但是网上大部分的数据资源的数据格式都是杂乱无章而且没有清晰的数据说明，为了方便，自己整理了常用的三维点云数据，格式都是按照X坐标空格Y坐标空格Z坐标这种数据格式排列，方便数据读取和进行三维点云的重建实验。 其中的数据包含了著名的斯坦福兔子，大象，马，凳子，人头等三维点云数据，显示的效果如下： 以下为三维点云的重建效果： 三维点云数据我已经上传到我的下载频道：常见的三维点云数据，已经整理数据格式 - 下载频道 - CSDN.NET http://download.csdn.net/detail/hw140701/9852949 常见的三维点云数据，已经整理数据格式 - 下载频道 - CSDN.NET http://download.csdn.net/detail/hw140701/9852949 另外一些常见的三维模型的下载地址为： 常见的三维模型下载地址：http://www.cc.gatech.edu/projects/large_models/ 普林斯顿三维模型库：Princeton Shape Benchmark http://shape.cs.princeton.edu/benchmark/ 普林斯顿三维模型数据库 三维公园三维模型下载链接：3D模型下载 http://threepark.net/geometryplusplus/models

本节记录下 点云聚类 方法 1.欧式聚类分割方法 //为提取点云时使用的搜素对象利用输入点云cloud_filtered创建Kd树对象tree。 pcl ::search ::KdTree ::Ptr tree ( new pcl ::search ::KdTree ); tree -> setInputCloud (cloud_filtered); //创建点云索引向量，用于存储实际的点云信息 首先创建一个Kd树对象作为提取点云时所用的搜索方法，再创建一个点云索引向量cluster_indices，用于存储实际的点云索引信息，每个检测到的点云聚类被保存在这里。请注意： cluster_indices是一个向量，对每个检测到的聚类，它都包含一个索引点的实例，如cluster_indices[0]包含点云中第一个聚类包含的点集的所有索引。 std :: vector <pcl::PointIndices> cluster_indices; pcl::EuclideanClusterExtraction ec; ec.setClusterTolerance ( 0.02 ); //设置近邻搜索的搜索半径为2cm ec.setMinClusterSize ( 100 ); //设置一个聚类需要的最少点数目为100 ec.setMaxClusterSize ( 25000 ); /

表面法线是几何体表面的重要属性，在很多领域都有大量应用，例如：在进行光照渲染时产生符合可视习惯的效果时需要表面法线信息才能正常进行，对于一个已知的几何体表面，根据垂直于点表面的矢量，因此推断表面某一点的法线方向通常比较简单。然而，由于我们获取的点云数据集在真实物体的表面表现为一组定点样本，这样就会有两种解决方法： 使用曲面重建技术，从获取的点云数据集中得到采样点对应的曲面，然后从曲面模型中计算表面法线； 直接从点云数据集中近似推断表面法线。 本文将针对后一种情况进行讲解，已知一个点云数据集，在其中的每个点处直接近似计算表面法线。 确定表面一点法线的问题近似于估计表面的一个相切面法线的问题，因此转换过来以后就变成一个最小二乘法平面拟合估计问题。 因此估计表面法线的解决方案就变成了分析一个协方差矩阵的特征矢量和特征值（或者 PCA―主成分分析），这个协方差矩阵从查询点的近邻元素中创建。更具体地说，对于每一个点Pi,对应的协方差矩阵C，如下： 此处， k是点P i 邻近点的数目, 表示最近邻元素的三维质心， 是协方差矩阵的第个特征值， 是第j个特征向量。 下面利用PCL库编写程序计算一平面上各点的法向量和曲率，在三维空间坐标系中，平面的一般方程是A*x + B*y + C*z + D = 0,该平面的法向量是(A, B, C), 曲率为0。下面我们针对平面方程x + y + z = 1

2019年8月4日 16:26:40 RGB-D 图像中的rgb图片提供了像素坐标系下的x，y坐标，而深度图直接提供了相机坐标系下的$Z$坐标，也就是相机与点的距离。 根据 RGB-D 图像的信息和相机的内参，可以计算出任何一个像素点在相机坐标系下的坐标。 根据 RGB-D 图像的信息和相机的内参与外参，可以计算出任何一个像素点在世界坐标系下的坐标。 相机视野范围内，相机坐标系下的障碍物点的坐标，就是点云传感器数据，也就是相机坐标系下的点云数据。点云传感器数据可以根据 RGB-D 图像提供的坐标与相机内参算出来。 所有世界坐标系下的障碍物点的坐标，就是点云地图数据，也就是世界坐标系下的点云数据。点云地图数据可以根据RGB-D 图像提供的坐标与相机内参和外参算出来。 相机坐标系下的点云数据是根据rgb图像提供的像素坐标系下的x，y坐标（即公式中的u，v）和相机内参就能求出相机坐标系下的$X$,$Y$坐标值。同时深度图直接提供相机坐标系下的$Z$坐标值。进而得到相机坐标系下的坐标$P=\begin{bmatrix} X\ Y\ Z \end{bmatrix}$，相机坐标系下的障碍物点的坐标，就是点云传感器数据，也就是相机坐标系下的点云数据。 相机坐标系$P$与像素坐标系$P_{uv}$下的点的坐标的关系公式: $$ ZP_{uv}=Z\begin{bmatrix} u\ v\ 1

云数据中心架构 最近一次更新博客是去年5月份，到现在已经8个月了，不找借口了就是懒。我一直认为只有 能够分享出来的知识才真正属于自己，分享出去的才是自己的。最近在学华为数据中心认证课程 ，之前也有拜读过《银行信息系统架构》和《商业银行私有云设计与实现》系列丛书， 对于现代 云数据中心架构有了一些自己的想法，每个人在这个世界上都在不断探索，学习的过程就是在不 断刷新自己的认知域，也许在某一天或豁然开朗，也希望这次分享能够对学习感兴趣的兄产生一 些启发。 数据中心分为传统数据中心IDC和现代数据中心CDC（云数据中心）,现在绝大多数数据中心 已经由IDC向CDC转变。这些转变在底层的基础设施部分并没有太多体现，不同的是CDC是将底 层的计算、网络、存储等各类资源用软件纳管起来，之后纳入同一个云资源池。说白了把各类资 源聚集到一起从而形成了云。（目前纳管CDC各类资源的系统软件是openstack，由于代码开源 故各个厂商都在openstack的基础上更新优化出符合自家产品特性的云管软件，如华为的“Fusion Sphere OpenStack”。） 传统数据中心遇到了很多问题，如“资源利用率下降、设备种类多且分 散各地难以管理、业务上线速度慢等特点。而云数据中心引入了“资源池化“和”自动化”2个概念， 将各类资源先资源池化，再在次基础上做资源自动化。自动化从本质上提升了新业务上线速度