原文:Zabbix实战-简易教程--低层次发现(LLD)

一 概述 自动发现 LLD 提供了一种在为不同实体自动创建监控项,触发器和图形的方法。例如,Zabbix可以在你的机器上自动监控磁盘或网卡,而无需为每个磁盘或网卡手动创建监控项。 LLD 此外,可以配置Zabbix根据定期执行发现后的得到实际结果,来移除不需要的监控项。 根据正则过滤 二 类型 在Zabbix中,支持六种类型的发现项目: 系统文件的发现 网络接口的发现 CPU和CPU内核的发现 S ...

2017-09-17 22:37 0 2083 推荐指数:

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PCL—低层次视觉—关键点检测(NARF)

  关键点检测本质上来说,并不是一个独立的部分,它往往和特征描述联系在一起,再将特征描述和识别、寻物联系在一起。关键点检测可以说是通往高层次视觉的重要基础。但本章节仅在低层次视觉上讨论点云处理问题,故所有讨论都在关键点检测上点到为止。NARF 算法实际上可以分成两个部分,第一个部分是关键点提取 ...

Fri Dec 18 00:36:00 CST 2015 14 7406
PCL—低层次视觉—关键点检测(rangeImage)

  关键点又称为感兴趣的点,是低层次视觉通往高层次视觉的捷径,抑或是高层次感知对低层次处理手段的妥协。 ——三维视觉关键点检测 1.关键点,线,面   关键点=特征点;   关键线=边缘;   关键面=foreground;   上述三个概念在信息学中几乎占据了统治地位。比如1维的函数 ...

Tue Dec 15 04:35:00 CST 2015 0 5679
PCL—低层次视觉—点云分割(邻近信息)

  分割给人最直观的影响大概就是邻居和我不一样。比如某条界线这边是中华文明,界线那边是西方文,最简单的分割方式就是在边界上找些居民问:"小伙子,你到底能不能上油管啊?”。然后把能上油管的居民坐标连成一 ...

Fri Nov 27 21:43:00 CST 2015 6 18369
PCL—低层次视觉—点云分割(基于凹凸性)

1.图像分割的两条思路   场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础。但是大家搞了几十年也还没搞定——不是我说的,是接下来要介绍的这篇论文说的。图 ...

Tue Dec 08 03:49:00 CST 2015 10 24368
PCL—低层次视觉—关键点检测(Harris)

  除去NARF这种和特征检测联系比较紧密的方法外,一般来说特征检测都会对曲率变化比较剧烈的点更敏感。Harris算法是图像检测识别算法中非常重要的一个算法,其对物体姿态变化鲁棒性好,对旋转不敏感,可 ...

Tue Dec 22 04:52:00 CST 2015 13 6930
PCL—低层次视觉—点云滤波(初步处理)

点云滤波的概念   点云滤波是点云处理的基本步骤,也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理。其作用类似于信号处理中的滤波,但实现手段却和信号处理不一样。我认为原因有以下几个 ...

Tue Nov 24 20:33:00 CST 2015 0 8479
PCL—低层次视觉—点云分割(RanSaC)

点云分割   点云分割可谓点云处理的精髓,也是三维图像相对二维图像最大优势的体现。不过多插一句,自Niloy J Mitra教授的Global contrast based salient regi ...

Fri Nov 27 00:02:00 CST 2015 4 16626
低层次数论书籍大杂烩

一些原则性的说明:0. 到一定阶段之后,你要看的就是各种文献,阐释文章或者原始文献,还盯着书那是不行的。所以别花时间往下看了。1. 看书之前一定要看序言。作者的目标对象是谁,作者选择什么内容?合适的话 ...

Sat Apr 07 08:55:00 CST 2018 0 2347
 
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