Error+while+creating+node+Cannot+connect+to+compute+GNS3+VM+(GNS3+VM)'+with+request+POST+/projects
时间: 2024-03-01 15:47:41 浏览: 51
在创建节点时出现"Error while creating node Cannot connect to compute GNS3 VM (GNS3 VM) with request POST /projects"的错误通常是由于以下几个原因引起的:
1. GNS3 VM未正确配置:确保GNS3 VM已正确安装并配置。您可以检查GNS3 VM的网络设置、连接状态和IP地址等。
2. GNS3与GNS3 VM之间的连接问题:确保GNS3与GNS3 VM之间的连接正常。您可以尝试重新启动GNS3和GNS3 VM,或者检查网络连接是否正常。
3. 防火墙或安全软件的干扰:某些防火墙或安全软件可能会阻止GNS3与GNS3 VM之间的通信。您可以尝试禁用防火墙或安全软件,然后再次尝试创建节点。
4. GNS3版本不兼容:如果您使用的是较新版本的GNS3,而GNS3 VM是较旧版本的话,可能会导致不兼容的问题。请确保GNS3和GNS3 VM的版本匹配。
如果您仍然遇到问题,建议您查看GNS3官方文档或向GNS3社区寻求帮助,以获取更详细的解决方案。
相关问题
点云ISS+3DSC+SAC-IA+icp代码
以下是点云ISS、3DSC、SAC-IA、ICP的代码示例:
1. ISS 特征提取
```c++
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
pcl::ISSKeypoint3D<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> iss_detector;
iss_detector.setSearchMethod(tree);
iss_detector.setSalientRadius(6 * resolution);
iss_detector.setNonMaxRadius(4 * resolution);
iss_detector.setThreshold21(0.975);
iss_detector.setThreshold32(0.975);
iss_detector.setMinNeighbors(5);
iss_detector.setInputCloud(cloud);
iss_detector.compute(*keypoints);
```
2. 3DSC 特征描述
```c++
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::ShapeContext1980>::Ptr descriptors(new pcl::PointCloud<pcl::ShapeContext1980>);
pcl::ShapeContext3DEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::ShapeContext1980> desc_est;
pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
desc_est.setInputCloud(keypoints);
desc_est.setInputNormals(normals);
desc_est.setSearchMethod(tree);
desc_est.setRadiusSearch(4 * resolution);
desc_est.compute(*descriptors);
```
3. SAC-IA 平面拟合
```c++
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients);
pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices);
pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
seg.setOptimizeCoefficients(true);
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE);
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
seg.setMaxIterations(1000);
seg.setDistanceThreshold(0.01);
seg.setInputCloud(cloud);
seg.segment(*inliers, *coefficients);
```
4. ICP 点云配准
```c++
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr aligned(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
icp.setInputSource(cloud1);
icp.setInputTarget(cloud2);
icp.setMaxCorrespondenceDistance(0.05);
icp.setMaximumIterations(50);
icp.setTransformationEpsilon(1e-8);
icp.setEuclideanFitnessEpsilon(1);
icp.align(*aligned);
```
ThreadPoolExecutor+cu
ThreadPoolExecutor 是 Java 中的一个线程池实现,可以方便地管理多个线程任务,提高程序的执行效率。它可以实现线程复用,避免了频繁地创建和销毁线程,从而减少了系统开销。
而 cu 是 CUDA(Compute Unified Device Architecture)的缩写,是 NVIDIA 公司推出的一种并行计算架构。CUDA 可以让程序员在 NVIDIA 的 GPU 上进行并行计算,从而提高计算性能。因此,ThreadPoolExecutor+cu 的组合可以让我们在使用 Java 编写的程序中,利用 GPU 进行并行计算,从而提高程序的执行效率。
如果您有具体的问题或需要更详细的介绍,请告诉我。同时,请问您还有其他相关问题吗?
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