Efficient Line Segment Reconstruction with Planes and Points Guidance 作者：武汉大学 遥感信息工程学院 地像天图课题组 主要内容： 提出了一种高效的线云重建方法...为了重建具有多个视图的3D线段，ELSR利用了一种抽象方法，其基于有代表性的3D线的空间一致性来选择它们。 实验表明，其方法可以有效地重建包含数千张大尺寸图像的大型复杂场景的3D线条。...总的来说，本文是一篇利用场景中的结构化线条来构建线云的算法。...3、在大型图像数据集上进行评估时，ELSR在两视图匹配方面比现有算法快1000多倍；在多视图重建中，ELSR比现有方法快4倍，3D线的数量增加了360% Pipeline： 给定图像序列，首先用SfM算法获取相机姿态和稀疏的...因此，ELSR从聚类中提取代表性的行，而不是合并它们，这可能更稳健和高效。
作者 | 小K 出品 | 公众号：小K算法 01 故事起源 有N个数排列成一排，给定一个区间，如何快速找出区间内最大的数是多少呢？...再考虑一下，区间的最值是有很强的传递关系，这就引导我们可以把大问题化为小问题。 很显然，这就是一个标准的线段树模型，不过今天我们再换一个更加高效的算法，稀疏表。...，可以用稀疏表预处理，这种属于离线算法。...如果要动态维护变化，动态查询，那就得用在线算法，比如线段树。但稀疏表的效率确实高，有状态压缩和动态规划的思想，值得深入研究学习。 本文原创作者：小K，一个思维独特的写手。...文章首发平台：微信公众号【小K算法】。
一、全景拼接的原理 1.RANSAC算法介绍 RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(outliers，偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据...2.使用RANSAC算法来求解单应性矩阵 在进行图像拼接时，我们首先要解决的是找到图像之间的匹配的对应点。...一种方法是创建一个很大的图像，比如将图像中全部填充0，使其和中心图像平行，然后将所有的图像扭曲到上面。...室内固定点位拍摄的场景，拼接效果比较理想，但由于图像曝光度的不同，导致在图像的边界上存在边缘效应，这也是该算法需要改进的地方。...室外同一地点不同角度拍摄场景，拼接效果最不理想，这是由于，虽然算法在特征匹配时匹配度很高，但是在进行拼接时，算法不会帮我们旋转图片的角度达到很好的拼接效果。
以下内容摘自许世伟《go语言程序设计》: 连接字符串使用" + "或者使用slice拼接,"这2个转换都不是无代价的" 虽然方便，但是使用+=操作符并不是在一个循环中往字符串末尾追加字符串最有效的方式，...但是在go中还有一个更好的方法，其原理类似于Java中的stringBuilder package main import ( "bytes" "fmt" )...func main() { var buffer bytes.Buffer //Buffer是一个实现了读写方法的可变大小的字节缓冲 for { if piece...buffer.WriteString(piece) } else { break } } fmt.Println("拼接后的结果为...，连接10万字符串的时间为3312毫秒 另外,golang中的字符串输出是有长度限制的,不知道具体限制有多少，过1000万长度就不显示了，过1000亿liteIDE崩溃了。。。
一、引言 在计算机科学中，贪心算法是一种重要的算法设计策略。它基于一种贪婪的策略，每一步都做出在当前看来最好的选择，希望这样的局部最优解能够导向全局最优解。...二、贪心算法的基本概念 贪心算法的核心思想是在每一步都尽可能地获取最大或最小的好处，不考虑是否会影响未来的结果，只希望每一步都能做到最好。...它是一种启发式算法，通常不能保证找到全局最优解，但可以找到一个接近最优解的解。 三、贪心算法的适用场景 贪心算法适用于许多问题，例如：背包问题、最小生成树问题、图的着色问题等。...五、贪心算法的优缺点 优点： 简单易懂：贪心算法的实现相对简单，易于理解。 高效：在许多情况下，贪心算法能够快速地找到解。 近似最优解：贪心算法通常能够找到一个近似最优解。...缺点： 不保证全局最优解：贪心算法只关注当前的最优选择，可能会导致最终结果不是全局最优解。 问题依赖性强：贪心算法的效果很大程度上取决于问题的特性。对于某些问题，贪心算法可能无法找到有效的解。
前言概述 之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接，图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐，从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础，看一下上一篇我的图像拼接效果如下： ?...最终改进之后的两张图像拼接效果如下： ? 是不是一个完美的无缝图像拼接我说了不算，大家说了算，欢迎留言反馈！...改进思路 想要完美的实现无缝拼接，有两个关键技术点： 特征提取与对齐阶段要取得配准对其好的单应性矩阵H，要用好的特征提取，千万别ORB。...拼接阶段融合，要有好的图像融合算法支持，别提金字塔融合，速度太感人了，所以最好一层搞定，间隔权重采样是个好方法。...之前的实现中图像对齐跟配准做的不错，就是最后的拼接效果不好，所以要改进图像融合，实现无缝融合。
1.图像拼接技术 1.1 基本介绍 *图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。...图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。...从拼接结果图中可以看到桌子边缘被完美的衔接在一起，实现了我们想要的全景拼接效果，这得益于SIFT 特征匹配点的精准匹配和RANSAC算法适当删除不匹配点的功劳，再加上后期的图像融合，才让我们看到这个效果...不足的是右侧有一条明显的拼接缝隙，左右两边的光线差异很明显，这表明算法对光线变化不做检测处理，仅对图中角点进行特征匹配，为了让全景拼接技术更出色，可以考虑改进算法，让他检测到光线的变化，这样让有光线渐变的场景拼接效果更惊艳...，算法是对图像进行切割连接，并不对图像进行大小改变的处理，所以拍摄角度和距离会对拼接效果产生影响。
Go中可以使用“+”合并字符串，但是这种合并方式效率非常低，每合并一次，都是创建一个新的字符串,就必须遍历复制一次字符串。Java中提供StringBuilder类来解决这个问题。...buffer.WriteString("a") } fmt.Println(buffer.String()) } 使用bytes.Buffer来组装字符串，不需要遍历，只需要将添加的字符串放在缓存末尾即可
写代码的时候，很多精力都花在了调试上。 为了找出出错的罪魁祸首，一遍一遍的去debug。有的时候写代码的时间不多，但是要调通却花了很多时间。...，使用print的方法，一般可以将范围缩小到一个比较完整的功能模块中；然后在可能出现bug的模块中的关键部分打上断点，进入到断点后使用单步调试，查看各变量的值是否正确，最后根据错误的变量值定位到具体的代码行...PySnooper的调用主要依靠装饰器的方式，所以，了解装饰器的基本概念和使用方法更有助于理解PySnooper的使用。在这里，我先简单介绍一下装饰器的使用，如果精力有限，了解装饰器的调用方式即可。...其实这就是装饰器的核心所在，它们封装一个函数，可以用这样或那样的方式来修改它。换一种方式表达上述调用，可以用@+函数名来装饰一个函数。...根据变量的变化就可以定位问题了。 优点： 无需为了查看变量的值，使用print打印变量的值，从而修改了原有的代码。 接口的运行过程以日志的形式保存，方便随时查看。
但凡学习音频降噪算法的朋友,肯定看过一个算法. > 中提及到基于对数的最小均方误差的降噪算法,也就是LogMMSE....一般都是提出一种数学先验的假设,换句话说,在paper里讲点故事. 然后最终,故事的结局都是it works. 但实际应用却差强人意. ...这里,并不打算解析logmmse的算法细节. 只是分享一段非常简单有效的类似logmmse算法的c语言实现. 说是类似,不如说, 思路来自logmmse,只是更加的简洁明了....所以,写一个通用简洁的重采样算法是我的一个待办事项....回到主题上,这个简易的算法用来去除平稳噪声或底噪,是非常合适的, 当然当前开源实现的算法,是非实时的, 当然稍微改进下可以应用在实时的环境. 值5.1放假之际,开源出来,给大家参考学习.
在上一篇关于字符串拼接的文章 Go语言字符串高效拼接（一） 中，我们演示的多种字符串拼接的方式，并且使用一个例子来测试了他们的性能，通过对比发现，我们觉得性能高的Builder并未发挥出其应该的性能，反而...拼接函数改造 在上一篇的文章的末尾，我已经提出了2个可能性：拼接字符串的数量和拼接字符串的大小，现在我们就开始证明这两种情况，为了演示方便，我们把原来的拼接函数修改一下，可以接受一个[]string类型的参数...，我们上一篇文章 Go语言字符串高效拼接（一） 中，+加号拼接的性能测试中显示的只有2次内存分配，但是我们用了好多个+的。...，哪个函数最高效。...但是字符串高效拼接还没完，以上并不是终极性能，还可以优化，敬请期待第三篇。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 apap 算法：mdlt matlab 很多内置函数都是对列操作，如mean() 1....4. ransac 算法：对匹配对剔除外点，multigsSampling 得到500组残差 3040（sift匹配对数）*500 得到小于Ransac阈值数量最多的一组残差，找到内点的索引...得到拼接画布的尺寸大小 Map four corners of the right image. 采用的是左图保持原状，右图进行单应变换。...\mathrm x_*是网格的顶点坐标，\mathrm x_i 是经过\mathrm{RANSAC}算法筛选后的匹配对(\mathrm x_i,\mathrm x_i’)中的左图关键点坐标！...∗是网格的顶点坐标，xi是经过RANSAC算法筛选后的匹配对(xi,xi′)中的左图关键点坐标！
在上一篇关于字符串拼接的文章Go语言字符串高效拼接（二） 中，我们终于为Builder拼接正名了，果真不负众望，尤其是拼接的字符串越来越多时，其性能的优越性更加明显。...在上一篇的结尾中，我留下悬念说其实还有优化的空间，这就是今天这篇文章，字符串拼接系列的第三篇，也是字符串拼接的最后一篇产生的原因，今天我们就看下如何再提升Builder的性能。...关于第一篇字符串高效拼接的文章可点击 Go语言字符串高效拼接（一） 查看。...,采取了10、100、1000、10000四种不同数量的字符串进行拼接测试。...所以对于可以预见的长度的切，都可以提前申请申请好内存。 字符串拼接的系列，到这里结束了，一共三个系列，希望对大家所有帮助。
在我们变成的时候，和字符串打交道是必不可少的，我们对数据库里文本的处理，Web文本的显示，文本数据的存储等都需要和字符串打交道，那么对于字符串来说，查找、拼接这些都是常用的操作，尤其是以拼接使用的比较多...，换行也是字符串拼接的一部分，因为我们要严格拼接出如上的内容。...http://www.flysnow.org/2018/10/28/golang-concat-strings-performance-analysis.html Go语言字符串高效拼接（一） | 飞雪无情的博客...以上的TOP可能还不是太直观，如果大家看火焰图的话，就会更清晰。性能最好的是+号拼接、Join拼接，最慢的是fmt拼接，这里的builder和buffer拼接差不多，并没有发挥出其能力。...我们下一篇继续接着分析，这里提前透漏一些：比如: 拼接的字符串大小 拼接的字符串数量 以上这两个很关键，可以看下我上面的例子是属于哪一种。
01 介绍 在编程语言中，字符串是一种重要的数据结构。...在 Golang 语言中，提供了多种字符串拼接的方式，为了降低我们编写的程序性能损耗，本文我们介绍一下每种字符串拼接方式的特点，从而学会根据不同场景选择性能最好的字符串拼接方式。...02 操作符 + 使用操作符 + 拼接字符串，是最简单的一种字符串拼接方式，它的特点是可读性强，但是性能一般，因为每次拼接，都涉及内存拷贝，需要分配一块新内存，并且该方式也仅适用于字符串类型的变量。...，适用于拼接字符串类型切片中的元素的场景。...Sprintf 和 Sprintln 方法，也是比较常用的一种字符串拼接方式，它的特点是可以拼接其它类型，涉及类型转换，底层实现使用 []byte 字节切片，但是性能一般，所以，该方式适用于少量包含其它非字符串类型变量进行字符串拼接的场景
在我的玩具项目中，需要有一定智能的NPC来辅助别人攻击防御塔。 通常实现智能会采用状态机，行为树，GOAP等技术。 GOAP技术我没有研究过，行为树在早些年大致了解过一些。...，不是本次优化的重点。...如果我们在运行时能避过控制节点，只执行执行节点，那行为树和状态机的开销差别就只是多了几次函数调用而已。 仔细思考过之后， 我认为这是可能的。 结合上面对Sequence和Fallback节点的定义。...整棵行为树的控制节点就是用来描述if-else的逻辑，叶子节点是相应的业务逻辑。从这个角度来看，行为树和语法树有颇多相似之处。 不难发现，整棵树的执行路径，其实依赖于特定执行节点的特定返回值。...这样，我们只需要两张跳转表（Success跳转表，Failure跳转表)，就可以在运行时，以状态机的开销来实现行为树的功能。
拼接最小字典序： 给定一个字符串类型的数组strs，请找到一种拼接顺序，使得将所有字符串拼接起来组成的大字符串是所有可能性中字典顺序最小的并放回这个大字符串。...思路： 1.字典序，12345这五个数，按不同的顺序排列，所有的排列中最前面的是12345，最后面的是 54321。...2.使用比较函数usort(arr,'costomcomp'),自定义比较大小的函数，costomcomp(a,b) return a+b > b+a 3.str_split 单个字符串转数组 4.字符转
以下内容摘自许世伟《go语言程序设计》: 连接字符串使用" + "或者使用slice拼接,"这2个转换都不是无代价的" 虽然方便，但是使用+=操作符并不是在一个循环中往字符串末尾追加字符串最有效的方式，...但是在go中还有一个更好的方法，其原理类似于java中的stringBuilder package main import ( "bytes" "fmt" ) func main() { var buffer...bytes.Buffer //Buffer是一个实现了读写方法的可变大小的字节缓冲 for { if piece, ok := getNextString(); ok { /* func (b *Buffer...*/ buffer.WriteString(piece) } else { break } } fmt.Println("拼接后的结果为-->", buffer.String()) } 经测试，连接100...万个字符串，使用buffer消耗的时间约为77毫秒，使用+=消耗的时间为.....抱歉，我等了5分钟结果没跑出来，减小数量级后，连接10万字符串的时间为3312毫秒 另外,golang中的字符串输出是有长度限制的
0.5B，需要2G的内存空间，单层网络的Transformer在单台机器上尚可满足，但鉴于以下考虑，整个Transformer网络所需要的资源是惊人的： 一个N层的网络需要的内存资源要多于一层所需内存的...对一个长度为L的序列，Attention层的复杂度是，这对长序列文本处理是无法接受的。...进一步分析，其实并不需要计算和全部keys的结果，因为点乘的最大值会在softmax之后得到最大的权重，从而在attention的结果中影响最大，因此只需要关心与相近的key即可（得到较大的点乘值），这样可以大幅提升效率...下图的分别表示传统的系数attention矩阵，以及根据Hash分桶排序后的attention矩阵，从图中可以看出Hash值分桶可能发生不均匀的情况（跨多个桶的批处理是比较困难的），而且一个桶内的queries...），接下来可以定义一种批处理方法，使得排序后的 m 个连续的块相互关联，如下图d所示，关联规则是后面的块只需要往前看一个块，并对设置如下： 其中（认为桶的长度超过平均桶长度两倍的概率很小） ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
云直播
实时音视频
