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使用基于索引的线连接两组点

基于索引的线连接两组点是一种在计算机图形学和计算几何学中常用的算法。它用于将两组点集之间的对应点通过线段连接起来，以便可视化或进行其他处理。

该算法的基本思想是通过构建索引结构来加速点之间的匹配和连接。常见的索引结构包括kd树、R树和四叉树等。这些索引结构可以帮助快速地搜索最近邻点，从而加速线段的连接过程。

优势：

  1. 高效性：基于索引的线连接算法能够在较短的时间内完成点之间的连接，提高计算效率。
  2. 精确性：通过索引结构的帮助，可以准确地找到对应的点进行连接，避免了误差的累积。
  3. 可扩展性：该算法可以应用于大规模的点集，适用于处理复杂的图形和几何数据。

应用场景：

  1. 计算机图形学：基于索引的线连接算法可以用于生成线框模型，实现三维模型的可视化。
  2. 计算几何学：该算法可以用于解决点集匹配、形状匹配等问题，如图像处理、物体识别等领域。
  3. 数据可视化：通过将数据点连接成线段，可以更直观地展示数据之间的关系和趋势。

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相关搜索:GEE中基于点集的植被索引提取ggplot2:连接来自不同数据集的点之间的线Matplotlib添加连接相关散点的线使用CSS的基于HTML时间线的列表样式使用R中ggplot2中的线连接两个数据集中的点使用角点绘制平滑的等高线在ggplot中用线连接成组的点在Pandas中，基于两组索引连接来自两个数据帧的值在Plotly散点图中，如何用一条线连接两组点？基于“法线”的线和点的剔除
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PNAS：功率谱显示白质中明显的BOLD静息态时间过程

基于观察到的频率上的功率模式，这些线使用k-means算法聚为两组;SP体素在0.015Hz左右出现单峰，而DP体素在0.065 Hz左右出现额外的峰值，如图3所示(图1、图III)。...对于每个面板，I是WM IC在三个正交平面上的可视化，II是IC内体素的功率谱。每条线代表同一体素下199名受试者的平均功率谱。(III)两组体素(SP体素和DP体素)在IC内表现出不同的功率谱模式。...黑色三角形表示不显著差异或更高的复杂性在SP区域。每个框绘制数据的中间值(中线)、第一个四分位数(下边界)和第三个四分位数(上边界)。红色和蓝色的散点表示离群点。...从图4D中可以看出，在我们选择的所有阈值中，基于DP区域的矩阵比使用SP或整个IC的矩阵显示出更多的连接数。...此外，使用IC的不同成分进行的IC间相关性评估表明，与整个IC或SP部分相比，来自DP体素的信号在IC内的时间过程与更多其他IC同步，这表明它们在大脑连接中的不同参与。

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机器学习工程师应当掌握的四大算法，你学会了吗？

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可视化图表实现揭秘

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别让接线这件小事，拉开你与工程师的差距

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回顾一下我们的场景限制，线人并不愿意把信息直接给探长，探长更不能把信息直接给线人（不能把答案供出去了），于是探长使用了同态加密技术。 所谓同态加密是什么呢？...总结起来就是，探长先把犯案者记为1，守法者记为0，然后把所有的1和0做同态加密，发给线人。后者则按探长指示把高低两组小混混的密文分别求和，然后把加总好的两组“密文的和”发还给探长。...线人现在只提供了一个线索，也就是小混混们的购毒量，并且高低两组的犯案者比例确实是有明显差异的。...由于我们使用贪心算法，所以在探长发送完同态密文给线人后，让线人把所有线索按照所有可能分割点都先统一进行求和后再返回给探长一次性解密，探长再从中选出比例差异最大的变量和分割点。...探长心生一计，他把这个差值做了同态加密，发给线人，让线人使用所掌握的“线索的值”计算出梯度的密文，也就是 “线索的值”X“猜测的犯罪可能性与真实是否犯罪的差值的密文”，然后发还给探长进行解密。

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