题目描述 我们憨厚的USACO主人公农夫约翰(Farmer John)以无法想象的运气,在他生日那天收到了一份特别的礼物：一张“幸运爱尔兰”（一种彩票）。结果这张彩票让他获得了这次比赛唯一的奖品——坐落于爱尔兰郊外的一座梦幻般的城堡！
图可以被看作一个群，记号为G=(V, E)。图的顶点（vertex）之间的二元关系可以看成是E中的元素，也就是图里的边（edge）。图的边是否有序则分为有序图和无序图。 在无序图中，简单图（simple graph）被定义作：没有两条边是连着相同顶点的。而如果有这样的边（称为multiple edge），那么这个图就应被称为multigraph。图里的环（loop）即为字面意义，指向自身。在这里定义pseudograph：允许环和多重边存在的图即为pseudograph。
近日，计算机视觉顶会CVPR 2020接收论文结果公布，从6656篇有效投稿中录取了1470篇论文，录取率约为22%。在《Intelligent Home 3D: Automatic 3D-House Design from Linguistic Descriptions Only》（已开源）这篇由华南理工大学、澳洲阿德莱德大学和酷家乐合作完成的论文中，作者设计了一套能够针对人类语言描述自动生成室内三维场景的算法模型。
哈斯图 画法 极大元、极小元不唯一 最大元和最小元唯一:必须是所有元素都得小于或者大于他 下图中 f 不行
\quad 如果能把图G画在平面上，使得除顶点外，边与边之间没有交叉，称G可以嵌入平面，或称G是可平面图。可平面图G的边不交叉的一种画法，称为G的一种平面嵌入，G的平面嵌入表示的图称为平面图。例如下图所示：
本文研究了基于平面图的SLAM问题，包含自主主体的姿态和观测地标的位置两个方面。本文提出了一种利用复数表示法求解基于平面图的SLAM的有效且正确的算法——CPL-SLAM。将基于平面图的SLAM简化为单位复数积上的极大似然估计，并将该非凸二次复数优化问题松弛为凸复半定规划(SDP)问题。并将相应的复半定规划简化为用黎曼置信域(RTR)法求解的复斜流形上的黎曼阶梯优化(RSO)问题。此外，本文还证明了只要噪声幅值低于某一阈值，SDP松弛和RSO简化是紧密的。将本文提出的CPL-SLAM方法与现有的SOTA的基于平面图的SLAM方法进行应用验证比较，结果表明本文提出的算法能够很好地解决基于平面图的SLAM问题，相比于现有SOTA方法对测量噪声有更强的鲁棒性和更高效的数值计算能力。
我们知道建筑平面图设计可以通过泡泡图的方式来表达，这一概念与知识图谱的形态是类似的。设计师对泡泡图的理解就是用来可视化思考建筑平面的功能、动线等，而程序员对知识图谱的理解是一种数据结构及算法。
判定一个图是否为平面图的问题是图论中的一个重要问题。现在假设你要判定的是一类特殊的图是否是平面图，图中存在一个包含所有顶点的环，即存在哈密顿回路。
通常使用一种模型，在该模型中，化合物以原子为节点，键为边的图形表示，通常省略氢。节点存储信息（标签），例如原子类型、电荷、多重性和质量，而边存储键合顺序。每个都可以具有关于芳族和立体异构的信息。至于键序，最好以π电子而不是边缘的形式给出节点，以反映实际的原子轨道和三维结构
的所有的节点 和 边 画在 平面上 , 使 任何 两条边 除了端点外 没有 其他 的交点 ;
平面图，又称图则，是建筑物工程图的组成部分。当测区面积不大，半径小于10公里（甚至25公里）时，可以用水平面代替水准面。在这个前提下，可以把测区内的地面景物沿铅垂线方向投影到平面上，按规定的符号和比例缩小而构成相似图形，即为平面图。平面图以比例图绘制，表现该建筑物内的客厅、房间、空间及其它硬件的分布，其中包括主力墙、出入口、窗的位置图。
极大平面图的两种情况，一种是K1到K4四种特殊情况，即1阶到4阶的完全图是极大可平面图
哇对偶图真的是个好东西， 昨天考NOI2010的时候前两道很快做完了， 看着t3发呆了1个多小时， 啥也想不出来. 看着网格图突然想到听说bzoj1001狼抓兔子可以用对偶图求解. 对偶图是啥我也不知道， 听说把面看成点， 连边后跑一边最短路就可以了. 但是当时想到这个突然发现自己不会建对偶图， 看时间还有一个多小时， 于是建了8种可能的图， 每一个都跑一遍spfa， 发现有一个可以过样例， 手动模拟一下觉得这种建图没错， 就交上去了. 没想到居然还对了， 哈哈NOI2010我居然290(spfa被卡了一个点)， 心中狂喜， 但是一想到t1做过， t3蒙对也就不敢说什么了， 而且这是10年的题了， 时代在进步啊…
机器之心报道 机器之心编辑部 来自苹果和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者发现只需两项修改就能让 2D GAN 获得 3D 生成能力。 如何让一个已有的 2D GAN 变成 3D 级别？这是一个有趣且实用的问题。 为了解决这个问题，来自苹果和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者试图尽可能少地修改经典 GAN，即 StyleGANv2。该研究发现只有两个修改是绝对必要的：1）一个多平面图像样式生成器分支，它产生一组以深度为条件的 alpha 图；2）一个以位姿为条件的鉴别器。 论文地址：https
No.16期 平面图直径 小可：好的，关于图的基本内容我听懂了。 Mr. 王：很好，图能够对很多现实问题进行数学抽象，方便通过计算机的手段进行抽象。而平面图指的就是可以铺在平面上的图，且这个图铺在平面上时仅能在顶点处相交，边与边之间不能相交。我们要求出平面图的直径。 小可：图的直径，就是图中最远的两个点间的最短距离吧。 Mr. 王：是的。在这个问题中，我们已知的是任意两点间的最短路径，要求的是图的直径。你来说说这个问题的输入输出，再来分析一下问题的输入规模。 小可： 输入：有m个顶点的平面图，任意两点之间
请注意，本文编写于 1049 天前，最后修改于 1049 天前，其中某些信息可能已经过时。
Visio是一款流程设计和图解工具软件，能够帮助用户创建各种类型的图表、流程图和平面图等。由于其强大的功能和简单易学的操作，越来越多的用户开始使用该软件。本文将介绍Visio软件的使用方法，以帮助读者更好地了解和掌握该软件的操作和应用。
图机器学习（Graph Machine Learning，简称Graph ML）是机器学习的一个分支，专注于利用图形结构的数据。在图形结构中，数据以图的形式表示，其中的节点（或顶点）表示实体，边（或链接）表示实体之间的关系。
对于每一个平面图， 都有与其相对应的对偶图. 我们假设上面的例图是图G， 与其对应的对偶图G*， 那么对于G*来说， G*上面的每一个点， 对应的是G里面的每一个面. 比如说下面就是G*.
题目描述 若能将无向图G=(V,E)画在平面上使得任意两条无重合顶点的边不相交，则称G是平面图。判定一个图是否为平面图的问题是图论中的一个重要问题。现在假设你要判定的是一类特殊的图，图中存在一个包含所有顶点的环，即存在哈密顿回路。 输入输出格式 输入格式： 输入文件的第一行是一个正整数T，表示数据组数(每组数据描述一个需要判定的图)。接下来从输入文件第二行开始有T组数据，每组数据的第一行是用空格隔开的两个正整数N和M，分别表示对应图的顶点数和边数。紧接着的M行，每行是用空格隔开的两个正整数u和v（1<=u,
Architecture as a Graph a computational approach
Live Home 3D Pro Mac版是Mac平台上的一款室内家居装饰设计软件。Live Home 3D Pro for Mac是一款高级3d室内设计软件，可以为您的Mac上的家居设计带来更多功能和创造。
前面两篇博客主要讲了如何从全景图转到小行星、水晶球视图。今天来说下如何从全景图中取一块儿平面视图出来。
meshc 函数参考文档 :https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/meshc.html
在建筑平面图的分析中，一些复杂的平面图总是会让人感到头晕脑胀，不同的标注方式以及不同的图形符号更难以让普通人去解读。
https://www.cnblogs.com/armysheng/p/3422923.html
如果您需要一款软件帮助您规划和可视化您的房屋，公寓或办公室，那么room arranger mac 版是您的不错选择！简易的用户界面，强大的设计模板和设计工具, 广大的物件图库, 轻松简单的创造您自己的家具。
上月底，AR/VR平台iStaging宣布推出VR Maker的平面图功能，并且还为用户提供了一个全新的360度全景共享平台。
光场相机可以通过记录光线的强度与方向信息将3维场景编码至4维光场图像。近年来，卷积神经网络被广泛应用于各项光场图像处理任务。然而，由于光场的空间信息与角度信息随空变的视差高度耦合，现有的卷积网络难以有效处理高维的光场数据。
Live Home 3D Mac版是一款专业的mac室内设计软件，包含各种不同模板，打开即可直接套用，轻松帮助用户绘制二维平面图，支持实时3D渲染，还能导出多种格式，功能齐全。
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本文为离散数据与组合数学电子科技大学王丽杰老师的课程笔记，详细视频参考 【电子科技大学】离散数学（上） 王丽杰 【电子科技大学】离散数学（下） 王丽杰 latex的离散数学写法参考： 离散数学与组合数学-01
来源：量子位（公众号id：qbitai）本文约1100字，建议阅读6分钟神经网络在工作的时候，里面到底是什么样？ 为了能透视这个“AI黑箱”中的过程，加拿大蒙特利尔一家公司开发一个3D可视化工具Zetane Engine。 只需要上传一个模型，Zetane Engine就可以巡视整个神经网络，并且还可以放大网络中的任何一层，显示特征图，看清流水线上的每一步： △图注：卷积层的特征图（左）和特征图的3D可视化（右） 目前Zetane Engine不同系统的版本都可以在GitHub中找到（安装包见文末链接）
对于下图的房屋平面图来说，我们基本看一眼就能知道这是一个三室两厅两卫的房子，有一个玄关和一个阳台，哪里是门，哪里是墙，哪里是窗户，每个房间的平米数是多少，全部都用各种符号表示得一清二楚。
文章目录 一、绘制二维图像 1、二维绘图步骤 2、二维绘图步修饰 3、代码示例 二、设置图像参数 1、图像参数 2、代码示例 一、绘制二维图像 ---- 1、二维绘图步骤 绘图前需要给定 x 轴 , y 轴 变量表达式 , x 变量定义成一个区间数值 , y 变量是一个基于 x 变量的表达式 ; % 定义 x 变量 , % 从 0 开始 , 每次递增 0.1 , 到 2 * pi 结束 % 坐标系中 x 点的个数是 2 * pi / 0.1 个 x = 0 : 0.1 : 2 * pi
说到地图，大家一定很熟悉，平时应该都使用过百度地图、地图、腾讯地图等，如果涉及到地图相关的开发需求，也有很多选择，比如前面的几个地图都会提供一套js API，此外也有一些开源地图框架可以使用，比如OpenLayers、Leaflet等。
在现代社会中，人工智能技术得到了广泛的应用。其中，装修设计 AI 软件是一种非常有用的工具，可以帮助人们更加快速、高效地完成装修设计。
行早 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 神经网络在工作的时候，里面到底是什么样？ 为了能透视这个“AI黑箱”中的过程，加拿大蒙特利尔一家公司开发一个3D可视化工具Zetane Engine。 只需要上传一个模型，Zetane Engine就可以巡视整个神经网络，并且还可以放大网络中的任何一层，显示特征图，看清流水线上的每一步： △图注：卷积层的特征图（左）和特征图的3D可视化（右） 目前Zetane Engine不同系统的版本都可以在GitHub中找到（安装包见文末链接），话不多说，来看看
作者提出了一种语义平面 SLAM 系统，该系统使用来自实例平面分割网络的线索来改进位姿估计和映射。虽然主流方法是使用 RGB-D 传感器，但在这样的系统中使用单目相机仍然面临着鲁棒的数据关联和精确的几何模型拟合等诸多挑战。在大多数现有工作中，几何模型估计问题，例如单应性估计和分段平面重建（piece-wise planar reconstruction，PPR），通常由标准（贪婪）RANSAC解决。然而，在缺乏场景信息（即尺度）的情况下，设置RANSAC的阈值是很非常困难的。在这项工作中，作者认为可以通过最小化涉及空间相干性的能量函数来解决两个提到的几何模型（单应性/3D平面），即图割优化，这也解决了经过训练的CNN的输出是不准确的问题。此外，作者根据实验提出了一种自适应参数设置策略，并完成了对各种开源数据集的综合评估。
随着现代工程设计需求的不断提高，传统手工图纸设计已经无法满足复杂工程设计的需要。计算机辅助设计（CAD）软件作为现代工程设计的必备工具，可以大幅提高工程设计的效率和质量。AutoCAD作为全球领先的2D和3D设计软件，已经在工程图纸设计中广泛应用。本文将探讨AutoCAD软件在工程图纸设计中的应用，并介绍如何利用AutoCAD软件提高工程设计的效率和质量。
文章：Deep Learning for Omnidirectional Vision: A Survey and New Perspectives
Autocad 软件是一款专业的二维、三维CAD 软件，在建筑业、工程设计行业等广泛应用，也是建筑施工的重要工具之一。Autocad 建筑施工指南是一部详细介绍Autocad 在建筑施工中应用的指南，本文将围绕这部指南，从 Autocad 软件的特点、功能、应用等方面进行详细阐述。
（VRPinea 3月26日讯）今日重点新闻：苹果LiDAR 3D传感方案专利曝光，可实现更高频率扫描空间区域；VR电竞直播应用《Hyperplane》即将上线，目前处于Alpha测试中；VR建筑应用《SENTIO VR》登陆App Lab，无需通过其他插件即可导入2D平面图文件。
现在，Google和OpenAI的一场合作，以图像分类神经网络为例，我们揭开了神经网络黑箱的一角。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李舒阳、许迪 通过类比平面CNN，本文提出一种称之为球面CNN的神经网络，用于检测球面图像上任意旋转的局部模式；本文还展示了球面 CNN 在三维模型识别和雾化能量回归问题中的计算效率、数值精度和有效性。 1 引言 卷积神经网络（CNN）可以检测出图像任意位置的局部模式。与平面图像相似，球面图像的局部模式也可以移动，但这里的「移动」是指三维旋转而非平移。类比平面 CNN，我们希望构造一个神经网络，用于检测球面图像上任意旋转的局部模式。 如图 1 所示，平移卷积或互相关的方法
之前使用 plot 和 plot3 绘制的都是线图 , 给定若干个点的向量 , 绘制这些点 , 然后将这些点使用直线连接起来 , 组成了线图 ;
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