本人在业余时间开发一个兔子围城游戏的时候,在网上寻找一种高效的寻路算法。最终找到这篇文章 四种寻路算法计算步骤比较 遂从C++代码移植到了AS(Flash版,使用Player.IO作为后端),现在又从AS移植到了JS(微信小游戏需要),并使用ES6语法进行优化。使得代码尽量精简。
平面上有 n 个点,点的位置用整数坐标表示 points[i] = [xi, yi]。请你计算访问所有这些点需要的最小时间(以秒为单位)。你可以按照下面的规则在平面上移动:
可以在官网直接下载,个人建议下载离线包,虽然大一些,但是很方便。也可以在我这直接下载
这道题是给一个温度列表,重新生成一个列表:对应位置是需要再等待多久温度才会升高超过该日的天数。
在数字孪生可视化场景中,可能会遇到这个问题,即需要测量数字孪生可视化场景中的不同目标之间的距离。通过这个测量,可以明确的知道可视化场景中各个目标的位置以及各个目标之间的距离,便于做出合理的规划。这个需求并不难,我们需要做的是确定需要测量的对象的坐标点起点和终点位置。
要了解pyplot中所有的颜色映射,请访问http://matplotlib.org/,单击Examples,向下滚动 到Color Examples,再单击colormaps_reference。
状态搜索问题指由一种状态转换到到最终状态,求解中间需要经过多少步转换,或者说最小需要转换多少步,或者说有多少种转换方案。本文和大家聊聊八数码问题的IDA*算法解决方案,也是想通过此问题,深入理解IDA*算法的的底层思维逻辑。
k近邻算法(k-Nearest Neighbor,简称kNN):给定一个训练数据集,对于新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最接近的
道格拉斯-普克算法是我们常用的一种轨迹点的抽稀算法,抽稀出来的点可以尽可能的维持原先轨迹点的大体轮廓,剔除一些非必要的点。
在上一节中,我们在监听鼠标移动事件时,将其坐标范围处理为了[-1,1]的范围,使用如下代码
本文来自光头哥哥的博客【Ordering coordinates clockwise with Python and OpenCV】,仅做学习分享。
一般测量功能主要表现在两方面,一是测量距离,二是测量面积。面积的测量是根据鼠标绘制的范围,通过地理坐标系的转换而计算出实际面积大小,距离的测量是根据鼠标在地图上绘制的点,实时计算出两点之间的实际距离。如何在3D场景中测量面积?下面我就在ThingJS平台实现鼠标任意点绘制多边形面积,计算绘制总长度和占地面积,支持在数字孪生可视化场景内任意绘制多边形并测量面积。
皇后是国际象棋里杀力最强的子,它可以吃掉同一条横线、竖线上其他棋子,也可以吃掉所在的两条斜线上的其他棋子(当然在角上只有一条斜线)。
坐标基于一个由互相垂直且交于一点(即原点)的三条坐标轴形成的网格,即一个空间直角坐标系。
离散化是离散数学中的概念。离散化算法,指把无限空间中的离散数据映射到一个有限的存储空间中,并且对原数据进行有序索引化。主打压缩的都是精化。
基于视觉的三维重建,指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像,并对此图像进行分析处理,再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息。
本文并非原创,只是真心觉得好,特别是图解的很到位,我在js中经常会用到,就记下来,与大家分享。
本文是《针对有缺失坐标的聚类问题的核心集(Coresets for Clustering with Missing Values)》的解读。该工作为带有多个缺失坐标的 k-聚类问题,特别是 k-means,设计第一个有理论保证的、可在近线性时间构造的核心集(coreset)。我们的核心集可以用来加速一个最近的 SODA 2021 结果,从而得到第一个带缺失坐标k-means问题的近线性时间近似方案。本工作还提供相应的实验来证明算法的实用性。
接着考虑程序失败可能导致的锁一直不释放问题,搭配 expire 来实现过期自动删除;
网上有人用libsvm2.89在Python2.6成功。(一定要libsvm2.89搭配python2.6,其他版本都不能成功,我就是浪费了大量时间在这里!) python 搭建libsvm方法。python版本和libsvm版本匹配很重要! 两步: 1.将libsvm-2.89\windows\python目录下的svmc.pyd文件复制到C:\Python26\DLLs; 2.将libsvm-2.89\python目录下的svm.py放到C:\Python26\Lib目录里。 from svm impo
双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。
路径布局MyPathLayout是MyLayout布局体系中的第7种布局体系,在这种布局体系中您只需要提供一个坐标轴、一个曲线函数、以及视图之间的距离这三个要素就可以构造出来一个非常酷炫的界面布局效果。在了解路径布局之前您可以看看下面几个用路径布局实现的效果实例:
上一节课我们主要讲解了数值计算和符号计算。数值计算的结果,很常用的目的之一就是用于绘制图像,从图像中寻找公式的更多内在规律。
如今,“图像分类”、“目标检测”、“语义分割”、“实例分割”和“目标追踪”等5大领域是计算机视觉的热门应用。其中“图像分类”与“目标检测”是最基础的应用,在此基础上,派生出了“语义分割”、“实例分割”和“目标跟踪”等相对高级的应用。
RecyclerView在24.2.0版本中新增了SnapHelper这个辅助类,用于辅助RecyclerView在滚动结束时将Item对齐到某个位置。特别是列表横向滑动时,很多时候不会让列表滑到任意位置,而是会有一定的规则限制,这时候就可以通过SnapHelper来定义对齐规则了。
来自: http://blog.csdn.net/sunanger_wang/article/details/7744015 虽然最近注意力已经不可遏制地被神经科学、大脑记忆机制和各种毕业活动吸引过去了,但是还是觉得有必要把这段时间双目视觉方面的进展总结一下。毕竟从上一篇博文发表之后,很多同仁发E-mail来与我讨论,很多原来的疑团,也在讨论和一步步的试验中逐渐解决了。 开篇之前,首先要感谢maxwellsdemon和wobject,没有和你们的讨论,也就没有此篇的成文。 说到双摄像头测距,首先要复习一下
指的是元素的可视部分宽度和高度,即padding+content,如果没有滚动条,即为元素设定的高度和宽度,如果出现滚动条,滚动条会遮盖元素的宽高,那么该属性就是其本来宽高减去滚动条的宽高,包含内边距,但不包括水平滚动条、边框和外边距。
GEO 主要用于存储地理位置信息(纬度、经度、名称)添加到指定的key中。该功能在 Redis 3.2 版本新增。
个人博客:https://suveng.github.io/blog/ 2d 地理空间索引 概述 2D地理空间索引可以将文档与二维空间中的位置(例如地图上的点)相关联。MongoDB将位置字段中的二维坐标解释为点,并且可以将这些点编入特殊索引类型以支持基于位置的查询。地理空间索引提供特殊的地理空间查询操作。例如,您可以基于与其他位置的邻近度或基于指定区域中的包含查询文档。
我们有一个由平面上的点组成的列表points。需要从中找出K个距离原点(0, 0)最近的点。 (这里,平面上两点之间的距离是欧几里德距离。) 你可以按任何顺序返回答案。除了点坐标的顺序之外,答案确保是唯一的。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第三部分——获取阿姆斯特丹高质量街景图像的上篇,主要讲了如何获取利用谷歌街景地图自动化获取用于深度学习的阿姆斯特丹的高质量街景图像,此数据集将用于进行建筑年代的模型训练[1]。
上周点云公众号开启了学习模式,由博主分配任务,半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主,并在微信交流群中进行学术交流,加强大家的阅读文献能力,并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来!(目前已经有成员反馈,下周开始会将分享整理出来,定期分享,并将文档上传至github组群,供大家下载查看,并且有问题可以在github的issues中提问,大家可以相互提问并解答)
窗口是矩形的、具有Z位置、可以隐藏和显示、具有有效或无效区域、可以透明或不透明、可具有或没有回调函数。
这只是假设地球是一个球体,因为使用的距离公式是Haversine公式。这个公式仅适用于地球,而不是一个完美的球体。当在社交网站和其他大多数需要查询半径的应用中使用时,这些偏差都不算问题。但是,在最坏的情况下的偏差可能是0.5%,所以一些地理位置很关键的应用还是需要谨慎考虑。
通过它,我们可以像举着一台摄影机,在图形所在的世界到处游逛,透过镜头,可以只看自己想看的图形;可以拉近摄影机,看到图形的细节;也可以拉远摄影机,总览多个图形之间的关系。
上篇博客《iOS可视化动态绘制八种排序过程》可视化了一下一些排序的过程,本篇博客就来聊聊图的东西。在之前的博客中详细的讲过图的相关内容,比如《图的物理存储结构与深搜、广搜》。当然之前写的程序是比较抽象的。上篇博客我们以可视化的方式看了一下各种排序的过程,今天博客中我们就来可视化的看一下图的相关部分,今天我们要画的图是无向图,并且每个点到其他点都有直接的连线。今天我们就基于此图来做一些事情。当然本篇博客在画图时我们使用的是Bezier曲线来画的,因为之前也聊过关于Bezier的相关东西,所以今天就不对Bezi
https://www.zhihu.com/zvideo/1380450791975731200
现在有通讯录的项目基本都会用到侧边快速索引栏,网上也有不少第三方开源控件可以使用。但我讲的这个还是稍稍有点不一样的。
到目前为止,我们主要关注使用 NumPy 访问和操作数组数据的工具。本节介绍与 NumPy 数组中的值的排序相关的算法。
【导读】在机器学习中,支持向量机(SVM)算法是针对二分类任务设计的,可以分析数据,识别模式,用于分类和回归分析。训练算法构建一个模型,将新示例分配给一个类别或另一个类别,使其成为非概率二元线性分类器;使用核技术还可以有效地执行非线性分类。迄今为止线性核技术仍是文本分类的首选技术。
随着计算机技术和光电技术的发展,机器视觉技术应运而生。在图像处理技术领域中,有一种采用 CCD摄像机作为图像传感器采集数据的非接触式测量方法,这种方法具有精度高、速度快、成本低等诸多优点,在三维测量方面具有广泛的应用前景。双目测距技术运用两个摄像头对同一场景进行拍摄,从而产生图像视差,然后通过该视差建立物体距离测量模型,从而实现景物距离的实时计算。
由于程序中的坐标原点,都是左上角开始的。所以很少涉及象限的问题。以下的一些算法,不会强调象限问题。
给你一个数组 towers 和一个整数 radius ,数组中包含一些网络信号塔,其中 towers[i] = [xi, yi, qi] 表示第 i 个网络信号塔的坐标是 (xi, yi) 且信号强度参数为 qi 。所有坐标都是在 X-Y 坐标系内的 整数 坐标。两个坐标之间的距离用 欧几里得距离 计算。
透视投影矩阵(Perspective Projection Matrix)的作用是进行规范化透视投影变换,即 观察空间 → \rightarrow →规范化观察空间。
第一个手部图标,可以拖动物体,对准物体点击就可以拖动。第二个就是指针图标,可以选择物体的移动方向。可以选择x,y,z三个方向进行移动。第三个就是旋转图标,可以对物体进行任意方向的旋转。第四个可以改变物体的大小。 这个时候按住鼠标右键可以对场景查看,全景查看。按下w,s可以对镜头远近调节,a,d可以左右位移,如果仅仅是鼠标左右移动那就仅仅只能旋转而已。
引入 R-CNN 基本结构和原理 R-CNN 的不足与改进 SPP 和 ROI Fast R-CNN Faster R-CNN YOLO V1 主要贡献和优势 基本原理 Anchor box 的设计
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