在市场上，手机硬件基本上占领 android 设备的绝大部分市场，而在 TV 上，由于人机交互的方式不同，并且当前主流的 TV 并不具备触摸屏(虽然目前的触屏电视已经面市，但是该类商显产品主要还是 2B。)，传统TV还是通过遥控器的方向按键进行操控，在 android 系统中则是通过焦点的移动标识来展示给用户当前的控制点。下面就从接收到遥控器的按键事件开始，一步步分析下系统中的焦点机制是如何响应工作的。(本文基于 API 27 源码进行分析)
文章：Design and Evaluation of a Generic Visual SLAM Framework for Multi-Camera Systems
MySQL NDB Cluster团队致力于NDB架构核心部分的基础重新设计。这些更改之一是部分检查点算法。现在，用户可以充分利用它构建更大的集群，NDB 8.0可以在每个数据节点上使用16 TB的内存表，也可以使用磁盘数据构建3副本5 PB的集群。
原标题：Real-time 3D Reconstruction of Dynamic Scenes with Multiple Kinect v2 Sensors
VO（Visual Odometry）视觉里程计是通过车载摄像头或移动机器人的运动所引起的图像的变化，以逐步估计车辆姿态的过程。
摘要：本文主要介绍一种针对订单类图片识别结果进行行列解析的抽象流程和方案，帮助提高开发效率。
在逆向工程，计算机视觉，文物数字化等领域中，由于点云的不完整，旋转错位，平移错位等，使得要得到的完整的点云就需要对局部点云进行配准，为了得到被测物体的完整数据模型，需要确定一个合适的坐标系，将从各个视角得到的点集合并到统一的坐标系下形成一个完整的点云，然后就可以方便进行可视化的操作，这就是点云数据的配准。点云的配准有手动配准依赖仪器的配准，和自动配准，点云的自动配准技术是通过一定的算法或者统计学规律利用计算机计算两块点云之间错位，从而达到两块点云自动配准的效果，其实质就是把不同的坐标系中测得到的数据点云进行坐标系的变换，以得到整体的数据模型，问题的关键是如何让得到坐标变换的参数R（旋转矩阵）和T（平移向量），使得两视角下测得的三维数据经坐标变换后的距离最小，，目前配准算法按照过程可以分为整体配准和局部配准，。PCL中有单独的配准模块，实现了配准相关的基础数据结构，和经典的配准算法如ICP。
在Mittelmann的求解器测试网页上，悄无声息的添加了COPT线性规划求解器（Simplex单纯形算法版本），两个网页显示，COPT求解器成功的占据了榜首的位置，以明显的优势将原来的CLP挤下了冠军宝座。
NumPy包括几个常量： np.e、np.pi、 np.inf、 np.nan、np.NINF、np.PZERO & np.NZERO、np.euler_gamma、np.newaxis
OpenGLES（九）- GLSL案例：灰度 灰度滤镜 原图 灰度效果图 三通道图：图片每个像素点都有三个值(RGB)表示 ，所以就是三通道。也有四通道的图(RGBA)。RGB色彩模式是工业界的一种
1 问：当下一个新的GPU架构发布时，我必须重写我的CUDA内核吗? 答复：不需要重写的，CUDA具有高层次的描述能力（抽象能力），同时CUDA编译器生成的PTX代码也不是固定于特定硬件的。这样在运
从今天起，学院内全部付费内容陆续限免开放部分章节！ 共5000+小时的精品课程，轮番上阵，周周更新，免费畅学！ 2月的第一天，快来查收你的畅学课表吧～~ 如果喜欢本文欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连 热文推荐 博文视点算法书单|让算法学习不再难 GitHub星标数超4.2万的火爆之作！ 清华团队曝光「新冠病毒」3D高清结构照！ 30+岁、没转管理、加不动班，我的竞争力从哪里来？
NO.54 聚类算法——k-means 首先我们从聚类算法说起。前面讲过，聚类算法是在没有训练集的情况下对要分析的数据进行一个类别划分。简单来说，就是直接观察数据的分布，将它们“聚集”成多个类别。聚类算法最经典的一个问题叫作k-cluster。简单来说，就是现在有一批数据，我们要根据这批数据 的值将它们划分成k 类。 对其进行一个形式化的定义，就是： 输入——在一个n 维特征空间里面的数据项集合。 输出——划分为k 个类别的数据项。 小可：这个n 维特征空间是什么？ Mr. 王：有一个数据域的数据我们叫它
道格拉斯-普克算法 (Douglas–Peucker algorithm，亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点，并减少点的数量的一种算法。它的优点是具有平移和旋转不变性，给定曲线与阈值后，抽样结果一定。—摘自百度百科 📷 如果有8个点，如上图（1），抽稀步骤如下： 在曲线首尾两点间虚连一条直线,求出其余各点到该直线的距离，如右图（1）。 选到点到直线距离的最大者与阈值相比较,若大于阈值,则记录该点,否则将直线两端点间各点全部舍去，如右图（2），记
它被广泛应用于数据的底层存储，像集合类Set、Map用到了红黑树、数据库索引使用了平衡树。
作为程序员，算法是我们编程生涯中不可或缺的一部分。它们是解决问题和优化代码的关键。无论是在开发Web应用、移动应用，还是进行数据分析和人工智能研究，算法都是必备的工具。掌握算法可以帮助我们设计更优雅、更高效的解决方案，同时提升我们的编程技能。
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摘要：以多视图点云配准为研究对象，对近二十余年的多视图点云配准相关研究工作进行了全面的分类归纳及总结。首先，阐述点云数据及多视图点云配准的概念。根据配准的任务不同，将多视图点云配准分为多视图点云粗配准和多视图点云精配准两大类，并对其各自算法的核心思想及算法改进进行介绍，其中，多视图点云粗配准算法进一步分为基于生成树和基于形状生成两类；多视图点云精配准算法进一步分为基于点云的点空间、基于点云的帧空间变换平均、基于深度学习和基于优化四类。然后，介绍了四种多视图点云配准数据集及主流多视图配准评价指标。最后，对该研究领域研究现状进行总结，指出存在的挑战，并给出了未来研究展望。
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PythonRobotics 是用 Python 实现的机器人算法案例集合，该库包括了机器人设计中常用的定位算法、测绘算法、路径规划算法、SLAM、路径跟踪算法。 Github 地址： https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics 需求 Python 3.6.x numpy scipy matplotlib pandas cvxpy 如何使用 安装所需的库 Clone 该库 在每个目录中执行 python 脚本 如果你喜欢这个库，请 star ：）
本文提出了DeepICP算法，是一个新颖的端到端3D点云配准网络框架，该配准框架的配准精度可与现有的最先进的几何方法相媲美。不同于其他基于关键的点算法需要使用RANSAC进行关键点的过滤，我们实现了使用各种深度神经网络结构来建立端到端的可训练网络。我们的关键点检测器通过端到端的结构进行训练，使系统可以过滤动态对象，充分利用了静止对象的显著特征，从而实现了算法高鲁棒性。本文的关键贡献在于，没有在已有的点中寻找对应的点，而是基于一组候选点之间的学习匹配概率，创新性的生成关键点，从而提高了配准的准确性。本文的损失函数融合了局部相似度和全局几何约束，以保证所有的网络结构都能向正确的方向收敛。我们使用KITTI数据集和apollo数据集全面验证了我们的方法的有效性。结果表明，我们的方法取得了与最先进的基于几何的方法相当或更好的性能。详细的消融和可视化分析包括，以进一步说明我们的行为和洞察力的网络。该方法具有较低的配准误差和较高的鲁棒性，对依赖点云配准任务的实际应用具有一定的吸引力。
虽然是个小小的区别！但是在Python里面是重要的。你需要将None和不含任何值的空数据结构区分开。
每天好论文太多了，我决定开个标签来放论文。要是有侵权什么的，请踢我一脚，我赶紧删除。
这个不是lintcode里的题目，但是感觉很经典，放在这里。 给定一个数组，在这个数组中找到最大值和最小值。 最近在看一点算法书，看到分治法经典的金块问题，实质就是在一个数组中找到最大值和最小值的问题。 我们用分治法来做，先把数据都分成两两一组，如果是奇数个数据就剩余一个一组。 如果是偶数个数据，就是两两一组，第一组比较大小，分别设置为max和min，第二组来了自己本身内部比较大小，用大的和max进行比较，决定是否更新max，小的同样处理，以此类推。 如果是奇数个数据，就把min和max都设为单个的那个数据，其他的类似上面处理。 书上说可以证明，这个是在数组中（乱序）找最大值和最小值的算法之中，比较次数最少的算法。 瞄了一眼书上的写法，还是很简单的，一遍过。
如果我们得到一个整数，比如：123，要获取这个整数有几位，该如何使用C语言进行计算呢？ 这个题目，牵扯到一点算法，要稍微思考一下。 我说一下我的思路： 在大的思路上，我是使用while循环。 需要一个计数器，也就是一个计数的变量，这个变量的初始值，是0 ， 每当计算一次，增加一位的时候，这个变量需要加1 在每一次的循环步骤之内，让被计算位数的整数，除以10，直到商为0为止 使用代码表示，如下图所示： 在上图代码中，第8行到第12行，就是这个算法的核心代码。 上面代码中，变量num是将要被计算位数的整
opencv的features2d包中提供了surf,sift和orb等特征点算法，根据测试结果发现在opencv3.0的java版本中存在一些bug，导致surf算法无法使用，会抛出如下异常：
总有一天，你会站在最亮的地方，活成自己曾经渴望的模样—— 苑子文 & 苑子豪《我们都一样 年轻又彷徨》
遇到需要设计树节点的数据库结构，以及需要读出来的树节点数据结构！大家是否会选择用数据库的查询方式来获取树结构呢？//曾经的数据库查询获取方式res = this->db->query(“select * from menu where pid = 0”);foreach(res as k=>v){ res[k][‘child’] = this->db->query(“select * from menu where pid =”.
聚类分析是一种原理简单、应用广泛的数据挖掘技术。顾名思义，聚类分析即是把若干事物按照某种标准归为几个类别，其中较为相近的聚为一类，不那么相近的聚于不同类。聚类分析在客户分类、文本分类、基因识别、空间数据处理、卫星图片分析、医疗图像自动检测等领域有着广泛的应用；而聚类分析本身的研究也是一个蓬勃发展的领域，数据分析、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学和市场学也推动了聚类分析研究的进展。聚类分析已经成为数据分析研究中的一个热点。 1 原理 聚类算法种类繁多，且其中绝大多数可以用R实现。下面将选取普及性最广、
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目前的规划会覆盖算法相关的基础数学（线性代数、高数、概率论）、机器学习和深度学习原理和前沿的一些paper的分享。也会有一些关于算法系统的设计，和工作当中遇到的一些难题的思考和总结。
因需要在系统上传图片，但系统要求图片大小不超过4M，如果手动来压缩，因图片量大会效率低下，得不偿失。
1 Oracle 中的计算，不同的位置的计算会造成最终的结果不同的问题，请见下图
LeetCode 是一个汇集了诸多算法题库的编程网站，许多开发者在初学算法时，都会跑到 LeetCode 网站上面刷题，也有一些开发者为了过微软、Google、Facebook 等国际大企的面试，选择刷 LeetCode 来快速提升自己的编程能力与算法能力，以便顺利通过面试。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 现在，AI无疑已经到了祛魅的时间点。 当AlphaGo的惊世一战已成5年前的旧事，当GAN制造的特效在鬼畜区遍地开花，当曾经只有最精尖团队才敢涉足的自动驾驶迎来造车大潮…… 有人认为AI被捧上神坛的黄金期已经过去，但也有更多的行业观点指出，此时，才真正到了见证AI技术创造价值的时刻。 不错，如今，对于App里的推荐算法，大家早已习以为常；手机里的智能助手也越来越能get到你的意图；甚至去趟亦庄，就能在地图App里打上一辆无人驾驶出租车……曾经只在
今日推文说明： 次条是JS混淆连载文章， 三条是让我们知道飞机是什么操作系统，见见世面
注：最后输出部分代码存在一些问题，对于多马鞍点的情况需要进行一些修正，这里留给读者自行思考。
欢迎各位码友来到猫头虎博主的博客！今天，我们来聊聊一个在程序员生涯中不可或缺的话题——算法。在这个数据驱动的时代，算法无处不在，它们深深嵌入在我们的代码中，帮助我们高效、精准地解决问题。作为编程界的小伙伴，算法就如同我们的利剑，是我们在软件世界中决斗的不二法门。🗡️🌐
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本文介绍了K近邻分类算法，包括其原理、实现和应用场景。同时，还介绍了KNN算法在Iris数据集上的应用，并通过实例演示了如何通过调整K值来进行模型的调优。
前面三点 正确性，可读性和健壮性相信都好理解。对于第四点算法的执行效率和存储量，我们知道比较算法的时候，可能会说“A算法比B算法快两倍”之类的话，但实际上这种说法没有任何意义。因为当数据项个数发生变化时，A算法和B算法的效率比例也会发生变化，比如数据项增加了50%，可能A算法比B算法快三倍，但是如果数据项减少了50%，可能A算法和B算法速度一样。所以描述算法的速度必须要和数据项的个数联系起来。也就是“大O”表示法，它是一种算法复杂度的相对表示方式，这里我简单介绍一下，后面会根据具体的算法来描述。
推出一个新系列，《看图轻松理解数据结构和算法》，主要使用图片来描述常见的数据结构和算法，轻松阅读并理解掌握。本系列包括各种堆、各种队列、各种列表、各种树、各种图、各种排序等等几十篇的样子。
首先跟各位读者朋友道个歉，这篇文章来的较晚，距离上一篇有关数据分析中异常值的判断已超过3个月。在《Python数据清洗--异常值识别与处理01》文中，介绍了两种单变量的异常识别方法，分别是分位数法（即借助于箱线图的策略）和Sigma法（即借助于正态分布的假设）。
食为政首，粮安天下，粮食问题一直深受总书记记挂，总书记多次提到：“中国十三亿多人口，吃饭主要靠自己，不能靠外面来解决。”
论文: Corner Proposal Network for Anchor-free,Two-stage Object Detection
算法是程序的灵魂，架构是灵魂的躯体，最近对这两句话感触很深，但很多程序员甚至忽略算法存在，更不要说是架构层面的东西，有些程序员甚至有些疑问，做编程也有几年了碰到关于算法的东西实在是很少，平时用到的算法主要存在两个方面的原因：一种是里面涉及的编程里面可以用更好的算法来代替但是本身由于意识层面的问题，感觉不到可以采用更加优秀的算法，时间久了忽略了算法的真实存在；第二种本身工作上触及到的算法比较少，感受不到算法的重要性。
如何求割边呢？只需要将求割点的算法修改一个符号就可以。只需将low[v]>=num[u]改为low[v]>num[u]，取消一个等号即可。
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