以上为两边DFS求树的直径的过程，看完之后比较好理解算法实现过程，个人感觉两次DFS比树形DP要简单的多了，但还是将两种方法。
原点坐标的 x = space 原点坐标的 y = CanvasHeight - space
#include <iostream> #include <cstring> using namespace std; //maxv：源点能到的最远点，maxdis:最远点对应的距离, const int maxn = 1e4 + 5; struct Edge { int to, next, w; }edges[2 * maxn]; int head[maxn], maxdis,maxv, tot; void add(int u, int v, int w) { edges[tot] = { v,
算法：凸缺陷是图像上的所有凹陷，是图像外轮廓和凸包之间存在的偏差。理解物体形状或轮廓的一种方法便是计算一个物体的凸包，然后计算其凸缺陷。每个缺陷区包含4个特征量：起点、终点、距离和最远点。起点和终点画一条直线，在最远点画个圆，构成凸缺陷区。
原文链接：https://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/38392473
点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样，几何采样，随机采样，格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。
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树中所有简单路径的最大值即为树的直径，可以通过两次 DFS 或者树形 DP 在 时间内求解。
概述 机器学习里面的聚类是无监督的学习问题，它的目标是为了感知样本间的相似度进行类别归纳。它可以用于潜在类别的预测以及数据压缩上去。潜在类别预测，比如说可以基于通过某些常听的音乐而将用户进行不同的分类。数据压缩则是指将样本进行归类后，就可以用比较少的的One-hot向量来代替原来的特别长的向量。
我们在关于轮廓的内容中看到了什么是凸面体。任何偏离这个凸包的物体都可以被认为是凸性缺陷。
项目代码：https://github.com/ZrrSkywalker/Point-NN
OpenCV 中有一个函数 cv.convexityDefect() 可以帮助我们找到凸缺陷。
挑战程序竞赛系列（90）：3.6凸包（1） 传送门：POJ 2187: Beauty Contest 题意： 平面上有N个牧场。i号牧场的位置在格点(xi,yi)(x_i, y_i)，所有牧场的位置
题目描述 农民 John的农场里有很多牧区。有的路径连接一些特定的牧区。一片所有连通的牧区称为一个牧场。但是就目前而言，你能看到至少有两个牧区通过任何路径都不连通。这样，Farmer John就有多个牧场了。
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV的构建旨在为计算机视觉应用程序提供通用的基础结构，并加速在商业产品中使用机器感知。
我们看到了关于轮廓的第二章的凸包。从这个凸包上的任何偏差都可以被认为是凸性缺陷。 OpenCV有一个函数来找到这个,cv.convexityDefects()。一个基本的函数调用如下:
凸包（Convex Hull）是一个计算几何（图形学）中的概念。在一个实数向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。X的凸包可以用X内所有点(X1，...Xn)的凸组合来构造.在二维欧几里得空间中，凸包可想象为一条刚好包着所有点的橡皮圈。用不严谨的话来讲，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形，它能包含点集中所有的点。
基于提示：1 <= R <= 100, 1 <= C <= 100, 0 <= r0 < R, 0 <= c0 < C
任意一个点出发，找出最远点，从最远点，在找到最远点，连起来就是直径（两次dfs）。证明从略（反证法）。
编者按：你是否曾经为如何创作和编辑一篇图文并茂、排版精美的文章而烦恼？或是为缺乏艺术灵感和设计思路而痛苦？AI技术能否在艺术设计中帮助到我们？今天我们为大家介绍的这篇论文，“Automatic Generation of Visual-Textual Presentation Layout”（图文排版的自动生成算法研究），刚刚被美国计算机学会会刊ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications （TOMM）授予2017 Nicolas D. Georganas 最佳论文奖，希望为大家在进行富媒体内容创作和分享时提供一个独到的思路和方法。
前面的几篇文章介绍了如何绘制网格图、坐标系、坐标系中的点，那么本篇章将这些步骤方法，以js原型面向对象的方式开发，编写出一个折线图的示例。
操作I i j：翻转i到j之间的01比特（0变成1，1变成0） 操作Q i：询问第i位比特是什么 //线段树
请注意，本文编写于 848 天前，最后修改于 848 天前，其中某些信息可能已经过时。
原始点云数据不可避免地从3D传感器或在重建算法中包含异常值。本文提出了一种用于鲁棒点云处理的新型端到端网络，称为 PointASNL，可以有效地处理带噪声的点云。我们方法中的关键部分是自适应采样（AS）模块。它首先从最远点采样点的周围对点的邻域加权，然后在整个点云中自适应的调整采样。AS模块不仅有益于点云的特征学习，而且缓解受异常值的影响。为了进一步捕捉邻域信息和长期依赖于采样点，我们从非局部操作的角度出发，提出了局部-非局部 (local-Nonlocal, L-NL) 模块。这种L-NL模块使学习过程对噪声不敏感。大量的实验证明了在分类和语义分割任务上，在合成数据，室内、室外数据，是否有噪声的数据，都有良好性能和鲁棒性。并且在有大量噪声的真实户外数据集SemanticKITTI上，明显优于以前的方法。代码发布在：
近些年来，随着计算机软硬件等的不断发展，计算机视觉、现实增强等让那些我们觉得不会发生的事情发生了，不得不说，科技正在改变我们的生活，给我们的生活带来了更多的便利。
在简单的图形和动画轨迹上，我们可以换一种实现思维，例如通过函数来实现。
2023 年 7 月 7 日，计算机图形学顶级会议 ACM SIGGRAPH 2023 最佳论文奖评选结果揭晓。其中，山东大学计算机科学与技术学院交叉研究中心（IRC）的科研团队发表的学术论文 “Globally Consistent Normal Orientation for Point Clouds by Regularizing the Winding-Number Field” 被评为五篇最佳论文之一。这是自 SIGGRAPH (NA) 设立最佳论文奖以来，国内科研团队首次以第一单位荣获该奖项。
题意：给你n（最多150）个点的坐标，给出邻接矩阵，并且整个图至少两个联通块，现在让你连接一条边，使得所有可联通的两点的最短距离的最大值最小。
给出5个整数,a,b,c,d,e。问(a+2b+3c+4d+5e) / (a+b+c+d+e) 的结果，要求保留1位小数，无需进位（即2.89输出2.8）。
学习Myers'Diff 算法是从 DiffUtils 源代码开始的，但DiffUtil和它的差量算法这篇却是文章是在写完 Myers‘Diff之贪婪算法 和 Myers‘Diff之线性空间细化 这两篇算法文章之后着手的。比较先需要学会算法才能理解代码实现并更好的进行使用。
这篇文章[1]是 PointNet 的改进版。PointNet 是直接将神经网络用于点云数据处理的先锋，虽然 PointNet 在 3D 任务上取得不错的效果，但其还是存在不足。PointNet 忽略了点云数据间的空间局部结构，从而不能很好地识别更细粒度的模型，也不能很好地泛化到复杂的场景。PointNet++ 则针对这个问题，在 PointNet 基础上引入了层级式的嵌套结构来捕获局部特征。此外，真实的点云数据采集往往是不均匀的（因为采样时是从传感器点状发出信号的，自然离传感器近的采样密度高，远的密度低），而这会导致在均匀采样的点云数据集下训练的模型性能产生明显下降。作者在 PointNet++ 中提出了一种新的针对集合数据的学习层，其可以自适应地结合不同尺度下学习到的特征。广泛的实验数据显示 PointNet++ 可以有效且鲁棒地学习到深层的点云数据集合特征，在 3D 点云任务上达到了超越已有的 SOTA 性能。
钢铁在退火的时候，其中某一点的温度是在不断变化的，也就是反复横跳的。模拟退火算法模拟了这一过程，在模拟精度达到一定的时候，可以实现得到全局最优解。
系统聚类法常称为层次聚类法、分层聚类法，也是聚类分析中使用广泛的一种方法。它有两种类型，一是对研究对象本身进
在图像分割后，一般要进行形式化的表示和描述。 （1）外部特征（如边界）来表示区域-->用特征对其描述（如长度，边界缺陷数量） （2）内部特征（如像素）来表示区域-->内部表示（如颜色、纹理） 图像表示分成边界表示（如链码、边界分段等）和区域表示（如四叉树、骨架等）两大类。
童年的我们将和朋友分享美好的事物作为自己的快乐。这天，C小朋友得到了糖果，将要把这些糖果分给要好的朋友们。已知糖果从一个人传给还有一个人须要1秒的时间，同一个小朋友不会反复接受糖果。因为糖果足够多，假设某时刻某小朋友接受了糖果。他会将糖果分成若干份，分给那些在他身旁且还没有得到糖果的小朋友们，并且自己会吃一些糖果。因为嘴馋，小朋友们等不及将糖果发完，会在得到糖果后边吃边发。每一个小朋友从接受糖果到吃完糖果须要m秒的时间。那么，假设第一秒C小朋友開始发糖，第几秒全部小朋友都吃完了糖呢？
这是《python算法教程》的第11篇读书笔记，笔记主要内容是使用分治法求解凸包。 平面凸包问题简介 在一个平面点集中，寻找点集最外层的点，由这些点所构成的凸多边形能将点集中的所有点包围起来。 如下
项目链接：https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric
1.OpenCL的浮点函数将会被划分为五类来分别讨论：算数运算和取舍，比较，指数运算，三角运算，以及其他类型的函数。
从大量候选项中选择最相关的功能和示例是一项在自动数据分析文本中经常发生的任务，它可用于提高模型的计算性能，而且通常也具有可传输性。在这里，我们重点介绍两个流行的子选择方案，它们已应用于此目的：CUR 分解，它基于要素矩阵的低级近似值和最远点采样，它依赖于最多样化的样本和区分特征的迭代标识。我们修改这些不受监督的方法，按照与主体共变量回归（PCovR）方法相同的精神，纳入受监督的组件。我们表明，合并目标信息可提供在监督任务中性能更好的选择，我们用山脊回归、内核脊回归和稀疏内核回归来演示这些选择。我们还表明，结合简单的监督学习模型可以提高更复杂的模型（如前馈神经网络）的准确性。我们提出进行调整，以尽量减少执行无人监督的任务时任何子选择可能产生的影响。我们演示了使用 PCov-CUR和 PCov-FPS在化学和材料科学应用上的显著改进，通常将实现给定回归精度水平所需的特征和样本数减少 2 个因子和样本数。
之前的几篇文章当中一直在聊背包问题，不知道大家有没有觉得有些腻味了。虽然经典的文章当中背包一共有九讲，但除了竞赛选手，我们能理解到单调优化就已经非常出色了。像是带有依赖的背包问题，和混合背包问题，有些剑走偏锋，所以这里不多做分享。如果大家感兴趣可以自行百度背包九讲查看，今天我们来看一个有趣的问题，通过这个有趣的问题，我们来了解一下在树形结构当中做动态规划的方法。
在3D场景中常用的一个需求就是鼠标在屏幕上点击特定位置，选中一个物体模型，进行下一步的操作。比如说移动、旋转变形或者改变物体模型渲染外观等等。具体怎么实现呢？这涉及到把二维坐标转换到三维场景里，进行检测找到选种的模型。
椭圆曲线 椭圆曲线在代数上的表示是下面这个方程： y2 = x3 + ax + b 其中，a = 0, b = 7 (比特币系统所使用的版本)，它的图形如下： 椭圆曲线有一些很有用的特征 一条
不同于图像数据在计算机中的表示通常编码了像素点之间的空间关系，点云数据由无序的数据点构成一个集合来表示。因此，在使用图像识别任务的深度学习模型处理点云数据之前，需要对点云数据进行一些处理。目前采用的方式主要有两种：
PoE可通过一根网线在传输数据的同时，为无线AP、网络摄像机、IP电话、PAD等PoE终端设备供电，传送距离可达100米。由于PoE供电系统安装简单、即插即用，非常适合智慧城市、安防监控等行业使用。
Semantic Segmentation for Real Point Cloud Scenes via Bilateral Augmentation and Adaptive Fusion
最大最小距离和层次聚类算法的一个共同特点是某个模式一旦划分到某一类之后，在后续的算法过程中就不再改变了，而简单聚类算法中类心一旦选定后，在后继算法过程中也不再改变了。因此，这些方法效果一般不会太理想。
箱线图的简介 箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。"盒式图"或叫"盒须图""
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