回顾数学的发展史，每次数形结合都能够诞生出新的数学思想，将整个数学向前推进一大步：
多面体的体积和表面积:有立方体计算公式、长方体∧棱柱∨计算公式、三棱柱计算公式、棱锥计算公式、棱台计算公式、圆柱和空心圆柱∧管∨计算公式、斜线直圆柱计算公式、直圆锥计算公式、圆台计算公式、球计算公式、球扇形∧球楔∨计算公式、球缺计算公式、圆环体∧胎∨计算公式、球带体计算公式、桶形计算公式、椭球体计算公式、交叉圆柱体计算公式、梯形体计算公式等。
单目 3D 目标检测使用 RGB 图像来预测目标 3D 边界框。由于 RGB 图像中缺少关键的深度信息，因此该任务从根本上说是不适定的。然而在自动驾驶中，汽车是具有（大部分）已知形状和大小的刚体。那么一个关键的问题是如何有效地利用汽车的强大先验，在传统 2D 对象检测之上来推断其对应的 3D 边界框。
选自arXiv 作者：Chuhang Zou等 机器之心编译 参与：Geek Ai、路 近日，来自 UIUC 和 Zillow 的研究者在 arXiv 上发布论文，提出 LayoutNet——一种仅通过单张透视图或全景图就能估算室内场景 3D 布局的深度卷积神经网络（CNN）。该方法在全景图上的运行速度和预测精度比较好，在透视图上的性能是最好的方案之一。该方法也能够推广到非长方体的曼哈顿布局中。目前，该论文已经被 CVPR 2018 接收。 引言 对于机器人和虚拟现实、增强现实这样的应用来说，从图像中估
1、定义长方形类，含： 属性：宽、高（整型）； 方法：求周长、面积； 构造方法3个：（1）无参——宽、高默认值为1；（2）1个参数——宽、高均为参数值；（3）2个参数——宽、高各为参数值。 要求：进行测试。 代码如下： 长方形的类： package Test1; public class Rectangle { //定义长宽属性 private int iWidth; private int iHeight; //构造器1 public Recta
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实现 float, int, double 类型的 max, min, abs 函数。
常规的SLAM算法首先假设环境中所有物体均处于静止的状态。而一些能够在动态环境中运行的SLAM系统，只是将环境中的动态物体视为异常值并将他们从环境中剔除，再使用常规的SLAM算法进行处理。这严重影响SLAM在自动驾驶中的应用。
给定 n 个非负整数，用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻，且宽度为 1 。
杯子底部好像没搞好？唉我这杯劣质的水。。 官方视频教程（国内访问需要梯子） 官方效果：
机器学习中的注释（Annotation）是标记数据的过程，可以是文本，视频，图像或音频等形式。在计算机视觉任务中，图像注释有助于计算机更好的理解图像，计算机尝试在带注释的数据中学习出适用于新数据识别的相似的规则。
文章：Monocular Object and Plane SLAM in Structured Environments
现在什么都是3D，看电影3D，打游戏3D，估计3D打车，很快就会面世。那么作为前端开发的标准语言，JS和3D能不能也搞出点大新闻呢？刚好最近在做一个活动时，就遇到了需要播放3D全景视频的需求，顺便就研
我们本节要实现的是，当用户把小球投入篮框，如果小球能从篮框中间漏下去，那么就可以算得分。这就需要我们进行碰撞检测，Box2D给我们提供良好机制能实现这点功能。我们在篮框的两个小方块之间构造一个物体，当小球击中这个物体时，就相当于穿越了篮框。
激光雷达在自动驾驶系统中起着关键作用。利用它，可以准确地对车辆所处环境做3D建模，如高精度地图；也可以准确知道某个3D目标在激光雷达坐标系中的位置、大小及姿态，即：3D目标检测。
如果当前队伍数是 偶数 ，那么每支队伍都会与另一支队伍配对。总共进行 n / 2 场比赛，且产生 n / 2 支队伍进入下一轮。如果当前队伍数为 奇数 ，那么将会随机轮空并晋级一支队伍，其余的队伍配对。总共进行 (n - 1) / 2 场比赛，且产生 (n - 1) / 2 + 1 支队伍进入下一轮。返回在比赛中进行的配对次数，直到决出获胜队伍为止。
1.获取所有可能和投影框相交的mesh,一般游戏引擎都会有Octree或BVH保存mesh的aabb,这一步简单获取aabb相交的mesh即可.
采用封装的思想设计一个立方体类（Cube），成员变量有：长（length）、宽（width）、高（height），都为 int 类型；
这个专栏本不计划继续更新，掌握零基础必看之数学建模索引中的所有内容，美赛M奖应该唾手可得。但是，再往上，进阶到<1%的F奖和O奖，除了模型与运气，更大程度上依赖于插图的美观程度。有人戏称，美赛是作图大赛。确有其道理，精致、良好的图像不仅能够更清晰准确地表达思想，而且能极大提高审阅人的印象分。 因此，我开设此专栏的番外篇，主要针对论文的画图问题，记录分享相关的经验、技巧，后期会挑一些优秀论文的部分图片来进行复现。
建立酒杯的方法（CV曲线） surface（曲面）-- creat cv curve tool-- control vertex（调整图形）[再次creat cv建立厚度，只需要建立酒杯的上口]--- Edit curves -- attach（两只曲线合并）--删除多余的线 surface-- Revolve（旋转） 倒角： 选中壶嘴，再选壶，然后 Edit NURBS--Surface Fillet---Circular Fillet 半径不要太大 筛选 先选需要筛选的物体 然后Edit NURBS--
NVIDIA的研究人员开发了一个基于深度学习的系统，可以教导机器人通过观察人类的行为来完成任务。该方法旨在加强人与机器人之间的沟通，同时进一步研究将使人们能够与机器人无缝工作。
一、介绍 学习目标：熟练使用“标准基本体”和“扩展基本体”内的按钮来创建对象。 软件环境：3ds Max2015 二、实验步骤 1，启动3ds Max，使用“长方体”工具在场景中创建一个长方体作为空间
给你 n 个长方体 cuboids ，其中第 i 个长方体的长宽高表示为 cuboids[i] = [widthi, lengthi, heighti]（下标从 0 开始）。请你从 cuboids 选出一个 子集 ，并将它们堆叠起来。
本文的目标是在自动驾驶环境下生成高质量的3D目标建议。我们的方法利用立体图像将提案以3D包围框的形式放置。我们将此问题表述为最小化一个能量函数，该函数编码目标大小先验、地平面以及几个与自由空间、点云密度和到地面距离有关的深度信息特征。我们的实验表明，在具有挑战性的KITTI基准测试上，与现有的RGB和RGB- d目标建议方法相比，性能有显著提高。结合卷积神经网络(CNN)评分，我们的方法在所有三个KITTI目标类上都优于所有现有的结果。
很多网友反应“这也太可爱了吧”，连摩纳哥亲王也想带回去两个给自己的龙凤胎，请求工作人员再为自己制作一个冰墩墩，不然回去也就“不好交代”了。
“ 我独处时最轻松，因为我不觉得自己乏味，即使乏味，也自己承受，不累及他人，也无需感到不安。”
如个体i支配个体j，就说明个体i在所有目标函数的表现上都不差于个体j，并且至少在一个目标上优于个体j；
每一个像素有三种颜色——红色、绿色和蓝色。通过不同光源的组合，形成真彩色，有暗的，有明亮的。
图层相当于图纸绘图中使用的重叠图纸，创建和命令图层，并为这些图层指定通用特性。通过将对象分类放到各自的图层中，可以快速有效地控制对象的显示以及其进行更改。（例如墙体或标注）
最近断断续续地写出了这么个东西：http://ucren.com/demos/d3d/index.html。
https://leetcode-cn.com/contest/weekly-contest-219/
参考链接： 了解Java中“ public static void main”中的“ static”
计算机视觉被认为是机器学习和人工智能发展的重要领域之一。简而言之，计算机视觉是人工智能研究领域，致力于赋予计算机看世界和视觉解释世界的能力。
文章：Real-Time LIDAR-Based Urban Road and Sidewalk Detection for Autonomous Vehicles
先来上两张图看看那种猫是暹罗？那种猫是英短？ 第一张暹罗 第二张英短 你以后是不是可以识别了暹罗和英短了？大概能，好像又不能。这是因为素材太少了，我们看这两张图能分别提取出来短特征太少了。那如果我们
敏捷不仅有度量，度量还是敏捷项目非常重要的一部分，但敏捷度量和传统的度量存在很大的区别，敏捷度量不是以评估和考核为目的的，它是为了帮助团队拉通目标和行动、指导指定工作计划和任务、协助团队持续改进而发生的。
本文接上一期《用word2vec解读延禧攻略人物关系》，从另外一个角度（色彩），对延禧的剧照及海报的颜色在数据上进行技术解读。通过从网上收集的剧照、海报图片等，经MCCQ算法及word2vec的训练，构建配色图谱，最后通过可视化的方式进行展示。
# 创建argparse对象，并将产品简要说明加入 show = '程序说明' ===>程序简要说明(字符串)，输出help时会显示 p = argparse.ArgumentParser(description=show)
自动驾驶汽车的发展已经见证了硬件传感器记录感官数据的容量和准确度的发展。传感器的数量增加了，新一代传感器正在记录更高的分辨率和更准确的测量结果。在本文中，我们将探讨传感器融合如何在涉及环环相扣的数据标记过程中实现更高程度的自动化。
每个对象中的数据成员都占有存储空间，如果一个类定义了n个对象的话，那么就有n个大小相等的空间来存放这n个对象的数据成员，但是不同的对象都调用同一个代码段。
这就是论文的目的，将一张黑白图片着色为一张彩色图片 再看这篇文章前，最好是对神经网络有了初步的了解。文章第三部分，很大篇幅在介绍神经网络的一些基础知识。演示demo 在这篇论文中，他把上述过程描述为：使用现有大量图片数据来训练我们提出的模型，目的是使用 CIE lab颜色空间来预测灰度图像的chrominance（任意一种颜色与亮度相同的一个指定的参考色之间的差异）。 理解一下这个过程，就是我们在L（亮度）相同的点上来预测目标a*b*的值，使得目标a*b*的值与参考a*b*值之间的差异最小，得到我们的模
以真实设备为模型，搭建出设备面板，并实时获取设备运行参数，显示在设备面板上，这相比于纯数值的设备监控系统显得更加生动直观。今天我们就在HT for Web的3D技术上完成设备面板的搭建。 我们今天模拟
图形学中的相机定义了三维空间到二维屏幕的投影方式，根据投影方式的不同，相机可分为 正交投影相机 与 透视投影相机。
l 认识AutoCAD的应用领域，让学生了解软件的专业特点及在校的优势，认识本专业在国内的发展历程及毕业后的前景。
要说吧，4道题也都做出来了，耗时老实说也没有特别长，不算错误惩罚的话其实也就56分钟，不到1个小时，整体虽然没有挤进国内前100，好歹也有前4%（116/3682），世界排名也是311/9290，也属于前4%，照说应该是一次不错的发挥了。
行列式是由一些数据排列成的方阵经过规定的计算方法而得到的一个数。当然，如果行列式中含有未知数，那么行列式就是一个多项式。它本质上代表一个数值，这点请与矩阵区别开来。矩阵只是一个数表，行列式还要对这个数表按照规则进一步计算,最终得到一个实数、复数或者多项式。
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