k-d树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。
Kd-树概念 Kd-树其实是K-dimension tree的缩写，是对数据点在k维空间中划分的一种数据结构。其实，Kd-树是一种平衡二叉树。 举一示例： 假设有六个二维数据点 = {（2,3），（5
Create something today even if it sucks.—— 作者不详
无人水面艇(USV)是一种集环境感知、路径规划、导航控制功能为一体的无人水面平台，通过搭载相应任务载荷，能够执行不同的任务，尤适用于各种危险、重复及其他不适于有人船艇执行的任务场景。但因其体量小、携带能源有限，一般由母船携带并通过收放装置投送至特定的海域执行相应任务。
三维成像技术原理和应用想必大家在之前的文章中了解过啦，今天想给大家比较一下LIDAR、ToF 相机以及双目相机，并且还有一些直观的测试数据来展示各自的优缺点，是骡子是马拉出来溜溜！
树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将 k 维空间切分，构成一系列的k维超矩形区域。
深度摄像头（比如微软的Kinect）将传统摄像头和一个红外传感器相结合来帮助摄像头区别相似物体并计算它们与摄像头之间的距离。
本文介绍来自浙江大学药学院朱峰教授课题组发表在国际综合性学术期刊Research上的最新工作。该研究提出了一种基于Transformer和门控卷积残差神经网络的集成框架EnsemPPIS，仅需要蛋白质的序列信息即可准确识别潜在的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）位点。所构建的模型不仅有效提取残基所处的全局和局部序列环境特征，还利用Transformer算法的自注意力机制从蛋白质序列上学习残基相互作用信息，进而使用集成学习策略将多种特征进行有机整合，在多个基准数据集上实现了卓越的预测性能，并展示出广泛的适用性，能够应用于全蛋白质组范围内的PPI位点预测。此外，模型的可解释性分析证明了该模型具备从蛋白质序列中捕捉局部结构内残基相互作用信息的能力。EnsemPPIS有望加深人们对生理病理机制的理解，助力蛋白质功能研究，推动靶向药物，尤其是蛋白类药物的研发。
在过去的一年里，大语言模型（LLM）以及ChatGPT等产品吸引了全世界的想象力，并推动了一波基于它们的新功能浪潮。向量和向量搜索的概念是支持推荐、问答、图像/视频搜索等功能的核心。
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在文章29. 小孔相机中，我介绍了小孔相机的成像模型。如果你看了这篇文章，你应该至少有了一个重要印象，即相机是一个将三维物体投影为二维图像的设备。
作者：章华燕 编辑：黄俊嘉 在数据挖掘领域，经常会遇到的情况是挖掘出来的特征数据存在各种异常情况，如数据缺失 、数据值异常 等。对于这些情况，如果不加以处理，那么会直接影响到最终挖掘模型建立后的使用效果，甚至是使得最终的模型失效，任务失败。所以对于数据挖掘工程师来说，掌握必要的数据清洗方法是很有必要的！ 接下来本文就依次讲解如何处理 数据值缺失 和 数据值异常 两种情况的处理。 1. 缺失值的处理 如下图所示，当我们在进行数据挖掘的过程中，往往会出现如下图所示的情况：某些样本的个别属性出现缺失的情况。
作者：51CTO博主 RaySaint 先前一篇文章《SIFT算法研究》讲了讲SIFT特征具体是如何检测和描述的，其中也提到了SIFT常见的一个用途就是物体识别，物体识别的过程如下图所示： 如上图(
广角镜头，甚至超广角镜头已经成为了现在手机的标配，这样的手机能够拍摄出宽广的视角，还能够在合拍时拍下更多的人物。
何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中，Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。
转载自：http://blog.csdn.net/fengchaokobe/article/details/7478774
与图像、语音这种，和日常生活息息相关的AI应用不同，在移动通信网络中的应用AI，其专业性较强。因此，首先简单介绍一下什么是网络规划？
5G浪潮下，音视频行业强势崛起高校开发者与音视频行业的距离有多远？个人开发者又要如何获得行业技术认可？6月23日（本周四）晚19:00腾讯云音视频专家干货分享如何成长为炙手可热的音视频技术人才点击下方海报，扫码报名课程可获取会议链接更近距离与老师实时互动交流还有直播限时福利，千元腾讯云认证免费考图片
表示目标空间中 真实前沿的每个点距已知前沿的最近欧式距离 。此值越小，意味着算法的综合性能越好。
说到这里，有人应该想到了这两年大热的“神经辐射场”（NeRF），它可以用多张角度照片重建3D对象，性能出色。量子位之前对此进行了相关报道和解读。
8月4日，在第五届华为开发者大会 (HDC.Together 2023)上，华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO余承东重磅宣布，华为将“遥遥领先”的星闪NearLink引入鸿蒙生态，为鸿蒙万物互联提供变革体验。这意味着星闪NearLink作为新一代的近距离无线联接技术，将在2023年正式走进我们的生活，为用户带来无线互联体验全面升级。
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Given a matrix consists of 0 and 1, find the distance of the nearest 0 for each cell.
概念 对比角度 透视 畸变 概念本质 规律 像差 根本原因 单镜头在平面上描绘物体空间远近关系的必然缺陷 能让画面有更强的纵深感 能否补救 由机位和拍摄距离等因素决定的，对于单镜头而言 无法补救 通过技术 可改善 包含类型 扩展变形 & 压缩变形 桶形畸变 & 枕形畸变 Note: 像差：指在光学中，实际像与根据单透镜理论确定的理想像的偏离。 具体类别 学名 类属 具体含义 运用 扩展变形 透视 近 大 远 小，距离感 + + 近距离拍摄，广角镜头能让画面有更强的纵深感 压缩变形 透视 近 小 远
K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。
在3D计算机图形中，Depth Map（深度图）是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道。其中，Depth Map 类似于灰度图像，只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离。通常RGB图像和Depth图像是配准的，因而像素点之间具有一对一的对应关系。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 很长时间不能很好解释多继承，今天看到一个特别好的解释，大快！ 以下是引用： 我认为你好像是不明白接口怎么用?也就是不明白为什么要定义那
.NET数据挖掘与机器学习 原文：http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/08/29/3289682.html 数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘 (DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，数据挖掘是目前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。因此分享一下很久以前做的一个小研究成果。也算是一个简单的数据挖掘处理的例
数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘 (DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，数据挖掘是目前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。因此分享一下很久以前做的一个小研究成果。也算是一个简单的数据挖掘处理的例子。 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤： (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准。以决定预期结果，也就选择
1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤： (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准。以决定预期结果，也就选择了这项工作的最优算法。 (2)提取、清洗和校验数据:提取的数据放在一个结构上与数据模型兼容的数据库中。以统一的格式清洗那些不一致、不兼容的数据。一旦提取和清理数据后，浏览所创建的模型，以确保所有的数据都已经存在并且完整。 (3)创建和调试模型:将算法应用于模型后产生一个结构。浏览所产生的结构中数据，确认它对于源数据中“事实”的准确代表性，这是很重要的一点。虽然
当AI技术以各种形态进入大众视野，早已不再停留在概念层面，它不断展现着令人愈发惊叹的力量。AI不仅助推了时代进步、生活便利，也为广大开发者带来了崭新的科技体验——在趣味中实现突破和飞跃。
选自FreeCoderCamp 作者：Peter Gleeson 机器之心编译 参与：陈韵竹、程耀彤、刘晓坤 本文介绍了几个重要的变量相关性的度量，包括皮尔逊相关系数、距离相关性和最大信息系数等，并用简单的代码和示例数据展示了这些度量的适用性对比。 从信号的角度来看，这个世界是一个嘈杂的地方。为了弄清楚所有的事情，我们必须有选择地把注意力集中到有用的信息上。 通过数百万年的自然选择过程，我们人类已经变得非常擅长过滤背景信号。我们学会将特定的信号与特定的事件联系起来。 例如，假设你正在繁忙的办公室中打乒乓球
去年9月份苹果推出了iPhone 11、iPhone 11 Pro和iPhone 11 Pro Max三款新iPhone，新机型的性能在拍照和续航上得到大幅度的提升，同时连续三年依旧延续保留FACE ID功能。在人脸识别竞争激烈市场中，结构光与TOF两种主流解决方案为各大厂商所受用，为何苹果一直钟情于3D结构光，其背后的秘密是什么呢？
K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做分类预测时一般采用多数表决法，即训练集里和预测样本特征最近的K个样本，预测结果为里面有最多类别数的类别。KNN做回归预测时一般采用平均法，预测结果为最近的K个样本数据的平均值。其中KNN分类方法的思想对回归方法同样适用，因此本文主要讲解KNN分类问题，下面我们通过一个简单例子来了解下KNN算法流程。 如下图所示，我们想要知道绿色点要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色正方形？我们利用KNN思想，如果假设K=3，选取三个距离最近的类别点，由于红色三角形所占比例为2/3，因此绿色点被赋予红色三角形类别。如果假设K=5，由于蓝色正方形所占比例为3/5，因此绿色点被赋予蓝色正方形类别。
尽管运动恢复结构（SfM）作为一种成熟的技术已经在许多应用中得到了广泛的应用，但现有的SfM算法在某些情况下仍然不够鲁棒。例如，比如图像通常在近距离拍摄以获得详细的纹理才能更好的重建场景细节，这将导致图像之间的重叠较少，从而降低估计运动的精度。在本文中，我们提出了一种激光雷达增强的SfM流程，这种联合处理来自激光雷达和立体相机的数据，以估计传感器的运动。结果表明，在大尺度环境下，加入激光雷达有助于有效地剔除虚假匹配图像，并显著提高模型的一致性。在不同的环境下进行了实验，测试了该算法的性能，并与最新的SfM算法进行了比较。
作者：Weikun Zhen Yaoyu Hu Huai Yu Sebastian Scherer
本论文收录于ECCV2020，从自下而上的角度出发，在目标检测任务中引入了投票机制，使得HoughNet能够集成近距离和远距离的class-conditional evidence进行视觉识别。本论文解读首发于“AI算法修炼营”。
一、 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中，特征数量可能较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相关性，容易导致如下的后果： 1. 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长，模型也会越复杂。 2. 特征个数越多，容易引起“维度灾难”，其推广能力会下降。 3. 特征个数越多，容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题，导致模型效果下降。 4. 对于模型来说，可能会导致不适定的情况，即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动。 特征选择，能剔除不相关、
前两日，在微博上说：“到今天为止，我至少亏欠了3篇文章待写：1、KD树；2、神经网络；3、编程艺术第28章。你看到，blog内的文章与你于别处所见的任何都不同。于是，等啊等，等一台电脑，只好等待..”。得益于田，借了我一台电脑（借他电脑的时候，我连表示感谢，他说“能找到工作全靠你的博客，这点儿小忙还说，不地道”，有的时候，稍许感受到受人信任也是一种压力，愿我不辜负大家对我的信任），于是今天开始Top 10 Algorithms in Data Mining系列第三篇文章，即本文「从K近邻算法谈到KD树、SIFT+BBF算法」的创作。
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
传统拣选系统采用传送带运输货物，将货物通过连接在传送带上的分拣口分流至各目的地。该类系统占用面积较大且吞吐能力柔性较低，随着当代物流系统对分拣中心运行能力的要求不断提升，企业对智能分拣系统的需求越发明显。
在过去的十年里，3D传感器已成为机器人技术中最多用途和普及性最广的传感器之一。在许多机器人应用中，3D传感器已成为近场物体检测和避障、表面和物体检测以及地图创建等任务的首选。本文将重点介绍使用的三种最常见的3D传感技术：CMOS双目视觉（主动和被动）、结构光和飞行时间法。尽管激光雷达（LiDAR）的数据也是三维的，但本文不涉及LiDAR。
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