该文介绍了利用四叉树实现空间索引的算法,相比于GeoHash来说,具有更高的查询效率,是地图领域非常有价值的参考技术。同时,四叉树具有很好的扩展性,即使数据量再大,也可以轻松应对。对于数据插入和查询,时间复杂度为O(logN)。
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四叉树索引的基本思想是将地理空间递归划分为不同层次的树结构。它将已知范围的空间等分成四个相等的子空间,如此递归下去,直至树的层次达到一定深度或者满足某种要求后停止分割。
简单来说,就是一棵四个节点的树放在一个小格子里,如果当前节点拥有四个子节点,那么四个子节点将再次瓜分这个格子为四个小格子。
引入脚本 QuadtreeCollision.ts , 新建一个 QuadtreeCollision ,并初始化为世界坐标系下的对齐轴向的包围盒(AABB)。
四叉树是一种树数据,其中每个结点恰好有四个子结点:topLeft、topRight、bottomLeft 和 bottomRight。四叉树通常被用来划分一个二维空间,递归地将其细分为四个象限或区域。
设计Uber后端,让我们设计一个像优步这样的共享乘车服务,将需要乘车的乘客与有车的司机连接起来。类似服务:Lyft、滴滴、Via、Sidecar等。
情况二:如果关注节点是 a,它的叔叔节点 d 是黑色,关注节点 a 是其父节点 b 的右子节点
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 !
在上篇文章我们讨论了使用 脏矩形渲染,通过重渲染局部的图形来提优化 Canvas 的性能,将 GPU 密集转换为 CPU 密集。
注意,当 isLeaf 为 False 时,你可以把 True 或者 False 赋值给节点,两种值都会被判题机制 接受 。
在谈论空间索引之前,我们必须了解数据索引的概念:索引是为了提高数据集的检索效率。打个比喻,一本书的目录就是这本书的内容的“索引”,我们查看感兴趣的内容前,通过查看书的目录去快速查找对应的内容,而不是一字一句地找我们感兴趣的内容;就像这样,事先构建的索引可以有效地加速查询的速度。
《你被追尾了》中预告了加速碰撞检测的算法——四叉树(for 2D),所以本文就来学习一下.
R 树(R-tree)是一种 空间索引技术,能够是从大量的节点中,快速找到特定范围的元素集合,而不用一个不落地遍历所有节点。
学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发。
我们想要使用一棵四叉树来储存一个 N x N 的布尔值网络。网络中每一格的值只会是真或假。树的根结点代表整个网络。对于每个结点, 它将被分等成四个孩子结点直到这个区域内的值都是相同的.
在本文中,我们将设计一个邻近服务,用来发现用户附近的地方,比如餐馆,酒店,商场等。
在继续探讨标题中提到的上下文自适应这个概念之前,我们需要对熵编码器中的二进制这个概念有一定的了解。第六章给出的编码算法的流程图告诉我们,在熵编码之前,每个块在编码期间做出的所有决策的信息会作为输入传输到熵编码器。这些信息中的大多数的数值是整数,而不是表示为0和1的二进制数。当然了,任何整数都可以用二进制数表示,这些信息会在熵编码前二值化为相应的二进制流。如果直接按照整数对应的二进制数值将其转换为码流,则意味着在二进制消息中遇到0和1的概率将几乎相等,因此算术编码器中的数据压缩比将接近零。换言之,算术编码后编码消息中的比特数将不小于编码器输入处的比特数。正因为如此,HEVC中有一个称为二进制化的特殊过程,它适用于发送到熵编码器输入端的所有数字信息。此过程将把某个图像块进行编码的过程中的所有数值转换为一组二进制比特流。接下来仅针对使用帧内预测编码的特殊情况来详细考虑这种二进制化过程。
图形渲染管道被认为是实时图形渲染的核心,简称为管道。管道的主要功能是由给定的虚拟摄像机、三维物体、灯源、光照模型、纹理贴图或其他来产生或渲染一个二维图像。由此可见,渲染管线是实时渲染技术的底层工具。图像中物体的位置及形状是通过它们的几何描述、环境特征、以及该环境中虚拟摄像机的摆放位置来决定的。物体的外观受到了材质属性、灯源、贴图以及渲染模式(sharding modles)的影响。
平衡二叉树的严格定义是这样的:二叉树中任意一个节点的左右子树的高度相差不能大于 1。
视频编码标准的演进 📷 视频编码标准的演进 H.264 运动补偿 变换编码(可能是 DCT) MPEG-4 亚像素运动补偿 帧内预测 H.264 可变大小块分区 环路滤波 多参考系 CABAC H.265/HEVC 四叉树结构 CU(编码单元)/PU(预测单元)/TU(变换单元)分区 改进的帧内/帧间预测 VVC QTBT(四叉树加二叉树) 自适应多重变换 如何使用机器学习? 📷 HEVC 我们可以从视频编码的流程中提取一些问题。 三个抽象问题: 递归二分类 多类别的分类 递归的多类别分
各地图的瓦片坐标系定义、转换原理和转换公式可以参见博文:国内主要地图瓦片坐标系定义及计算原理[2]
论文标题:SVM Based Fast CU Partitioning Algorithm for VVC Intra Coding
https://github.com/electech6/ORB_SLAM2_detailed_comments
文章:GFS-VO: Grid-based Fast and Structural Visual Odometry
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近年来,随着卫星技术的发展和深度学习的火热,基于深度学习的遥感影像智能解译得到了前所未有的关注,并已成功应用于建筑物变化检测、SAR影像船舶检测、道路提取、多光谱影像分类等任务中。高精度、高速度、自动化的特点为其带来广阔的发展前景。
WMTS地图服务每一层级的分辨率是多少?关于这个问题以前推算过,但总是忘记了。网上查询又是一堆废话,现在把这个问题记录如下。
四象树是每个内结点均有4个子结点的特殊四叉树,它可用于描述平面上黑白图像。平面上的黑白图像是32行×32列的正方形,每个格子称为1个象素,是最小的图像单位。正方形图像可分成四个相等的小正方形,可按直角坐标系四个象限的顺序分别编号1,2,3,4,分别对应于四象树的四个子结点。这样,32行×32列的图像就对应于一棵深度为6的完全四叉树,最底层的每个叶结点正好对应于一个象素。但我们可以压缩四象树的结点数量。
关于邻居的定义,相邻即为邻居,那么邻居分为2种,边相邻和点相邻。边相邻的有4个方向,上下左右。点相邻的也有4个方向,即4个顶点相邻的。
1.ORBexteractor 中如何实现均匀化提取特特征点,与OpenCV中的 orb有什么区别?
本篇文章剖析下 Go 定时器的相关内容。定时器不管是业务开发,还是基础架构开发,都是绕不过去的存在,由此可见定时器的重要程度。
【腾讯文档】UnityForTest目录 https://docs.qq.com/doc/DWm9HSkVhTGdyUUVo
刚接触二叉树的学习的时候,相信很多人可能会被二叉树各种各样的叫法和概念给绕晕了,今天就来科普一下关于二叉树我们需要知道的一些树的种类,以及它的特点。
大家好,我是来自北京大学的马思伟。本次我将从以下四个方面为大家分享有关最新一代VVC与AVS3视频编码标准的进展及关键技术特色等内容,希望可以为大家带来有价值的帮助。
缺点:构建是必须分配一段连续的空间;查询某个元素是否存在,需要变量整个数组,耗费O(n)的时间;删除某个元素同样需要耗时O(n)的时间
最近学习了极客时间的《数据结构与算法之美]》很有收获,记录总结一下。 欢迎学习老师的专栏:数据结构与算法之美 代码地址:https://github.com/peiniwan/Arithmetic
我们在前文《视频编码(1)》中探讨了 H.264 视频编码的基本概念、编码工具、编码流程及码流结构等基础知识,接下来我们来继续探讨在 H.264 基础上迭代而生的 H.265 有哪些改进,看看它是如何在同样的画面质量下将编码码率降下来的。本文内容包括如下章节:
(1)基本思想:算法先将要排序的一组数按某个增量d(n/2,n为要排序数的个数)分成若干组,每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序,然后再用一个较小的增量(d/2)对它进行分组,在每组中再进行直接插入排序。当增量减到1时,进行直接插入排序后,排序完成。
HEVC(high efficient advanced code)(即H.265),是继AVC(advanced video code)(H.264)以后的新一代视频编码技术。2013标准已经发布,目前已经开始商用。
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟理解数据结构如何起作用对于有效地使用它们至关重要。 这本通俗易懂且有趣的书通过数据结构的视角深入介绍了计算思维——数据结构是任何编程工作的关键组成部分。通过图表、伪代码和幽默的类比,你将了解数据结构如何驱动算法操作,不仅可以了解如何构建数据结构,还可以了解如何以及何时使用它们。 本书将为你提供15种以上关键数据结构的实现和使用的强大背景知识,从栈、队列、缓存到布隆过滤器、跳跃表和图。通过在咖啡馆排队来掌握链表,通过编目夏季奥运会的历史来掌握散列表,通过整齐地整理厨房
GeoSpark是基于Spark分布式的地理信息计算引擎,相比于传统的ArcGIS,GeoSpark可以提供更好性能的空间分析、查询服务。
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