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  • Leetcode: 1937. Maximum Number of Points with Cost2021-09-11 22:33:03

    Description You are given an m x n integer matrix points (0-indexed). Starting with 0 points, you want to maximize the number of points you can get from the matrix. To gain points, you must pick one cell in each row. Picking the cell at coordinates (r, c)

  • 学习笔记:速腾聚创激光点云处理——地面分割和聚类2021-09-10 15:04:32

    前言 激光雷达尝试中,已跑通,参数和效果还有待调整和验证 实践了大佬文章的代码 链接: link. 链接: link. 由于是新手小白也参考了下方文章 链接: link. 硬件和软件平台 系统:Ubuntu18.04+ros 硬件:速腾聚创Helios 32线激光雷达 点云的地面分割 filtered_points 起初是根据大佬的

  • [TensorFlow 2] 高阶OP tf.where tf.scatter_nd tf.meshgrid2021-09-09 10:34:12

    文章目录 介绍tf.wheretf.where(tensor)tf.where(condition,A,B) tf.scatter_ndtf.meshgrid例子:画出函数的等高线 介绍 以龙良曲老师的《深度学习与TensorFlow 2入门实战》为教材,记录一下我的学习笔记。 代码 运行结果 tf.where tf.where(tensor) a=tf.random.norm

  • [图片校准(矫正)]——透射变换应用2021-09-03 22:04:39

    如果想要对图像进行校准,那么透射变换是非常有效的变换方法。 透射变换的定义如下:将图像投影到一个新的视平面,通常也成为投影映射。详情参考链接:透射变换介绍 1、举例说明  直观的来看,透视变换的作用就是将左侧图像的坐标点 [[50,0],[150,0],[0,200],[200,200]]转化为新的

  • CF429E Points and Segments2021-09-02 18:01:28

    一、题目 点此看题 二、解法 \(\tt CF\) 远古场的题,感觉思维得到了巨大的锤炼 因为判断不合法的点只需要考虑端点,所以我们先把端点离散化。 两种东西选主元,比如我们选红色为主元,假设一个点被线段覆盖了 \(cnt\) 次,那么合法的充要条件是这个点被红色线段覆盖了 \(\lfloor\frac{cnt}

  • CF1445E four points2021-09-01 21:35:46

    我们不妨枚举四个点的移动方向。 那我们可以直接算出在该情况的最优的答案。 #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #define LL long long using namespace std; int a[4], b[4], c[4]; int main() { int _; scanf("%d", &_); while (_--) {

  • 第14篇-生成重要的例程2021-08-31 10:33:54

    之前介绍过TemplateInterpreter::initialize()函数,在这个函数中初始化了模板表和StubQueue实例,通过如下方式创建InterpreterGenerator实例: InterpreterGenerator g(_code); 在创建InterpreterGenerator实例时会调用generate_all()函数,如下:  InterpreterGenerator::Interprete

  • Gym102483A - Access Points(单调栈)2021-08-25 08:00:15

    题目 Access Points 给定n个点坐标,编号1~n。让你重新安排这n个点坐标,满足编号小的横纵坐标均小于等于编号大的横纵坐标,同时让每个点偏移的距离平方和最小,输出最小值。 题解 显然,x和y坐标独立,可以分开处理。 问题变成一维问题。因为最终坐标要按照编号从小到大递增。编号连续的点肯

  • get_calib_data_observ_points算子说明2021-08-23 19:01:45

    算子作用:从标定板中读取圆心数据 函数声明: get_calib_data_observ_points( : : CalibDataID, CameraIdx, CalibObjIdx, CalibObjPoseIdx : Row, Column, Index, Pose) 参数说明: CalibDataID,标定参数模型句柄CameraIdx,相机的索引,默认值为0CalibObjIdx,校准对象的索引,默认值为0

  • 011、py43-day12-sky-202108182021-08-19 02:31:22

          2、练习 题:题目1:定义一个类Triangle用来表示三角形定义初始化方__init__法接收三个点作为参数(点可以用二元元组来表示,也可以使用课堂上的Point类的实例来表示,注意判断是否三个点不同)定义方法isosceles用来判断三角形是否是等腰三角形,输出True 或False(提示,计算三个点的距

  • Dom-Align2021-08-14 22:31:23

    聊聊 Dom-Align 这个包 最近在写一个弹框的 service,用到了 Dom-Align,来挨着某个元素来弹框,遇到了些坑,记录一下,以免下次再掉进去。 先聊聊 Dom-Align 怎么干活的。这个有个约定, target 指的是参考系,source(目标元素)指的是需要被定位的元素。 我们一般直接调用alignElement(el,

  • [AGC025D] Choosing Points题解2021-08-14 10:35:48

    题意 ​ 给定 \(n, D_1,D_2\), 要求构造一个在 \(2n\times 2n\) 的网格中选出 \(n^2\) 个点的方案, 使得任意两点间的距离不为 \(\sqrt {D_1}\) 或 \(\sqrt {D_2}\)。 ​ 数据范围:\(n \le 300,D \le 2\times 10 ^5\) 题解 ​ 很妙的一道题,完全没有想到里面竟然藏了一个二分图。 ​

  • Supercentral Point2021-08-06 09:58:05

    题目描述: One day Vasya painted a Cartesian coordinate system on a piece of paper and marked some set of points (x1, y1), (x2, y2), …, (xn, yn). Let’s define neighbors for some fixed point from the given set (x, y): point (x’, y’) is (x, y)‘

  • js数组排序和求最大值2021-08-05 23:04:54

    arr.sort()方法的使用记录 var points = [40, 100, 1, 5, 25, 10]; points.sort(function(a, b) { return a - b; //升序 }); console.log(points); //[1, 5, 10, 25, 40, 100] points.sort(function(a, b) { return b - a; //降序 }); console.log(points); //[100

  • 流形学习降维code2021-08-04 11:00:28

    # Refer: # https://leovan.me/cn/2018/03/manifold-learning/ # https://github.com/lmcinnes/umap # import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import manifold, datasets, metrics from sklearn.utils import check_rand

  • MTCNN人脸检测论文+代码实现(python)(全)2021-08-03 17:02:10

    MTCNN论文详解&代码测试 军军出品,最为精品1.MTCNN的简要概括2.Joint Face Detection and Alignment using3.摘要:4.介绍:5.训练步骤6.5相关步骤的代码实现(仅部分)7.走近网络P-NETR-NETO-NET 7.1相关网络代码实现:NMSP-NETR-NETO-NET扩展网络 8.MTCNN的细节(理论观点)代价函数的解

  • 蚁群算法代码2021-08-03 16:02:43

    在网上看了一些蚁群算法原理,其中最为广泛的应用还是那个旅行家问题(TSP)。诸如粒子群优化算法,蚁群算法都可以求一个目标函数的最小值问题的。 下面代码记录下跑的代码。蚁群算法中最为重要的就是目标函数和信息素矩阵的设计。其他的参数则为信息素重要程度,信息素挥发速度,适应度的重

  • POJ3090Visible Lattice Points2021-07-30 22:31:27

    http://poj.org/problem?id=3090 对于此题,观测点的数目,从小规模开始观察,可以得到每一个点,由一根无限长的绳子,绕着原点旋转,得到的第一个点。换另外一个思路,每一个观察到的点,都是子矩阵的一个边界点,也就是说枚举每一个子矩阵的点即可,而对于重合的点,则是已经出现的点,也就是可以约分的

  • 2021-07-302021-07-30 15:33:39

    echarts 散点图加趋势线(可加多条趋势线)个人学习笔记 效果图加代码 代码: var data0 = [ [1,2], [2,3], [3,4], [4,5], [5,6], ]; var data1 = [ [1,5], [2,6], [3,7], [4,8], [5,9], ]; var data = [ [1,2], [2,3], [3

  • [LeetCode] 973. K Closest Points to Origin_Medium tag: Sort2021-07-29 07:32:42

    Given an array of points where points[i] = [xi, yi] represents a point on the X-Y plane and an integer k, return the k closest points to the origin (0, 0). The distance between two points on the X-Y plane is the Euclidean distance (i.e., √(x1 -

  • 路径规划—PRM(Probabilistic Road Map)2021-07-26 20:01:23

    一、原理: Probabilistic Road Map, 分为两个过程 Learning phase和Query phase. Learning phase: 1. Sample N points in C-space.(在空间内撒N个点) 2. Delete points that are not collision-free. 3. Connect to nearest points and get collision-free segments. 4. Delete seg

  • PCL学习笔记(十八)-- ConditionalRemoval和RadiusOutliersRemoval滤波器移除离群点2021-07-26 13:30:32

    一、简介   RadiusOutlierRemoval滤波处理会滤除那些一定范围内没有足够多近邻的点;   ConditionalRemoval滤波器用于删除不符合用户要求的一个或多个数据点。 二、代码分析   1)首先,程序会确保用户输入正确的命令行参数,并随机生成一个点云数据: if (argc != 2) { std::

  • 【模型加速】PointPillars模型加速实验(1)2021-07-25 23:06:18

          在阅读这个系列文章之前假定你已经对PointPillars算法本身有一定的了解,并且有一个可用的Pytorch模型。这里的加速实验主要还是遵循"Pytorch-->ONNX-->TensorRT引擎-->推理"这一思路,暂不涉及使用TensorRT API手动搭建网络。      实验环境 系统,Ubuntu16.04内核,Linux

  • Python开发案例,opencv_python模块实现照片中人脸进行颜值预测,网友们请谨慎使用!2021-07-23 14:33:55

    前言 利用Python对照片中人脸进行颜值预测! 所需工具 Python版本:3.5.4(64bit) 相关模块: opencv_python模块、sklearn模块、numpy模块、dlib模块以及一些Python自带的模块。 环境搭建 (1)安装相应版本的Python并添加到环境变量中; (2)pip安装相关模块中提到的模块。 例如: 若pip安装报错

  • 【每日一题】LeetCode1937. 扣分后的最大得分【线性DP】2021-07-22 22:02:39

    思路 我们很容易写出下面的DP for (int i=0; i<m; i++) for (int j=0; j<n; j++) for (int k=0; k<n; k++) dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][k] - abs(j-k) + points[i][j]); 但是时间复杂度O(n^3)在题目所给的数据中是肯定会TLE的,怎么改进呢? 我们将绝对值符

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