广义上来说，任何在算法中用到SVD/特征值分解的，都叫Spectral Algorithm。顺便说一下，对于任意矩阵只存在奇异值分解，不存在特征值分解。...传统的聚类算法，如K-Means、EM算法都是建立在凸球形样本空间上，当样本空间不为凸时，算法会陷入局部最优，最终结果受初始参数的选择影响比较大。...而谱聚类可以在任意形状的样本空间上聚类，且收敛于全局最优解。 谱聚类和CHAMELEON聚类很像，都是把样本点的相似度放到一个带权无向图中，采用“图划分”的方法进行聚类。...只是谱聚类算法在进行图划分的时候发现计算量很大，转而求特征值去了，而且最后还在几个小特征向量组成的矩阵上进行了K-Means聚类。...并不是任意两个点间的相似度都要表示在图上，我们希望的权值图是比较稀疏的，有2种方法：权值小于阈值的认为是0；K最邻近方法，即每个点只和跟它最近的k个点连起来，CHAMELEON算法的第1阶段就是这么干的
摘要 激光雷达里程计在自主导航系统中的自定位和地图够建中起着重要的作用，通常被视为一个点云配准问题。传统的基于搜索树的方法虽然在KITTI里程基准上取得了良好的性能，但在处理大规模点云时仍然存在困难。...图2 高效的激光雷达里程计方法的概述流程图 1） 概述：如综述文章所述，激光雷达里程计被描述为帧到模型配准问题，其目的是在连续扫描之间找到精确的变换。...2） 提出的融合方法：为了便于有效的配准，快速的最近邻搜索是找到当前扫描与点模型之间的对应关系的关键，这对于计算点对面误差的法向估计具有重要意义。搜索树是激光雷达测距的计算瓶颈。...因此，非地面特征不足以进行跟踪，而地面点与丰富的平面特征是很好的补充。感知地面点的分布比非地面点的分布更稀疏。这就产生了球面范围图像中相邻地面点的像素不属于同一局部曲面的问题。...图3 立面点F1、F2、F3和地面点G1、G2、G3的球形投影示例。 实验 在本节中，我们将详细介绍我们的实验，并讨论激光雷达里程计的结果。我们在驾驶数据集上测试了该方法的有效性。
不同类型的相对三维信息可以从三维分子图中推导出来，它们在分子学习中很重要，如键长、键之间的角度等。 作者首先研究了三维分子的完整表示。这要求图结构必须由相对三维信息来唯一地定义。...作者建议在球形坐标系中执行消息传递，从而得到一种新的、有效的方案，称为球形消息传递。作者证明了现有方法中使用的消息传递方案，如SchNet和DimeNet，是球形消息传递的特殊情况。...因为球形消息传递使用最后一个原子作为参考原子，在预定义的方向上，考虑相邻原子之间的相对顺序，而忽略绝对顺序。因此，球形消息传递不能区分如图3b和3c所示的两个分子。然而，这种情况在本质中可能不存在。...在形式上，这些方法可以完全被球形消息传递的方程拟合。与之前的模型相比，球形消息传递提供了一个关于其完整性的严格证明，并明确描述了故障情况。重要的是，球形消息传递是基于三维分子图的识别分析而开发的。...因此，它的目的是学习三维分子图的完整数据表示，而不是简单地包括额外的3D信息（如角度或扭转角）。 四、SphereNet 三元组(d,θ,ϕ)可以表示三维分子图中任何原子的相对位置。
由于这种装饰不是旋转对称的，所以我允许到它相对于悬挂的线有一个方位角。 用五星装饰的树。 蜡烛 蜡烛脚位于树枝的尖梢，蜡烛主体，发黑的灯芯和火焰。...乐音转换为频率 第一种乐音的时间-频率图。 平滑曲线以表示运动中的频率。 四种乐音的频率。 四种乐音的平滑缩放频率。 这是（平滑后的）前三种乐音的三维图线。...受迫球形摆 球坐标系下的受迫球形摆的拉格朗日形式 添加一个瑞利耗散函数 ℱ 来提供摩擦力。 示例显示, 在适当的 [ScriptF]ϕ, [ScriptF]θ 参数值情况下，摆动迅速减弱。...我对降落过程的模拟采用的是现象学和启发式，而不是通过微分方程求解。根据雪花和空气的密度值, 连同它们大多直接下降的厚度/面积比，以及一些小的横向运动和内部旋转。...导出动画帧需要几个小时，在这之前将进行最后一个测试： 现在使用您最喜爱的电影编辑软件 (如 Adobe After Effects), 把摇摆的树、声音和降雪放在一起吧！
超参数 在机器学习的上下文中，超参数[1]是在开始学习过程之前设置的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。...超参数的一些示例： 树的数量或树的深度 矩阵分解中潜在因素的数量 学习率（多种模式） 深层神经网络隐藏层数 k均值聚类中的簇数 超参数的调整，对于提升模型的相关性能有一定的作用。 3....书 封面 超参数是构建有用的机器学习模型的重要元素。本书为 Python 超参数调整方法[2]（机器学习最流行的编码语言之一）。...除了深入解释每种方法的工作原理外，还将使用决策图来帮助确定满足需求的最佳调整方法。...这本书涵盖了以下令人兴奋的功能： 发现超参数空间和超参数分布类型 探索手动、网格和随机搜索，以及每种搜索的优缺点 了解强大的失败者方法以及最佳实践 探索流行算法的超参数 了解如何在不同的框架和库中调整超参数
A： 度为 2 的树至少有 3 个结点，而二叉树可以为空 二叉树有左右子树之分 Q：唯一确定一棵二叉树 A：中序 + 先序/后序/层序 Q：二叉排序树 A：若它的左子树不空，则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值...每一种方式优缺点 A：邻接矩阵、邻接表、十字链表、邻接多重表 无向图：邻接矩阵、邻接表、邻接多重表 有向图：邻接矩阵、邻接表、十字链表 邻接矩阵：适合稠密图，确定边数总数花费时间代价大，边较少时造成空间浪费...A：图的遍历可能会出现循环遍历的情况，要设置标记数组。而树的遍历则不会出现这种情况。其次，图可能存在不连通的情况，而树不存在，所以图的遍历要对所有的顶点都循环一遍。...以此类推，直到所有元素均排序完毕 插入排序：通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
基于面的表示（Surface）：如网格和点云，它们占用内存小，但不是规则结构，因此很难融入深度学习架构中。...一些论文用这个稀疏性解决分辨率问题，如[32],[33],[41],[42]。它们可以通过使用空间划分的方法（如八叉树）重建出到的三维体素栅格。使用八叉树做基于深度学习的三维重建有两个问题。...中间表示 一些方法把三维重建问题分解为几步，首先估计2.5维的信息，例如深度图，法向图或语义分割的区块，最后再用传统的方法（如空间分割或三维反向投影）再滤波，数据关联，恢复出完整的三维几何结构及输入的位姿...早期算法对不同模块单独训练，而如今的工作提出了端到端的解决方案如[6],[9],[38],[53],[80],[91],[92]。...但是，还不清楚这些方法如何在完全不可见的对象/图像类别上执行。实际上，三维重建方法的最终目标是能够从任意图像中重建任意三维形状。然而，基于学习的技术仅在训练集覆盖的图像和对象上表现良好。
本文将深入学习和探索一些高级数据结构和复杂算法，包括B+树、线段树、Trie树以及图算法、字符串匹配算法和近似算法等。...它将一个区间分割成多个子区间，并为每个子区间维护一些有用的信息，如最小值、最大值或总和。线段树的主要应用包括范围查询、区间更新和离线统计等。...：解决复杂网络问题 图算法是处理图结构数据的算法，常用于解决各种复杂网络问题，如最短路径、最小生成树、图着色等。...# 创建有向带权图 graph = { 'A': {'B': 1, 'C': 4}, 'B': {'A': 1, 'C': 2, 'D': 5}, 'C': {'A': 4,...B+树、线段树和Trie树等高级数据结构可以用于高效地处理各种数据管理和字符串搜索问题。而图算法、字符串匹配算法和近似算法等复杂算法则可用于解决涉及网络、文本搜索和组合优化等各种复杂领域的挑战。
A： 度为 2 的树至少有 3 个结点，而二叉树可以为空 二叉树有左右子树之分 Q：唯一确定一棵二叉树 A：中序 + 先序/后序/层序 Q：二叉排序树 A：若它的左子树不空，则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值...每一种方式优缺点 A：邻接矩阵、邻接表、十字链表、邻接多重表 无向图：邻接矩阵、邻接表、邻接多重表 有向图：邻接矩阵、邻接表、十字链表 邻接矩阵：适合稠密图，确定边数总数花费时间代价大，边较少时造成空间浪费...邻接表：适合稀疏图，节省空间，容易找出邻边，确定两个顶点间是否存在边花费时间代价大 Q：树的存储结构 A：双亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法 Q： 图的遍历和树的遍历有哪些 A： 图的遍历：广度优先遍历...A：图的遍历可能会出现循环遍历的情况，要设置标记数组。而树的遍历则不会出现这种情况。其次，图可能存在不连通的情况，而树不存在，所以图的遍历要对所有的顶点都循环一遍。...以此类推，直到所有元素均排序完毕 插入排序：通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
在室内环境中，尤其是在多层建筑中，由于激光雷达扫描的快速变化以及重复的结构特征，如墙壁和楼梯，稳定的点云配准变得问题重重。...基于其速度优势，Fast-LIO2 [11] 引入了一种使用ikd-tree [12] 的直接匹配方法进行快速最近邻搜索，以实现高效的扫描到地图匹配，而不是传统的扫描到扫描匹配，从而获得更全局一致的性能...其中介绍了一种名为前向ICP流动的方法，利用点到平面距离找到对应现有平面的新的扫描点，而不是在每次扫描中找到平面。...使用每个关键帧的位置构建kd树，然后选择当前帧最近的帧。在此过程中，前于当前帧的关键帧将被立即排除在kd树之外。一旦识别出循环关闭候选关键帧，就将候选关键帧的法线云变换到当前帧的激光位姿中。...在球形投影期间，分配给同一像素的点仅分配给最接近范围的点。 这种投影方法可能不会排除由于激光点云的稀疏性而本应从当前视角看不到的点。
现代工业设备系统要求越来越复杂，既要强大的多任务的事务处理能力，又需要低延时实时任务处理能力的需求，特别是工业自动化控制领域（如数控机床、机械臂）、电力监测领域（如DTU、继保设备、一二次融合设备）等应用场景尤为迫切...而跑Linux的 ARM核作为更上层应用，处理更复杂的业务事务。...1、echo_test案例 1.1 案例功能 案例功能：CPU0使用RPMsg向CPU1发送数据，CPU1接收到数据后再使用RPMsg向CPU0回传数据。...随机生成两个矩阵并使用RPMsg向CPU1发送数据，CPU1接收到数据后进行矩阵乘法运算，再使用RPMsg向CPU0回传运算结果，然后CPU0通过串口终端输出运算结果。...图 16设备树文件tlz7x-easyevm-s.dts配置 图 17设备树文件tlz7x-easyevm-s.dts配置 图 18 CPU1程序资源表rsc_table.c配置 图 19 CPU1
关于Adam算法收敛性及其改进方法的讨论 最近提出的一些随机优化方法已经成功地应用到了神经网络训练任务中，如RMSPROP、ADAM、ADADELTA、NADAM等。...而根据观察，在许多的应用中，如输出空间比较宽泛的情况，这些算法无法收敛到最优解，或是在非凸问题中的临界点。文中证明了收敛失败的原因是，算法中使用了指数移动平均值。...前两个图是用于在线设置，最后一个是用于随机设置。 图1 如图2所示，在逻辑回归、前馈神经网络和CIFARNET中对Adam和AMSGRAD的性能比较。...在最下面一行中，这两图比较了Adam和阿AMSGRAD训练和测试，并基于CIFARNET进行了比较。...将球形信号的平面投影作为卷积神经网络的输入的这种天真做法是注定要失败的，如下图1所示，而这种投影引起的空间扭曲会导致CNN无法共享权重。 图1 这篇论文中介绍了如何构建球形CNN的模块。
让我们从塔尖生树的问题说起。 如何在教堂的塔尖上生成一棵树？——当然是使用P图软件啦！ ? 但是P图软件一次只能修改一张图片，难道就没有那种能一键无限张P图的软件吗？...，该插槽对应于由固定的全局键值统计和规则的上下文（key）确定的秩1（rank-one）更新的特定子空间对应的插槽中的权重，而不只是某个数值。 换句话说，一个规则对应于一行可以自由重写的内存。 ?...上图将生成器中一个卷积层的权重视为联想存储器：将层视为一个将键与值关联起来的内存，而不是将层视为卷积过滤操作的集合。这里每个键k是一个单一的位置特征向量。...2、相关讨论 机器学习需要数据，那么如何为尚不存在的数据创建有效的模型？由于最近的GANs具有丰富的内部结构，在这篇论文中作者发现通过重写现有网络中的规则来创建这样的模型是可行的。...图像域之外复杂生成模型的发展，如GPT-3语言模型和用于音频合成的WaveNet，意味着在其他类型的模型中重写规则也将越来越有吸引力。
基于面的表示（Surface）：如网格和点云，它们占用内存小，但不是规则结构，因此很难融入深度学习架构中。...它们可以通过使用空间划分的方法（如八叉树）重建出 2563256^32563 到 5123512^35123 的三维体素栅格。使用八叉树做基于深度学习的三维重建有两个问题。...中间表示 一些方法把三维重建问题分解为几步，首先估计2.5维的信息，例如深度图，法向图或语义分割的区块，最后再用传统的方法（如空间分割或三维反向投影）再滤波，数据关联，恢复出完整的三维几何结构及输入的位姿...早期算法对不同模块单独训练，而如今的工作提出了端到端的解决方案如[6],[9],[38],[53],[80],[91],[92]。...但是，还不清楚这些方法如何在完全不可见的对象/图像类别上执行。实际上，三维重建方法的最终目标是能够从任意图像中重建任意三维形状。然而，基于学习的技术仅在训练集覆盖的图像和对象上表现良好。
而数据分析中的数据可视化做的正是如此关键中的关键，即是将数据的特点以一种显而易见的形式进行呈现。但也不必说的那么高级，我们可以说数据可视化就是“画图”。 ?...下面这种图也可以同时显示数量和占比，笔者称之为“球棍图”（或者叫棒棒糖、火柴棍之类的也行）。 ? 制作球棍图，首先要按数量制作出一个水平条形图； ? 要如何在条形顶部绘制圆形呢？...但是这种图形也有着明显的缺点，若圆环图和其中片段过多，就不能很好的比较不同环中的同类片段，人眼对圆弧长度、扇形面积等并不那么敏感。有的时候用堆积条形图更合适。 PPT篇 1、堆叠球形图 ?...PPT 是可以根据数据表格来生成图形的，就像是内嵌了一个微型 EXCEL，这使得我们能够精准地绘制百分比堆积条形图，而不是拖几个矩形出来手动调整大小。完成一个之后，复制，再修改数据，最后再稍加装饰。...调整尺度，将起始值当作 85% 而不是 0，就可以拉开原本不大的差距，数据会骗人，可视化更加狡猾。 ? 至此，我们看到了一些（自卖自夸） 有趣的图形，大家也尝试让自己的好点子可视化吧！
尽管在KITTI数据集上已经存在效果很好的方法，在处理大规模点云时，传统基于搜索树的方法仍存在困难。...球形距离影像（SRI）为快速邻域搜索提供了可能，然而在处理与激光束平行的地面点时不是那么高效，因此，本文提出了一种利用非地面点的SRI与地面点的鸟瞰图（BEV）来进行激光里程计的方法，利用新颖的距离自适应的方法来估计点的法向量...ICP匹配，最后更新非地面球形距离模型与地面BEV地图。...本文只采用帧与局部地图匹配的方式，而不是帧间的，利用上式中的两种误差误差项。 A 非地面点误差 ? ? 利用上式将离散的三维点云投影到二维SRI图像上，通过领域搜索来构建点到平面的误差 ?...上表中的结果表明本文提出的SRI与BEV融合方法能够达到最好的激光里程计效果。 ? 与其他SOTA方法的结果进行对比发现，帧与模型的匹配能够实现更好的效果。 ?
作为有序插入，每当有新节点加入时，树没有选择【节点去向】的权力。（这好像是构建有序树的特质，树也无力改变，真惨！） 树失去了分配【节点去向】的权力，自然就没办法动态改变它的高度。...树的平衡： 任何节点的左子树和右子树之间的高度差不能超过1。 ? 所以很明显（a）图是平衡的，而（b）图是不平衡的。其实还要思考一个问题，平衡这个概念为何而出？定义树的平衡有它的必要性么？...有上述性质，我们不难判断BST不是一个能够自平衡的结构，在最坏情况下它的缺陷很明显，对于有序key的插入，树的深度+1。那么问题来了，假设我现在要插入三个有序的key值如A E S。...如：我找三个树的中间值，把它变成三个节点的BST树！相比于直接把下一节点插入到子树中去，它利用了两个元素的信息做了些调整，而调整后的树，是个平衡的二叉树。...向一棵只含有一个3-节点的树中插入新键。（树的初始态） 向一个父节点为2-节点的3-节点中插入新键。（子树的分裂1） 向一个父节点为3-节点的3-节点中插入新建。（子树的分类2） 分解根节点。
图、KPM、希尔排序等高阶数据结构与算法，并有更多面试实战题。...通过对本书的学习，读者可掌握12种初级数据结构、15种常用STL函数、10种二叉树和图的应用，以及8种搜索技术，并领悟不同的数据结构和算法的精髓，熟练应用各种算法解决实际问题。...莫尔纳（Christoph Molnar） 著 朱明超 译 打开AI黑盒，揭秘机器学习模型内部机制 8种模型+13种方法，带你跨入模型可解释之门 本书对所有的解释方法进行了深入说明和批判性讨论，例如它们如何在黑盒下工作...06 ▊《知识图谱导论》 陈华钧 著 梳理知识图谱技术知识体系 建立知识图谱的系统工程观 学习构建有学识的人工智能 本书作为一本导论性质的书，本书希望帮助初学者梳理知识图谱的基本知识点和关键技术要素...GNN 模型在生化医疗中的典型应用 混合云到底是啥？
常用的数据结构 常用的数据结构包括数组、堆栈、队列、链表、树、图表和哈希表等等，下面我们就简要介绍一下： 数组 数组是最简单和最广泛使用的数据结构。其他数据结构（如堆栈和队列）都是从数组派生的。...如果再来一个人，那么他将从最后加入队列，而不是从头开始 - 站在前面的人将是第一个获得票离开。 下图是一个包含四个数据元素（1,2,3和4）的队列： ?...N个节点 从链表中删除重复项 图 图是一组以网络形式相互连接的节点。...图的类型： 无向图 有向图 在编程语言中，图形可以使用两种形式表示： 邻接矩阵 邻接表 常见的图遍历算法： 广度优先搜索 深度优先搜索 常见的Graph采访问题 实现广度和深度优先搜索 检查图形是否为树...哈希数据结构的性能取决于以下三个因素： 哈希函数 哈希表的大小 碰撞处理方法 这是一个如何在数组中映射哈希的说明。该数组的索引是通过哈希函数计算的。 ?
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