是否有平面度测试的在线算法？

是的，有一种名为“平面图匹配”的在线算法可以用于平面图的度量测试。这种算法通常用于计算平面图中每个顶点的度数，即与该顶点相邻的边的数量。

平面图匹配算法的优势在于它可以快速地计算出平面图中每个顶点的度数，并且可以处理大规模的数据集。它的应用场景包括社交网络分析、推荐系统、信息检索等领域。

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这个算法我在上篇博文《jQuery 模拟 ubuntu 3D desktop 的 Dodge Effect 效果》中有提到过。　　...但那时想法过于简单，当时的解决思路是只要层的一个角的坐标处于另一个层的所在区域，则窗口就会有覆盖。这一点没有错，但还有一些特殊情况。...| |___________| |___________| // |___________| |_____| |_____| 　　下面的代码需要配合上篇文章的代码看...，我只提供核心的判断代码了 // 常规情况，只要有一个角处于区域内，则可以判断窗口有覆盖 // _______ _______ _______ _____...&& thisStartX baseEndX) ){ flag = true; } 　　至于还有两种情况，就是两个角处于区域内和四个角都在低层的区域内

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Python-排序-有哪些时间复杂度为O(n)的排序算法？

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【算法设计题】计算有向图G中每个结点的入度和出度，第4题（CC++）

2024，每日百字，记录时光，感谢有你，携手前行~ 携手启航，我们一同深入未知的领域，挖掘潜能，让每一步成长都充满意义。...第4题计算有向图G中每个结点的入度和出度已知有向图G的邻接表存储方式，计算图G中每个结点的入度和出度。...out[i] << endl; } } 题解：计算有向图G中每个结点的入度和出度在这个题目中，我们需要计算有向图G中每个结点的入度和出度。...有向图的邻接表存储方式由顶点表和边表构成，顶点表存储顶点信息，边表存储边的指向关系。...顶点1的出度为2，入度为1。顶点2的出度为1，入度为2。顶点3的出度为0，入度为2。

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100w条记录分页，可以有多快？—— DataReader分页与SQL语句分页的对比测试（在线演示）

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对于一个链表，请设计一个时间复杂度为O(n),额外空间复杂度为O(1)的算法，判断其是否为回文结构。给定一个链表的头指针A，请返回一个bool值，代表其是否为回文结构。保证链表长度小于等于900。...//测试样例： //1->2->2->1 //返回：true public boolean chkPalindrome() { // write code here ListNode

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如何高效的判断一个数组里是否含特定元素判断一个数组里是否含有特定元素的四种方法时间复杂度测试小结

如何高效的判断一个数组里是否含特定元素？...这是我们在实际开发中经常遇到的一个问题，也是在Stack Overflow上的热门问题，解决这个问题有很多不同的方法，但是不同的方法的时间复杂度却差别很大，所以本文会列举常用的几种方法，并且对比每个方法的耗时...targetValue); if(a > 0) return true; else return false; } 时间复杂度测试...我们可以用大量的数据来重复测试，以放大各个方法之间的执行时间的差别。...Paste_Image.png 我们发现测试结果还是直接使用循环来的更快。

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LIC-Fusion 2.0：基于滑动窗口法平面特征跟踪的激光雷达惯性相机里程计

[10][11],但是我们对所提出的激光雷达-惯性-视觉系统进行可观测性分析,并且识别退化情况用于具有平面特征的在线校准....表五显示了在7个序列上测试的5次运行的平均开始和结束误差.在实验中,我们将LIC-Fusion2.0与其子系统和其他最新算法进行了比较,在表五中,当最终漂移的范数大于30米时,我们省略了以“-”标记的严重故障....即使有一张全局地图,LIO地图在有长走廊的Seq 3上也失败了....实验结果表明,LIC-Fusion2.0采用新的时间平面跟踪和在线时空标定方法,能够获得比现有的激光雷达-相机融合算法更高的精度.我们进一步检查主要阶段的计算成本(如图6所示)在搭载英特尔i78086k...结论我们开发了一个强大和有效的滑动窗口平面特征跟踪算法来处理三维激光雷达点云测量.我们将这种跟踪算法集成到我们以前的LIC融合估计器中,从而使LIC2.0具有更好的性能.特别是,在平面特征跟踪过程中,

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SensorX2car：在道路场景下的完成传感器到车体坐标系标定

1）俯仰和横滚角估计：为了估计俯仰、横滚和 LiDAR 高度，基本上通过 RANSAC 算法提取地平面实现。该算法重复多次，使用随机的初始点，并对结果进行平均，以获得最终平面参数。...我们进行点云旋转，使得点云的 z 轴垂直于地面平面，通过SLAM 算法可以在每个时间戳获得 6 自由度位姿，并且 LiDAR 在地面上的 2D 轨迹可以通过位置 (xei，yei) 获得。...因此需要设置一个最小值来删除移动速度过慢的数据点，由于算法的性能高度依赖于曲线拟合的效果，则需要删除曲率大的数据点，这意味着车辆有很大的加速度或者进行了急转弯。...位姿-传感器校准在位姿传感器校准中，估计IMU和车辆的偏航角以校正前向方向的传感器的安装误差，有两个分支： 1）直行：如果已知车辆直行，使用RANSAC算法将GNSS轨迹拟合成一条直线，并将其视为车辆的方向...实验结果表明，我们的方法具有竞争性能和相对较高的推理速度。 B. LiDAR校准在几个现实场景和模拟数据集上测试了算法。

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优化的对比度增强算法用于有雾图像的清晰化处理（算法效果是我目前看到最为稳定的，且对天空具有天然的免疫力，极力推荐有需要的朋友研究）。

在未谈及具体的算法流程前，先贴几幅用该算法处理的效果。　　不知道各位对这个算法的效果第一印象如何。 ...这个算法也是基于大气散射模型：　　和现在一些常见的去雾文章有明显的不同的是，这篇文章的并不是基于暗通道原理的，也不是把重点强调在透射率图的细化上，而是提出了一种新的得到粗透射率图的方法。...对于透射率图，文章提出了一个cost function，这个cost function是基于以下两点考虑的： 1、对于有雾图像，其整体的对比比较低，因此去雾后的对比度要尽量的高，文中给出了三种测评一幅图像对比度的方式...注意上面的公式都是对去雾图进行的处理。　　2、由于对比度得到增强，可能会导致部分像素的调整值超出了0和255的范围，这样就会造成信息的损失以及视觉上的瑕疵。...效果测试程序：http://files.cnblogs.com/Imageshop/HazeRemovalBasedonContrastEnhancement.rar 论文及原作者的代码下载地址：http

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ICRA 2021| 具有在线校准功能的高效多传感器辅助惯性导航系统

• 我们开发了一种高效的 LiDAR 特征跟踪算法，以从 3D LiDAR 点云中提取、合并和跟踪具有适当不确定性建模的平面块。这些平面patch用于通过在线校准进行实时 MSCKF 更新。...所有这些方法都假定了已知的完美校准并且没有研究计算复杂性分析。最近，有一些研究工作主要是将 IMU、LiDAR 和相机与在线校准相结合。...在测试了所有的ppn后，ppn的原始激光雷达点通过了测试，pps收集不重复，从收集的激光雷达点云创建一个新的平面补丁，使用的pps和ppn从云中删除。图中示。...基于 VIO，不同的传感器组合与校准一起进行测试，每种算法的结果轨迹如图 6 所示。与数据集提供的地面实况相比，每种算法的方向和位置的均方根误差 (RMSE) 为总结在Table III中。 ?...这是因为 LiDAR 以向下 45 度的角度安装，从道路表面提供大部分扫描，因此道路上提取的平面可以防止 z 方向漂移。

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代码+剖析 | 感知机原理剖析及实现

等等，好像有点说不通，把情况等价y=ax+b中，只要点在x轴上方，甭管点在线的左侧还是右侧，最后结果都是大于0啊，这个值的正负跟线左右有啥关系？...emmm….其实wx+b和ax+b表现直线的形式一样，但是又稍有差别。我们把最前头的图逆时针旋转45度，蓝线是不是变成x轴了？哈哈这样是不是原先蓝线的右侧变成了x轴的上方了？...所以wx+b与ax+b只是在二维上近似一致，实际上是不同的东西。在三维中wx+b是啥？我们想象屋子里一个角落有蓝点，一个角落有黄点，还用一条直线的话，显然是不够的，需要一个平面！...有一种解释是这样说的：感知机是误分类驱动的算法，它的终极目标是没有误分类的点，如果没有误分类的点，总和距离就变成了0，w和b值怎样都没用。...提高了速度，也就是Gram矩阵贴代码：（建议去本文最上方的github链接下载，有书中所有算法的实现以及详细注释） #coding=utf-8#Author:Dodo #Date:2018-11-15

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机器学习技术的重要性：达观数据亲身实践

有监督学习主要包含回归分析和统计分类两大类算法。...图 8 松弛变量的作用但容忍也不可以是无限制的，否则任意超平面都可以是“最优”超平面。...交叉检验和AB测试调参数需要用预测效果来比较还坏，有人可能会问，那该如何测试才能比较客观的检验参数甚至模型的有效性？达观数据的测试方法主要有两种：离线测试和在线测试。...最后对n次预测的结果求平均，以平均得分来对比不同的参数和模型。n一般取5、10或者20。图 9 交叉验证离线测试得到满意的性能提升之后，就可以进行在线测试。...在线测试采用工业界广泛使用的AB测试，首先我们会从线上切一小部分流量（B流量）给新模型、新参数，将效果和使用原先的模型和参数的主流量（A流量）进行对比，如果效果有所提升，再增加B流量的比例。

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算法面试太难？反手就是一波面经

二、数据结构算法题 1、K个有序数组，找一个长度最小的区间，在这个区间里至少包含每个数组各一个数 2、n个[0,n)的数，求每个数的出现次数（不能开辟额外空间） 3、数组的全排列（空间复杂度O（1））...12、数组排序，假设数组排序后的位次和排序前的位次绝对值差值小于K，有什么比快排好的算法？ 13、树中两个节点的第一个的公共祖先。...14、判断是否是回文链表 15、判断两个链表中是否有相同节点三、实践题 1、如果你想往模型中加入一个特征，如何判定这个特征是否有效？ 2、LR和FM的区别？FM需要进行交叉特征的选择么？...7、如何预测一家店分品类的销量 8、信息流采样，有n份数据，但是n的长度并不知道，设计一个采样算法，使得每份被选择的概率是相同的。...9、模型在线下评估和线上使用时，往往出现线上实际效果不如线下效果的情况，请分析可能的原因。

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支持向量机（SVM）的分析及python实现「建议收藏」

如果我们把机器学习算法看作是一种带斧子，剑，刀，弓，匕首等的武器，你有各种各样的工具，但你应该学会在正确的时间使用它们。...相反，“支持向量机”就像一把锋利的刀——它适用于更小的数据集(因为在大数据集上，由于SVM的优化算法问题，它的训练复杂度会很高），但它在构建模型时更加强大和有效。...有些人可能选择了超平面B，因为它比A有更大的间距。但是，这里有一个问题，SVM选择了超平面的前提是：在最大化边距之前准确地分类了。在这里，超平面 B有一个分类错误，A已分类正确。...在SVM中，在这两个类之间寻找一个线性的超平面是很容易的。但是，另一个问题是，我们是否应该手动添加这个特性来拥有一个超平面。答案是否定的，SVM有一个叫做kernel技巧的技术。...有人或许会说，使用二次规划求解工具来求解上述最优化问题，这种工具是一种在线性约束条件下优化具有多个变量的而此目标函数的软件。这个工具需要强大的计算能力。

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激光三角测量法在工业视觉检测上的应用

激光三角测量法，是工业视觉领域较为常用也是比较容易理解的一种3D检测算法。本文主要从应用层次来阐述，包括相机和激光选型、搭接方式的优劣点分析、软件开发过程中的注意事项等。...如下图所示，基本组成结构有：1） 2D/3D相机 2）线激光 3）镜头 4）固定架和安装方法 2.特点 1）可以同时获得X，Z向坐标 2）相机与被测物之间必须有相对运行 3）主要用于在线3D测量...3.2线激光的选择线激光的评价参数有很多，如均匀性、点稳定性、准直度、瞄准线、功率稳定性。激光器自身的参数有：扇角、功率、景深等。...功率的稳定性也会影响测量的灵敏性，较差的功率稳定性，将不能使用固定的阈值方法，对于较低对比度的物体测量变得困难均匀性：不好的均匀性会降低分辨率和精度经过对多个不同品牌激光的测试，德国的ZLaser激光是性价比较高的一款激光...3D相机一般集成了现成的标定模块，所以标定起来比较容易，经常用的标定方法为：锯齿形标定板通过在运动方向上移动标定块，调用相机自身的标定算法，来实现对3D相机的标定。

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具有在线外参校准的多激光雷达系统的里程计和地图绘制系统

我们直观地看到了M-LOAM建图的结果。对不同激光雷达探测到的原始点云进行去噪处理，提取边缘（蓝点）和平面（红点）特征，这些特征显示在右上角。建议进行在线校准，以获得准确的外部信息。...假设水平或垂直方向上的两个相邻点与激光束大致垂直（>60度）时，它们是同一物体的。我们采用广度优先搜索算法遍历所有像素，确保时间复杂度不变。我们放弃小集群，因为它们在优化中可能提供不可靠的约束。...标定算法的伪代码如下实验我们在三个平台上进行模拟和真实实验，以测试中M-LOAM的性能。首先，我们在所有的平台上标定多个激光雷达系统。将该算法与SOTA方法进行了比较，介绍了两种评价指标。...在未指定的实验中，我们的算法运行在 i7 CPU@4.20 GHz 和 32 GB RAM系统上。三个不同的多激光雷达系统平台进行了测试：一个模拟机器人，一个手持设备，和一辆车。...相比之下，我们的方法将滑动窗口估计公式化为融合点云。我们的系统是更完整的在线校准，不确定度估计和概率地图。LEGO-LOAM是一个地面优化系统，需要水平安装激光雷达。它很容易在SR和RV上失效。

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