作者：Xiaohu Lu, Yahui Liu, Kai Li 编译：particle 本文提出了一种基于大规模无序点云的三维线段检测算法。...与传统的方法先提取三维边缘点后在拟合三维线段的算法相比，本文提出了一种基于点云分割和二维线段检测的基础上，能够快速的实现三维线段检测算法。在输入无序点云的情况下，对三维线段进行三步检测。...然后将这些二维线段重新投影到三维平面上，以获得相应的三维线段。最后，提出了一种剔除异常点和合并相邻三维线段的后处理方法。在多个公共数据集上的实验证明了该方法的有效性和鲁棒性。...最后将这些二维线段重影映射到三维平面上，就可以获得三维线段点云数据。 （3）后处理：通过场景的三维结构信息，去除三维平面和三维线段的异常点云，最后合并所有三维线段点云数据。 论文步骤图集 ?...模块三后处理，噪声去除 去除噪声平面点云 去除噪声线段点云 所有线段点云合并 实验结果与总结 ? ? 本文提出并证明了一种简单有效的大规模无组织点云三维直线检测算法。
在 Java 编程中，我们可以通过一些数学方法和几何算法将弧线转换成一组线段，以实现可视化和实际应用。...为什么要将弧转为多线段计算机图形系统通常不能直接渲染曲线，因此需要将弧线拆解为多条直线段来进行绘制。这种近似算法不仅可以提高绘制的效率，还可以让我们在有限精度的浮点数表示下更好地处理复杂的几何图形。...CAD 系统中的应用在计算机辅助设计（CAD）中，弧度转多线段算法被广泛应用于曲线模型的近似表示。通过将复杂的曲线表示为多线段，可以提高渲染效率，同时在工程设计中也能进行精确的几何计算。2....尤其是在游戏引擎中，简单的多边形可以显著减少渲染的计算开销。3. 动画与图形设计在动画制作与图形设计中，贝塞尔曲线与弧线的近似处理经常采用分割多线段的方法。...无论是在 CAD、游戏开发还是动画设计中，弧度转多线段的应用都十分广泛，掌握这一技术能够帮助开发者更好地处理几何图形，提高应用的性能和渲染质量。
public static List generate(double totalMoney, int people) { // 转换为分处理避免浮点误差 double...解题代码：public static List allocateRedEnvelop(double totalMoney, int people) { // 转换为分处理避免浮点误差...，把红包总金额想象成一条很长的线段，而每个人抢到的金额就是这条主线段上的某个子线段，如下图：假设有N个人一起抢红包，红包总金额为M，就需要确定N-1个切割点；切割点的随机范围是（1，M），所有切割点确认后...(double totalMoney, int people) { // 转换为分处理避免浮点误差 double totalCents = Math.round(totalMoney...，面试中如果遇到考这道算法题，需要问清楚红包随机的情况，有没有要求分布均衡。
在爬虫过程中，经常需要对网页内容进行信息提取。 而在这处理过程中，JSoup是经常常用的库。（Nsoup是Jsoup的.net开发版本） 从JSOUP的官网例子中，可以处理几乎任何节点数据。...但是在查找某个类别的CSS名称过程中，由于名称存在空格，导致其提取内容问题返回为空。 相信这个问题大家经常遇到，于是在此将过程记录一下。...,将到发线和咽喉区作为整体进行综合优化,以到发线运用和咽喉区进路运用均衡为优化目标,基于0-1整数规划方法构建到发线运用模型,并编制模拟退火求解算法.以兰州站为对象进行案例分析,结果表明:到发线和咽喉的运用都达到了均衡并且使占用同一到发线相邻两列列车时间间隔增大...即出现空格的情况下，程序中会默认进行截断，只返回row的CSS类，而这导致不匹配而返回空。 最终查看代码，终于搞定，即要对CSS中的空格进行处"理。即用"."代替空格。 ...var abs = abstractS.Select("div.row.clear.zh"); 用这种方式，就可以提取到相关的信息.
为了提高系统效率，将系统中CNN和GNN的32位浮点运算替换为16位浮点运算，使得特征提取和跟踪比嵌入式设备上的原始代码快五倍以上。...2D线段处理 首先介绍系统中2D线处理的细节，包括线段检测和匹配。 1）检测：AirVO的线检测基于传统方法（即LSD）以提高效率，LSD是一种常用的线检测算法。...2）匹配：大多数当前的视觉里程计（VO）和同时定位与建图（SLAM）系统使用LBD算法或跟踪样本点来匹配或跟踪线段，LBD算法从线段的局部带区域提取描述子，因此在动态光照环境中，线段检测不稳定，线段长度可能发生变化...3D线处理 与3D点相比，3D线具有更多的自由度，因此我们首先介绍了它们在不同阶段的表示方法，从一些2D线段构建3D线，以及线重投影的方法，即将3D线投影到图像平面上。...图7：柱状图显示不同算法的效率，以CPU使用率（%）和每帧处理时间（毫秒）为度量标准 表IV中给出了PL-SLAM和AirVO每个模块的详细运行时间，其中PE表示点提取，LE表示线提取，PM表示点匹配，
002计算机图形学之直线画线算法 我们知道直线方程的斜截式是如下的样子： y = kx +b 在显示器上显示直线的话，如果使用如上的方程，每描一个点 需要进行一次浮点乘法，一次浮点加法，和取整操作。...缺点 浮点增量连续增加，取证误差会积累 取整操作和浮点运算仍然十分耗时 Bresenham画线算法 主要思想是，由于我们在缓存区上画点，全部是整数。...那么在画线的时候，当斜率k小于1的时候，下一个点是取（x+1，y+1）还是（x+1，y）取决于点（x+1，y+0.5）是在该直线的上方或者下方，从而将可以通过判断一个参数的的符号来得到下一个点的位置，提高了代码的效率...算法可以表达为如下： |m|的Bresenham画线算法 输入线段的两个端点，并将左端点存储在（x0，y0）中； 将（x0，y0）装入帧缓存，绘制第一个点； 计算常量△x, △y 2△y...考虑到xy平面各种八分和四分区域的对称性，此算法对任意斜率的线段具有通用性。
今天，我们就来深入探讨一下 C++中浮点数精度问题以及相应的处理方法。 一、浮点数精度问题的根源 浮点数在计算机中的表示方式是导致精度问题的根本原因。...如果接收方和发送方对浮点数的处理方式不一致，或者在存储过程中没有考虑精度问题，那么数据的准确性就无法保证。...三、处理浮点数精度问题的策略 （一）设置合适的精度范围 在某些应用场景中，可以根据实际需求确定一个可接受的精度范围。...例如，在一些简单的测量数据处理中，如果测量仪器本身的精度有限，我们可以将浮点数的精度限制在与仪器精度相匹配的范围内。这样可以在一定程度上减少不必要的精度误差带来的影响。...（五）使用高精度库（如果必要） 对于对精度要求极高的应用，如一些专业的科学计算、加密算法等，可以使用专门的高精度库。这些库通过使用特殊的数据结构和算法来处理数字，可以大大提高精度。
雷达信号处理中的MTD算法 1. MTD算法原理 MTD（Moving Target Detection）算法是一种用于雷达信号处理的技术，旨在提高雷达在杂波背景下检测运动目标的能力。...MTD算法的核心思想是利用多普勒效应，通过多普勒滤波器组或FFT（快速傅里叶变换）来检测和区分不同速度的运动目标。...FFT实现：在实际应用中，MTD算法通常通过FFT来实现。对同一距离单元的多个脉冲进行FFT处理，可以得到不同速度的运动目标。 2....MTD算法实现 以下是一个基于MATLAB的MTD算法实现示例，包括生成回波信号、匹配滤波、脉冲积累和MTD处理。...MTD算法的应用 MTD算法广泛应用于雷达信号处理中，特别是在需要检测和区分多个运动目标的场景中。通过MTD算法，雷达系统可以有效地抑制杂波，提高对运动目标的检测能力。
本文将会介绍kNN的回归和分类算法，交叉验证和kNN算法的缺点。 1）kNN回归： ? 其中N{k}(x)是训练样本中离目标x最近的k个样本。...根据以上公式，我们可以看出在预测y的值时，kNN算法是求在训练样本中离x周围最近的k个样本所对应y值们的平均值。 以R语言为例，我们需要安装“kknn”包，简单的1NN例子如下： ?...如上图所示，在预测左图中小黑点的分类时，我们在k为半径的一个圆中发现蓝色点的数量大于橙色点的数量，根据kNN算法，我们把目标点归为蓝色点类。...图中的线段皆是两点的垂直平分线。 3.交叉验证： 不少读者看到这里会好奇，在kNN模型中到底什么样的k最符合我的预测模型呢？ ? 从上图中发现，33NN模型由于方差较小显著优于1NN。...其次，kNN模型对样本的异常值较为敏感，建立模型是，需要对数据进行预处理降低异常值对结果的影响。
三维点云是最重要的三维数据表达方式之一。...从技术角度看，在三维重建、SLAM、机器人感知等多个领域，三维点云都是最简单最普遍的表达方式，因为三维点云直接提供了三维空间数据，而图像则需要通过透视几何来反推三维数据。...应用角度上，从无人驾驶中的激光雷达到微软Kinect、iPhone FaceID及AR/VR应用，都需要基于点云的数据处理。...以下收集了17篇点云处理的综述文章，方便大家全面了解三维点云处理的技术发展、了解其发展路线，便于咱们自己的学习规划及学术方向研究。...包括深度学习在点云处理中的应用、点云物体检测、点云语义分割，自动驾驶中的点云处理等等。
尽管用户创建成功，在使用 yasql 登录时却提示以下错误：YAS-02143 invalid username/password, login denied风险与影响该问题可能导致用户在测试或开发环境中无法正常访问数据库...适用版本所有版本的 YashanDB 均可能遇到此类问题。成因分析YashanDB 对含有特殊字符的密码解析较为严格。...直接使用 yasql 命令登录时，若未对密码中的特殊字符进行转义，将导致身份验证失败。解决方案建议参考官方 CREATE USER 文档对密码规则进行确认。
对于下面的表结构，一个用户表，一个角色表，用户表里面的role_id通过JSON格式保存角色id的数组。...role_id) values ('user1', '[1, 2]');insert into user(name, role_id) values ('user2', '[2, 3]');图片在开发中，...希望返回用户信息的时候，将role_id中的id换成{id: 1, name: '部门1'} 这样的形式。
对于整数的溢出处理计算机系统中的整数运算对于溢出的情况会进行处理，具体处理方式取决于所采用的整数表示形式。对于无符号整数溢出，计算机系统会使用模运算的方式处理。...因此，在进行整数运算时，程序员需要注意并进行适当的溢出检查和处理。对于浮点数的溢出处理计算机系统处理浮点数溢出和下溢的情况主要依赖于浮点数的表示形式和数值范围的限制。...计算机系统处理浮点数溢出和下溢的策略如下：当进行算术运算时，系统会检查是否溢出或下溢，并且根据标准规定的行为来处理，通常会将结果设置为特殊值或触发异常。...一些编程语言和库提供了额外的功能来处理浮点数溢出和下溢，例如提供函数来检测和处理这些边界情况。总的来说，计算机系统通过检测浮点数溢出和下溢的情况，并采取特殊的数值或异常来处理。...这有助于确保浮点数运算的准确性和可靠性，并提供了一种在计算过程中处理特殊情况的机制。
今天来实现计算两条线段的交点的解析几何算法。 我们要实现 getLineSegIntersection 方法：提供两条线段，计算它们的交点。 每条线段会用两个点坐标表示。...把判断直线交点是否在线段上的逻辑去掉，然后直接返回点坐标即可。 优化点 1、重叠但却只有一个交点的情况。...但有一个特殊的情况：重叠只有一个点（比如线段 a 的末点刚好是线段 b 的起点）。如果你的场景下判断比较严格，你可以选择返回这个点。要实现这部分也是有点点复杂的。 2、误差处理。...线段的两个端点的距离非常小，计算出的结果也会非常小，可能会进入了 0 的绝对误差范围了，考虑改成相对误差。 3、溢出风险。数值很大时有溢出风险，可以考虑计算一个缩放值，缩小后计算，计算完再放大回去。...结尾 总结一下，求两线段的交点，本质就是解方程，需要用到克莱姆法则，计算出来的交点是直线交点，不一定是线段交点，需要再判断点是否在线段范围内。 不复杂，就是有一点点小细节。
但通过指针将32位浮点数转化为32位整数的运算（以及其逆运算）很难在matlab中实现，但很容易通过c/c++实现。...因此我们使用c++实现了float2int32和int32_2float这两个函数，它们将输入的浮点（整数）向量/矩阵中每一个元素转化为整数（浮点数）。...R)代表R作为魔术数字时算法的误差。...为了较好的衡量计算误差，我们在正实数范围内选取1000个点，记为 as；通过传统的取平方根再求倒数方法计算出的精确值，记为rs。代码如下： as=single(10....4.3 双精度浮点数同样可以采用该算法，只需将代码中的单精度浮点数换为双精度浮点数，32位整数换为64位整数即可。
在知道一个使用两个点表示的线段，和另一个点，求另一个点是否在线段上 本文算法属于通用的算法，可以在 WPF 和 UWP 和 Xamarin 等上运行，基本上所有的 .NET 平台都能执行 如下图，如果点在线段上...BPoint { get; init; } } 以上代码使用了 .NET 5 加 C# 9.0 的新语法 在传入一个点，求这个点是否在线段上，最简单理解的算法是根据两点之间直线距离最短，只需要求...P 点和线段的 AB 两点的距离是否等于 AB 的距离。...epsilon = 0.1) { // 最简单理解的算法是根据两点之间直线距离最短，只需要求 P 点和线段的 AB 两点的距离是否等于 AB 的距离。...crossProduct 是不用使用的，只是为了告诉大家，尽管乘法性能比较好，但是误差比较大 当然以上算法有漏洞，在于如果 A 和 B 两个点的 Y 坐标相同或 X 坐标相同的时候，那么以上算法不适合。
缘起 《你被追尾了续》中我们学习了 GJK 碰撞检测算法. 但其实 GJK 算法发明出来的初衷是计算凸多边形之间的距离的. 所以我们来学习一下这种算法....d 方向是从原点到 ab 线段上的最近点的, 所以将d反向, 则指向原点 d.negate(); if (d.isZero()) { // 则 原点在 Minkowski 和中, 所以发生了碰撞...，但是有一个重要的区别在于上面的伪代码始终保持 单纯形S 中只有2个点....而求两根线段之间的最短距离的实现点对就很简单了. 以下面一道经典的题目来证明上面的算法正确....M 行，每行两个浮点数x,y，描述多边形2的一个点的坐标，输入到N=M=0为止 输入保证是按照顺时针或者逆时针给出凸包上的点.
本文主要讲解直线绘制算法的推导和思路（莫担心，只涉及到一点点的中学数学知识），最后会给出代码实现，大家放心的看下去就好。...，只能说「能用」，地位和排序算法里的「冒泡排序」一样，目的达到了，但是性能不太好： 每画一个点，都要运行两次乘法 大量使用浮点运算（众所周知， < < ） 如果 dl 取的比较小，会导致一个像素点会被绘制多次...这个算法就是经典的 DDA (Digital differential analyzer) 算法，他比我们一开始的代码要高效的多： 消除了循环内的乘法运算 避免了重复的绘制运算 保证线段连续不会断掉 但是它还有个很耗性能的问题...：计算过程中涉及大量的浮点运算。...作为渲染器最底层的算法，我们肯定希望是越快越好。下面我们就来学习一下，消除浮点运算的 Bresenham’s 直线算法。
引言本节我们简单的介绍一下多层神经网络，以及其中在误差反向传播算法或者过拟合抑制技术的一些应用与实战~~~多层神经网络概述多层神经网络（MLP）是深度学习中的一种基础模型，由多个线性和非线性变换层组成。...误差反向传播（Backpropagation）是训练神经网络的重要算法，它用于计算每个神经元的误差并反向传播至网络中，逐层更新权重。...在三层感知机中，误差反向传播的主要步骤包括：前向传播：通过输入层传递数据到输出层，计算网络的预测输出。计算误差：通过损失函数计算输出层的误差。...反向传播误差：从输出层向输入层传播误差，计算各层的误差梯度。更新权重：使用误差梯度和学习率来更新网络中的权重。在PyTorch中，误差反向传播和梯度更新是自动完成的。...误差反向传播学习算法误差反向传播学习算法是一种监督学习算法，它通过梯度下降法更新神经网络的权重。其关键步骤如下：初始化权重：首先，随机初始化神经网络的权重和偏置项。
在本文中，我们有效地介绍了处理可变线段的Line-Transformers。自然语言处理（NLP）任务可以在神经网络中很好地理解和抽象句子。...利用NLP作为线段描述符，可以处理各种可变长度的线段； 提出的线段描述符通过关注线段上更有意义的点来理解线段的上下文。...为了从图像对中建立真实线段对应关系，首先从原始图像及其增强图像中检测线段。然后使用已知的单应矩阵将每条线的两个端点投影到另外的线上。正确对应的标准是：存在重叠、重投影误差小于4个像素、角度差小于2度。...因为在视觉定位中，因为PnL算法不考虑端点位置，所以非重叠但语义相同的线段也被认为是正确的匹配。...这里使用3D特征的重投影误差定义基于点的定位失败，并在重投影误差小于四个像素时计算内点。然后，当内点的数量小于5或20时，额外执行PL-Loc。
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