距离 ACM模版-f_zyj v 1.1\text{ACM模版-f_zyj v 1.1} 版成工已经一年整了，这一年，我每次发现其中有不足时，都会在我在博客 ACM在线模版－f-zyj\text{ACM在线模版－f-zyj} 中对其进行更新，稀稀拉拉的一年过去了，我发现增删改的地方实在不少，所以总是有朋友问我什么时候会将这些更新整理到 PDFPDF 格式中……
最初是接受了lpld的邀请来写这篇大总结。我没有LHH华丽的文笔，就只能随便写写了。回想起来，ACM应该是我在大学期间参加的最有意义并且收获最大的活动了。
CGAL (Computational Geometry Algorithms Library)
1.这道题就是让你判断从(0,0)到(m,n)，避开中途所有的传感器(传感器的检测范围为半径为s的圆)的检测区域，最终能否到达(m,n)。
相关文献 报了蓝桥杯比赛，几乎零基础，如何准备，请大牛指导一下。谢谢？ 蓝桥杯2022各组真题汇总(完整可评测)
本文介绍了计算几何中的算法及相关问题，从几何及算法的角度分析了计算机科学中的相关算法，包括B样条、NURBS曲线、曲面、计算几何中的经典问题，如Voronoi图、Delaunay三角剖分、地图叠合、运动规划、三维重建等。文章还介绍了计算机辅助几何设计在计算机图形学、计算机视觉、机器人学、人工智能等新兴学科中的应用。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 中国CAD与计算机图形学领域巨匠齐东旭教授，不幸离世，享年83岁。 《新闻联播》片头旋转地球的动画，正是出自他手。 齐东旭教授是澳门科技大学资讯科技学院教授，博士生导师。曾先后在吉林大学、北方工业大学、中山大学任职。研究领域包括数值分析、计算几何、计算机图形学等。 过去数十年里，齐教授为中国CAD与计算机图形科研、教学等方面做出重要贡献。 他是苏步青教授倡导创建的教育部《计算几何协作组》最早期成员之一；是国内较早进入数字水印、信息隐藏与伪装领域的学术
CGAL（Computational Geometry Algorithms Library）是一个开源的计算几何算法库，它提供了一套丰富的数据结构和算法来解决各种计算几何问题。它是一个功能强大、可靠、高效且易于使用的库。
研究了一些空间计算几何的相关算法，现在对《计算几何》这门科学有了更多的认识。以前，解决空间几何问题都是通过解析几何的角度来解决问题的(高中数学知识)，虽然解决思路比较直观，但是很多时候都要付出昂贵的代价，比如精度、效率，以及繁复的判断。而计算几何是通过向量来解决空间几何问题的，可以规避这些问题，使得精度和效率更高。
大学期间，ACM队队员必须要学好的课程有： l C/C++两种语言 l 高等数学 l 线性代数 l 数据结构 l 离散数学 l 数据库原理 l 操作系统原理 l 计算机组成原理 l 人工智能 l 编译原理 l 算法设计与分析 除此之外，我希望你们能掌握一些其它的知识，因为知识都是相互联系，触类旁通的。
在短短的一个夏天，版本11.2就增加了将近100多个全新的函数： 机器学习 在2014年我们就引入了机器学习的超级函数：Classfy 和 Predict；2015年我们出了最先进的深度学习的图像识别 ImageIdentity；去年，在版本11中，我们开始推出完全符号式神经网络计算系统。我们的目标是让没有任何机器学习经验的人们也可以方便使用之。 在版本11.2，我们已经使用机器学习来添加自动化并包含了优化的梯度增强树（optimized gradient-boosted trees）。Classfy
https://linxi99.gitee.io/20190211/ACM计算几何篇/
OpenCV中几何形状识别与测量 ---- 写有代码的文章、做有情怀的人 ---- 经常看到有学习OpenCV不久的人提问，如何识别一些简单的几何形状与它们的颜色，其实通过OpenCV的轮廓发现与几何分析相关的函数，只需不到100行的代码就可以很好的实现这些简单几何形状识别与对象测量相关操作。本文就会演示给大家如何通过OpenCV 轮廓发现与几何分析相关函数实现如下功能： 几何形状识别（识别三角形、四边形/矩形、多边形、圆） 计算几何形状面积与周长、中心位置 提取几何形状的颜色 在具体代码实现与程序演示之前
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/127206.html原文链接：https://javaforall.cn
算法工程师成长计划 近年来，算法行业异常火爆，算法工程师年薪一般20万～100 万。越来越多的人学习算法，甚至很多非专业的人也参加培训或者自学，想转到算法行业。尽管如此，算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需，算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能，而人工智能的核心是算法，算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说，算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师，万丈高楼平地起，尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习，或数据挖
摘要总结：本文主要介绍了如何通过算法判断两个字符串是否互为变位词，并提供了常见算法和优化算法的思路。
层次聚类 (hierarchical clustering)是一种对高维数据进行可视化的常见方法。
本文从最基本的线段相交问题出发，从解析几何进入计算几何，介绍点积和叉积这个最基本的计算几何工具，引入计算几何这个关于位置和方向的大航海世界~
题目链接：http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1720 这题纯计算几何就搞定了，开始我写了个很长很长的代码，但是Wa掉，也不知道是代码那里有疏漏还
Tex 真的是一个用起来非常舒服的排版工具（对于排版要求高的人来说），去比赛前一天放弃了markdown转pdf来生成代码模板，现学Tex（其实美赛已经用过了:P）。
在GIS数据处理时，我们最熟悉的就是ArcGIS了，它的功能十分强大，但同时对电脑性能要求也挺高，而且很多功能我们其实用不上；其他类似的GIS软件还有：GeoDa、LocaSpace图新地球、uDig、OpenJump、QGIS、gVSIG、Whitebox GAT、SAGA GIS、GRASS GIS、MapWindow、ILWIS、Diva GIS。
计算机的出现使得很多原本十分繁琐的工作得以大幅度简化，但是也有一些在人们直观看来很容易的问题却需要拿出一套并不简单的通用解决方案，比如几何问题。作为计算机科学的一个分支，计算几何主要研究解决几何问题的算法。在现代工程和数学领域，计算几何在图形学、机器人技术、超大规模集成电路设计和统计等诸多领域有着十分重要的应用。在本文中，我们将对计算几何常用的基本算法做一个全面的介绍，希望对您了解并应用计算几何的知识解决问题起到帮助。
【信息来源】 http://www.noi.cn/RequireFile.do?fid=Dt8gjEaa&attach=n 一级标准 1.程序的基本结构。 2.标识符与关键字。 3.基本数据类型。 4
凸包问题是计算几何中的一个重要问题，它描述了一个点集中最小的凸多边形。在本文中，我们将探讨使用C语言来解决凸包问题的算法及其实现。
先说一下背景，top2本博控制专业，一年前没有任何数据结构和算法系统知识，一年内系统的选了数据结构和算法课，同时先后经历了春招实习和秋招校招的洗礼，也完成了自己的升级，人总在进步也是一件值得开心的事情。
本书作者死月是 Node.js 核心贡献者（Node.js Core Collaborator）之一，CNode 社区版主之一，杭州 Node Party 组织者之一，曾任大搜车无线架构组 Node.js 团队负责人；浙江大学工程硕士，退役 OI、ACM 选手。
在二维欧几里得空间中，凸包可想象为一条刚好包著所有点的橡皮圈。如下图所示。计算凸包也就是求得外围（蓝线上）的那些点。
visualgo是新加坡国立大学计算机学院一位很棒的博士老师Dr. Steven Halim 在2011年写的一个可视化数据结构和计算机常用算法的开源项目，虽然现在没有维护了，但不可否认他依旧是一个很棒的网站。它最初的目的是为了帮助他的学生更好地理解算法和数据结构，但随着时间的推移，它已经成为了一个广受欢迎的在线教育工具。
设正五边形边长为1，在顶点建立直角坐标系，则左上角坐标为：B（-cos36，-sin36）；
刚遇到一个有意思的问题，如何用R计算几何平均数。如果数字少，简单，计算很容易，直观上，先用prod函数连乘，然后开方即可。
实现功能——输入N个点，求出按此顺序围成的图形的面积 原理：其实就是个向量的叉积运算（详见UASCO-nocow：计算几何），注意二维的叉积是个很逗的东西，叉积这玩意本身就来自于三维向量 （HansBug：临睡觉了，水一发呵呵哒，额。。。phile犇不在好寂寞TT） 1 var 2 i,j,k,l,m,n:longint; 3 a:array[0..100000,1..2] of longint; 4 function surface:extended;inline; 5
为学弟学妹们指明一条训练之路~~~帮助他们刷题有方QAQ(之前好像也有总结过，可能你们找找我博客，说不定能找到~~~) OJ上的一些水题(可用来练手和增加自信) (poj3299,poj2159,poj2739,poj1083,poj2262,poj1503,poj3006,poj2255,poj3094) 初期: 一.基本算法: (1)枚举. (poj1753,poj2965) (2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586) (3)递归和分治
加上这篇文章，数学界主流的三个计算软件就全面了，等我有钱了！！！我要买正版！！！我要当VIP！！！
没想到窝又来集训了，其实这个Day0与绍兴集训的Day10是连在一起的。╮(╯▽╰)╭ 三校集训，故名思议就是三个学校的人一起集训(逃： 哪三个学校呢？当然是：qzez,cixi,yiwu
论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。公众号致力于理解三维视觉领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入我，我们一起每天一篇文章阅读，开启分享之旅,有兴趣的可联系微信dianyunpcl@163.com。
Geant4，是模拟辐射粒子与物质相互作用的可靠软件工具，有着丰富的物理过程截面库，涉及中子、伽玛（X）、电子、质子、各种重离子乃至可衰变核素等各种辐射粒子。
09:向量点积计算 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 在线性代数、计算几何中，向量点积是一种十分重要的运算。 给定两个n维向量a=(a1,a2,...,an)和b=(b1,b2,...,bn)，求点积a·b=a1b1+a2b2+...+anbn。 输入第一行是一个整数n。1 <= n <= 1000。 第二行包含n个整数a1,a2,...,an。 第三行包含n个整数b1,b2,...,bn。 相邻整数之间用单个空格隔开。每个整数的绝对值都不超过1000。输出一个整数，即两个向
一、数据结构： 优先队列、堆、RMQ问题（区间最值问题，可以用线段树解决，还有一个Sparse-Table算法）、排序二叉树、划分树、归并树..... 字符串处理： KMP、字典树、后缀树、后缀数组（两种求后缀数组的方法 倍增和DC3算法） 包括C++ STL 里面一些东西 比如sort vector map set stack queue mulitmap mulitmap proptity_queue....... 还有快排、归并、堆、冒泡、选择、插入、希尔、基数、计数、地精等排序算法最好了解一下，还有基于快排的区间第K值的快速查找法
题目：https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=7046 题目来源：2021“MINIEYE杯”中国大学生算法设计超级联赛（7） 题目大概要求就是求按照给定
参考：http://bbs.byr.cn/#!article/ACM_ICPC/11777
并查集大体分为三个：普通的并查集，带种类的并查集，扩展的并查集（主要是必须指定合并时的父子关系，或者统计一些数据，比如此集合内的元素数目。）
首先我说说我研究CGAL的背景，由于，早一阵子，有一个需求，需要求出在一堆二维线中（包括直线和弧线），找出所有的最小区域和最大外包。如下图所示。
Computational Geometry Algorithms Library，CGAL，计算几何算法库。使用C++语言编写的，提供高效、可控的算法库。广泛应用于计算几何相关领域，如地理信息系统、计算机图形学、计算机辅助设计、信息可视化系统、生物医学等。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 只用几笔，如何勾勒一只动物的简笔画，很多人从小都没整明白的问题—— 如今AI也能实现了。 下面图中，左边是三张不同的动物照片，右边是AI仅用线条来描出它们的外形和神态。 从32笔到4笔，即使大量信息都抽象略去了，但我们还是能辨识出对应动物，尤其是最下面的猫猫，只需4笔曲线也能展示出猫的神韵： 再看这匹马，抽象到最后只保留了马头、马鬃和扬蹄飞奔的动作，真有点毕加索那幅公牛那味儿了。 更神奇的是，其背后的模型CLIPasso并没有在速写
一、2000年-2005年土地利用转移矩阵 1、转换工具-由栅格转出-栅格转面：grid转shp 2、合并之后，属性表添加字段：类型和面积（一定要带年份，方便后续处理） 3、Data Management Tools → Generalization → Dissolve 数据管理工具-制图综合-融合（选择年份+类型名称、面积） 4、Analysis Tools → Overlay → Intersect 分析工具-叠加分析-相交 5、生成结果之后打开属性表，添加字段为newarea，计算几何， 然后导出结果为dbf，在excel中打开，添加透视表：行列均为分类类型，值为newarea （注意newarea求和若全为0，原因为数据源为文本，修改为数值即可）
1. Mod Tree （HDU 1st “Old-Vegetable-Birds Cup” Programming Open Contest ）
行早 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 只用几笔，如何勾勒一只动物的简笔画，很多人从小都没整明白的问题—— 如今AI也能实现了。 下面图中，左边是三张不同的动物照片，右边是AI仅用线条来描出它们的外形和神态。 从32笔到4笔，即使大量信息都抽象略去了，但我们还是能辨识出对应动物，尤其是最下面的猫猫，只需4笔曲线也能展示出猫的神韵： 再看这匹马，抽象到最后只保留了马头、马鬃和扬蹄飞奔的动作，真有点毕加索那幅公牛那味儿了。 更神奇的是，其背后的模型CLIPasso并没有在速写画数据集上训练
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