1.首先把所有的面要素merge成一个要素 2.把merge后的数据转成线数据 3.此时转换后的线数据一定是闭合的,为了防止提取中心线失败(只提取出外围轮廓)我们在随意一个道路末端使用打断工具打一个开口(感谢来生缘版主的"独门秘籍"). 4.使用ArcGIS自带的提取中心线工具 其中最大宽度选择比数据中最宽的道路宽度大一点,最小选择1米 5.得出结果 摘抄地址:http://shifeng0812.blog.163.com/blog/static/1710141502012916105

ADAS可行驶区域道路积水反光区域的识别算法 Water logging area reflecting recognition algorithm for ADAS 1. 工程概要 1.1  概述: 随着社会的发展和技术的进步,传统上远.近光灯机械.定向转变的前照灯,已经无法满足人们日益增长的形式安全需要,于是更为智能高效车灯应运而生.未来的车灯能根据周边环境和环境的光源变化调整自身的配光方式,提供更大的照明范围和照明距离,同时也能改善传统前照灯的照明死角,因此可以显著提高行车安全性和驾驶舒适

道路中心线的提取,相信大家并不陌生. 道路中心线是道路路线几何设计中的重要特征线,也是道路交通管理中的重要控制线. 街区内的道路应考虑消防车道的通行,道路中心线间的距离不宜大于160米. 今儿个,博主来跟大嘎伙儿分享下最近发现的道路中心线或河道中心线的提取方法. 常见的道路中心线的一般提取步骤为: [面转线](或[要素转线])→[开始编辑]→选中所有线要素,[高级编辑][打断相交线]→删去道路头部线段→[提取中心线].     接下来要介绍的这种方法是利用ArcScan进行中心线提取处理.(以河

题目传送门 道路费用 格式难调,题面就不放了. 分析: 这是一道要细(yan)心(jing)的生成树的好(gui)题. 首先我们看到$k$的范围非常小,那么我们就可以直接$2^k$枚举每一条加边是否选择.然后我们再按权值大小依次加原边并且更新可以影响的加边的权值上限,再树形DP求解.但是这样复杂度是$O(2^k+NM\log M)$,需要考虑优化. 我们能发现,不管加边选不选,有一些边都一定会加入到生成树中,那么我们就把这些边提前连接,然后把产生出的联通块缩点,然后就能形成一个$k+1$个点的新

关于问题求解,书中有一个实际的案例. 上图是一个交叉路口的模型,现在问题是,怎么安排红绿灯才可以保证相应的行驶路线互不交错. 第一步,就是把问题弄清楚. 怎么能让每一条行驶路线不冲突呢? 其实,就是给所有的行驶路线分组(这样保证了安全问题,不会撞车). 并且,所做的分组应该尽可能大一些,用以提高路口的通行效率(经济问题,如果一个组一条路线,虽然不会撞车,但是等待的时间会很长). 有了上面的最大化分组的想法.那么就进一步将问题具体化. 这个路口有13个可供行驶的方向:AB,AC,AD,BA,BC,

SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique),合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案,由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本,这样容易产生模型过拟合的问题,即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General),SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中,具体如下图所示,算法流程如下. (1)对于少数类中每一个样本x,以欧氏距离为标准计算它

最近在研究和制作数字示波器,其中涉及一个小算法:需要将 ADC 采样的数值在 TFT LCD 屏幕上面显示并且用“线”连接起来. ADC 按照时序对输入电压采样后,记录的是一个个的数值,如果显示的时候不用“线”连接它们,那么他们看上去就是这样的: 用直线连接以后,看上去就是这样了(垃圾 LM324 运放的模拟前端,方波波形变形严重到令人发指): X 轴(时间轴)的放大比率确定以后,ADC 采样值的相邻 2 点在屏幕上的间距也就确定了,连线算法要做的事情,就是将位于这两点间的直线上的 LCD 小点

在我们使用scvmm2012的时候,经常会看到群集状态变成了这样 点开看属性后,我们发现是这样 . 发现了吗?Over-committed,如果翻译过来就是资源过载,或者说资源过量使用了,那么这个状态是怎么出现的呢? 出现这个状态以后会出现什么问题?怎么解决? 今天我们就谈一谈在SCVMM中over-committed的算法,知道SCVMM是如何确认一个群集是否过载后,就知道如何避免它,带来种种问题也就能解决了 part 1. 算法概述 SCVMM 2012 群集的过载检查主要是用来确认整个群集

这十年来,在图像处理领域提出了很多新的图像分析和处理方法,包括是自动的以及一些需要有人工参与的,典型的比如stereo depth computations.image colorization.tone mapping of high dynamic range (HDR) images. graph cuts ,这些算法都有着比较好的效果,但都普遍存在一个问题:就是计算量特别大,很难满足用户的需求.而数字图像在尺寸大小上的增长速度这段时间也相当惊人.还有个问题就是有些算法需要解一个很大的稀疏

最近公司在做一个项目,需要对爬取到的数据进行去重,方法就是根据数据的id,去除掉id重复的数据. 下面是这个方法的演化过程. // 去重 $arr_id = array(); $LeTVFeedList = array(); for ($i = 0; $i < count($arrFeedList); $i++){ if(!in_array($arrFeedList[i]['id'], $arr_id)){ $LeTVFeedList[] = $arrFeedList[i]; $arr_id[]

不知不觉的玩了两年多的MySQL,发现很多人都说MySQL对比Oracle来说,优化器做的比较差,其实某种程度上来说确实是这样,但是毕竟MySQL才到5.7版本,Oracle都已经发展到12c了,今天我就看了看MySQL的连接算法,嗯,现在来说还是不支持Hash Join,只有Nested-Loop Join,那今天就总结一下我学习的心得吧. Nested-Loop Join基本算法实现,伪代码是这样: for each row in t1 matching range { for each r

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这篇文章写的非常好,确定要~认真~慎重~的转载了,具体请关注本文编辑作者:http://wenhuix.github.io/research/denoise.html   我不会告诉你这里的代码都是free! 图像去噪是非常基础也是非常必要的研究,去噪常常在更高级的图像处理之前进行,是图像处理的基础.可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题. 噪声模型   图像中噪声的来源有

本文引自http://blog.jobbole.com/23286/ 很早就对Google的PageRank算法很感兴趣,但一直没有深究,只有个轮廓性的概念.前几天趁团队outing的机会,在动车上看了一些相关的资料(PS:在动车上看看书真是一种享受),趁热打铁,将所看的东西整理成此文. 本文首先会讨论搜索引擎的核心难题,同时讨论早期搜索引擎关于结果页面重要性评价算法的困境,借此引出PageRank产生的背景.第二部分会详细讨论PageRank的思想来源.基础框架,并结合互联网页面拓扑结构讨论P

本文主要是将我对于我对于迪杰斯特拉算法的理解写出来,同时通过例题来希望能够加深对于算法的理解,其中有错误的地方希望大家指正. 迪杰斯特拉算法 我将这个算法理解成一个局部到整体的算法,这个方法确实越研究就会发现越经典. 首先可以将整个图的节点看成两个集合:一个是S,一个是U-S.如果是求v0到图中各点的最短距离的话,那么S就是已经确认到v0距离最短的点,U-S则是对于整体的点集合U,还没有加入S集合的点. 这里提出一个算法总体的思想,将所有的点按照一定的原则加入到S集就是解集.而这个解法就是重点了

在"文本比较算法Ⅰ--LD算法"中介绍了基于编辑距离的文本比较算法--LD算法. 本文介绍基于最长公共子串的文本比较算法--Needleman/Wunsch算法. 还是以实例说明:字符串A=kitten,字符串B=sitting 那他们的最长公共子串为ittn(注:最长公共子串不需要连续出现,但一定是出现的顺序一致),最长公共子串长度为4. 定义: LCS(A,B)表示字符串A和字符串B的最长公共子串的长度.很显然,LSC(A,B)=0表示两个字符串没有公共部分. Rev(A)表示反转

写在前面 本题实际解题过程是 从 40秒 --> 24秒 -->1.5秒 --> 715ms --> 320ms --> 48ms --> 36ms --> 28ms 最后以28ms的运行速度告结, 有更好的解法或者减少算法复杂度的博友可以给我发消息也可以评论, 我们一起讨论. 第一次在leetcode解算法题,想来个开门红,先挑选一道简单的题目AC了再说.leetcode对每道题都有一个难度提示,分别是easy,medium,hard 于是在第一页中看到了几道标

队列结构可以使用数组来模拟,只需要设定头和尾的两个标记 参考自<啊哈> # 按书中的代码会出现索引越界的问题(书中申请了超量的空间) # 尝试令tai初始为len(q)-1则不会出错但少了最后一位 # 通过异常处理,捕获出界异常则直接跳出循环 def queue_demo1(q): newq = [] head = 0 tail = len(q) # 记录队列最后一位 while head < tail : newq.append(q[head]) head += 1 try: q.ap

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 排序算法(Sorting Algorithm)是计算机算法的一个组成部分. 排序的目标是将一组数据 (即一个序列) 重新排列,排列后的数据符合从大到小 (或者从小到大) 的次序.这是古老但依然富有挑战的问题.Donald Knuth的经典之作<计算机程序设计艺术>(The Art of Computer Programming)的第三卷就专门用于讨论排序和查找.从无序到有序,有

一.卡尔曼滤波九轴融合算法stm32尝试 1.Kalman滤波文件[.h已经封装为结构体] /* Copyright (C) 2012 Kristian Lauszus, TKJ Electronics-> All rights reserved-> This software may be distributed and modified under the terms of the GNU General Public License version 2 (GPL2) as publish