扩散光顺是Fluent提供的另外一种常用的网格光顺方法.其基本原理是通过求解扩散方程得到网格节点的运动位移. 扩散光顺基本计算 扩散光顺通过求解 以下扩散方程来设置网格的节点位置. \[ \nabla \cdot (\gamma \nabla \vec{u})=0 \] 其中,u为网格的运动速度.求解出运动速度后,可以很容易获得网格节点在下一个时间步长的位置. \[ \vec{x}_{new}=\vec{x}_{old}+\vec{u}\Delta t \] 式中, γ为扩散系数.Fluent提

http://poj.org/problem?id=2184 http://blog.csdn.net/liuqiyao_01/article/details/8753686 对于负体积问题,可以先定义一个“零点”shift,将dp[shift]设为0,其他都设为-INF. 然后负体积从0往maxn+cost更新,正体积从maxn往shift更新. 最后从shift到maxn中找最大值,shift以下的值不会被遍历到 #include <iostream> #include <strin

Go confidently in the direction of your dreams. Live the life you've imagined. 题目 设曲线 \(y = \tfrac{1}{x}\) (1\(\leq\)x\(\leq\)+\(\infty\)) 与X 轴之间的区域为D. 求D绕X轴旋转一周的旋转体的体积V和面积A. 图形如下 画出图形容易计算体积 \[ V = \begin{aligned} \int_1 ^{+\infty} \pi ( \tfrac{1}{x}

出处http://www.zhihu.com/question/24591127 按:今天看到这篇文章,有点感慨,散度这个概念我初次接触到至少应该是在1998年,时隔这么多年后看到这篇文章,真的 佩服作者的功底,不管怎么样,能那么形象的说出散度的意义,已经就知道作者不是一般的"人云亦云"型抄客,而是有真才实学的真知,转在这里权当是对自己的鞭策和学习. --------------------------------------------------------------------

介绍 对于dijkstra算法,很多人可能感觉熟悉而又陌生,可能大部分人比较了解bfs和dfs,而对dijkstra和floyd算法可能知道大概是图论中的某个算法,但是可能不清楚其中的作用和原理,又或许,你曾经感觉它很难,那么,这个时候正适合你重新认识它. Dijkstra能是干啥的? Dijkstra是用来求单源最短路径的 就拿上图来说,假如直到的路径和长度已知,那么可以使用dijkstra算法计算南京到图中所有节点的最短距离. 单源什么意思? 从一个顶点出发,Dijkstra算法只能求一个顶

1         前言 做为拍照手机的核心模块之一,camera sensor效果的调整,涉及到众多的参数,如果对基本的光学原理及sensor软/硬件对图像处理的原理能有深入的理解和把握的话,对我们的工作将会起 到事半功倍的效果.否则,缺乏了理论的指导,只能是凭感觉和经验去碰,往往无法准确的把握问题的关键,不能掌握sensor调试的核心技术,无法根本的解 决问题. 所以,这里笔者结合自己出于对摄影的爱好所学习的一些图像处理相关的原理,试图通过分析一些与Sensor图像处理相关的因素,和大家分享

LOJ 洛谷 先令编号从\(1\)开始.我们要求\([1,i]\)这些数字能否构成一个矩形. 考虑能否用线段树维护,让每个叶子节点\(i\)表示前\(i\)个数能否构成矩形. 一种方法是维护前\(i\)个点最左上点和最右下点的坐标,直接判断这两个点构成的矩形面积是否是\(i\). 发现修改的时候这个最值不好维护,每次修改可能是\(O(n)\)的. 考虑合法矩形的特征.把前\(i\)个点标记为黑点,其余点是白点.那么前\(i\)个点构成了一个矩形当且仅当: 左边和上边都是白点的黑点有且只有一个.

Android studio环境配置不再赘述,可以参照我的其他博客. Android应用程序开发环境搭建:http://blog.csdn.net/ja33son/article/details/61192072 Opencv-android-sdk:链接:http://pan.baidu.com/s/1boI67nh 密码:umu2 新建项目后,File-New-Import Module,选择解压后sdk中android项目的路径:opencv-3.2.0-android-sdk\OpenC

矩阵乘积:对应行列对应元素相乘的和组成新的矩阵 两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵A的列数和另一个矩阵B的行数相等时才能定义.如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵,它们的乘积C是一个m×p矩阵 并将此乘积记为: 例如: 矩阵的乘法满足以下运算律: 结合律: 左分配律: 右分配律: 矩阵乘法不满足交换律. 矩阵乘积可以形象地理解成空间的线性变化:位置的旋转,移动 卷积与矩阵 又称卷积和,即某元素邻域组成的矩阵A与卷积核矩阵B对应的元素的乘积的和,其中A,B的行列数相等.卷积核有特殊的定义:需矩阵中心元素=周

From: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029 一个概念需经过反复的推敲以及时间的沉淀,之后才能真正理解 [OpenCV] Image Processing - Spatial Filtering [CNN] What is Convolutional Neural Network 何谓卷积? 首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(卷积核)和一个要处理的二维图像. 然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应

原文地址 图像卷积与滤波的一些知识点 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 之前在学习CNN的时候,有对卷积进行一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流. 一.线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很简单.首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)和一个要处理的二维图像.然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波

Xinwei: 写的通俗易懂,终于让我这个不搞CV.不搞图像的外行理解卷积和滤波了. 图像卷积与滤波的一些知识点 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 之前在学习CNN的时候,有对卷积进行一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流. 一.线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很简单.首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)

http://blog.csdn.net/ronintao/article/details/51649664 参考 1.Common Techniques to Improve Shadow Depth Maps 2.Tutorial 16 : Shadow mapping 3.Shadow Mapping 4.Shadow Mapping Algorithms 5.Shadow Map阴影贴图技术之探 6.Cascaded Shadow Maps 写在前面 之前已经很久没有再更新博客,上一篇已

帧间预测主要包括运动估计(运动搜索方法.运动估计准则.亚像素插值和运动矢量估计)和运动补偿. 对于H.264,是对16x16的亮度块和8x8的色度块进行帧间预测编码. A.树状结构分块 H.264的宏块,对于16x16的亮度宏块,可以分成16x16.16x8.8x16和8x8的子块进行帧间预测.对于8x8的块(亚宏块,亮度和色度),往下又可以分成8x8.8x4.4x8.4x4的子块.在运动估计中,每一种分割都需要尝试,并计算出运动搜索结果的代价,选择最小代价的分割方式进行预测编码. B.运动估计

前言 在图论中,在寻路最短路径中除了Dijkstra算法以外,还有Floyd算法也是非常经典,然而两种算法还是有区别的,Floyd主要计算多源最短路径. 在单源正权值最短路径,我们会用Dijkstra算法来求最短路径,并且算法的思想很简单--贪心算法:每次确定最短路径的一个点然后维护(更新)这个点周围点的距离加入预选队列,等待下一次的抛出确定.但是虽然思想很简单,实现起来是非常复杂的,我们需要邻接矩阵(表)储存长度,需要优先队列(或者每次都比较)维护一个预选点的集合.还要用一个boolean数组

1        前言 做为拍照手机的核心模块之一,camera sensor效果的调整,涉及到众多的参数,如果对基本的光学原理及sensor软/硬件对图像处理的原理能有深入的理解和把握的话,对我们的工作将会起到事半功倍的效果.否则,缺乏了理论的指导,只能是凭感觉和经验去碰,往往无法准确的把握问题的关键,不能掌握sensor调试的核心技术,无法根本的解决问题. 所以,这里笔者结合自己出于对摄影的爱好所学习的一些图像处理相关的原理,试图通过分析一些与Sensor图像处理相关的因素,和大家分享一下自

作者:乔不思 来源:微信公众号|3D视觉工坊(系投稿) 3D视觉精品文章汇总:https://github.com/qxiaofan/awesome-3D-Vision-Papers/ 点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达 学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发. 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全

前言 在图论中,在寻路最短路径中除了Dijkstra算法以外,还有Floyd算法也是非常经典,然而两种算法还是有区别的,Floyd主要计算多源最短路径. 在单源正权值最短路径,我们会用Dijkstra算法来求最短路径,并且算法的思想很简单-贪心算法:每次确定最短路径的一个点然后维护(更新)这个点周围点的距离加入预选队列,等待下一次的抛出确定.虽然思想很简单,实现起来是非常复杂的,我们需要邻接矩阵(表)储存长度,需要优先队列(或者每次都比较)维护一个预选点的集合.还要用一个boolean数组标记是

转自:https://blog.csdn.net/hltt3838/article/details/109261334 固态激光雷达的一段视频:https://v.qq.com/x/page/a0787ajele3.html 注意:本人实验室买的是Velodyne VLP-16激光雷和 LOAM 论文中作者用的不一样,在介绍论文之前先介绍一下激光雷达的工作原路,这样更容易理解激光雷达的工作过程,其实物图如下图1所示: 图1 Velodyne VLP-16激光雷 实物图 简介: Velodyne

上篇博客<iOS可视化动态绘制八种排序过程>可视化了一下一些排序的过程,本篇博客就来聊聊图的东西.在之前的博客中详细的讲过图的相关内容,比如<图的物理存储结构与深搜.广搜>.当然之前写的程序是比较抽象的.上篇博客我们以可视化的方式看了一下各种排序的过程,今天博客中我们就来可视化的看一下图的相关部分,今天我们要画的图是无向图,并且每个点到其他点都有直接的连线.今天我们就基于此图来做一些事情.当然本篇博客在画图时我们使用的是Bezier曲线来画的,因为之前也聊过关于Bezier的相关东

1 引言2 问题描述3 准备4 FLUENT前处理 1 引言 DEM碰撞模型扩展了DPM模型的功能,能够用于稠密颗粒流动的模拟.该模型可以与DDPM(Dense DPM)模型何用以模拟颗粒对主相的阻碍作用,因此可以用于鼓泡流化床.提升管.气力输送系统以及泥浆流动.特别对于以下情况,DEM模型特别有用: 当颗粒粒径分布很广时 当计算网格相对粗糙时 本案例演示DDPM模型的使用,其中颗粒碰撞通过DEM模型来考虑. 2 问题描述 本例中,我们将会模拟模拟一个鼓泡流化床,并且决定其在给定表观速度情况下的