平面的法线是垂直于它的单位向量.在点云的表面的法线被定义为垂直于与点云表面相切的平面的向量.表面法线也可以计算点云中一点的法线,被认为是一种十分重要的性质.常常在被使用在很多计算机视觉的应用里面,比如可以用来推出光源的位置,通过阴影与其他视觉影响,表面法线的问题可以近似化解为切面的问题,这个切面的问题又会变成最小二乘法拟合平面的问题 解决表面法线估计的问题可以最终化简为对一个协方差矩阵的特征向量和特征值的分析(或者也叫PCA-Principal Component Analysis 主成分分析)

做一个高产的菜鸡 传送门:HDU - 3374 题意:多组输入,给你一个字符串,求它最小和最大表示法出现的位置和次数. 题解:刚刚学会最大最小表示法,amazing.. 次数就是最小循环节循环的次数. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int nt[1000100],b[1000100]; char a[1000100]; void kmp_nt(int m) { int i,j; i = 0; nt[0] = j =-1; while(

首先我们考虑最简单的情况:如果只有1 级台阶,那显然只有一种跳法,如果有2 级台阶,那就有两种跳的方法了:一种是分两次跳,每次跳1 级:另外一种就是一次跳2 级.现在我们再来讨论一般情况:我们把n 级台阶时的跳法看成是n 的函数,记为f(n).当n>2 时,第一次跳的时候就有两种不同的选择:一是第一次只跳1 级,此时跳法数目等于后面剩下的n-1 级台阶的跳法数目,即为f(n-1):另外一种选择是第一次跳2 级,此时跳法数目等于后面剩下的n-2 级台阶的跳法数目,即为f(n-2).因此n 级台阶时

题意:给一个数n,返回小于n的素数个数. 思路:设数字 k =from 2 to sqrt(n),那么对于每个k,从k2开始,在[2,n)范围内只要是k的倍数的都删掉(也就是说[k,k2)是不用理的,若能被筛掉早就被筛了,保留下来的就是素数).最后统计一下[2,n)内有多少个还存在的,都是素数. 要注意,如果k已经被筛掉了,那么不用再用它来删别人了,因为已经被筛掉,那么现在比k2大的且是k的倍数,都已经被干掉了. class Solution { public: int countPrimes(

在涉及的题目中如果需要使用连续区间内的数据的因数,可以放弃使用%这种低效的方案,从因数的角度进行,UVA12716中对于代码的优化就利用了这个小技巧. 原题:https://vjudge.net/problem/UVA-12716 代码如下: #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; ; ]; int pre()

在使用Nginx做反向代理功能时,有时会出现重定向的url不是我们想要的url,这时候就可以使用proxy_redirect进行url重定向设置了.proxy_redirect功能比较强大,其作用是对发送给客户端的URL进行修改!!语法:proxy_redirect [ default|off|redirect replacement ];默认:proxy_redirect default;配置块(使用的字段):http.server.location当上游服务器返回的响应是重定向或刷新请求(如

location /rest { #proxy_redirect off; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_pass http://192.168.0.231:8081/rest; proxy_set_header X-Forwarded-Proto htt

时间限制:1秒     空间限制:32768k 斐波那契数列指的是这样一个数列: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233,377,610,987,1597,2584,4181,6765,10946,17711,28657,46368. 可以观察到,从第3个数开始,每个数的值都等于前连个数之和. 同时,定义f(0)=0, f(1)=1. 则 f(2)=f(1)+f(0)=1; f(3)=f(2)+f(1)=2; ... 依次类推,  f(

基于对象的跨表查询 基于对象的跨表查询'''正向和反向查询'''# 正向 ----> 关联字段在当前表中,从当前表向外查叫正向# 反向 ---> 关联字段不在当前表中,当当前表向外查叫反向 '''一对一的查询'''# 查询lqz这个人的地址 正向查询按字段author = models.Author.objects.filter(name='qlz').first()print(author.author_detail.addr)   #这样就获取到了地址 # 查询lqz这个人的地址 反向查询

题意:多组数据(国外题好像都这样),每次n*m矩形,F表示空地,R表示障碍 求最大子矩阵(悬线法模板) 把每个格子向上延伸的空格看做一条悬线 以le[i][j],re[i][j],up[i][j]分别记录该悬线向左,向右的运动极限以及向上的延伸长度 ans=max(ans,(up[i][j]*(re[i][j]-le[i][j]+1))); #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstring> #include<

一.代理服务与反向代理 什么是代理服务 代理-代理办理(代理理财.代理收货.代理购物等等). 一般情况下,如果没有特别说明,代理技术默认说的是正向代理技术.关于正向代理的概念如下: 正向代理(forward)是一个位于客户端[用户A]和原始服务器(origin server)[服务器B]之间的服务器[代理服务器Z],为了从原始服务器取得内容,用户 A 向代理服务器 Z 发送一个请求并指定目标(服务器B),然后代理服务器 Z 向服务器 B 转交请求并将获得的内容返回给客户端.客户端必须要进行一些特

Nginx作用 Http代理,反向代理:作为web服务器最常用的功能之一,尤其是反向代理 正向代理是代理客户端,反向代理是代理服务端 正向代理要知道访问服务器的地址,反向代理不需要知道访问服务器的真实地址 正向代理 反向代理

一.正向代理和反向代理的简单介绍. 2.代理 中间商,赚差价 在没有代理的时候: 茅台酒厂--->生产了一批酒--->通过物流发送到客户的家中/客户直接到酒厂购买酒--->突然有一个客户晚上需要情况吃饭(现在已经15:00)(客户在东北)-->耽误了各种情况 代理: 茅台酒厂--->开始招代理(省级)--->市的代理-->客户需要购买茅台酒的时候只需要代理商购买就可以 3.正向代理 场景: A向B借钱-->B不借-->A发现C和B关系很好(A和C关系很

(3)上两篇介绍了关于欧几里德分割,条件分割,最小分割法等等还有之前就有用RANSAC法的分割方法,这一篇是关于区域生成的分割法, 区 域生长的基本 思想是: 将具有相似性的像素集合起来构成区域.首先对每个需要分割的区域找出一个种子像素作为生长的起点,然后将种子像素周围邻域中与种子有相同或相似性质的像素 (根据事先确定的生长或相似准则来确定)合并到种子像素所在的区域中.而新的像素继续作为种子向四周生长,直到再没有满足条件的像素可以包括进来,一个区 域就生长而成了. 区域生长算法直观感觉上和欧几里

"求线段交点"是一种非常基础的几何计算, 在很多游戏中都会被使用到. 下面我就现学现卖的把最近才学会的一些"求线段交点"的算法说一说, 希望对大家有所帮助. 本文讲的内容都很初级, 主要是面向和我一样的初学者, 所以请各位算法帝们轻拍啊 嘎嘎 引用 已知线段1(a,b) 和线段2(c,d) ,其中a b c d为端点, 求线段交点p .(平行或共线视作不相交) =============================== 算法一: 求两条线段所在直线的交点, 再判

[整理]   在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法.在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件. 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数,求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化,即最大值问题可以转化成最小值问题).提到KKT条件一般会附带的提一下拉格朗日乘子.对学过高等数学的人来说比较拉格朗日乘子应该会有些印象.二者均是求解最优化

人工智能分为强人工,弱人工. 弱人工智能就包括我们常用的语音识别,图像识别等,或者为了某一个固定目标实现的人工算法,如:下围棋,游戏的AI,聊天机器人,阿尔法狗等. 强人工智能目前只是一个幻想,就是自主意识,具有自我成长.创造力的AI.如妇联2里的奥创,各种电影都有这个概念了. 我希望不久的将来能目睹这一奇迹. 不积跬步无以至千里. 先从基础讲起. 目前比较先进的算法理论据我所知应该分成3大类 1,神经网络 2,遗传算法 3,隐马尔柯夫链 这篇的主题是神经网路,其他两种我以后可能会写出来(可能!

前置知识   求导 知识地图   神经网络算法是通过前向传播求代价,反向传播求梯度.在上一篇中介绍了神经网络的组织结构,逻辑关系和代价函数.本篇将介绍如何求代价函数的偏导数(梯度). 梯度检测   在进入主题之前,先了解一种判断代价函数的求导结果是否正确的方法,这种方法称为梯度检测.现在假设我们已经掌握了反向传播,可以计算出代价函数的偏导数.   当函数只有一个变量时,已知导数是切线的斜率,如果能求出某个点的斜率,也就求出了该点的导数.当ε足够小时(如10的-4次方),θ处的斜率可以近似表示为如

(2)关于上一篇博文中提到的欧几里德分割法称之为标准的距离分离,当然接下来介绍其他的与之相关的延伸出来的聚类的方法,我称之为条件欧几里德聚类法,(是我的个人理解),这个条件的设置是可以由我们自定义的,因为除了距离检查,聚类的点还需要满足一个特殊的自定义的要求,就是以第一个点为标准作为种子点,候选其周边的点作为它的对比或者比较的对象,如果满足条件就加入到聚类的对象中,至于到底怎么翻译我也蒙了,只能这样理解了 主要的缺点:该算法没有初始化种子系统,没有过度分割或者分割不足的控制,还有就是从主循环运算

"求线段交点"是一种非常基础的几何计算, 在很多游戏中都会被使用到. 下面我就现学现卖的把最近才学会的一些"求线段交点"的算法总结一下, 希望对大家有所帮助. 本文讲的内容都很初级, 主要是面向和我一样的初学者, 所以请各位算法帝们轻拍啊 嘎嘎 引用 已知线段1(a,b) 和线段2(c,d) ,其中a b c d为端点, 求线段交点p .(平行或共线视作不相交) =============================== 算法一: 求两条线段所在直线的交点, 再