graphx之图迭代

图文详解维感科技3D深度相机在AGV/AMR的应用（一） Vzense ToF 3D 3D ToF深度相机计算机视觉视觉检测
叉式移动机器人(AGV/AMR)介绍叉式移动机器人（AGV/AMR）是在叉车上加载各种导引技术，构建地图算法，辅以避障安全技术，实现叉车的无人化作业。随着行业对自动化搬运的要求越来越高，近两年，融合了堆垛功能与自动化导向搬运的叉式移动机器人受到应用企业青睐。据中国移动机器人（AGV/AMR）产业联盟数据、新战略移动机器人产业研究所统计，2021年中国叉式移动机器人（含视觉导航）销量达8000台，同
点云从入门到精通技术详解100篇-基于多线激光雷达的点云数据处理与导航（续）格图素书人工智能算法
目录三维点云建图与定位算法研究§3.1激光SLAM技术§3.2基于特征的建图算法§3.2.1三维点云建图算法简述§3.2.3LeGO-LOAM建图算法§3.3基于点云配准的定位算法§3.3.1点云配准§3.3.2基于ICP的配准定位算法§3.3.3基于NDT的配准定位算法§3.4基于LM法优化的NDT配准定位算法§3.4.1列文伯格-马夸尔特法原理§3.4.2LM-NDT算法配准原理及流程§3.5
OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 28 - 图像积分图算法 gloomyfish OpenCV4.8 从入门到工程实战 opencv 计算机视觉深度学习图像处理算法
欢迎大家学习OpenCV4.8开发实战专栏，长期更新，不断分享源码。专栏代码全部基于C++与Python双语演示。进贾老师OpenCV学堂交流群，+V：OpenCVXueTang_Asst本文关键知识点：图像积分图算法积分图像是Crow在1984年首次提出，是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度，是一种快速计算图像区域和与平方和的算法。其核心思想是对每个图像建立自己的积分图查找表，在图像积分处理计算
动态图最短路径的实时优化：应对边权重频繁更新的工程实践热爱分享的博士僧人工智能
在处理动态图中的最短路径问题时，尤其是面对边权重频繁更新的情况，传统的静态图算法如Dijkstra算法或Bellman-Ford算法可能不再适用或效率低下。这是因为每次边权重更新都需要重新计算整个图的最短路径，导致计算成本非常高。为了应对这种情况，需要采用一些特定的技术和策略来优化实时性能。1.动态最短路径算法A.动态Dijkstra算法虽然标准的Dijkstra算法是为静态图设计的，但可以通过缓
图神经网络实战（2）——图论基础盼小辉丶图神经网络从入门到项目实战神经网络图论图神经网络 GNN
图神经网络实战（2）——图论基础0.前言1.图属性1.1有向图和无向图1.2加权图和非加权图1.3连通图和非连通图1.4其它图类型2.图概念2.1基本对象2.2图的度量指标2.2邻接矩阵表示法3.图算法3.1广度优先搜索3.2深度优先搜索小结系列链接0.前言图论(Graphtheory)是数学的一个基本分支，涉及对图研究。图是复杂数据结构的可视化表示，有助于理解不同实体之间的关系。图论提供了大量建
大数据技术在数据安全治理中的应用罗思付之技术屋综合技术探讨及方案专栏大数据
摘要面对新形势下的数据安全治理挑战，顺应数据安全领域的技术发展趋势，针对大型国企在数据安全治理实际应用中突出的关键权限人员识别问题，提出了一种基于图算法的关键权限人员识别技术。该技术可以发现系统中潜在的权限影响因素，并可从多个角度衡量不同含义的权重影响力，识别结果可解释性强。针对数据安全治理中的用户与实体行为异常检测问题，提出一种基于生成对抗网络的用户与实体行为异常检测方法，实验结果表明，所提方法
深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）大嘤三喵军团深度学习算法网络
深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性：GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构，比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性：GCN使用局
Python高效实现Dijkstra算法求解单源最短路径问题清水白石008 python Python题库 python 算法网络
Python高效实现Dijkstra算法求解单源最短路径问题在Python面试中，考官通常会关注候选人的编程能力、问题解决能力以及对Python语言特性的理解。Dijkstra算法是一种经典的图算法，用于求解单源最短路径问题。本文将详细介绍如何实现Dijkstra算法，确保代码实用性强，条理清晰，操作性强。1.引言Dijkstra算法由荷兰计算机科学家EdsgerDijkstra于1956年提出，
算法家族之一——二分法这是我58 C语言知名算法 c语言二分法 visual studio 算法
目录算法算法的打印效果如果算法里的整型“i”为1如果算法里的整型“i”为11算法的流程图算法的实际应用总结大家好，我叫这是我58，现在，请看下面的算法。算法#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS1//i){right=--mid;}else{printf("i(%d)在arr数组里的第%d个位置",i,mid);break;}if(left>right){printf("在a
【算法基础实验】排序-最小索引优先队列IndexMinPQ Greyplayground 算法
回顾最小优先队列MinPQ理论知识概述在算法和数据结构中，优先队列是一种特殊的队列数据结构，每个元素都有一个优先级。当你从优先队列中删除元素时，通常会删除具有最高（或最低）优先级的元素。在最小优先队列中，优先级最低的元素最先被删除。索引最小优先队列是优先队列的一种变体，允许你通过索引（或键）快速地更新、插入、删除和访问最小元素。它的典型应用包括网络流、图算法（如Dijkstra最短路径算法）等。基
机器人建图算法2.1从栅格占据地图到ESDF地图 RuiH.AI 机器人建图算法学习算法
机器人建图算法2.1从栅格占据地图到ESDF地图前言论文解读示意图说明伪代码说明算法流程总结前言最基础的地图是占据栅格地图Occupancymap，每个格子标明了该位置是否被物体占据。然而对于规划和避障而言，地图中的占据信息是不够的，还需要障碍距离、方向等信息。TSDF和ESDF地图弥补了这个缺陷。IROS2010:ImprovedupdatingofEuclideandistancemapsan
【自动驾驶】自动驾驶地图构建方法与工具小结 CS_Zero 自动驾驶人工智能
自动驾驶地图构建小结概述制作流程主要利用定位与建图算法（组合导航，视觉、激光SLAM等），融合多种传感器数据，构建高精度、高分辨率的三维语义地图，将要素矢量化，构建要素间的关联关系，通过质检确保质量可靠，形成地图引擎（服务、API）以满足自动驾驶系统的需求。底图构建底图构建存在两大类方法，点云建图与视觉建图。点云建图一般面向高精度采集设备，采用高线束激光雷达，硬件成本高。一般使用高精度组合导航进行
MySQL 基础知识（九）之视图花落随风轻飘舞 MySQL mysql 数据库
目录1视图的介绍2视图算法3创建视图4查看视图结构5修改视图6删除视图7参考文档1视图的介绍视图是一张并不存储数据的虚拟表，其本质是根据SQL语句动态查询数据库中的数据。数据库中只存放了视图的定义，通过SQL语句使用视图时，会根据视图的定义进行查询。优点：简化代码：对于复杂的查询，通过视图可以不用每次都写那么多代码增加数据的安全性：通过视图，用户只能对指定的数据进行操作缺点：查询性能不好：在很多场
【转载】ACM入门 . dongfan1861 人工智能 php c/c++
初期:一.基本算法:(1)枚举.(poj1753,poj2965)(2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586)(3)递归和分治法.(4)递推.(5)构造法.(poj3295)(6)模拟法.(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996)二.图算法:(1)图的深度优先遍历和广度优先遍历.(2)最短路径算法(dijkstra,bellman-ford,
算法分类合集 weixin_30784945
算法分类合集ACM所有算法数据结构栈，队列，链表哈希表，哈希数组堆，优先队列双端队列可并堆左偏堆二叉查找树Treap伸展树并查集集合计数问题二分图的识别平衡二叉树二叉排序树线段树一维线段树二维线段树树状数组一维树状数组N维树状数组字典树后缀数组，后缀树块状链表哈夫曼树桶，跳跃表Trie树(静态建树、动态建树)AC自动机LCA和RMQ问题KMP算法图论基本图算法图广度优先遍历深度优先遍历拓扑排序割边
ACM算法分类（要学习的东西还很多）还是太年轻
ACM所有算法数据结构栈，队列，链表哈希表，哈希数组堆，优先队列双端队列可并堆左偏堆二叉查找树Treap伸展树并查集集合计数问题二分图的识别平衡二叉树二叉排序树线段树一维线段树二维线段树树状数组一维树状数组N维树状数组字典树后缀数组，后缀树块状链表哈夫曼树桶，跳跃表Trie树(静态建树、动态建树)AC自动机LCA和RMQ问题KMP算法图论基本图算法图广度优先遍历深度优先遍历拓扑排序割边割点强连通分
ACM算法目录龍木
ACM所有算法数据结构栈，队列，链表哈希表，哈希数组堆，优先队列双端队列可并堆左偏堆二叉查找树Treap伸展树并查集集合计数问题二分图的识别平衡二叉树二叉排序树线段树一维线段树二维线段树树状数组一维树状数组N维树状数组字典树后缀数组，后缀树块状链表哈夫曼树桶，跳跃表Trie树(静态建树、动态建树)AC自动机LCA和RMQ问题KMP算法图论基本图算法图广度优先遍历深度优先遍历拓扑排序割边割点强连通分
C#，图论与图算法，有向图单源最短路径的贝尔曼·福特（Bellman Ford）算法与源代码深度混淆 C#算法演义 Algorithm Recipes 算法图论最短路径算法 Bellman Ford
RichardBellmanLesterFord一、贝尔曼·福特（BellmanFord）算法概要贝尔曼·福特（BellmanFord）算法是一种用于计算带权有向图中单源最短路径（SSSP：Single-SourceShortestPath）的算法。该算法由RichardBellman和LesterFord分别发表于1958年和1956年，而实际上EdwardF.Moore也在1957年发布了相同
Java - 位图算法大猪大猪
这里使用java来实现一个位图算法例子@TestpublicvoidtestBitMap(){intN=1024;//位图存储的最大数字intmap[]=newint[N/32];System.out.println(checkBit(map,1));setBit(map,1);setBit(map,10);setBit(map,4);System.out.println(checkBit(map
力扣刷题之旅：高阶篇（三）—— 图算法的挑战 GT开发算法工程师 leetcode python 哈希算法 dfs 算法
力扣（LeetCode）是一个在线编程平台，主要用于帮助程序员提升算法和数据结构方面的能力。以下是一些力扣上的入门题目，以及它们的解题代码。--点击进入刷题地址引言在算法世界的深处，图算法犹如一座高峰，等待着勇者的攀登。在力扣（LeetCode）平台上，图算法题目以其独特的复杂性和挑战性，吸引了无数算法爱好者的目光。今天，我们将一起探讨图算法的魅力，并通过一道题目来体验其深度。一、图算法简介图算法
力扣刷题之旅：进阶篇（二） GT开发算法工程师 leetcode 算法职场和发展数据结构
力扣（LeetCode）是一个在线编程平台，主要用于帮助程序员提升算法和数据结构方面的能力。以下是一些力扣上的入门题目，以及它们的解题代码。继续我的力扣刷题之旅，在上一篇文章中，我深入探索了图算法和动态规划的高级技巧。现在，我将附上一些简单的代码示例，以展示这些算法在实际问题中的应用。一、广度优先搜索（BFS）下面是一个使用BFS算法解决“图的遍历”问题的简单代码示例：fromcollection
CSP-J需要掌握的算法就这么简单？ AICodeThunder 算法
栗子爱摸题CSP-J可能涉及的算法及解决方案1.排序算法冒泡排序(BubbleSort)插入排序(InsertionSort)选择排序(SelectionSort)快速排序(QuickSort)归并排序(MergeSort)2.查找算法二分查找(BinarySearch)3.图算法广度优先搜索(BFS)深度优先搜索(DFS)4.动态规划5.贪心算法6.回溯算法CSP-J可能涉及的算法及解决方案1.
A.关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph L）【一】汀、人工智能图计算图学习图论图神经网络人工智能
图学习图神经网络算法专栏简介：主要实现图游走模型(DeepWalk、node2vec)；图神经网络算法(GCN、GAT、GraphSage)，部分进阶GNN模型（UniMP标签传播、ERNIESage）模型算法等，完成项目实战专栏链接：图学习图神经网络算法专栏简介：含图算法（图游走模型、图神经网络算法等）原理+项目+代码实现+比赛前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：快速掌握图游走模型(DeepWal
22:算法--指定源点下的最小生成树 raindayinrain 2.1.数据结构与算法图最小生成树算法
指定源点下的最小生成树性质算法输入：图G指定的源点输入限制：图G须为无向连通图算法目标：求取一个权重之和最小的边的集合，通过此边集合，G中任意两个节点均可以相互到达。接口设计templateclassMinGenerateTree{public:classNode;typenametypedefDataStruct::GraphStruct::GraphInnerGraph;typenametyp
大数据原理-Spark monster++ 大数据原理分布式编程语言分布式计算 hadoop spark
概述：基于内存计算三大分布式计算系统：Hadoop、Spark、Storm特点：采用有向无环图DAG作业调度运行速度快循环数据流容易使用：可以通过SparkShell交互式编程用途：SQL查询、流式计算、机器学习、图算法组件部署：Hadoop的yarn框架调度、单独部署等等Spark主要语言：Scala（scalable可扩展）：多范式编程语言（面向对象、函数式编程）兼容Java可以运行在JVM，
【知识图谱--第一讲概论】韩韩吖吼学习 KG 知识图谱
深度学习–连接主义知识图谱–符号主义表示有属性图和RDF图两种RDF由三元组表示：Subject-Predicate-Object存储图数据库抽取融合推理问答图算法
U2net:Going deeper with nested u-structure for salient object detection Kun Li 应用算法目标检测人工智能抠图
u2net是目前stable-diffusion-webui默认的抠图算法，但是在电商图场景实测下来，效果是很一般的。1.introduction1.能否设计一个新的网络用语SOD，允许从头训练；2.保持高分辨率特征图的同时网络更深。U2net是一种为SOD设计的两级嵌套U结构，不使用图像分类的预训练骨干网络，在底层设计了一种新颖的ResidualU-blocks，能够提取多尺度特征而不降低特征图
Voronoi图（二）：基本概念和性质 fengkeyleaf 计算几何算法 voronoi图计算几何算法
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二分图算法总结(染色法、匈牙利算法) wmy0217_ #算法：搜索与图论染色法二分图匈牙利算法图论
文章目录二分图算法框架染色法匈牙利算法二分图算法框架二分图：所有的点可以分为两个集合V1、V2，图中任意一条边的两个顶点分别在不同的集合，即任意一个集合的内部不能有边。二分图中不含奇数环（奇数环：边数为奇数的环）解释一下！如下图：）如果A放到V1集合，B放到V2集合，那么C应该放到哪个集合呢，很明显，C与A、B都有边，放哪个集合都不行！！！染色法1、我们这里将1和2代表两种颜色（也就是两个集合，染
亚信安慧AntDB：AntDB-M元数据锁(八) 亚信安慧AntDB数据库 java 数据库开发语言 antdb数据库
5.6死锁检测图4-死锁等待每个线程在进入锁等待前，都会先进行死锁检测，避免陷入死锁等待。在检测前，会先将自己获取到的unobtrusive锁进行物化，即将锁放入锁的授予列表中，以便死锁检测能区分锁的归属线程。然后设置自己上下文等待ticket，每个进入等待的线程都有自己的等待ticket，用于死锁检测。AntDB-M使用等待图算法进行死锁检测，每个锁对象下的waiting队列中的每个ticket
Nginx负载均衡 510888780 nginx 应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight 指定轮询几率，weight和访问比率成正比
RedHat 6.4 安装 rabbitmq bylijinnan erlang rabbitmq redhat
在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
FilenameUtils工具类 eksliang FilenameUtils common-io
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。非常的好用。
xml文件解析SAX 不懂事的小屁孩 xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式， 1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析) 2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析) 3.DOM4J生成和解析XML文档 4.JDOM生成和解析XML 本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler import org.xml.sax.Attributes;
通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区酷的飞上天空 mysql
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如何搭建数据湖架构？听听专家的意见蓝儿唯美架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据 “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。
用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
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OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法）是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
浅谈java转成json编码格式技术百合不是茶 json编码 java转成json编码
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【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
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