- cKDTree中的query_ball_point()函数用法
一位不愿暴露自己的小可爱
python
1.用法x可以是一个点也可以是一堆点,要找x邻域内的点。r是搜索的半径。eps是一个非负的float型小数,如果最近邻的点距离比r/(1+eps)还大,则不再进行搜索。返回找到的点的索引。fromscipy.spatialimportcKDTree#pointclouddata->kdtreepcl_kdtree=cKDTree(pcd_reconstruction_points)indices=
- 解决PCL报错: Assertion `point_representation_->isValid (point) && “Invalid (NaN, Inf) point coordinates
这道题太难了!
PCL
参考资料:https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/kdtree/include/pcl/kdtree/impl/kdtree_flann.hpphttps://blog.csdn.net/AileenNut/article/details/80170146先说结论:如果在使用PCL库时遇到了上述报错,很有可能是程序中调用neares
- 在用robosense的rslidar(16线)运行lego-loam遇到的问题总结
这道题太难了!
在将rslidar通过github上开源的工具包转换成velodyne的点云格式后,运行测试lego-loam时遇到了关于kdtree的报错问提:[pcl::KdTreeFLANN::setInputCloud]CannotcreateaKDTreewithanemptyinputcloud!然后在lego-loam的github主页上找到了最相关的issue,原因是Lego-loam可以处理VL
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一、原理基于合力的三维点云边缘提取,其根据点的近邻点分布规律来识别边缘点。对于边缘点,其近邻点分布在其一侧,使用近邻点构成的向量合成理论上不为零(图a);对于非边缘点,近邻点均匀分布在其周边,向量合成理论上为零(图b)。二、算法步骤依据合理的边缘点提取,其过程如下:(1)对于每个点,使用kdtree搜索其近邻点(2)使用近邻点构成向量,并对向量进行单位化(3)对向量进行叠加,得到合力指标F(P0)
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激光SLAM:Faster-Lio算法编译与测试前言编译测试离线测试在线测试前言Faster-LIO是基于FastLIO2开发的。FastLIO2是开源LIO中比较优秀的一个,前端用了增量的kdtree(ikd-tree),后端用了迭代ESKF(IEKF),流程短,计算快。Faster-LIO则把ikd-tree替换成了iVox,顺带优化了一些代码逻辑,实现了更快的LIO。在典型的32线激光雷达中
- 点云欧式聚类快速了解
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激光雷达SLSM聚类python机器学习
点云处理算法快速了解专栏------------点云欧式聚类文章目录一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结一、欧式聚类核心简介一种基于欧氏距离度量的聚类算法基于KD-Tree的近邻查询算法是加速欧式聚类算法的重要预处理方法二、KDTree核心简介KD-Tree是由二分搜索树演变而来的用于大规模高维度数据查找场景当中的索引结构,主要用于最近邻查找和近似最近邻查找。将整个空间划
- ubuntu20.04 编译pcl1.8 bug有用的解决方案
庄王
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1、https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/pull/2299/files2、pcl安装报错undefinedreferenceto`LZ4_compress_HC_continue‘_一只小菜鸟的博客-CSDN博客只要涉及到lz4的问题都可以用以下类似方法解决办法:/pcl/build/kdtree/CMakeFiles/pcl_kdtree.dir/下
- 10分钟了解向量数据库
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- sklearn学习笔记(二)——最近邻分类
ahora_wzy
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一、概述最近邻可以分为无监督和有监督,有监督可以分为分类和回归。最近邻的思想是测试样本距离训练样本的距离。最近邻是非归纳型方法,是基于实例的方法。它只是记住了训练样本,并按高级索引结构进行转换,比如BallTree或者KDTree。在sklearn.neighbors中可以处理Numpy数组。scikit-learn中最近邻有两种方法:K近邻(限定个数)和R近邻(限定距离半径)(会遭遇维度灾难)权
- Python 统计学习方法——kdTree实现K近邻搜索
Retrospector
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效果说明:Input:输入Num个Dim维点的坐标,Points.size=(Num,Dim),输入一个目标点坐标Target、查找最近邻点数量K。Output:求出距离Target最近的K个点的索引和距离。(具体坐标可由索引和Points列表获取)环境要求:Python3withnumpyandmatplotlib当Dim=2、Num=30、K=4时,绘制图如下:输出:candidate_ind
- 【Python】KDtree的调用
RockWang.
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前言查询点集中与目标点最近的k个点fromscipy.spatialimportcKDTreeimportnumpyasnpdata=np.array([[1,2],[1,3],[4,5]])#生成100个三维数据tree=cKDTree(data)#创建K-DTreeresult=tree.query(np.array([5,5]),k=2)#查询与[0.5,0.5,0.5]最近的三个数据pri
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1.谁是我邻居–kdTree&OcTree由于分割工作需要对点云的邻近点进行操作,不断对比和访问某个点的邻居,所以决定点云的相邻关系是非常重要的。对于Scan来说,邻居关系是天然的。但对于很多杂乱点云,或者滤波,分割后的点云来说,邻居关系就已经被破坏了。确定一个点云之间的相邻关系可以通过“树”来完成,目前比较主流的方法包括:kdTree和OcTree,这两种方法各有特点。1.1.kdTree—一种
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飞虹舞毓
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声明:1、本文仅为学习笔记,不得商用2、文中所引文献,已在参考资料中说明,但部分来源于网络,出处无可考究,如果文中引用了您的原创,请您私信我3、如果内容有错误或者不准确的地方请大家指正k近邻算法简述k近邻模型模型距离度量k值的选择分类决策规则kdtree构建kdtreek近邻算法简述k近邻算法是一种基本的分类与回归的方法,k近邻法假设给定一个训练集,其中的实例类别已定,分类时,对新的实例,根据其k
- kD-tree 的C语言实现 带有史上最全的注释和解释
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算法机器学习语言cstructtreefloatinsert
kdtree的原理就是基于二叉树的形式,将高维空间用超矩形进行划分.其主要用途是用来求解高维空间中最近邻的值.下面是kdtree.h文件,是kdtree数据结构的头文件#ifndef_KDTREE_H_#define_KDTREE_H_#ifdef__cplusplusextern"C"{#endifstructkdtree;structkdres;/*createakd-treefor"k"-d
- kdtree最简单易懂的介绍
开土拓疆
算法
1.K-DTREE1.1.kd-tree定义基于分区idea的二叉树型数据结构,树中每个节点都是k-dimensional数据。能够用于搜索查询(邻居)和构建点云。1.2.kd-tree如何分区树中除了叶子节点以外,其他的节点都通过找到一个超平面将其切割为左子树和右子树。如何找到超平面进行划分,对于k维数据,我们只选择其中的一个维度,然后设定一个值,大于这个值的是一半,小于这个值的也是一半。超平面
- 31、机器学习k近邻
mssssssssss2
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在特征空间中与样本最相似(距离最近)的k个样本中大多数样本归属的类别为该样本归属的类别。常用的距离为欧式距离。需要做标准化处理。k值取很小:容易受异常点影响k值取很大:容易受最近数据太多导致比例变化性能问题优点:易于理解、实现,无须参数估计和训练模型缺点:测试集预测时计算的计算量大、k值一定要确定取值不当会影响模型效果适用几千到几万的小样本数据加快搜索速度——基于算法的改进KDTree,API接口
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文章目录参考网址读取点云创建和保存点云kdtree搜索绘制绘制三角片绘制两个物体参考网址网址1读取点云cloud=o3d.io.read_point_cloud(args.ipath)#读取点云cloud_xyz=np.asarray(cloud.points)#获取点云坐标数据num_of_pts=len(cloud_xyz)#获取点个数创建和保存点云pcd=o3d.geometry.Point
- 【PCL-13】圆柱型分割
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背景:有一料仓点云数据,需祛除料仓壁,提取料仓面。思路:1、点云法线估计typedefpcl::PointXYZPointT;pcl::NormalEstimationne;//法线估算对象pcl::search::KdTree::Ptrtree(newpcl::search::KdTree());pcl::PointCloud::Ptrcloud_normals(newpcl::PointClo
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最近在看kdtree的东西找到一个只包含头文件的实现版,看到里面有这样一段代码一脸懵templatestructhas_resize:std::false_type{};查了一下才知道这个语句是一个用于进行模板元编程的定义。它定义了一个模板结构体has_resize,该结构体用于判断类型T是否拥有resize成员函数。让我们逐步解释这个语句:templatestructhas_resize:std
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文章目录1KNN算法1.1KNN算法原理1.2KNN过程1.3KNN三要素1.4KNN分类预测规则1.5KNN回归预测规则1.6KNN算法实现方式(重点)1.7k近邻算法优缺点2KD-Tree2.1KDTree构建方式2.2KDTree查找最近邻2.3KNN参数说明1KNN算法定义:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。来
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gengzg
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<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
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- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
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1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
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平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
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素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
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算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
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在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
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概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
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编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
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1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
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- thrift总结 - 跨语言服务开发
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Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>