稠密）第31页

无处不在

无处不在作者/黑非窥视绿光在交叉的路口红灯亮过也无法通行匆忙行走在稠密的人群里沿一堵残碎的墙壁掩护其身阳光的子弹蜜雨般穿透每一处遮掩不时有排炮轰鸣田野被镰刀收获草禾不再生长放下手臂任声音四处宰割面对无处不在举手交出自己交出所有让光束紧紧捆缚

黑非诗歌·2020-08-20 20:24

SPFA与dijkstra+heap的比较

https://www.cnblogs.com/flipped/p/6830073.html简而言之就是如果是稠密图，Dijkstra+heap比SPFA快。稀疏图则SPFA更快。

lpls1·2020-08-20 17:58

Densely Connected Convolutional Networks 学习笔记

我们据此提出了稠密的卷积神经网络（DenseNet），其中的每一层以前馈的方式连接到其它层。L层的传统卷积网

思予象·2020-08-20 17:13

最短路径问题 Floyd SPFA Dijkstra 效率实战大比拼 zz

今次再来看一看稠密图上的实验结果。(注：以下提

lyso1·2020-08-20 16:43

组播PIM

PIM定义了两种模式：稠密模式(DenseMode)、稀疏模式(SparseMode)。PIM-DM(Protoc

一一风浪·2020-08-20 16:19

“百年一遇”2009年7月22日的日全食

2009年7月22日将发生的日全食，全食带宽260千米，沿着人口稠密的长江流域由西向东扫过，这些地区上午将会出现“黑暗5分钟”的奇特情景，有3~4亿人将有幸目睹这一天象奇观。

jamzh·2020-08-20 16:16

单源最短路算法——Dijkstra

在稠密图上会有较好的性能表现。

哈希表扁豆·2020-08-20 16:59

父亲

嬉闹的飞鸟不知踪迹，涌动的人群各自归家，来往的车辆不再驰骋，屹立在远处的高楼在稠密的雨中也变得缥缈模糊，它们中的许多都镂刻着父亲的身影，此刻我竟不知远处的父亲是否安好。我拨通了父亲的电话，良久之

忧郁童话之梦·2020-08-20 14:24

最短路径问题 Floyd SPFA Dijkstra 效率比较

今次再来看一看稠密图上的实验结果。SPFA优化方法：对于APSP问题如果用单源最短路径算法的话，曾考虑过用先求

duswin·2020-08-20 14:08

Dijkstra+Heap+前向星存图

/*dijkstra+heap，时间复杂度:O((n+e)log(n)).对于稠密图来说，仍然是dij+heap快，而且越稠密越快!

iteye_10189·2020-08-20 14:57

【Graph Embedding】DeepWalk 算法

一、GraphEmbeddingGraphEmbedding的中心思想是找到一种映射函数，将图中的每个节点转换为低维稠密的嵌入表示，要求在图中相似的节点在低维空间距离相近。

pumpkin_DAYTOY·2020-08-20 13:38

算法导论-第22章-基本的图算法-22.1 图的表示

用邻接表表示无向图（2）用邻接表表示有向图（3）邻接表的优点及适用场合使用邻接表表示稀疏图比较紧凑2.邻接矩阵表示法（1）用邻接矩阵表示无向图（2）用邻接矩阵表示有向图（3）邻接矩阵的优点与适用场合用邻接矩阵表示稠密图可以很快地判别两个给定顶点是否存在邻接边二

思翊·2020-08-20 13:11

Ubuntu16.04安装 ORB_SLAM2_PointCloud

ORB_SLAM2_PointCloud以ORB_SLAM2为基础，利用RGB-D相机进行稠密地图构建，经实验测试，跑出来的效果还是相当不错的。

爱煮小米粥·2020-08-20 13:47

图嵌入的几种方法

迪杰斯特拉，佛洛依德），拓扑排序，关键路径2.概率图模型，涉及图的表示3.图神经网络，包括图嵌入（graphembedding(基于随机游走））和GCN(基于邻居汇聚）两部分图嵌入：将图中的节点以低维稠密的形式表达

Rudy95·2020-08-20 11:02

计算机视觉学习9_KNN算法_稠密SIFT(Dense-sift)_图像识别（手势识别）

文章目录原理部分KNN算法原理Dense-sift（稠密SIFT）原理代码实现KNN算法实现稠密SIFT可视化图像分类：手势识别实现问题解决原理部分KNN算法原理参考博客：https://blog.csdn.net

zxm_·2020-08-20 09:51

EasyAR 4.0使用说明（Unity3D平台）（一）----基本设置和总体说明

简单说明官方网址：http://www.easyar.cn/EasyARSense（SDK）提供了平面图像跟踪（图片识别），3D物体跟踪（物体识别），运动跟踪，稀疏空间地图，稠密空间地图等功能。

生活在他方·2020-08-20 09:14

计算机视觉图像内容分类- K-近邻（KNN）算法和denseSIFT算法原理-手势识别

Python计算机视觉knn算法和denseSIFT算法原理-图像内容分类-图像识别-手势识别一、原理1.K邻近分类法（KNN）2.稠密SIFT（DenseSIFT）二、代码实现1.KNN算法分类二维数据集

CancerWu·2020-08-20 09:58

knn可视化、稠密dsift原理、手势识别

一、knn可视化：1、knn算法简单介绍：KNN是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判(投票法)或者回归。若K=1，新数据被简单分配给其近邻的类。2、算法描述：从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然后根据多数类来决定新数据类别。如下图：（1）已知两类“先验”数据，分别是蓝方块和红三角，他们分布在一个二维空间中；（2）有一个

星星-兮·2020-08-20 08:39

计算机视觉学习——Knn算法稠密SIFT(Dense-sift) 图像分类（手势识别）

一、Dense-sift（稠密SIFT）原理图像检索总是用SIFT（利用了检测子）大多数情况下我们并没有训练样本。因此，我们需要利用人的经验过滤区分性低的点（除此之外还引入了IDF进一步加权）。

shlR·2020-08-20 08:51

基于Python的K邻近分类法（KNN）+ 稠密SIFT + 手势识别

一、KNN原理分析在分类方法中，最简单也用的最多的就是KNN（K邻近分类法）算法。这种算法把要分类的对象与训练集中，已知类标记的所有对象进行对比，并由k近邻对指派到哪一类进行投票。这种方法通常分类效果很好，但也有很多弊端，例如：与K-menas聚类算法类似，需要预先设定k值，k值的选择会影响分类的性能。而且，这种方法要求整个训练集存储起来，如果训练集非常大时，就会出现搜索速度慢的现象。二、用K邻近

ZI薇薇·2020-08-20 07:45

《Python计算机视觉》之KNN学习

KNN的学习1.KNN介绍1.1KNN思想的基本思想1.2KNN三要素1.3KNN实现过程2.稠密SIFT（DenseSIFT）3.实验分析3.1KNN的实现3.2简单的二维示例3.3图像分类：手势识别

@lyp1997·2020-08-20 07:45

python计算机视觉KNN算法、稠密Dense-sift及图像手势识别

KNN算法一、KNN算法概述1、kNN算法又称为k近邻分类(k-nearestneighborclassification)算法。最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器，记住所有的训练数据，对于新的数据则直接和训练数据匹配，如果存在相同属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这种方式有一个明显的缺点，那就是很可能无法找到完全匹配的训练记录。kNN算法则是从训练集中找到和新数据最

HJiLei·2020-08-20 07:14

word2vec 原理

p/word2vec.htmlSVD分解：低维词向量的间接学习既然基于co-occurrence矩阵得到的离散词向量存在着高维和稀疏性的问题，一个自然而然的解决思路是对原始词向量进行降维，从而得到一个稠密的连续词向量

shelley__huang·2020-08-20 07:25

利用RGB-D数据进行人体检测 People detection in RGB-D data

我们从HOG(HistogramofOrientedGradients)描述子获得灵感，设计了一个在稠密深度数据中检测人体的方法，叫做深度方向直方图HOD(Histogramof

masikkk·2020-08-20 06:56

python计算机视觉KNN算法、稠密Dense-sift

KNN算法原理：KNN算法是分类方法中最简单且应用最多的一种方法。，这种算法把要分类的对象（例如一个特征向量）与训练集中已知类标记的所有对象进行对比，并由k近邻对指派到哪个类进行投票。计算步骤：1）算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离2）找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻3）做分类：根据这k个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类距离或相似度的衡量什么是合适的距

lym115·2020-08-20 06:17

稠密特征的光流opencv3.2+VS

1.光流简单概述Opticalfloworopticflowisthepatternofapparentmotionofobjects,surfaces,andedgesinavisualscenecausedbytherelativemotionbetweenanobserverandascene.Sequencesoforderedimagesallowtheestimationofmotio

寒蟬鳴泣之時·2020-08-20 06:13

陨石怎么鉴定什么价格？

鉴赏鉴定一块样品是否为陨石，可以从以下几方面考虑：1.外表熔壳：陨石在陨落地面以前要穿越稠密的大气层，陨石在降落过程中与大气发生磨擦产生高温，使其表面发生熔融而形成一层薄薄的熔壳。

赞美之典藏·2020-08-20 05:30

EasyAR4.0开发（SpatialMap空间地图三）

一、场景分析EasyAR4.0的所有功能都模块化了，SpatialMap_Dense_BallGame这个场景中绿色框的物体上面挂载的脚本就是实现稠密空间的脚本了。其他三个物体是属于基础脚

笔端的年华·2020-08-20 05:49

计算机视觉（九）——KNN算法和稠密SIFT实现手势识别

博文主要内容KNN（K近邻分类法）实现数据分类DSIFT（稠密SIFT）不同图像识别DSIFT（稠密SIFT）实现手势识别KNN（K近邻分类法）原理介绍KNN算法又称K近邻分类法，是一种使用最多的分类算法之一

Did I Miss It？·2020-08-20 05:30

为什么要骑行川藏线？

南线和北线相比较，川藏南线路途短、海拔较低、风景秀美、路况良好，所经过地区又是人口稠密的县镇，骑行者路上补给方便，更适合骑行。所以骑行前辈们得出了，“南线看风景，北线看人

buzhiqixing·2020-08-20 04:04

心有千千“眷”，依依而不“舍”

如果白天在北高峰上朝下望去，白乐桥就是一群白墙青瓦的小楼，镶嵌在绿树稠密近山脚的缓坡上，晚上是另一番景象，没有都市流光溢彩的霓虹，偶尔的几处亮光如同星星点灯，也只是照亮路的一半，有光的一半亮但不扎眼，无光的一半黑

云端宿联·2020-08-20 02:24

厦门的第一条马路——开元路

选址于此的原因是这边是当年繁华的商业区，人口稠密，在此处修路不仅能带动该区域的经济进一步发展，更能使这边的人生活更加方便。图片发自App靠近鹭江道一侧的开元路名牌，2016年。

e2c275152567·2020-08-20 00:17

大疆2018网申之机器学习算法工程师笔试题B卷

一、单选1.SVM&Logistic算法2.稠密矩阵计算顺序的效率3.特征数据归一化4.神经网络中激活函数的特征及选择5.Adagrad&L-BFGS二、多选1.LogisticRegression同时加入

RainJeyin·2020-08-19 23:43

NLP综述非常好的一篇文章-万字长文带你解读NLP深度学习的各类模型

自然语言处理的研究，最早可以说开始于图灵测试，经历了以规则为基础的研究方法，流行于现在基于统计学的模型和方法，从早期的传统机器学习方法，基于高维稀疏特征的训练方式，到现在主流的深度学习方法，使用基于神经网络的低维稠密向量特征训练模

Trisyp·2020-08-19 23:19

阅读笔记：半监督学习方法

位于稠密数据区域的两个距离很近的样例的类标签相似

generalz·2020-08-19 23:28

《数据结构》C++代码邻接表与邻接矩阵

这两种方式各有利弊，在稀疏图中，邻接表更好，省时间而且省空间；在稠密图中，邻接矩阵更

icedream61·2020-08-19 10:56

数据结构与算法(7)-查找

SequentialSearch):又叫线性查找，是最基本的查找技术2.顺序表查找算法：3.顺序表查找算法优化三.有序表查找1.折半查找2.差值查找3.斐波那契查找4.三种有序表查找的区别在于：四.线性索引查找1.含义2.稠密索引

Movle·2020-08-19 06:03

运动目标前景检测之ViBe源代码分析

一方面为了学习，一方面按照老师和项目的要求接触到了前景提取的相关知识，具体的方法有很多，帧差、背景减除（GMM、CodeBook、SOBS、SACON、VIBE、W4、多帧平均……）、光流（稀疏光流、稠密光流

VisionZQ·2020-08-19 06:52

场景感知：CNN方法对三维重建/slam/实时定位的一些Base改进

对于重建与定位，双目视觉倾向于使用稠密的方法，对已生成或者直接获得的稠密点云进行重建，有一系列方法。机器人行业最常用的slam是单目实时的空间稀疏重建与定位，双目的可以看做两个单目加一个固定的基线。

wishchin·2020-08-19 05:57

论文翻译（中）：CNN-SLAM_ Real-Time Dense Monocular SLAM With Learned Depth Prediction

3.提出的单目语义SLAM在这一部分中，我们将阐述所提出的三维重建框架，其中CNN预测的稠密深度图与从直接单目SLAM获得的深度测量数据相融合。

christinayo·2020-08-19 03:32

论文翻译（上）：CNN-SLAM_ Real-Time Dense Monocular SLAM With Learned Depth Prediction

原文见我上一篇博客摘要随着卷积神经网络（CNN）在深度预测中取得了越来越多的进展，本文探讨了如何将卷积神经网络的深度预测用于高精度稠密单目SLAM系统中。

christinayo·2020-08-19 03:32

Minimum Snap轨迹规划详解（1）轨迹规划

2、轨迹规划：由于路径点可能比较稀疏、而且不平滑，为了能更好的控制机器人运动，需要将稀疏的路径点变成平滑的曲线或稠密的轨迹点，也就是轨迹。2.轨迹是什

一抹烟霞·2020-08-19 03:14

转发大神关于说话人识别的ivector系统的说明，看了瞬间懂了

answer/215215119来源：知乎1、先用一部分训练集（包含多个说话人），通过EM期望最大化算法，训练UBM通用背景模型；通常我们会先训练一个协方差对角矩阵，再训练全矩阵，理由如下：1、M阶高斯的稠密全矩阵

qq_27292549·2020-08-19 03:09

Minimum Snap轨迹规划详解（1）轨迹规划入门

轨迹规划：由于路径点可能比较稀疏、而且不平滑，为了能更好的控制机器人运动，需要将稀疏的路径点变成平滑的曲线或稠密的轨迹点，也就是轨迹。2.轨迹是什么？轨迹

不掉发码农·2020-08-19 02:27

[论文笔记] VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection

将稀疏的点云数据转化为稠密的体素（voxel）张量，能够进行GPU加速。

KylinQAQ·2020-08-19 02:49

五一假期里的汝南县红十字蛟龙水上救援队员

，这是五一假期里的汝南县红十字水上蛟龙救援队员们在队长胡汝生、副队长张继光的带领下，把“假期不忘防溺水，安全知识随时传”这一决定实实在在的做到实处，利用五一假期里的一天时间聚集在一起，在天中山广场人群稠密的地方去散发防溺水宣传手册

暖阳是昵称·2020-08-19 02:19

那朵花

我也装模作样放学后转悠着趁着不注意在花坛里最稠密的花朵里掐了几朵，小心翼翼地拿回家里。第二天找个理由让妈妈带着我去外婆家，到了后我像拿出什么宝贝似的拿出那几朵花，说着

小石头的·2020-08-19 01:56

CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction

时间：2016年关键字：单目、稠密、实时本质：LSD-SLAM+CNN优点：估计绝对尺度应付纯旋转运动获得低纹理区域的深度为什么单目slam无法估计绝对尺度（尺度不确定性）？

白菜-Momenta·2020-08-19 00:13

Paper reading 3 LSD-SLAM: Large-Scale Direct Monocular SLAM

标题：LSD-SLAM：基于直接法的大范围单目即时定位和地图构建方法类似于特征点法中的ORB-SLAM,单目直接法的是LSD-SLAM.核心贡献是：将直接法应用到了半稠密的单目SLAM中，不需要计算特征点

try_again_later·2020-08-19 00:34

最小生成树 - kruskal 小讲【理解 + 例题】

Joursion·2020-08-18 23:41

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