全局路径规划算法Dijkstra算法：Dijkstra算法通过逐步更新节点的最短距离来找到起点到目标节点的最短路径，通过维护一个优先队列来选择当前最短距离的节点进行扩展，在找到目标节点或者遍历完所有节点后才停止重复之前的操作。Dijkstra算法的优点是能够找到最短路径，适用于无负权边的图；缺点是时间复杂度较高，无法处理负权边的情况。使用RRT和Dijkstra算法融合避障:使用RRT算法得到可行

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、相关技术介绍二、系统需求分析三、改进的YOLOv4目标检测算法研究实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备

某大厂AILab算法研究员Intern面经一面二面投递时间：9月6日一面面试通知：10月10日（Solong）结果10月11日面试二面面试通知：10月16日一面直接通知第二天面试，一直在准备升学，八股文和

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项目分享：https://gitee.com/yaa-dc/warehouse-1/blob/master/python/README.md1课题背景得益于深度学习技术的飞速发展,基于深度学习的目标检测算法研究成为近几年研究的热门方向

文章目录0前言1课题背景2实现效果3Yolov5算法3.1简介3.2相关技术4数据集处理及实验5部分核心代码6最后0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大…毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。

5数据集6最后1前言深度学习YOLO图像视频足球和人体检测学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分1课题背景得益于深度学习技术的飞速发展,基于深度学习的目标检测算法研究成为近几年研究的热门方向

SpringBoot中DAO等层的理解1DAO层2Service层3Controller层4Entity层5View层6Utils层总结目前在公司实习python算法研究，但是个人对SpringBoot

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实践出真知——OpenPCDet制作pointpillars自定义数据集-知乎基于深度学习的高铁周界入侵监测方法研究-中国知网基于点云数据的三维目标检测技术研究进展-中国知网面向恶劣天气的自动驾驶三维目标检测算法研究

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而且算法研究的比较重要的步骤就是利用实测站点数据进行验证。本文讲述如何使用GEE下载指定卫星遥感/再分析数据集指定位置（实测站点位置）的时间序列值。

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0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是深度学习机器视觉车位识别车道线检测学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分简介你是不是经常在停车场周围转来

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目录摘要.............................................3第一章绪论...................................61.1研究课题背景..........................61.2立体匹配技术国内外发展现状............71.3课题研究的目的........................91.4课题的研究内

1绪论1．1课题背景与研究意义1．2课题的应用领域1．3课题的现状1．4解决NP问题的几种算法及其比较2目前流行的几种排课算法的介绍2．1.自动排课算法2．2基于优先级的排课算法3基于时间片优先级排课算法描述与分析3．1排课中的基本原则3．2排课的基本要求3．3基于时间片优先级排课算法描述3．4算法分析参考资料1绪论1课题背景与研究意义排课问题早在70年代就证明是一个NP完全问题，即算法的计算时间

压缩感知理论及其算法研究报告摘要:随着信息技术的发展，人们对信息的巨量需求以及硬件的发展缓慢造成了信号采样，传输和存储的巨大压力。如何解决在现有的硬件基础上传输大量的信息成为热点研究的内容。

记录一下看过的图像融合算法的资料，截取了重点的信息，方便后期查阅1.羽化融合：上图截取自论文：基于几何结构信息的图像局部配准与拼接算法研究2.高斯金字塔拉普拉斯金字塔：它的某层图像就是源图像减去丢掉高频分量的图像后的结果

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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述本文旨在对优化链路状态路由（OLSR）路由协议中选择多点中继节点的算法进行详细讲解。在OLSR路由协议中选择多点中继节点的算法可以分为两个主要步骤来完成。首先是选择覆盖隔离的第二跃点邻居的第一跳邻居，其次是根据最大

车辆自动标定算法研究及编程实现概述：随着智能车辆技术的快速发展，车端激光和双目相机的自动标定算法成为了重要的研究课题。

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作为一个乙方的算法研究员，疲于应付各种项目，每天至少要写几百行脚本，虽然绝大多数都是一次性代码，但是也有少量有复用价值的代码，所以准备把日常用到的所有代码整理成一个可以随时调用的库。

文章目录0前言1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理2.6训练分类模型2.7模型训练效果2.8模型性能评估31000种图像分类4最后0前言优质竞赛项目系列，

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论文笔记：《基于YOLOv5和DeepSort的多目标跟踪算法研究与应用》-1YOLO系列基础知识作为一阶段经典算法，YOLO系列的算法由于省略了粗定位的过程，通过调整骨干网络可以实现速度比二阶段算法Faster-RCNN

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985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

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摘要为了提高车道线识别算法的实时性和准确性，提出了一种基于改进Hough变换的车道线检测方法。在车道线的预处理阶段，首先确定图像中的感兴趣区域，然后对图像进行平滑处理、自适应阈值分割、边缘检测，从而减少了后期的处理数据量，排除了大部分的干扰因素。在车道线的识别阶段，根据圆和椭圆的性质，对传统的霍夫变换进行改进，极大减小了在检测圆和椭圆时的计算量，并提高了检测的准确性。最后使用OpenCV图像处理库

基于OpenCascade7.7.0、QT6.5.2开发了一个插件化三维算法研究平台。由于采用插件化技术，平台启动极快，用户用到相关功能时，系统才载入相关模块。

为了方便分析研究模型的构成，《OpenCascade插件化三维算法研究平台》开发了模型遍历（解析）功能。效果如下：如上图所示，打开一个模型时，模型是一个整体，无法按模型的几何构成一点点查看与分析。

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写在前面：我们写算法题不是要创造算法，这是专门从事算法研究该做的事，我们就是学会一些很有用的算法，学习它们的使用方法，学习它们的使用场景。

本次大赛从企业真实场景和实际数据出发，通过基于多源数据的IT系统故障发现赛题，聚焦人们提升对数据分析与处理的算法研究与技术应用能力。

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