2024-11-23：最小化曼哈顿距离。用go语言，给定一个从0开始的数组 points，其中每个元素 points[i] = [xi, yi] 表示二维平面上的一个点的整数坐标。...我们使用曼哈顿距离来定义两点之间的距离。 你的任务是恰好移除一个点，返回在移除该点后，任意两点之间最大距离的最小可能值。...8.更新最小结果： • 对每次计算的最大曼哈顿距离与 res 进行比较，保留更小的值。 9.返回结果： • 函数最终返回 res，即在去掉一个点后，剩下点之间的最大距离的最小值。...• 计算每个点去除后的最大距离，最坏情况需要 O(n)，因为我们最多遍历一次点的数组。 • 因此，总的时间复杂度为 O(n log n)。...空间复杂度： • 我们使用了额外的数组 sx 和 sy，每个大小为 n，两者总共占用 O(n) 的空间。 • 其他只使用了常量级别的空间（如变量 res、maxVal1 和 maxVal2）。
在匹配时，首先提取当前扫描中的角点和平面点，对于角点，可以认为是物理世界中直线元素的采样，所以计算到上一次扫描中对应直线的距离；而对于平面点，认为是物理世界平面元素的采样，所以计算到上一次扫描中对应平面的距离...通过不断优化，使距离最小，从而得到最优的位姿变换参数。 2.2.1 角点到直线距离的计算 计算角点到对应直线距离时，需要确定对应直线的方程，才能够计算距离。...与角点对应直线搜索方式类似，首先找上一次扫描中最近邻的平面点，之后在同一个扫描线数和不同的线束上各提取一个平面点，这样共得到了3个不共线的平面点，唯一确定了平面，从而计算平面点到平面的距离。...2.2.3 一些其他细节 a) 在角点和平面点的选择上，为了使分布更加均匀，通常将激光雷达一圈的扫描均匀分成几个部分，分别在每个部分中提取曲率最大（角点）和最小（平面点）的几个点。...对于当前扫描的一个角点，提取对应子地图中多个近邻角点，通过奇异值分解求出这些角点的主方向，从而的到直线方程，从而计算点到直线距离；对于平面点，通过寻找最小特征值对应的向量得到拟合平面的法向量，从而计算点到平面距离
文本的文字表示 文本文档用向量d表示，其中每个元素表示文档中单词的归一化频率，即 ? 注意，文档表示d是高维空间中的稀疏向量。...流矩阵中的每个元素T _ {ij}表示单词i（在文档A中）转换为单词j（在文档B中）的次数，然后通过词汇中单词的总数对值进行归一化。也就是说， ? 因此，语义距离定义如下： ?...如果删除一个约束，则累积成本的最佳解决方案是将一个文档中的每个单词都移动到另一个文档中最相似的单词上。这意味着成本最小化问题变成了在嵌入空间中找到两个单词嵌入的最小欧几里得距离。...预取和修剪 为了找到有效时间的查询文档的k个最近邻居，可以同时使用WCD和RWMD来减少计算成本。 使用WCD估计每个文档到查询文档之间的距离。...在作者的陈述中，一次仅受到一个约束的RWMD的紧密度（称为RWMD_c1和RWMD_c2）明显高于WCD，但就kNN精度而言，RWMD_c1和RWMD_c2的性能都比WCD差。
但是LOAM没有直接使用ICP，而是采用了更巧妙的方法，它不是直接对大量的点云进行变换，而是在点云的基础上提取出相对较少的特征点，然后再用特征点进行匹配。 如何得到特征点呢？...在ICP等传统匹配方法中，用点与点之间的距离评价匹配的效果，因此每个点只需要找一个对应的点，但是在LOAM采用了更好匹配标准。提取出特征点的目的是利用特征点表示环境特征，这是一种数据压缩的思想。...我不知道作者是怎么想到这一步的，但是应该也不会很难，拿爷爷辈的ICP方法来说，对它的改进非常多， 其中很多改进都是针对距离度量的，原始ICP使用点到点的距离度量，改进的使用点到线或者点到面（例如这篇文章...优化 别看激光点很多，上面唯一的未知量就是相对位姿T^L_{k+1}，我们将它视为变量，求使距离d dd最小的 T^L_{k+1}，这可以转化成一个优化问题，然后就可以利用成熟的优化理论和方法解决了。...图中还展示了另一种拟合方法，这种方法使用了误差的绝对值作为优化目标，又被称为最小一乘解。可以看到，最小一乘解对离群点的包容性要好，它没有出现严重偏移。
2、Triplet Loss 这个损失的目标是最小化anchor到positive的距离，最大化anchor到negative的距离。...，其中每个窗口的激活是每个通道独立的取这个窗口的最大值。...同时也改变了搜索策略——不是使用暴力搜索，而是尝试用最小的比较次数来找到最接近给定查询的嵌入向量。有大量的高效的框架来近似搜索最接近的对象。...缺点： 对给定查询的相关样本的数量非常敏感，可能产生对搜索质量的非客观评估，因为不同的查询有不同数量的相关结果 仅当所有查询的相关数 >= k 时，才有可能达到1 2、R-precision 与precision...这里不会介绍这个指标的优缺点，因为这是度量指标列表中唯一考虑元素顺序的一个指标。并且有研究表明当需要考虑顺序时，这个指标相当稳定并且适用于大多数情况。
1的个数进行统计，很容易想到对每个数进行位运算，统计出每个数二进制表示的1的个数。...解题思路 对这道题，我们可以使用哈希表来统计数字出现的次数，然后遍历一次哈希表找出出现次数为 2 的数字。...只出现一次的数字 II 题目链接： 137.只出现一次的数字 II 题目描述： 给定一个整数数组 nums ，其中每个元素出现三次，除了一个元素只出现一次。请你找出那个只出现一次的元素。...对不缺失数字的序列 [0, n] ，将其全部数异或起来，得到一个异或值，再用这个异或值与缺失数字的数组 nums 的每个元素异或，最后的得到的结果就是缺失的数字，因为重复的数字已经被消除掉了 (...只出现一次的数字。 再或者我们可以利用高斯公式快速求出不缺失数字的序列 [0, n] 的所有元素和，再减去缺失数字的数组 nums 的每个元素，最后得到的结果也是缺失的数字。
为了提高效率，本文从粗到精的 3D 分辨率中迭代处理大点云，在每个分辨率下，快速提取表面法线来描述表面元素（面元），将无法与来自较粗分辨率的平面关联的面元分组为具有霍夫变换的共面簇。...简介 我们将 Hough 变换与 RANSAC 相结合以稳健地提取来自 3D 点云的平面片段（图 1）。为了提高效率，我们采用由粗到细的策略：以多种分辨率提取局部表面法线来描述表面元素（面元）。...利用这个属性，我们可以有效的计算每个节点中点的均值和协方差。均值：μ；协方差： 一旦构建了八叉树，我们就可以通过找到样本协方差的最小特征值 λ 的特征向量来估计每个分辨率上的表面法线。...我们进一步检查无法唯一分配给平面段的节点，并单独分布节点体积中的点。...此外，距离图像包含深度离散化效应形式的强系统噪声，这对于仅由少数点组成的小片段很难处理。 为了评估我们算法各个阶段的贡献，我们对几个变体进行了测试。
，每次我们就可以仅合并两个序列，问题就简单多了 蓝书上的做法： 如何合并两个序列，以简单情况为例，合并序列 A, B ，先对 A, B 排序 最小元素毫无疑问是 A[1] + B[1] ，则次小元素候选为...任意一个办公楼都属于唯一的配对组（换句话说，这 2K 个办公楼一定是相异的）。 此外，电信公司需按网络电缆的长度（公里数）收费。 因而，你需要选择这 K 对办公楼使得电缆的总长度尽可能短。...换句话说，你需要选择这 K 对办公楼，使得每一对办公楼之间的距离之和（总距离）尽可能小。 下面给出一个示例，假定你有 5 个客户，其办公楼都在一条街上。...输入格式 第一行输入整数 n 和 K ，其中 n 表示办公楼的数目， K 表示可利用的网络电缆的数目。 接下来的 n 行每行仅包含一个整数 s ，表示每个办公楼到大街起点处的距离。...一个字符串被称为 k 进制字符串，当且仅当它的每个字符是 0 到 k−1 之间（包括 0 和 k−1 ）的整数。
在处理仅具包含场景可见部分的2.5D数据时，只计算最小的点到立方体的距离是不够的。图4给出了一个直观的例子：所有点到立方体A或B的最近表面的平均距离是相同的。...然后根据选定的采样权重p对最小的特征集进行采样，以生成立方体假设。这样就可以实现网络一次突出显示多个结构，而不会相互干扰。...图3给出了算法的概述，图6更详细地描述了采样和拟合阶段。 图6 采样和拟合：（1）使用采样权重Q对最小的特征集S⊂Y进行采样。(2)通过最小求解器fh内，初始化立方体参数h0。...对于RGB图像输入的实验，作者使用在NYU预训练的BTS深度估计器作为特征提取网络。以GT深度作为输入对样本权重估计网络进行20个epoch的预训练，这也是用于深度输入实验的网络。...然后，继续使用RGB输入对两个网络进行25个epoch的端到端训练。对于立方体拟合，作者通过应用Adam优化器执行梯度下降来实现最小求解器。 评价标准。以前的方法使用倒角距离和体积IoU评估结果。
霍夫变换是一种特征提取方法，用于检测图像中的简单形状，如圆、线等。 “简单”特征是通过参数的形状表示推导出来的。...lines : 线的输出向量。每条线由一个 4 元素向量 (x_1, y_1, x_2, y_2) 表示，其中 (x_1,y_1) 和 (x_2, y_2) 是每个检测到的线段的端点。...每个向量都被编码为一个 3 元素的浮点向量 (x, y, radius) 。 circle_storage: 在 C 函数中，这是一个内存存储，将包含找到的圆的输出序列。...method: 使用的检测方法。目前唯一实现的方法是 CV_HOUGH_GRADIENT ，基本上是 21HT。 dp: 累加器分辨率与图像分辨率的反比。...例如，如果 dp=1 ，则累加器具有与输入图像相同的分辨率。如果 dp=2 ，累加器的宽度和高度是原来的一半。 minDist：检测到的圆的中心之间的最小距离。
5） 四边形连接：根据以下启发式算法连接四边形： •对于每个找到的四边形的每个角点，计算这个点到其他四边形的每个角点的距离，并存储此类最小距离以及相应的角点和四边形ID。...•检查此距离是否小于两个四边形的最小边长度，这是为了确保没有任何四边形连接到太远的四边形上。 • 如果这些测试通过，则将两个角点连接起来，并将提取的角点位置设置为其先前位置的平均值上。...•对于每个发现的四边形的每个角点，计算到每个其他四边形的每个角点的距离，并检查该距离是否小于该四边形的最短边长，如果为真，则接受这两个角作为候选相邻对。...但是对于低分辨率图像，腐蚀对四边形的整体大小有很大影响，这可能导致最小边缘长度的急剧减少，因此，对距离测量进行了调整，以减小腐蚀的影响： D.多次腐蚀时的四边形连接 由于全景相机的反射镜头，模糊会在径向上不均匀地扩散...2） 低分辨率图像中的小棋盘格：图11属于第5号测试图像集。对匹配过程的仔细检查表明，在一次腐蚀运算后，右下角的棋盘格太小，无法识别为四边形；然而，在下一次腐蚀过程中，它们已经和相邻区域一起生长了。
特性 您一次只能访问最后一个元素（顶部的元素）； 一个缺点是，一旦您从顶部弹出元素以访问其他元素，它们的值将从堆栈的内存中丢失； 其他元素的访问是在线性时间内完成的；任何其他操作都在 O(1) 中。...它基本上是使用每个元素的频率（一种散列），确定最小值和最大值，然后在它们之间迭代以根据其频率放置每个元素。它在 O(n) 中完成，空间与数据范围成正比。如果输入范围不明显大于元素数量，则它是有效的。...创建最小堆并将每个节点连同它们的距离值一起推入其中。然后，源成为距离为 0 的堆的根。其他节点将无限分配为距离。当堆不为空时，我们提取最小距离值节点 x。...对于与 x 相邻的每个顶点 y，我们检查 y 是否在最小堆中。在这种情况下，如果距离值大于 (x, y) 的权重加上 x 的距离值，那么我们更新 y 的距离值。...这个想法是，如果没有负循环，最后一步保证最小距离。如果有任何节点在当前步骤中的距离比上一步中的距离短，则检测到负循环。
介绍 为了避免传感器的高成本，研究集中于仅视觉系统和从车载相机图像中估计位姿，我们的研究将检测路面上的道路标线和车道，并将其转换为车道级别定位和SLAM的特征，Ranganathan等人从每个道路标记中提取拐角...，通过这样做，可以仅使用视觉道路标记识别位置，这些标记对环境变化（例如照明、时间和周围环境）不太敏感，整个SLAM实现如图1所示，并具有以下贡献： •使用信息特征选择的稳健匹配 •具有全自动匹配检测的实时性能...，以便预先检测和分类车道，然后，对排除车道和大线段的点使用相对较大的半径值执行后续分割，因此，按一定距离分隔的段（如数字或人行横道）组合为一个段，这些段也放在在候选组中进行分类。...实验环境为600m×400m，总行程为4.7km (b） 使用道路标记循环检测生成路线图 (c） 仅使用里程计绘制的路线图 使用随机林分类 评估用于选择构成子地图的元素的随机林的结果。...总结 在本文中，我们提出了一种SLAM算法，该算法仅使用一个摄像头传感器，并利用对光线和环境变化具有鲁棒性的道路标记信息，SLAM算法的准确性可以通过分类和消除使用随机森林在各种道路标记之间增加环路检测模糊度的元素来提高
构建词库在整个检索系统生命周期开始阶段实施，一般情况仅执行一次，是针对目标检索文本数据集进行的非频繁性操作。 构建索引和检索是在线操作。...；图像的VLAD表示是一个 ? x ? 维的向量，向量元素 ? , ? 为质心索引， ? 为局部特征向量中每个元素的索引，对每个输入向量x，计算距离它最近的质心向量 ?...具体生成方式为：随机产生一个高斯矩阵，对高斯矩阵进行QR正交分解，提取正交矩阵Q的前 ? 行向量构成投影矩阵 ? 。 2) 对学习集 ? 中的每个向量 ? 使用矩阵P进行投影， ?...论文中将学习目标定义为最小化所有训练数据与其最近的cell的质心的距离的和，如下式所示。...；而在检索时，若采用穷尽搜索，需要遍历数据库内所有n个元素，而引入倒排索引，仅需要遍历w(n/k')个元素（此处假设每个倒排列表包含元素数量均衡） 。
处理步骤： 1)、从n个数据对象中任意选出k个对象作为初始的聚类中心 2)、计算剩余的各个对象到聚类中心的距离，将它划分给最近的簇 3)、重新计算每一簇的平均值(中心对象) 4)、循环2-3直到每个聚类不再发生变化为止...2.决策树 1)基础思想： 决策树是一种简单但广泛使用的分类器，它通过训练数据构建决策树，对未知的数据进行分类。...4.K近邻 1)基础思想： 通过计算每个训练样例到待分类样品的距离，取和待分类样品距离最近的K个训练样例，K个样品中哪个类别的训练样例占多数，则待分类样品就属于哪个类别。...规则化项的引入，在训练(最小化cost)的过程中，当某一维的特征所对应的权重过大时，而此时模型的预测和真实数据之间距离很小，通过规则化项就可以使整体的cost取较大的值，从而在训练的过程中避免了去选择那些某一维...3)堆排序 堆排序是一种树形选择排序，在排序过程中，将A[n]看成是完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系来选择最小的元素。 堆排序是不稳定的。
2.决策树 1)基础思想： 决策树是一种简单但广泛使用的分类器，它通过训练数据构建决策树，对未知的数据进行分类。...4.K近邻 1)基础思想： 通过计算每个训练样例到待分类样品的距离，取和待分类样品距离最近的K个训练样例，K个样品中哪个类别的训练样例占多数，则待分类样品就属于哪个类别。...知识点5：分类的评判指标 准确率和召回率广泛用于信息检索和统计分类领域 1)准确率(precision rate)：提取出的正确信息条数/提取出的信息条数 2)召回率(recall rate)：提取出的正确信息条数...规则化项的引入，在训练(最小化cost)的过程中，当某一维的特征所对应的权重过大时，而此时模型的预测和真实数据之间距离很小，通过规则化项就可以使整体的cost取较大的值，从而在训练的过程中避免了去选择那些某一维...3)堆排序 堆排序是一种树形选择排序，在排序过程中，将A[n]看成是完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系来选择最小的元素。 堆排序是不稳定的。
因为我们假设仅使用统一的比例尺，所以我们可以简单地使用模型矩阵的3×3部分，然后在LitPassFragment中对每个片段进行归一化。对非均匀比例尺的支持会需要我们使用转置的世界到对象矩阵。 ?...在LitPassFragment中，使用for循环对每个光调用一次新函数，从而累积影响片段的总漫射光。 ? 请注意，即使使用循环，着色器编译器也可能会将其展开。...因此，我们必须将最终的漫反射贡献除以光矢量的平方。为了避免被零除，我们对所使用的平方距离强制执行一个极小的最小值。 ? 这不是在非常接近点光源的情况下增加强度吗？ 确实，当 d 小于1，光的强度上升。...（81个球的网格，4个点光源） 目前，通过一次DC就渲染了这81个球体（假设启用了GPU实例化），但每个球体片段的光贡献计算为四次。如果我们能够以某种方式仅计算每个对象所需的灯光，那会更好。...现在，Unity必须为每个对象设置其他GPU数据，这会影响GPU实例化。Unity尝试对受相同灯光影响的对象进行分组，但更喜欢根据距离进行分组。
二、k-means方法 在数据挖掘中，k-means算法是一种广泛使用的聚类分析算法，也是MADlib 1.10.0官方文档中唯一提及的聚类算法。 1....本算法的一个特点是在每次迭代中都要考察每个样本的分类是否正确。若不正确，就要调整，在全部样本调整完后，再修改中心点，进入下一次迭代。...计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离对相应的对象进行划分。 重新计算每个有变化聚类的均值作为新的中心。 循环2、3直到每个聚类不再发生变化为止。...终止条件一般为最小化对象到其聚类中心的距离的平方和： ?...可以使用以下距离函数，括号内为均值计算方法： dist_norm1：1范数/曼哈顿距离（元素中位数）。dist_norm2: 2范式/欧氏距离（元素平均数）。
给定数组 nums = [1,1,2], 函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。...================================ 关于此类的题目，提取有效信息，有序数组，应该想到利用双指针来进行处理； 我们需要跳过重复的元素，然后遇到非重复元素进行覆盖操作 解法1....return temp+1; 16 17 } 18 19 20 21 } 2.去重，可以利用map进行操作，以 array[i] — i, 进行存储，这样可以起到去重的效果...，然后我们遍历一遍数据，进行替换覆盖就可以了； 注意，hashmap是非顺序存储的，我们需要保证数组的有序排列，所以需要用到有存储顺序的linkedhashmap进行存储 这个实现有点慢，好歹也是自己第一次的解题思路
但是，要确定图中有多少条边，则必须按行、按列对每个元素进行检测，所花费的时间代价很大。...图的遍历 图的遍历是指从图中的某一顶点出发，按照某种搜索方法沿着图中的边对图中的所有顶点访问一次且仅访问一次。...当采用邻接表存储时，每个顶点均需搜索一次，故时间复杂度为O(|V|)，在搜索任一顶点的邻接点时，每条边至少访问一次，故时间复杂度为O(|E|)，算法的总时间复杂度为O(|V|+|E|)。...最小生成树不是唯一的，即最小生成树的树形不唯一 最小生成树的边的权值之和总是唯一的 最小生成树的边数等于顶点数减1 1....每个顶点出现且只出现一次 若顶点A在序列中排在顶点B前面，则在图中不存从顶点B到顶点A的路径 或者定义为：拓扑排序是对有向无环图的顶点的一种排序，它使得如果存在一条从顶点A到顶点B的路径，那么在排序中顶点
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