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是否有平面度测试的在线算法？

是的，有一种名为“平面图匹配”的在线算法可以用于平面图的度量测试。这种算法通常用于计算平面图中每个顶点的度数，即与该顶点相邻的边的数量。

平面图匹配算法的优势在于它可以快速地计算出平面图中每个顶点的度数，并且可以处理大规模的数据集。它的应用场景包括社交网络分析、推荐系统、信息检索等领域。

推荐的腾讯云相关产品包括云服务器、云数据库、云存储、云负载均衡等，这些产品都可以用于构建和部署基于平面图匹配算法的应用程序。

产品介绍链接地址：

云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
云负载均衡：https://cloud.tencent.com/product/clb

相关搜索:测试链表是否有循环的最佳算法是否有针对xPath选择器的在线测试器？白盒测试的算法有哪些具有次线性空间复杂度的中位数在线求解算法在文本分类中，基于相似度的算法是否优于SVM/Tree算法？是否有克罗地亚语词干算法的实现？是否有PDF文件的测试套件？是否有测试Exchange连接的方法？是否有提高图像分辨率的算法？搜索/排序算法 - 是否有类似GoF的列表？是否有可能得到颤动中的圆图象度？Kubernetes -出于开发/测试目的，是否可以有1个控制平面和1个工作节点？是否有任何算法搜索排序数组中的元素,其复杂度小于log2(n)是否有最好的信用卡加密.NET算法？是否有测试框架支持TypeScript中的内联测试？是否有等同于"steervec“函数的八度音阶？是否有通过VBA更改图片清晰度的功能是否有有效的算法将返回所有不同的组合？是否有算法来确定网格中连续的彩色区域？在julia中是否有bellman ford算法的基本实现？

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LCA 最近公共祖先

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26 fps 的视频超分辨率模型 DAP！在线输出720P视频

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【NSR特别专题】张宇杨强：多任务学习概述「全文翻译」

编者按：《国家科学评论》于2018年1月发表“机器学习”特别专题，由周志华教授组织并撰写文章。专题内容还包括对AAAI前主席Tom Dietterich的访谈，徐宗本院士、杨强教授、朱军博士、李航博士、张坤博士和Bernhard Scholkopf等人的精彩文章。

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LIC-Fusion 2.0：基于滑动窗口法平面特征跟踪的激光雷达惯性相机里程计

来自商用惯性、视觉和激光雷达传感器的多模态测量的多传感器融合提供了鲁棒和精确的6自由度姿态估计,在机器人学和其他领域具有巨大的潜力.在本文中,基于我们以前的工作(即LIC-Fusion),我们开发了一个基于滑动窗口滤波器的激光雷达惯性相机里程计,具有在线时空校准(即LIC-Fusion2.0),它引入了一个新的滑动窗口平面特征跟踪,以有效地处理三维激光雷达点云.特别地,在通过利用惯性测量单元数据对激光雷达点进行运动补偿之后,低曲率平面点被提取并在滑动窗口中被跟踪.在高质量数据关联的平面特征跟踪中,提出了一种新的孤立点剔除准则.只有被跟踪的属于同一平面的平面点才会被用于平面初始化,这使得平面提取高效且鲁棒.此外,我们对激光雷达-惯性测量单元子系统进行了可观测性分析,并报告了利用平面特征进行时空校准的退化情况.在蒙特卡洛模拟中验证了估计一致性和识别的退化运动的同时,还进行了不同的真实世界实验,以表明所提出的LIC-Fusion2.0优于其前身和其他最先进的方法.

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边缘族裔的声音缺席历史档案，机器学习能帮忙吗？

即使是最官方的记录，关于历史的档案也常常会出错。例如，在南非结束种族隔离制度下的白人统治多年之后的十年中，该国学校使用的书籍仍然没有反映人们的经历。

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ACM计算几何篇_acm数学

https://linxi99.gitee.io/20190211/ACM计算几何篇/

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ICRA 2021| 具有在线校准功能的高效多传感器辅助惯性导航系统

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机器学习——Python实现逻辑回归（实例：预测病马死亡率）

假设现在有一些数据点，用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称为回归。利用逻辑回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。

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基于Jupyter在线算法webIDE开发工具

Jupyter作为开源的项目，可以基于Jupyter二次开发在线算法webIDE。建议基于插件的方式改造Jupyter代码，这样也方便升级。

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具有在线外参校准的多激光雷达系统的里程计和地图绘制系统

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基于深度学习的视觉目标跟踪方法

以前写过一个“自动驾驶中的目标跟踪”介绍，这次重点放在深度学习和摄像头数据方面吧。

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NeurIPS 2019公布获奖论文！新增杰出新方向奖项，微软华裔研究员斩获经典论文

备受瞩目的NeurlPS 2019周日一早在温哥华拉开序幕，今天，组委会通过一篇博客公布了包括杰出论文奖、杰出新方向论文奖等五大类奖项。

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平板摄像头+算力搞定3D空间实时重建和理解，清华和禾多科技新成果入选CVPR 2022 Oral

明敏发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 仅仅需要一个平板电脑，就能实现3D空间的实时重建和理解了！看，只要拿着平板电脑走一走，房间内的物体就能被实时重建、分割和识别出来，整个过程行云流水。要知道，3D重建和语义理解，是机器人、自动驾驶、AR/VR等领域的关键共性技术，长期以来面临算法复杂度高，难以实时处理的挑战。现在，只用一个小小的平板就搞定了。这就是清华大学联合禾多科技提出的增量式稀疏卷积网络（INcremental Sparse Convolution，INS-Conv）。在

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ACM算法总结及刷题参考

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SensorX2car：在道路场景下的完成传感器到车体坐标系标定

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今天字节笔试的第二题，详情由于保密协议不能上网，但是大意就是给一大堆节点，去求LCA。递归直接爆栈，用stack写递归有一个点，改进优化了一下有两个点…… 我印象中这个算法挺简单的，就搜了一下，果然找到了。不是，现在校招算法题都这么丧病了吗。由于保密协议，不能放代码。后面放Tarjan算法学习笔记。

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图论--LCA--树上倍增法（在线）

/* * LCA在线算法(倍增法) */ const int MAXN = 10010; const int DEG = 20; struct Edge { int to, next; } edge[MAXN * 2]; int head[MAXN], tot; void addedge(int u, int v) { edge[tot].to = v; edge[tot].next = head[u]; head[u] = tot++; } void in

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基于惊喜的学习允许代理快速适应以突然变化为特征的非平稳随机环境。我们表明，在一个层次模型中，精确的贝叶斯推理会在忘记旧的观察值和将它们与新的观察值相结合之间产生一个令人惊讶的平衡。这种调制依赖于一个概率比，我们称之为“贝叶斯因素惊奇”，它用当前信念来检验先前信念。我们证明，在几个现有的近似算法中，贝叶斯因子惊奇调制适应新观测值的速率。我们推导了三个新的基于惊讶的算法，一个属于粒子滤波器族，一个属于变分学习族，另一个属于消息传递族，它们在观测序列长度上具有恒定的标度，并且对于指数族中的任何分布具有特别简单的更新动力学。实验结果表明，这些基于惊奇的算法比替代的近似方法更好地估计参数，并且达到与计算上更昂贵的算法相当的性能水平。贝叶斯因素惊奇与香农惊奇相关但不同。在两个假设的实验中，我们对生理指标进行了可测试的预测，将贝叶斯因素惊奇与香农惊奇分离开来。将各种方法视为基于惊喜的学习的理论见解，以及所提出的在线算法，可以应用于动物和人类行为的分析，以及非静态环境中的强化学习。

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最近公共祖先LCA

最近公共祖先（Lowest Common Ancestors，LCA）指有根树中距离两个节点最近的公共祖先。祖先指从当前节点到树根路径上的所有节点。

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人才太缺！神州优车明修开放平台暗圈AI人才（附自动驾驶思路）

李根发自凹非寺量子位报道 | 公众号 QbitAI 相比于主要竞争对手滴滴，神州优车还没有把“自动驾驶”喊得响亮，不过这并不意味着在人工智能研发和应用方面，神州缺乏雄心。近日推出的智慧交通开

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再谈ACM训练计划及题号总结归纳

为学弟学妹们指明一条训练之路~~~帮助他们刷题有方QAQ(之前好像也有总结过，可能你们找找我博客，说不定能找到~~~) OJ上的一些水题(可用来练手和增加自信) (poj3299,poj2159,poj2739,poj1083,poj2262,poj1503,poj3006,poj2255,poj3094) 初期: 一.基本算法: (1)枚举. (poj1753,poj2965) (2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586) (3)递归和分治

机器学习算法（一）SVM

机器学习的一般框架：训练集 => 提取特征向量 => 结合一定的算法（分类器：比如决策树、KNN）=>得到结果

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