网盘中包含有论文以及代码，论文包括经典文章《Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information》，以及两篇个人认为比较有意思的相关论文，一篇提出了物方的SGM，另一篇则将SGM与深度学习相结合，代码是笔者从网上找的开源代码，供读者参考。
若图中顶点数为n，则它的生成树含有n-1条边。对生成树而言，若砍去它的一条边，则会变成非连通图，若加上一条边则会形成一个回路。
给定一个包含非负整数的 m x n 网格，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。
**路由: 按照某种指标(传输延迟,所经过的站点数目等)找到一条 从源节点到目标节点的较好路径 **
从图的特定起始节点开始，A*旨在找到从起始节点到目标节点见具有最小代价的路径（最少行驶距离、最短时间等）。A*算法维护源自起始节点的路径树，并且一次一个地延伸这些路径直到满足其终止标准。
我还提到即便是像Alpha融合这类方法，也依赖于准确的抠图。那么问题来了？我们如何才能从图像中抠出想要的物体呢？
如果你可以只使用 O(n) 的额外空间（n 为三角形的总行数）来解决这个问题，那么你的算法会很加分。
这篇文章我们先来学习第一个求单源最短路径的算法——迪杰斯特拉算法(Dijkstra)，是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959年提出的，然后后面我们还会学到求多源最短路径的算法。
此算法可以称为“加边法”，初始最小生成树边数为0，每迭代一次就选择一条满足条件的最小代价边，加入到最小生成树的边集合里。
优化通常是一个极其困难的问题。传统的机器学习会小心设计目标函数和约束。以确保优化问题是凸的，从而避免一般优化问题的复杂度。在训练神经网络时，我们肯定会遇到一般的非凸情况。即使是凸优化，也并非没有任何问题。
在之前的文章中已经详细介绍了图的一些基础操作。而在实际生活中的许多问题都是通过转化为图的这类数据结构来求解的，这就涉及到了许多图的算法研究。
连通图：无向图G中，若从顶点i到顶点j有路径相连，则称i,j是连通的；如果G是有向图，那么连接i和j的路径中所有的边都必须同向；如果图中任意两点之间都是连通的，那么图被称作连通图。
给小孩子出一道数学题，在他不知所措，没有头绪时，你给他点提示。也许这点提示可以让他灵光一现，找到一点光亮，少一些脑回路，快速找到答案。这便是启发的作用。
标题：Research on SLAM and Path Planning Method of Inspection Robot in Complex Scenarios
到目前为止，我们已经将机器学习模型和他们的训练算法大部分视为黑盒子。 如果你经历了前面系列的一些操作，如回归系统、数字图像分类器，甚至从头开始建立一个垃圾邮件分类器，这时候你可能会发现我们只是将机器学习模型和它们的训练算法视为黑盒子，所有这些都不知道它们是如何工作的。 但是，了解事情的工作方式可以帮助我们快速找到合适的模型，以及如何使用正确的机器学习算法，为您的任务提供一套完美的超参数。 在本篇文章中，揭开它们的面纱，一睹芳容，我们将讨论以下内容： 线性回归参数模型的求解 多项式回归和学习曲线 正则化的线性
原文地址：http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/
原文地址： http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp
概述 虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易，但是对于初学者来说， A* 算法还是很复杂的。 搜索区域(The Search Area) 我们假设某人要从 A 点移动到 B 点，但是这两点之间被一堵墙隔
No.45期 基于路径的图算法 Mr. 王：接下来我们看一类具体的问题，这类问题叫作基于路径的图算法。这类算法的目标是计算节点间关于路径的信息。在这类问题中，图中的边一般是加权的，这些权也可以叫作边的标记，包括代价、距离、或者相似性等。 小可：边的标记就像社交网络图里面的联系亲密度一样吧。 Mr. 王：是的。这类问题的典型例子就是单源最短路径、最小生成树、Steiner 树、拓扑排序等。 小可：Steiner 树我没有听说过，它是做什么用的呢？ Mr. 王：Steiner 树是连接给定集合的最小代价树，后面
A traveler's map gives the distances between cities along the highways, together with the cost of each highway. Now you are supposed to write a program to help a traveler to decide the shortest path between his/her starting city and the destination. If such a shortest path is not unique, you are supposed to output the one with the minimum cost, which is guaranteed to be unique.
针对多任务点的全局路径规划，是指在存在静态障碍物的环境中，给定水面无人艇起始点、目标点以及多个任务点的情况下，设计从起始点出发，安全地遍历各个任务点，最终返回目标点的全局路径，要求行驶的航路代价总和最小。 本文主要解决水面无人艇在对多个任务点进行全局路径规划时的设计和实现算方法，相关研究和设计已在 International Journal of Vehicle Autonomous Systems (IJVAS) EI期刊发表。附InderScience Publiers - IJVAS的官方文献下载链接 Design and Implementation of Global Path Planning System for Unmanned Surface Vehicle among Multiple Task Points，以及arXiv的下载链接。官方文献下载链接需要科学上网才可以打开。 本文主要讨论论文的实现原理，并给出部分程序源代码，方便后来者研究和参考。
更多请参阅：十三个经典算法研究与总结、目录+索引。 ---------------------------------- 博主说明： 1、本经典算法研究系列，此系列文章写的不够好之处，还望见谅。 2、本经典算法研究系列，系我参考资料，一篇一篇原创所作，转载必须注明作者本人July及出处。 3、本经典算法研究系列，精益求精，不断优化，永久更新，永久勘误。
参考文献：https://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp 这篇东西写的贼好。
对数据的拟合程度是最好的。 对于线性的代价函数，假设函数对数据集的拟合程度越高，对应的
注：本文来自计算机视觉life独家课程 视觉三维重建：原理剖析+逐行代码详解 中的课件及注释代码。
该论文已经在ICMIR2017会议上发表，附上springer的文献地址 Research and Implementation of Global Path Planning for Unmanned Surface Vehicle Based on Electronic Chart，以及arXiv上的 文献地址。本文接下来主要对论文的实现原理进行分析，在最后给出程序代码，方便后来者研究和参考。
Research and Implementation of Global Path Planning for Unmanned Surface Vehicle Based on Electronic Chart (基于电子海图的水面无人艇全局路径规划) 该论文已经在ICMIR2017会议上发表，附上springer的文献地址 Research and Implementation of Global Path Planning for Unmanned Surface Vehicle Based on
生成树的概念 最小生成树的定义 生成树的代价和最小生成树 MST性质 普利姆(prim)算法 图解： 使用哪一种结构进行存储？ 数据结构设计 伪代码 实例 #include<iostream>
如果一个游戏开发人员不知道A * 寻路算法的话有点说不过去，除非你是棋牌游戏的开发人员。虽然大部分的游戏开发都知道A星，但是能写出来，能理解清楚的也少之又少，今天就来一起学习下实现一下。
在深度模型中我们通常需要设计一个模型的代价函数（或损失函数）来约束我们的训练过程，训练不是无目的的训练，而是朝着最小化代价函数的方向去训练的。本文主要讨论的就是这类特定的优化问题：寻找神经网络上一组参
A*算法是一种大规模静态路网中求解最短路径最有效的搜索方法，相比于Dijkstra算法，它提供了搜索方向的启发性指引信息，在大多数情况下大大降低了Dijkstra算法无效的冗余的扩展搜索，因此也成为自动驾驶路径规划中的首选算法。
一提到“A*算法”，可能很多人都有"如雷贯耳"的感觉。用最白话的语言来讲：把游戏中的某个角色放在一个网格环境中，并给定一个目标点和一些障碍物，如何让角色快速“绕过障碍物”找出通往目标点的路径。（如下图
我们知道mysql没有hash join，也没有merge join，所以在连接的时候只有一种算法nest loop join，nl join使用驱动表的结果集作为外表到内表中查找每一条记录，如果有索引，就会走索引扫描，没有索引就会全表扫。
基本思想：首先求出长度最短的一条最短路径,再参照它求出长度次短的一条最短路径，依次类推，直到从顶点v 到其它各顶点的最短路径全部求出为止。
A星寻路算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法，它可以应对包括复杂地形，各种尺度的障碍物以及不同地形的路径规划问题。掌握A星寻路算法能够提高路径规划效率，应对各种复杂情况，并在实际应用中发挥重要作用。
因为最近要写一个毕业设计，有用到自动寻路的功能，因为我要在一个机器里跑算法然后控制机器人自动按照路线到达目的地，所以用Python等解释型语言或Unity等游戏引擎写这个算法都不太合适，我使用的机器要尽可能不在里面安装大型的库。所以我就用C++实现了一个A*算法。因为实现了之后觉得这个算法比较有意思，就又写了一个GUI程序，可以选择显示过程，即以可视化查看算法寻路的过程。 我写的A*算法在能找到最优路线的前提下，支持斜方位移动（可以选择是否允许斜方位移动），支持设置道路拥堵情况（默认所有位置路况为1，如果设置大于1，则表示拥堵，数值越大则越拥堵，如果设置小于1，则表示比默认路况更为畅通，数值越小则越通畅，如果设置为0表示异常畅通，即通过此道路代价为0，如果设置为负数表示 + ∞ +\infty +∞，即无法通行），支持选择是否使用优先队列，支持读取和保存地图，在GUI程序里支持显示寻找路线的动画。
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80046684
今天是周一，我们照惯例来看看LeetCode周赛。这次周赛是地平线赞助的，如果没记错，这已经不是这个公司第一次赞助了。前5名可以获得直接进入面试的机会，前200名可以获得内推。
环形队列可以用数组（大小等于n）实现，包含front（起始位置）和rear（结束位置），通常只能存储n-1项，以区分空（front==(rear+1)%n）和满（front==(rear+2)%n）的状态。
上一次的文章71. 三维重建6——立体匹配2中，我主要阐述了各种经典的局部代价聚合方法。本篇我们继续解读Stefano教授的经典讲义 Stereo Vision: Algorithms and Applications，今天的重点是视差计算和优化(Disparity Computation/Optimization)。
看过好几篇关于梯度下降的算法，也就下面这篇讲的比较明白，原文：https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e?utmcampaign=haruki&utmcontent=
启发式搜索是一种常用于解决路径规划和优化问题的算法，而 A *算法是其中的一种经典方法。本篇博客将深入探讨启发式搜索的原理，介绍 A *算法的工作方式，以及如何在 Python 中实现它。每一行代码都将有详细的注释，以帮助你理解算法的实现。
我们同时可以假设这座山最陡峭的地方是无法通过肉眼立马观察出来的，而是需要一个复杂的工具来测量，同时，这个人此时正好拥有测量出最陡峭方向的能力。所以，此人每走一段距离，都需要一段时间来测量所在位置最陡峭的方向，这是比较耗时的。那么为了在太阳下山之前到达山底，就要尽可能的减少测量方向的次数。这是一个两难的选择，如果测量的频繁，可以保证下山的方向是绝对正确的，但又非常耗时，如果测量的过少，又有偏离轨道的风险。所以需要找到一个合适的测量方向的频率，来确保下山的方向不错误，同时又不至于耗时太多！
问题描述 n个村庄间架设通信线路，每个村庄间的距离不同，如何架设最节省开销？ 这个问题中，村庄可以抽象成节点，村庄之间的距离抽象成带权值的边，要求最节约的架设方案其实就是求如何使用最少的边、最小的权值和将图中所有的节点连接起来。 这就是一个最小代价生成树的问题，可以用Prim算法或kruskal算法解决。 PS1：无向连通图的生成树是一个极小连通子图。 PS2：生成树是图的一个子图，包括所有的顶点和最少的边（n-1条边）。 PS3：最小代价生成树就是所有生成树中权值之和最小的那个。 算法思路 算
1. 坐标访问和父节点查找约定顺序：右，右上，上，左上，左，左下，下，右下，沿X轴增加的方向为右，沿Y轴增加的方向为上，父节点可能会有多个，这里选择代价最小最后搜索的为父节点。
一、关系数据库系统的查询处理 1.查询处理步骤 关系数据库管理系统查询处理阶段 ： 1）查询分析 ：对查询语句进行扫描、词法分 析和语法分析
连通图中的每一棵生成树，都是原图的一个极大无环子图，即：从其中删去任何一条边，生成树就不在连通；反之，在其中引入任何一条新边，都会形成一条回路。
A* 算法（A-Star Algorithm）是一种用于图形路径搜索和图形遍历的启发式搜索算法。它结合了Dijkstra算法的广度优先搜索和启发式函数（即估计函数），以找到从起点到目标点的最优路径。A* 算法在计算机科学和人工智能领域广泛应用，特别是在路径规划、游戏开发、机器人控制等领域。
路径规划是非常常见的一类问题，例如移动机器人从A点移动到B点，游戏中的人物从A点移动到B点，以及自动驾驶中，汽车从A点到B点。这类问题中，都有两个关键问题需要解决：
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