IoU 的计算是面试时常考题，原理简单，但由于没有准备很可能会在面试时，无法正确写出来，今天我们就一起来好好写写。
在嵌入式系统上运行的高效点云3D目标检测对于许多机器人应用（包括自动驾驶）都非常重要。大多数以前的工作试图使用基于Anchor的检测方法来解决它，这有两个缺点：后处理相对复杂且计算量大；调整Anchor点参数非常棘手，并且是一个tricky。本文是第一个使用AFDet（ anchor free and Non-Maximum Suppression free one stage detector）来解决这些缺点的公司。借助简化的后处理环节可以在CNN加速器或GPU上高效地处理整个AFDet。并且，在KITTI验证集和Waymo Open Dataset验证集上，AFDet无需花哨的技巧，就可以与其他Anchor-based的3D目标检测方法竞争。
图例非常容易使用，只要求用户命名图。Matplotlib将自动创建一个包含每个图形元素的图例。即使在大多数情况下，一个简单的legend() 调用就足够了，但图例还是提供了几个选项，允许我们自定义图例的各个配置。如使用
seaborn.heatmapHeat maps显示数字表格数据，其中单元格根据包含的值着色。 热图非常适合使这种数据的趋势更加明显，特别是在订购数据并且存在聚类时。
在这些内容的基础上，我们在这个部分为大家介绍一些实用知识，包括描述工作区结构、图形设备以及它们的参数等问题，还有初级编程和数据输入输出。
给你一个数组 points ，其中 points[i] = [xi, yi] 表示 X-Y 平面上的一个点。求最多有多少个点在同一条直线上。
之前使用 plot 和 plot3 绘制的都是线图 , 给定若干个点的向量 , 绘制这些点 , 然后将这些点使用直线连接起来 , 组成了线图 ;
, 把公式放到 python 中， 借助 sympy 这个库,确认这个公式是否可行。
最近遇到一个有意思的题目，看上去不相关的两个事物有着同样的转移状态，并且设定规则后过程可以用程序模拟出来，遂记之。
有一些二维直角坐标系上的整数坐标的点，找出严格包含这些点的只能八个方向走出来步数最少的路径，输出最少步数。
题目描述 为了准备一个独特的颁奖典礼，组织者在会场的一片矩形区域（可看做是平面直角坐标系的第一象限）铺上一些矩形地毯。一共有 nn 张地毯，编号从 11 到 nn。现在将这些地毯按照编号从小到大的顺序平行于坐标轴先后铺设，后铺的地毯覆盖在前面已经铺好的地毯之上。
seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化。
非数专题四 多元函数积分学（1） 4.1 二重积分的计算 4.1 （浙江省2001年竞赛题） 计算 \displaystyle \underset{\sqrt{x}+\sqrt{y} \leq 1}{\iint}\sqrt[3]{\sqrt{x}+\sqrt{y}}dxdy . 【解析】：化为先对 y 后 x 的二次积分，有 \begin{align*}\displaystyle \underset{\sqrt{x}+\sqrt{y} \leq 1}{\iint}\sqrt[3]{\sqrt{x}+\s
seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化，本文以jupyter notebook为编辑工具，针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot，对其参数设置和具体用法进行详细介绍。
平时绘制地图时，经常会将多个图放到同一个 figure 中，而这些图的地图范围通常是相同的，所以可以设置共享 x-y 轴。
专题四 多元函数积分学（1） 4.1 二重积分的计算 4.1 （浙江省2001年竞赛题） 计算 \displaystyle \underset{\sqrt{x}+\sqrt{y} \leq 1}{\iint}\sqrt[3]{\sqrt{x}+\sqrt{y}}dxdy . 【解析】：化为先对 y 后 x 的二次积分，有 \begin{align*}\displaystyle \underset{\sqrt{x}+\sqrt{y} \leq 1}{\iint}\sqrt[3]{\sqrt{x}+\sqrt
上一节我们重点介绍了plot()和matplot()两个绘图函数的几个重点参数，他们可以根据使用者的需要进行修改，绘制出自己需要的图形。当需要添加其他元素或者对全局进行设定的时候，我们就需要一些其他的函数来支持了。
meshc 函数参考文档 :https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/meshc.html
两只青蛙在网上相识了，它们聊得很开心，于是觉得很有必要见一面。它们很高兴地发现它们住在同一条纬度线上，于是它们约定各自朝西跳，直到碰面为止。可是它们出发之前忘记了一件很重要的事情，既没有问清楚对方的特征，也没有约定见面的具体位置。不过青蛙们都是很乐观的，它们觉得只要一直朝着某个方向跳下去，总能碰到对方的。但是除非这两只青蛙在同一时间跳到同一点上，不然是永远都不可能碰面的。为了帮助这两只乐观的青蛙，你被要求写一个程序来判断这两只青蛙是否能够碰面，会在什么时候碰面。 我们把这两只青蛙分别叫做青蛙A和青蛙B，并且规定纬度线上东经0度处为原点，由东往西为正方向，单位长度1米，这样我们就得到了一条首尾相接的数轴。设青蛙A的出发点坐标是x，青蛙B的出发点坐标是y。青蛙A一次能跳m米，青蛙B一次能跳n米，两只青蛙跳一次所花费的时间相同。纬度线总长L米。现在要你求出它们跳了几次以后才会碰面。
mlab.surf绘制一个三维空间中的曲面。曲面上的每个点的坐标由surf函数的三个二维数组参数x,y,z给出。由于数组x,y是由ogrid对象算出，它们分别是shape为n*1和1*n的数组，而z是一个n*n的数组。
需要注意的是当你要绘制由线段连接的一组坐标，那么就将 x、y、z 指定为相同长度的向量。要在同一组坐标轴上绘制多组坐标，那么就将 x、y、z 中的至少一个指定为矩阵，其他指定为向量。
1000*1000的格子里，给你n≤200 000个点的坐标，求有多少对在一个对角线上。
其重要的两个方法`Storyboard.SetTarget();`绑定动画和`Storyboard.SetTargetProperty();`依赖的属性 一般用法有:
“Neural Networks: Representation——Non-linear hypotheses”。
由于脑电信号的不稳定性和不规则性，因此对脑电信号的处理也比较复杂，难以直接从中分析出内在联系。通常情况下会对信号做一定的预处理，通过这种粗糙的处理，可以得到具有一定规律的信号，便于后续的研究。
除此之外还有 meshc函数：除了mesh函数图形外，还在xy平面上绘制曲面的等高线。 meshz函数：除了mesh函数图形外，还在xy平面上绘制曲面的底座。
假设现在已知圆的圆心的x和y坐标，以及该圆的半径radius。要求写一个随机点生成器，要求该生成器生成的点必须在圆内，且每一个点被生成的概率为相等的。规定圆周上的点也属于圆内。
除了mesh函数meshc函数还能在xy平面上绘制曲面的等高线，meshz函数还能在xy平面上绘制曲面的底座
全角空格被解释为汉字，所以不会被被解释为HTML分隔符，能够依照实际的空格数显示。
数组是Java中的一种容器对象，它拥有多个单一类型的值。当数组被创建的时候数组长度就已经确定了。在创建之后，其长度是固定的。下面是一个长度为10的数组：
1. 如果机器人运行的轨道是环形的，环的周长步数为X，这种算法最坏情况下，两个机器人需要多少个周期才能相遇？
在梳理数据，或者写论文的时候往往需要画出两个纵坐标不同的图，以显现两组数据的不同变化，在这种情况下，一般两组数据的横坐标均是相同的，但是纵坐标确实不是一个数量级的，所以为了更好的表现两组数据的变化趋势，需要用到plotyy函数绘制双纵坐标的二维图，具体用法总结如下：
本文学习过程来源是《矩阵分析与应用-张贤达》一书. 可以通过 z-lib 下载.
本文描述了二维复合变换的基本方法和思想，根据鼠标位置坐标获取起始点pStart和终止点pEnd的坐标，设计实现每个基本图形的画图方法，根据pStart和pEnd即可确定基本图形的控制点，进而绘制对应图形。规范化齐次坐标以后，图形几何变换可以表示为图形控制点点集合的规范化齐次坐标矩阵与二维变换矩阵相乘的形式，分别设置二维变换矩阵的参数信息，设计实现对应的方法，即可实现图形的二维变换功能。
start 使用的是OriginPro[1]这款软件，这款软件的特点是 一个字 好 。 新建工作簿并导入数据 可以使用 import 工具直接导入 在此我们将 excel 中的数据通过复制粘贴进行导入
Matplotlib是最受欢迎的二维图形库，但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。
这次我们学习构建神经网络的另一个问题，定位分类问题。这意味着我们不仅需要判断图片中是不是一辆车，还要在图片中将他标记出来。“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。 分类定位问题通常只有一个较大对象位于图片中间位置，我们要对它进行识别和定位。而在对象检测问题中，图片中可以含有多个对象。甚至单张图片中会有多个不同分类的对象。因此，图片分类的思路可以帮助学习分类定位，而对象定位的思路有助于学习对象检测。 图片分类问题：例如，输入一张图片到多层卷积神经网络，它会输出一个特征向量，并反馈给softmax单元来预测图片类型。
在做前端界面的时候，比如一些文字的列表或者一些表单的标题，经常是2个字，3个字，4个字的类型。
这一节将介绍更多的R图形资源。首先是定制R图形的一些常用方法，主要涉及数据和模型的图形绘制。然后是如何自定义其他类型的图形或点线等元素。
hough变换最早Paul Hough提出，用来提取图像中的直线，后来Richard Duda和Peter Hart推广到提取图像中任意形状，多为圆和椭圆。本文学习经典hough变换。
从二维图像中恢复物体的三维信息，必须要知道空间坐标系中的物体点同它在图像平面上像点之间的对应关系，而这个对应关系是由摄像机的成像几何模型所决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数情况下这些参数必须通过实验才能得到，这个过程被称为摄像机标定。 摄像机标定就是确定摄像机内部几何和光学特性(内部参数)以及摄像机坐标系相对于世界坐标系的三维位置和方向(外部参数)的过程。
给你一个数组 towers 和一个整数 radius ，数组中包含一些网络信号塔，其中 towers[i] = [xi, yi, qi] 表示第 i 个网络信号塔的坐标是 (xi, yi) 且信号强度参数为 qi 。所有坐标都是在 X-Y 坐标系内的 整数 坐标。两个坐标之间的距离用 欧几里得距离 计算。
1. 这里画的是柱状图，column, 准备X-Y对的数据五组。X1-Y1,X2-Y2,....可以在列头使用右键set as X进行操作。
工具坐标是机器人一个可以由用户自定义的一个坐标系，相当于把机器人的TCP（工具中心点）设置在自己需要的位置，并且以这个点进行机器人运动。
画图的思维：1.我的数据适合什么样的图？2.搜画图代码 3.仿制示例数据 4.套代码，调细节
设定一个场景，业务需要我们的一个进件有若干状态，怎么表示这些状态呢？大部分可能会直接用static final 表示一个int类型的变量。如下：
同样用的都是MATLAB，为啥大佬们画的图都那么好看，而你画的图都是简单、普通，那是因为我们掌握的基础元素不一样，只有掌握了最基本的基础元素，再加上日益增长的审美，才会有一张好图出来。
皇后的走法是：可以横直斜走，格数不限。因此要求皇后彼此之间不能相互攻击，等价于要求任何两个皇后都不能在同一行、同一列以及同一条斜线上。
第一次做到这种题目，虽然是中文题目，但是依旧不懂他的意思，直接上网搜了题解，然后自己想了下，豁然开朗，发现这种建图的方式真的很奇特， 用x坐标匹配y坐标，这样x-y就是点（xi，yi）了，这是这道题建图的新颖之处。 题意：中文题。。。。 分析：循环删边，如果删除这条边后，他的最大匹配等于原最大匹配则说明该边不是重要边，也就是说该点不是题目要求的重要点，若删除该边（该点） 匹配不等于原匹配，则说明该点是重要点 #include<stdio.h> #include<string.h>
令 \Delta_{1} = 2a,\Delta_{2} = 2(a+b) ;
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