以下是假设旧的C程序库 C的头文件 /*-----------c.h--------------*/ #ifndef _C_H_ #define _C_H_ extern int add(int x, int y); #endif C的源文件 /*-----------c.c--------------*/ int add(int x, int y){ return x+y; } C++的调用 /*-----------cpp.cpp--------------*/ #include "c.h" vo
在这段代码中，为了存储数据，申请了最大长度为1024的double型数组。若是数据的长度远远小于MAX_LEN，这样的写法，是及其浪费空间的。
1、问题来源 在博文数据结构和算法——kd树中，在构建kd树的过程中，有如下的一段代码： #define MAX_LEN 1024 typedef struct KDtree{ double data[MAX_LEN]; // 数据 int dim; // 选择的维度 struct KDtree *left; // 左子树 struct KDtree *right; // 右子树 }kdtree_node; 在这段代码中，为了存储数据，申请了
一、K-近邻算法 K-近邻算法是一种典型的无参监督学习算法，对于一个监督学习任务来说，其mm个训练样本为： {(X(1),y(1)),(X(2),y(2)),⋯,(X(m),y(m))} \left \{ \left ( X^{\left ( 1 \right )},y^{\left ( 1 \right )} \right ),\left ( X^{\left ( 2 \right )},y^{\left ( 2 \right )} \right ),\cdots ,\left ( X^{\left (
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
通过雷达，激光扫描，立体摄像机等三维测量设备获取的点云数据，具有数据量大，分布不均匀等特点，作为三维领域中一个重要的数据来源，点云主要是表征目标表面的海量点的集合，并不具备传统网格数据的几何拓扑信息，所以点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑关系，实现基于邻域关系的快速查找。
AI 科技评论按，本文作者韦易笑，本文首发于知乎专栏简单代码（zhuanlan.zhihu.com/skywind3000），AI 科技评论获其授权转载。以下为原文：
在测量较小的数据时会产生一些误差，这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话，会使得重建的曲面不光滑或者有漏洞，可以采用对数据重采样来解决这样问题，通过对周围的数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分，
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一般下采样是通过构造一个三维体素栅格，然后在每个体素内用体素内的所有点的重心近似显示体素中的其他点，这样体素内所有点就用一个重心点来表示，进行下采样的来达到滤波的效果，这样就大大的减少了数据量，特别是在配准，曲面重建等工作之前作为预处理，可以很好的提高程序的运行速度，
点云表面法向量是一种重要几何表面特性，在计算机图像学中有很广的应用，例如在进行光照渲染和其他可视化效果时确定一个合理的光源位置。
K近邻（k-nearest neighbors）算法是一个简单、直观的算法。它没有显式的学习过程，但是物理意义与思路都非常容易理解。
平面的法线是垂直于它的单位向量。在点云的表面的法线被定义为垂直于与点云表面相切的平面的向量。表面法线也可以计算点云中一点的法线，被认为是一种十分重要的性质。 法线提供了关于曲面的曲率信息，这是它的优势。许多的PCL的算法需要我们提供输入点云的法线。为了估计它们，代码分析如下
算法：对极几何是是“两幅图像之间的对极几何”，图像平面与以基线为轴的平面束的交的几何(基线是指连接摄像机中心的直线)。
在 ArchSummit 2023 北京站上，字节跳动刘浩杨分享了《字节跳动超大规模 Metrics 数据采集的实践和探索》，他从字节跳动可观性平台的建设入手，讨论了字节跳动数据采集所面临的问题和挑战，介绍了在数据采集方面的内核优化和工程实践，为许多在数据采集方面的企业提供了可落地的参考思路，本文为分享文章整理～
KD 树有许多应用，从对天文物体进行分类到计算机动画，再到加速神经网络，再到挖掘数据再到图像检索等。
Time Limit: 30 Sec Memory Limit: 512 MB Submit: 1162 Solved: 618 [Submit][Status][Discuss] Description 已知平面内 N 个点的坐标，求欧氏距离下的第 K 远点对。 Input 输入文件第一行为用空格隔开的两个整数 N， K。接下来 N 行，每行两个整数 X,Y，表示一个点 的坐标。1 < = N < = 100000， 1 < = K < = 100， K < = N*(N−1)/2 ， 0
基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的。由于点云数据提供了更高维度的数据，故有很多信息可以提取获得。欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准，而区域生长算法则利用了法线，曲率，颜色等信息来判断点云是否应该聚成一类。
by DemonSonggithub源码链接(https://github.com/demonSong/DML)
http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/#filtering-tutorial 每个模块点击进去后，有demo可以查看
首先通过pcl::VoxelGrid (filters)先对点云数据进行下采样滤波； 然后通过pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg; (segmentation)创建Nodelet样本细分类别； 然后通过 pcl::ExtractIndices<pcl::PointXYZ> extract;(filters)提取索引； 最后通过pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec; 生成欧式聚类对象 (segmentation)。
相关原理见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/39424587
C语言学习视频 C语言学习资源200G C语言基础 C语言学习路线 C语言入门笔记 初识C语言 简单的C程序示例 我们编写的C代码是怎样跑起来的？ 简单示例，VS2019调试C语言程序 C语言基础-数据类型 深入理解变量，变量的声明，定义，解析static的作用 C 语言未初始化的局部变量是多少？ C语言中算法的基本特性和表达方式 C语言中的输入输出函数 C语言基础：循环控制语句 C语言基础：条件控制语句 C语言基础：控制语句示例 为什么程序员都不喜欢使用 switch ，而是大量的 if……else if
这题是裸的kdtree。 kdtree就是k-dimension tree的缩写，是一种分割k维数据空间的数据结构，可用来多维空间数据的范围搜索和最近邻搜索。 这题只是求2维的最近的点，代码比较短。以下是我对算法的理解：
本文是对前两篇文章：点云配准（一 两两配准）以及3D点云（二 多福点云配准）的补充，希望可以在一定程度上帮助大家对点云配准理解地更为深刻。
computeSurfaceNormals() has finished in 0 s
所谓C语言编译器，就是把编程得到的文件，比如.c,.h的文件，进行读取，并对内容进行分析，按照C语言的规则，将其转换成cpu可以执行的二进制文件。
点云分割是根据空间，几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征，点云的有效分割往往是许多应用的前提，例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割，然后才能更好的进行空洞修复曲面重建，特征描述和提取，进而进行基于3D内容的检索，组合重用等。
机器语言是低级语言，称为二进制代码语言。计算机使用的是由0和1组成的二进制数，组成的一串指令来表达计算机的语言。机器语言的特点是计算机可以直接识别，不需要任何翻译。
不同学校教材不通，大部分书都把C语言的基本内容讲出来了，不推荐谭浩强的C语言书，如果仅仅是当第一本C语言书是可以的。
编程语言里面很少有人直接说出精通两个字，特别是一些入行好多年的程序员，从语法来讲C语言相对来讲入门还是比较容易，在高级语言还没有完全展开的年代，C语言算入门比较简单的编程语言了，起码要比语法细节繁杂的C++好太多了，现在很多做应用开发的程序员觉得能写C语言的都是高手，这完全是一种这山看着那山高的心态了，做C语言还觉得高级语言编程模式复杂，现在越来越多的编程入门人员已经不选择C语言作为入门语言觉得太难了，对于面向过程语言开发的C语言为什么让很多人觉得很难？
1972年，贝尔实验室，1972年，丹尼斯·里奇和布莱恩·柯林汉（Brian Kernighan）在B语言的基础上重新设计了一种新语言，这种新语言取代了B语言，所以称为C语言。 1973年，C语言主题完成于是完全重写了Unix系统，随着Unix系统被不断完善，C语言也被不断地完善着。在开发过程中，为了让Unix系统在别的类型计算机上也可以使用，于是C语言的可移植性由此而出。C语言的源代码可以在任意架构的处理器上使用。
直至今天还有人在喊着C语言都过时的语言了，还有什么值得去学的，看现在的python，php等语言现在用起来多简单，谁还去学习老掉牙的C语言，事实真的是这样的吗？笔者作为专门下载了这两种语言的底层源码。
image.png 现在java大行其道，特别是中国互联网的快速发展，app以及服务端的开发现在流行的程度大大的盖过了传统的c语言和c++,从各个公司的招人简章上面就可以看出。弄得很多做了很多年的嵌入式老工程师喊着别学c语言，招的人太少了，抓紧学习app开发吧。这架势弄得很多小白都觉得用c语言作为入门语言是一种错误的选择，难道c语言真的过时了嘛？ c语言相比较java，c#，php，python等之类的语言显得有点过时的感觉。但是c语言本身附属的影响力以及历史地位都是值得初学者以c语言作为初级的入门语言，选
C语言是所有高级语言的前辈，C++，C#，Java ，都是由C语言演变过来的，包括现在很火的python，第一个Python编译器诞生，它是用C语言实现的。
很多小伙伴在入门编程时，都是从咱们老九学堂的C语言课程开始的，但最近有的小伙伴问我，学编程一定要从C语言开始吗？直接学习JAVA可以吗？
很多刚开始学习C语言的小伙伴，对于这样一个熟悉而又陌生的名词，都是显得闻风尚胆。甚至对于程序员这样一个职业的第一印象都是格子衫，谢顶头，大概是这样的…
不止一个学生问到我：“老师，为什么我们的应用程序设计要学C语言而不是别的？C语言不是已经过时了吗？如果现在要写一个Windows程序，用VB或Dephi开发多快呀，用C行吗？退一万步，为什么选择C而不是C++呢？” 不止一个学生问到我：“老师，为什么我们的应用程序设计要学C语言而不是别的？C语言不是已经过时了吗？如果现在要写一个Windows程序，用VB或Dephi开发多快呀，用C行吗？退一万步，为什么选择C而不是C++呢？” 这个问题三言两语还真说不全。简单来说，C语言是计算机程序语言的基础，是实用的
C语言除了能让你了解编程的相关概念，带你走进编程的大门，还能让你明白程序的运行原理，比如，计算机的各个部件是如何交互的，程序在内存中是一种怎样的状态，操作系统和用户程序之间有着怎样的“爱恨情仇”，这些底层知识决定了你的发展高度，也决定了你的职业生涯。
C是基础的语言 被广泛用于操作系统和编译器的开发 功能非常强 虽然现在不是最流行但它是 最基础的东西 也是比较好学的语言 如:金山的创始人江明 从30多岁开始学语言 学的就是C 而且对C的评价相当高 C语言既有高级语言的特点，又具有汇编语言的特点。它可以作为系统设计语言，编写工作系统应用程序；也可以作为应用程序设计语言，编写不依赖计算机硬件的应用程序。因此，它的应用范围广泛。 C语言对操作系统和系统使用程序以及需要对硬件进行操作的场合，用C语言明显优于其它解释型高级语言，有一些大型应用软件也是
云风最近写了一篇博客《C语言的前世今生》。作为长期使用C语言开发网络游戏服务器的程序员，云风是有理由写这样一篇文字，不过还是感觉谈的不够深入，C语言在业界使用的现状没有怎么描写，有些意犹未尽。在这里想比较系统的谈谈个人对C语言学习方式方法的理解。分别按照书籍、实验环境搭建、网络资源来分别介绍，希望能写的比较完整全面一些，给想学习C语言的朋友一个有价值的参考。
许多初学者在编程入门之前，都会在编程语言的选择上犹豫不决。一般来讲，Java和C语言是编程小白最青睐的两种编程语言。那么，Java和C语言哪个学习难度更大呢？虽然两者的区别挺大的，但是学习难度上并不能进行一个有效的比较。下面就带大家分别来看看Java和C语言各自的学习难度在哪里。
不管是 985、211 还是普通本科和大专院校，大一上半学期一般都会安排 C语言这门课。我花时间写这篇文章来给大家讲C语言的学习，当然是希望大家真正的学会、学懂C语言，并能够真正感觉到它的用处。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 c语言和java语言哪个比较好 java语言和c语言的区别有单文件的编译时间java比c语言快;c语言可以直接操作内存，java不能直接操作;c语言可以
C 语言是一门抽象的、面向过程的语言，C 语言广泛应用于底层开发，C 语言在计算机体系中占据着不可替代的作用，可以说 C 语言是编程的基础，也就是说，不管你学习任何语言，都应该把 C 语言放在首先要学的位置上。下面这张图形象地说明 C 语言的重要性
============================================================================= 每一种语言都有其独特的语法规则与语言定义。
C语言是一门面向过程、抽象化的通用程序设计语言，广泛应用于底层开发。C语言能以简易的方式编译、处理低级存储器。C语言是仅产生少量的机器语言以及不需要任何运行环境支持便能运行的高效率程序设计语言。尽管C语言提供了许多低级处理的功能，但仍然保持着跨平台的特性，以一个标准规格写出的C语言程序可在包括一些类似嵌入式处理器以及超级计算机等作业平台的许多计算机平台上进行编译。
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