前言：视觉感知包括二维和三维视觉感知，其最终目的是为了获取三维世界坐标系下感兴趣的目标和场景的信息。单目相机下，需要几何约束或者海量数据来学习，以此来推测三维信息。双目相机下，可基于立体视觉原理来计算目标的深度信息，但在光照条件比较差或者纹理信息比较少的区域，很难找到匹配特征，因此深度估计效果会比较差，而且深度估计的精度会随着距离的增加会显著降低。相比于视觉系统间接推测三维信息，激光雷达可直接获取物体和场景的三维信息，因此激光雷达对于视觉传感器来说是一个很好的补充。1.激光雷达基础（1）激光探测与测距系统（LightDetectionAndRanging,LiDAR）激光波长905nm：需要限
弗洛伊德算法(Floyd'salgorithm)是一种用于解决图中最短路径问题的经典算法。由美国计算机科学家罗伯特·弗洛伊德于1962年提出，该算法通过动态规划的思想，在图中寻找任意两个节点之间的最短路径，具有广泛的应用。本文将详细介绍弗洛伊德算法的原理、实现细节以及应用案例。一、原理动态规划思想：弗洛伊德算法利用了动态规划的思想，将原问题分解为子问题并进行逐步求解。它通过不断更新节点之间的最短路径长度来逐步求解任意两个节点之间的最短路径。三重嵌套循环：弗洛伊德算法通过三重嵌套的循环进行迭代更新。具体地说，对于每个中间节点k，算法会遍历所有的节点对(i,j)，并比较直接从i到j的路径和经过节点
我有一堆向上移动的物体(气球)，撞到屋顶(即object.yPos我还必须移除那些在支撑anchor被击中并移除后仍然悬挂的气球，即它们不再连接到屋顶或任何其他球上。与此相关，我的气球对象中有以下支持方法:balloon.getAdjacentList()->返回附加到气球的所有气球的ArrayListballoon.getX()->返回气球的X位置balloon.getY()->返回气球的YPos我能想到的检测“悬在空中”气球的一种方法是使用DFS或BFS的“图形遍历”，其中起点是被击中(和移除)的球的所有相邻球，目的地是是...如果任何相邻的球(或“相邻的相邻”球或“相邻的相邻的相
我想弄清楚getRotationMatrix()和getOrientation()是如何工作的。到目前为止，我已经知道在getRotationMatrix()函数中，它将重力矢量与磁矢量进行叉积以获得指向东方的新矢量。然后，它再次将东矢量与重力矢量进行叉积，以获得指向磁北的矢量。根据这个article说，现在我们有了三个正交向量，我们可以组成一个旋转矩阵。这是我的第一个问题:为什么我们应该再次将东矢量与重力矢量进行叉积以获得指向磁北的矢量？原来的磁矢量不是指向磁北吗？新矢量和原来的磁矢量有什么区别？关于getOrientation()，这是我的第二个问题:方位角、横滚和俯仰角是如何得出
1.前言参考：代码随想录(programmercarl.com)原题链接：746.使用最小花费爬楼梯-力扣（LeetCode）在每周练习的时候接触到了动规题，就想系统地了解一下动态规划是什么，如何判断一道题是否可以用动态规划解决，以及解决是否存在一个固定的程序或模板。这里不得不感谢代码随想录的网站，题目顺序设计难度梯度循序渐进，在动态规划这一章节，有一种拨云见日的感觉。2.解：动态规划（DynamicProgramming），本质为将一个问题分解为许多个重叠的子问题，这里我将重叠二字画上着重符号，是因为在动态规划中，每一个状态都由上一个状态推导出来。即许多教科书提到的无后效性无后效性：某阶段的
🌈个人主页：SarapinesProgrammer🔥 系列专栏：《数据结构奇遇记》🔖墨香寄清辞：墨痕寄壮志，星辰梦未满。通幽径心凝意，剑指苍穹势如山。目录🌞1.模式匹配的基本概念🌞2.模式匹配的解决办法🎈2.1 暴力匹配(BF)算法🎈2.2 KMP算法🤖2.3BUG记录_KMP算法🌞1.模式匹配的基本概念1.1模式匹配是在字符串s（称为目标串）中寻找字符串t（称为模式串）的过程。目标串：这是要进行搜索的字符串，包含了我们需要查找模式的信息。模式串：这是要在文本串中寻找的具体字符串或子字符串。示例：目标串s="aaaaab",模式串t="aaab".1.2常见的模式匹配算法：暴力匹配(BF)算
目录一、算法介绍二、算法描述三、计算细节补充四、算法总结一、算法介绍 我们使用Sutherland–Hodgman算法来裁剪多边形的边，一般是给你一个多边形顶点序列(P1,P2,P3,P4,…Pn)让你裁剪，最终裁剪掉裁剪多边形的外部部分(下图黑框就是裁剪多边形)。像这样：裁剪多边形示意图裁剪多边形示意图二、算法描述 首先，我们需要了解多边形的各条边与裁剪线的位置关系，一共只有四种：①仅输出顶点Pk②输出为空③输出交点和Pk④仅输出交点 每次裁剪完，输出一个顶点序列，作为下一次裁剪的输入。于是我们便可以按照如下顺序，对多边形进行裁剪： 综上，即可完成对多边形的裁剪。三、计算细节补充1、如何判
💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDEA,Mac,Alfred,electerm,Git,typora,apifox等数据库系列:详细总结了常用数据库mysql技术点,以及工作中遇到的mysql问题等懒人运维系列:总结好用的命令,解放双手
先做一个声明：文章是由我的个人公众号中的推送直接复制粘贴而来，因此对智能优化算法感兴趣的朋友，可关注我的个人公众号：启发式算法讨论。我会不定期在公众号里分享不同的智能优化算法，经典的，或者是近几年提出的新型智能优化算法，并附MATLAB代码。金豺优化(GJO)算法：金豺优化(GoldenJackalOptimization,GJO)算法是2022年提出的一种新的元启发式算法。GJO算法的种群实际上应该是金豺的猎物，作者是通过更新猎物的位置来实现算法的寻优过程。它的原始参考文献如下：“ChopraN,AnsariMM.Goldenjackaloptimization:Anovelnature-i
有向图概念基础什么是有向图有向图相关术语邻接矩阵邻接矩阵的定义邻接矩阵表示法无向图的邻接矩阵有向图的邻接矩阵有权图（网）的邻接矩阵表示法邻接矩阵储存法用邻接矩阵表示法创建无向网什么是有向图定义：有向图是一副具有方向性的图，是有一组顶点和一组有方向的边组成的，每条方向的边都连接着一对有序的顶点。全部由无向边构成图称为无向图有向图相关术语出度：有某个顶点指出的边的个数称为该顶点的出度。入度：指向某个顶点的边的个数称为该顶点的入度。度：入度+出度，称为该顶点的度。注意：自环（起点和终点为同一顶点），此时出度算一度，入度也算一度。如上图所示，顶点A的出度为2，入度为1，度为3有向边：一条有向边的第一个
