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毕业设计选题-基于深度学习的车道线检测算法识别系统 人工智能 机器学习 卷积神经网络

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、车道线检测方法1.1 卷积神经网络1.2 注意力机制二、 数据集三、实验及结果分析3.1 实验环境搭建3.2 模型训练实现效果图样例最后前言  📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!   选题指导:    最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总   

算法基础15 —— 分治算法(归并排序 + 快速排序)

分治法的基本概念、思想分治法是一种很重要的算法。字面解释,分治分治,分而治之。就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。不难发现,分治法的思想与递归极其类似。实际上,分治与递归确实是密不可分。分治法的策略将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破。分治策略是:对于一个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(比如说规模1较小)则直接解决,否则将其分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,最后将各子问题的解合并得到原问题

基于python的leetcode算法介绍之动态规划

文章目录零算法介绍一例题介绍使用最小花费爬楼梯问题分析Leetcode例题与思路[118.杨辉三角](https://leetcode.cn/problems/pascals-triangle/)解题思路题解[53.最大子数组和](https://leetcode.cn/problems/maximum-subarray/)解题思路题解[96.不同的二叉搜索树](https://leetcode.cn/problems/unique-binary-search-trees/)解题思路题解[322.零钱兑换](https://leetcode.cn/problems/coin-change/)解

大模型+强化学习+物理仿真,3D动作生成PHASIG算法打造3D版斯坦福小镇

2023年4月,谷歌和斯坦福大学创造的虚拟小镇smallville。在这个开放世界中,25个由GPT驱动的智能体拥有独特人设和记忆,生活在小镇中,产生了错综复杂的行动,甚至自发组织了一场情人节派对,从邀请、装饰场地到成功举办,像是真实世界的“镜像”仿真。可惜的是,小镇中多智能体的交互过程,仅通过2D画面和对话气泡展示,无法呈现“西部世界”中3D真人用生动神态、身体动作和反应创造的身临其境感。如何让虚拟小镇“生动”起来?演示视频:https://www.bilibili.com/video/BV1bb4y1V72a/#reply622506930元象XVERSE专门研发3D动作生成PHASIG算

K-Means 聚类算法 Python实现

聚类算法        将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其他簇中的对象相异。“物以类聚,人以群分”,在自然科学和社会科学中,存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析,它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学,但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富,有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。(以上名词解释源自百度百科)K-Means基本思想初始化中心点计算样本点与中心

区块链共识算法

一、过程共识似乎是挖矿的过程,去竞争记账权,成功的挖矿成功,获得生成区块权力普通节点提供数据,矿工节点验证、打包、更新上链能力车辆是参与方,边缘节点(路边单元)是矿工区块链中存在多个节点,每个节点冗余地存储了一份数据账本,为了在数据不一致,必须经由共识算法来对交易数据达成一致的认知,这一特性也让区块链网络中的节点“互相信任”。BC系统是去中心化的,在没有中心服务器(第三方可信中介)的情况下,想要维护区块链网络的稳定就需要共识机制。共识机制就是要所有节点自发遵守同一种竞争机制去竞争完成一个任务(在PoW中为解决一Hash难题)然后选择出一个(或几个)节点来暂时维护网络与系统,也就是挖矿。智能合约

【计算机图形学】二维图形裁剪算法

文章目录一.线段裁剪Cohen-Sutherland算法1.区域码:2.算法流程及代码3.三维空间中的cohen-Sutherland算法4.拓展:将Cohen-Sutherland改进为外裁剪算法Liang-Barsky算法:1.直线的参数方程2.入边和出边3.裁剪算法结果4.代码实现5.拓展:将Liang-Barsky算法改进为外裁剪算法Nicholl-Lee-Nicholl算法(NLN)1.区域划分2.确定另一顶点所在区域二.多边形裁剪采用线段裁剪算法对多边形进行裁剪Sutherland-Hodgman算法(萨瑟兰-霍奇曼算法)1.两个空间2.算法流程3.伪代码4.算法缺陷Weilerr

YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数算法

YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数算法1、协方差数学求解方式2、马氏距离求解方式:3、匈牙利算法--用来解决分配、指派问题4、卡尔曼滤波器5、卡尔曼滤波器在多目标跟踪中的应用5SORT----初级算法思路6DeepSORT--效率更佳的算法7、YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数项目实现1、项目目录结构:2、项目算法流程图1、协方差数学求解方式上图中E[X]与E[Y]分别是X、Y的均值。多变量间可以组合成一个协方差矩阵,如下图所示:↓↓↓对角线上的协方差,就是方差。2、马氏距离求解方式:因为计算马氏距离时,涉及到协方差矩阵的求逆运算,影响运算速度,所以一般采用“Chole

算法部署过程中如何确保数据的安全?

在数字化时代,数据安全成为了企业和个人面临的一项主要挑战。随着技术的迅速发展,尤其在算法部署过程中,确保敏感数据的安全性变得更加复杂和关键。在这个背景下,软件加密和授权机制的作用显得尤为重要。软件加密不仅仅是转换数据为只有授权用户能解读的格式,它还涉及使用先进的加密算法如AES(高级加密标准)和RSA来保护数据在存储和传输过程中的安全。这意味着即便数据在传输过程中被截获,未经授权的个体也无法解读这些加密数据。与此同时,软件授权管理则扮演着控制和监管数据访问的关键角色。它不仅确保合法的用户和系统能够访问特定的数据和资源,还通过设定详细的权限和访问控制策略来防止未经授权的访问。例如,基于角色的访问

Tarjan 算法——图论学习笔记

Tarjan算法——图论学习笔记Part.1引入在图论问题中,我们经常去研究一些连通性问题,比如:有向图的联通性:传递闭包——Floyd算法;有向图连通性的对称性:强联通分量(SCC)——Tarjan算法缩点;无向图的联通性:并查集;无向图的关键边:桥(割边)、边双——Tarjan算法缩点;无向图的关键点:割点、点双——Tarjan建立圆方树。那么,Tarjan算法到底是什么呢?Part.2Tarjan算法求SCCSCC,即强联通分量,是一张有向图的极大子图,满足任意两个点u,vu,vu,v强联通(即uuu可以到vvv,vvv可以到uuu)。一个重要的性质就是强联通具有传递性。在有向图中,我们