在我见过的每个四叉树实现中，segmentation方法总是使用new运算符来创建子单元格。有没有办法避免这种情况？因为我每帧都重新创建我的四叉树以轻松更新它，但是每帧使用new和delete大约200~300次会降低我的性能。这是我的实现:voidUQuadtree::subdivide(Quad*Node){floatHalfExtent=Node->Extent/2;FVector2DCenter=Node->Center;Node->NW=newQuad(FVector2D(Center.X+HalfExtent,Center.Y-HalfExtent),HalfExtent)
我正在尝试使用OpenGL制作vector绘图应用程序，这将允许用户实时查看结果。我设置它的方式是使用边缘标志回调，因此glutesselator只输出三角形，然后我将其传递给VBO。我已经尝试让我的所有算法尽可能快，但这不是我的问题所在。根据一些代码分析器，我的速度大幅下降发生在对GLUTessEndPolygon()的调用中，这是生成多边形的函数。我发现当形状超过100个输入顶点时，它变得非常非常慢并且基本上破坏了我为优化其他一切所做的所有努力。我能做什么？我提供(0,0,1)的法线。我还尝试了GL红皮书中的所有技巧。有没有一种方法可以使tesselatortesselate更快但
2022年11月28日更新Microsoft(R)C/C++OptimizingCompilerVersion19.34.31933forx86这个问题似乎已经解决了。原帖好的，最新的VS2019社区，本地“所有默认”C++控制台项目:intmain(){//clVersion19.21.27702.2forx86//constexprautoMSCVER=_MSC_VER;//1921constexprautoMSCFULLVER=_MSC_FULL_VER;//192127702constexprautoMSCBUILD=_MSC_BUILD;//2/*:errorC2131:ex
我的环境:QtCreator2.3.1Qt4.7.4(32位)Windows7旗舰版(64位)尝试在QtforWindows中重建项目时，我遇到以下编译器警告:warning:auto-importinghasbeenactivatedwithout--enable-auto-importspecifiedonthecommandline.Thisshouldworkunlessitinvolvesconstantdatastructuresreferencingsymbolsfromauto-importedDLLs.发出此警告的项目包含一个DLL文件。尽管有警告，DLL中的类和函数
three.js画线比较繁琐一些，我们先展示正常的操作，先看效果图：本案例用到的方法是：LineBasicMaterial和LineSegments。1、材质Three.js中提供了两种线条材质：LineDashedMaterialconstmaterial=newTHREE.LineDashedMaterial({ color:0xffffff, linewidth:1, scale:1, dashSize:3,//破折号的大小。这是与笔划之间的间隙 gapSize:1//间隙的大小});LineBasicMaterialconstmaterial=newTHREE.LineBasicMat
本帖引用:[1]http://www.mathworks.com/matlabcentral/newsreader/view_thread/278243“使C++对象在mex调用之间持久化，并且健壮。”[2]MATLABparforandC++classmexwrappers(copyconstructorrequired?)“MATLABparfor和C++类mex包装器(需要复制构造函数？)”我成功地实现了一个Matlab/C++接口(interface)，基于[1]上提出的方法。无论如何，我在尝试将系统与Matlab并行计算一起使用时遇到了麻烦。在MEX接口(interface)
想必大家之前都做过抠图或者图片任务提取等任务，这有点想目前我们手机当中可以直接点击图片，然后将其复制到其它地方，就会自动出现这个任务图像一样。这里我们可以直接登录这个网站去尝试一下这个图像分割的魅力SegmentAnything|MetaAI这里面是官方的展示，这里我们需要选择添加分割的区域来实现影像分割，或者使用其它左侧工具栏中的盒子工具以及自动的everything，就是自动识别的结果。 添加和减去区域通过添加点来屏蔽区域。选择添加区域，然后选择对象。选择"删除区域"，然后选择区域，细化遮罩。我们直接采用全自动分割来提取影像的结果这里我们也可以通过上传我们自己的影像来进行影像提取，但是这里
我使用两个Point来定义一个Line和一个LineSegment，例如:classPoint{...};classLine{Pointp1,p2;//...};classLineSegment{Pointp1,p2;//...};LineSegment与Line的定义相同，所以我一开始使用了typedefLineLineSegment而不是定义另一个LineSegment类。但是很快，我发现我无法定义函数distance来计算点与线或点与线段之间的距离。classPoint{...};classLine{Pointp1,p2;//...};typedefLineLineSegment
我在使用gdb时遇到了一些问题。这是我在一个名为main.cpp的文件中的代码#includevoidmyfunc();intmain(){charmsg[]="HelloWorld!";myfunc();std::cout我使用这个命令来编译这段代码:g++-g-Wallmain.cpp-ofoo接下来，我使用了gdb:$gdbfoo(gdb)startTemporarybreakpoint1at0x80487c3Startingprogram:/home/laptop/workspace/fooTemporarybreakpoint1,0x080487c3inmain()(gdb)
Abstract卷积网络是分析图像、视频和3D形状等时空数据的事实标准。虽然其中一些数据自然密集（例如照片），但许多其他数据源本质上是稀疏的。示例包括使用LiDAR扫描仪或RGB-D相机获得的3D点云。当应用于此类稀疏数据时，卷积网络的标准“密集”实现非常低效。我们引入了新的稀疏卷积运算，旨在更有效地处理空间稀疏数据，并使用它们来开发空间稀疏卷积网络。我们展示了生成的模型（称为子流形稀疏卷积网络（SSCN））在涉及3D点云语义分割的两项任务上的强大性能。特别是，我们的模型在最近的语义分割竞赛的测试集上优于所有先前的最新技术。1.Introduction卷积网络(ConvNets)构成了用于各种
