import java.util.HashM...
原创
2021-07-14 09:55:31
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原创
2021-07-14 09:55:32
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2019-07-30 18:33:00
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2019-07-30 18:33:00
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SURF：Speed Up Robust Features是继SIFT算法后有H Bay提出的一特征点提取算法，其灵感来自于SIFT，所以该算法的几个步骤和SIFT算法相似，但其速度是SIFT算法的多倍之多（基于hessian的快速计算方法），下面我们就来看看该算法实现的过程：（ps：本文纯属个人理解，如有错误望指正）1、初始化图像：将图像转变成32位单精度单通道图像2、得到图像积分图：积分图是为
用Python写算法题--洛谷P1149 火柴棒等式
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2019-10-17 14:39:00
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题目： 我们可以使用数组的形式，记录下每个数字所使用的火柴棒数字，然后进行循环的枚举。 1-10的火柴棒数量题目有给出，两位数及以上需要数位分离的计算。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int num[20000]={6,2,5,5,4,5, ...
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2021-10-03 10:24:00
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1、类信息、常量、静态变量等数据储存在方法区，只会在类加载的时候储存一次，地址一样。2、鲁棒性(Robust,即健壮性) Java在编译和运行程序时，都要对可能出现的问题进行检查，以消除错误的产生。它提供自动垃圾收集来进行内存管理，防止程序员在管理内存时容易产生 的错误。通过集成的面向对象的例外处理机制，在编译时，Java揭示出可能出现但未被处理的例外，帮助程
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2023-08-31 07:24:57
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在VSLAM中，我们首先构造3D-3D、3D-2D、2D-2D匹配，然后据此去估计相机的运动。完美估计需要完美的匹配，但实际的匹配中往往存在很多错误。如何消除或者降低错误匹配的影响呢？一种方法是选择那些正确的匹配进行估计（RANSAC），另一种是降低那些错误匹配的权重（鲁棒核函数），下面分别介绍。1. RANSAC随机采样一致算法这种方法的目的是，从所有数据中选择正确的数据，用于估计。为了方便，先
