道格拉斯-普克算法（Douglas–Peucker algorithm），亦称为拉默-道格拉斯-普克算法（Ramer–Douglas–Peucker algorithm），这个算法最初由拉默（Urs Ramer）于1972年提出，1973年道格拉斯（David Douglas）和普克（Thomas Pe
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2024-05-07 20:04:19
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文章目录一、概念及特点二、架构分类三、设计技巧及主要技术参数选用要求四、器件选型一般原则五、外围器件选择的要求六、PCB设计要求 大家好，我是记得诚。电子产品中，总是可见DC-DC的身影，今天分享DC-DC的相关知识点。一、概念及特点DC-DC指直流转直流电源（Direct Current）。是一种在直流电路中将一个电压值的电能变为另一个电压值得电能的装置。如，通过一个转换器能将一个直流电压（5
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2024-01-27 19:19:33
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道格拉斯-普克抽稀算法，是用来对大量冗余的图形数据点进行压缩以提取必要的数据点。传统的道格拉斯算法是通过递归方式实现的，如：算法的基本思路是:对每一条曲线的首末点虚连一条直线,求所有点与直线的距离,并找出最大距离值dmax ,用dmax与限差D相比:若dmax <D,这条曲线上的中间点全部舍去;若dmax ≥D,保留dmax 对应的坐标点,并以该点为界,把曲线分为两部分,对这两部分重复使用该
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2023-08-04 15:29:51
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常见的生产函数一，柯布 道格拉斯生产函数产量与劳动和资本之间的关系不同可用如下的函数式表示Q = ALKQ 是制造业生产量L为劳动投入要素 K为资本投入要素短期和长期的区别短期:是指在这个时期内，企业不能根据他所要达到的产量来调整其全部生产要素，只能调整部分可变要素。例如:如一个企业可以在短期内调整原材料和劳动力的数量，但不能或无法在短期内随意扩大或缩小厂房和主体设备。长期:是指这个时期内，企业可
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2023-10-20 22:40:56
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数论函数什么是数论函数？定义域在正整数的函数。（下文如无特殊说明均为数论函数）积性函数什么是积性函数？积性函数即满足这个性质的数论函数：，人话说就是只要互质，可以乘除的就是积性函数。可以看出任何积性函数的第1项都是1。否则不满足而完全积性函数就是：，人话说就是没有条件，完全可以乘除。只要能满足这样的东西就行。几个常见的积性函数1.莫比乌斯函数的取值后面再说2.欧拉函数表示1~i这些正整数中和i互质
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2024-01-04 22:03:20
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常用的地图点压缩1、算法应用道格拉斯-普克抽稀算法，是用来对大量冗余的图形数据点进行压缩以提取必要的数据点。2、算法步骤对每一条曲线的首末点虚连一条直线,求所有点与直线的距离, 并找出最大距离值dmax , 用dmax与限差D相比: 若dmax < D ,这条曲线上的中间点所有舍去; 若dmax ≥D ,保留dmax 相应的坐标点,并以该点为界,把曲线分为两部分,对这两部分反复使用该方法。
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2024-01-19 22:53:44
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道格拉斯-普克压缩算法不多说了，我认为问题的难点在于如何将筛选出来的点按照顺序添新的集合中，这也是下面我将要介绍的，我关于这的一点思考。 算法简介： 道格拉斯-普克压缩算法维基百科介绍 可以通过下面的动图来理解（维基百科介绍页面）： 1，比较原始的方法：我需要新建一个这样的类，来保存点的位置信息以及点在所属线段中的索引值。class GeoPoint
{
public Poin
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2024-03-11 20:31:41
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# Java 中的道格拉斯：构建高效的算法与设计模式
在软件开发的过程中，我们常常面临复杂的设计挑战。Java 作为一种广泛使用的编程语言，其生态系统中存在着许多高效的算法和设计模式帮助开发者构建灵活且可维护的代码。本文将聚焦于 Java 中 "道格拉斯" 的概念，并结合具体的代码示例和序列图进行阐述。
## 什么是道格拉斯？
在软件工程中，道格拉斯广泛被应用于图形处理、数据分析和一般类型的
道格拉斯-普克抽稀算法，是用来对大量冗余的图形数据点进行压缩以提取必要的数据点。该算法实现抽稀的过程是：先将一条曲线首尾点虚连一条直线，求其余各点到该直线的距离，取其最大者与规定的临界值相比较，若小于临界值，则将直线两端间各点全部舍去，否则将离该直线距离最大的点保留，并将原线条分成两部分，对每部分线条再实施该抽稀过程，直到结束。抽稀结果点数随选取限差临界值的增大而减少，应用时应根据精度来选取限差临
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2024-07-25 09:00:24
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道格拉斯算法简介道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm，亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点，并减少点的数量的一种算法。它的优点是具有平移和旋转不变性，给定曲线与阈值后，抽样结果一定。算法思想算法的基本思路是:对每一条曲线的首末点虚连一条直线,求所有点与直线的距离,并找出最大距离值dmax ,用dmax与限差D相
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2023-10-06 22:17:04
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**实验一：数据压缩：道格拉斯普克法**1.1实验目的（1）掌握数据压缩之：道格拉斯普克法的基本原理以及实现过程。 （2）掌握函数的声明、定义及调用以及嵌套调用方法。 （3）掌握文件的读写。 （4）掌握面向对象程序设计的思想。1.2实验内容（1）读取文本文件 （2）MFC或C++实现道格拉斯普格法1.3算法思路对每一条曲线的首末端点连一条线，求所有点到该直线的距离，并找出最大距离值dmax，用dm
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2024-02-02 10:40:11
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关于“python 线简化 道格拉斯”的问题，主要是指使用道格拉斯-普克算法（Douglas-Peucker算法），一种常用的线简化算法。在进行路径简化时，算法通过削减点的数量来降低多边形的复杂性，同时保留路径的形状。在这篇博文中，我将逐步记录如何运用这一算法进行线简化的过程，涵盖协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、性能优化以及工具链集成等多个方面。
## 协议背景
首先，我们需要明确线简
# 学习 Python 实现道格拉斯-普克算法
道格拉斯-普克算法（Douglas-Peucker Algorithm）是一种常用的线简化算法，用于减少点数而保留线的形状。本文将详细介绍如何使用 Python 实现这个算法，帮助刚入行的小白掌握这一技术。
## 流程概述
在实现道格拉斯-普克算法前，我们需要明确整个过程的步骤。以下是主要步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
# Java道格拉斯算法详解
### 引言
道格拉斯-普克算法（Douglas-Peucker Algorithm）介绍了一种用于简化路径的有效方法。它可广泛应用于图形学和计算机视觉领域，尤其是在需要减少存储空间或提高渲染速度的场合。本文将详细讲解这一算法，并提供Java代码示例，帮助读者深入理解其原理和实现。
### 算法概述
道格拉斯-普克算法的基本思想是减少路径中的点数，同时尽量保持
原创
2024-10-10 05:10:02
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道格拉斯-普克算法道格拉斯-普克算法 (Douglas–Peucker algorithm，亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是乌尔斯·拉默(Urs Ramer)于1972年以及大卫·道格拉斯(David Douglas)和托马斯·普克(Thomas Peucker)于1973年提出的一种简化线的一种经典算法。它是通过减少曲线中点的数量，得出一条尽可能完整的表达原有曲
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2023-12-19 20:33:39
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# 道格拉斯-普克算法在Python中的抽稀应用
## 引言
在地理信息系统（GIS）和数据可视化领域中，道格拉斯-普克（Douglas-Peucker）算法是一种常用的数据抽稀算法。它能够将复杂、密集的线段或曲线简化成较少的关键点，从而减少数据量并保留关键特征。抽稀后的数据更易于处理和显示，同时还能减少计算和存储成本。
本文将介绍如何使用Python语言实现道格拉斯-普克算法进行数据抽稀，
原创
2024-06-12 05:48:52
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# 道格拉斯-普克模型在Python中的实现
道格拉斯-普克模型（Douglas-Peucker Algorithm）是一种在计算机视觉、地理信息系统（GIS）和数据压缩等领域中广泛使用的线段简化算法。其主要目标是通过减少点的数量来简化一条曲线，从而使得其在存储和处理时更为高效。本文将介绍道格拉斯-普克算法的原理，并通过Python进行实现，最后展示如何用饼状图表示简化前后点的变化。
## 算
轨道数据压缩算法上图演示了Douglas-Peucker算法的前两个步骤：如图所示，在第一步(见图 (a)中，选择起点P0和终点P16，生成近似线段P0~P16。导出了从原始轨迹上的每个采样点到近似线段P0~P16的垂直欧几里德距离。由于某些垂直误差距离大于预先定义的误差距离阈值，因此选择与P0~P16偏差最大的采样点P16，即本例中的P9作为分割点。因此，在算法的第二步(见图(b))中，使用轨迹
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2024-09-10 20:14:43
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1.算法描述经典的Douglas-Peucker算法（简称DP法）描述如下：（1）在曲线首尾两点A，B之间连接一条直线AB，该直线为曲线的弦；（2）得到曲线上离该直线段距离最大的点C，计算其与AB的距离d；（3）比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小，如果小于threshold，则该直线段作为曲线的近似，该段曲线处理完毕。（4）如果距离大于阈值，则用C将曲线分为两段AC和BC，并分别对
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2023-11-28 14:41:59
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凸形状内部的任意两点的连线都应该在形状里面。1 道格拉斯-普克算法 Douglas-Peucker algorithm这个算法在其他文章中讲述的非常详细，此处就详细撰述。下图是引用维基百科的。ε称之为阈值 shreshold图一静态图如下：道格拉斯-普克 抽稀算法 附javascript实现，该文章只看他的文字讲解就好，他的代码不是通过python实现的。2 实现函数 cv2.approxPloy
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2023-12-19 21:29:39
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