python实现排序算法（一）排序算法介绍所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。 在学习算法的时候，需要学会理解算法是如何实现的，掌握其算法的原理，以及如何判断算法的优越性。冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算
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2024-04-16 12:04:40
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SIFT地理特征匹配一 SIFT算法： SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换)，由David G.Lowe提出，是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。SIFT算法可解决的问题有目标的旋转、缩放、平移（RST）、图像仿射/投影变换（视点viewpoint）、弱光
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2023-10-15 14:05:10
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目标最近有想要在Houdini中可视化模型的法线数据的情况，就像UE中这样：但是发现Houdini中似乎没有现成的方法（还是我没找到？）。 我想，实现它在原理上很简单——只是将法线数据输出到颜色就可以了。不过在Houdini中我还没做过类似的东西，因此还是学习了一些内容。本质上，目标是写一个简单的着色器，主要参考Houdini官方文档：使用GLSL写一个自定义的视口着色器（Writing a cu
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2024-05-13 09:06:55
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PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds]1.背景和亮点这是一篇来自19年工业界的文章，在此之前对于不规则的稀疏的点云的做法普遍分为两派:将点云数据量化到一个个Voxel里，常见的有VoxelNet 和SECOND , 但是这种做法比较普遍的问题是由于voxel大部分是空集所以会浪费算力(SCOND利用稀疏
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2023-11-21 17:28:08
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表面法线是几何体表面的重要属性，在很多领域都有大量应用，例如：在进行光照渲染时产生符合可视习惯的效果时需要表面法线信息才能正常进行，对于一个已知的几何体表面，根据垂直于点表面的矢量，因此推断表面某一点的法线方向通常比较简单。然而，由于我们获取的点云数据集在真实物体的表面表现为一组定点样本，这样就会有两种解决方法：使用曲面重建技术，从获取的点云数据集中得到采样点对应的曲面，然后从曲面模型中计算表面
# Python 中的 SDF 法线计算
在计算机图形学中，法线是描述表面方向的重要向量，特别是在渲染、光照等领域。Signed Distance Function（SDF）是一种典型的用于描述几何体的函数，可以非常方便地计算表面法线。本文将通过 Python 示例来展示如何计算 SDF 的法线。
## 什么是 SDF
Signed Distance Function（SDF）是一个函数，它
一、特征描述子 从三维场景中提取物体的基本思路是：先提取关键点，再使用各种局部特征描述子对关键点进行描述，最后与待检测物体进行比对，得到点 - 点的匹配。对于缺乏表面纹理，局部曲率变化很小，或点云本身就很系数的物体，采用局部特征描述子很难有效的提取到匹配对。 1）PPF特征描述子 &
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2024-06-12 22:25:29
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Unity里面A*算法的简单实现现在各种A算法的资料有很多，大家可以从很多的网站其了解，今天我来讲一下我用Unity写的一个Demo去 实现一下A寻路算法的实现。结点类 我们实现A*算法的最基本的字段/属性类using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
public class Nod
# Java 算法线平衡实现指南
线平衡是一个很常见的问题，尤其在开发涉及负载均衡和资源分配的应用时。接下来，我将教你如何用 Java 实现线平衡。本文将包括整体流程、每一步的具体代码实现及其解释。
## 整体流程
下面是实现线平衡的基本步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{确定输入数据}
B --> C[计算总和]
C -
原创
2024-09-17 04:19:08
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一、理论概念 区域生长是按照事先定义的生长准则将一个像素或者子区域逐步聚合成一个完整独立的连通区域过程。对于图像感兴趣目标区域R，z为区域R上事先发现的种子点，按照规定的生长准则逐步将与种子点z一定邻域内符合相似性判据的像素合并成一个种子群以备下一阶段的生长，这样不断的进行循环生长直到满足生长停止条件为止，从而完成了对感兴趣区域由一个种子点生长为一个独立连通区域的过程。其中相似性判据可以是像素灰
文章目录一、简介二、操作流程参考资料 一、简介CloudCompare中主要提供了两种距离计算:点云与点云的距离计算以及点云与曲面网格的距离计算，之所以没有第三种“网格与网格”的距离，是因为CloudCompare将网格与网格距离转换为点云与曲面网格的距离。
二、操作流程1、加载两个点云。
2、选中两个点云，点击图中按钮（或是Tools>Distances）。
3、
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2024-08-02 20:02:43
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学习BM算法正确搜索方式： 搜索“BM算法线性递推”->随便点开一个博客，得到全名“Berlekamp-Massey算法”->复制搜索。 其实单纯是记不住全名 参考资料： https://blog.csdn.net/qq_39972971/article/details/80725873 https
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2021-07-07 20:59:00
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根据IQ佬的文章，法线的计算是对xyz偏导求出来的，原理是啥呢，很好奇（我读书的少，没见识）根据百度，我大概知道咋回事了假如你有一个球体的map函数，然后坐标系是YUp，XYZ轴正正方方（不要问我什么是正正方方你
原创
2023-02-09 00:58:57
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Inking是为了能够能够从背景中更加清晰地勾画出网格附加在蒙皮网格上的模型特效，一般采用比较细的灰黑色的线条勾勒出网格的轮廓。1.Rim-Light(边缘光)背景：边缘光即对应当前视角方向，对物体上位于边缘的地方额外施加一个光的效果。原理：通过N(法线方向)和V(视线方向)的夹角来判断判断一个点是否在物体的边缘。当V(视线方向)与N(法线方向)垂直时，这个法线对应的面就与视线方向平行，说明当前这
法线贴图NormalMap在有光照的环境下,如果物体表面是凹凸不平的,那么它在接受光照的时候在不同的区域就会呈现出不同的明暗效果来展现这种凹凸感，正因为物体表面法线的不同才导致了最终光照结果的不同,如果我们能够把整个模型表面各个位置的法线映射到一张二维贴图上,然后在这张贴图上存储上法线的信息,就可以达到通过底模+二维贴图达到高模效果了。而这里的二维贴图就是我们所说的法线贴图。纹理贴图中我们存储的是
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2024-01-21 02:13:32
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我们通常做虚拟现实模型，需要控制面数，又要保留细节，所以法线贴图，往往是一个很好的选择。 制作法线贴图，有很多办法，可以使用三维软件，通过高模烘培低模来做出法线，也可以通过一些图像软件，将普通图片转化为法线贴图，至于使用什么工具，这里不做讨论，我们单独来谈一下法线的效果。 由三维软件
# 如何在Java中实现线性回归分类算法
线性回归是一种常用的回归分析方法，通常用于预测一个变量（目标）与另一个变量（特征）之间的关系。在这里，我们将向小白开发者介绍如何在Java中实现线性回归分类算法的基本步骤和相关代码。
## 流程概述
我们将按照以下步骤进行线性回归的实现：
| 步骤 | 描述 |
|-------|---
原创
2024-10-17 10:43:04
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表面法向量是几何表面的重要属性，广泛应用于许多领域，如估计产生阴影和其他视觉效果的光源。给定一个几何曲面，通常可以用垂直于该点的向量来推断该点上法线的方向。然而，由于我们获取的点云数据集代表了真实表面上的一组点样本，因此有两种可能性:利用曲面网格化技术，从获取的点云数据集中获取下垫面，然后从网格中计算曲面法线；使用近似直接从点云数据集推断表面法线。尽管存在许多不同的常规评估方法，但最简单的方法的原
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2023-12-21 23:39:52
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雪花算法生成的Id是长整数，64位组成结构如下：1bit 不用 + 41bit时间戳+10bit工作机器id+12bit序列号，在容器上面部署时最大的问题是怎么确定10bit的机器id编号， 最简单的方法是容器重启的时候workerId的值从redis中自增，这样不同机器的workerId就会不一样，唯一的风险是机器数量超过1024个， 这里如果重新循环复用机器id的话需要做一个告警，或者也可以把
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2023-08-22 11:29:59
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EM算法即期望最大化（Expection Maximization）算法，是一种最优化算法，在机器学习领域用来求解含有隐变量的模型的最大似然问题。最大似然是一种求解模型参数的方法，顾名思义，在给定一组数据时，将似然表示为参数的函数，然后对此似然函数最大化即可求出参数，此参数对应原问题的最大似然解。对于简单的问题，我们通过将似然函数对参数求导并令导数等于零即可求出参数的解析解或隐式解。然而，有一类模
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2024-06-29 21:17:23
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