12.25培训日记

最新推荐文章于 2024-12-26 16:23:33 发布

原创最新推荐文章于 2024-12-26 16:23:33 发布 · 151 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本篇博客记录了一天的学习过程：上午专注于Android开发的自学之路，下午则投身于Python编程，为同学们解答疑惑。

上午自学Android 开发下午去教室python答疑

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

aoliao_

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

12.25训练日记

weixin_43244265的博客

12-26

147

这两天补了一下上周剩下的题，一句跟榜需谨慎啊，有好几个有思路的题都没做还弄了几个没思路的卡了好几天。。。，之前说的简单模板不熟悉最近也找了些题水了水，感觉还是打出来记得快，还有一些那种看了题解能会但它的思路就像凭空蹦出来一样，找不到根据，要我打死也想不出来的，好无奈。。。，可能还是做题少，做多了应该会有感觉的吧。 ...

12.25

m0_74232795的博客

12-25

430

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

12.25显存

m0_73553411的博客

12-26

1048

显存是显示内存的简称，也被叫做帧缓存，是显卡的重要组成部分，主要用于存储显卡芯片处理或即将提取的渲染数据，以下是关于显存的详细介绍：

12.25学习

cx3096的博客

12-25

436

5.undefined：当声明的变量未初始化时，该变量的默认值是undefined、变量规则：1.组成字符可以是任何字母、数字、下划线、美元符号。3.建议使用驼峰命名。==会进行类型转换，===不会进行类型转换。1.number：整数、小数。var特点：全局变量，可以重复定义。let特点：局部变量，不能重复定义。2.string：字符串。4.null：对象为空。const：常量，不能改变。【变量】用var关键字定义变量。

12.25复习

Bei_yue的博客

12-25

146

一，1593 1，递归这种比较难想啊哈 2，可以大概想出来回溯的那个意思了二，1592 1，可以看一半了

12.25 训练周记

m0_60777643的博客

12-25

240

双向搜索，就是在起点搜索的过程，终点也在往回搜，从而达到优化的效果。这题比较常规，正常的搜索加上双向优化即可。比较明显的区间dp，把合并n颗珠子的问题转化为合并（n+1）个数合并的问题，只不过有一个数是公用的。利用dfs找到每个点的父亲和每个点的深度。一个循环初始化一个点上面第(1

寒假总结12.25

qq_65092723的博客

12-25

167

寒假总结12.25

12.25寒假总结

m0_62285330的博客

12-25

152

12.25寒假总结

12.25.html

qq_74574223的博客

12-25

150

权重叠加公式(0,0,0,0)第一个0代表的是行内样式个数第二个0代表ID选择器个数第三个0代表类选择器第四个0代表标签选择器继承

技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？.docx

12-02

技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？

4G 中的分组调度.zip

最新发布

12-02

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？.docx

12-02

AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？

随着技术迭代加速，政府部门如何利用智能化转型方案应对产业升级？.docx

12-02

随着技术迭代加速，政府部门如何利用智能化转型方案应对产业升级？

【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat9与Sentinel-2多源数据融合：NDWI水体提取与海岸线精细化检测算法实现

12-02

内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者；使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑；阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。

基于Matlab的SLAM同步定位与建图算法仿真实战项目

12-02

同步定位与地图构建（SLAM）技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术，机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节，其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件，具备丰富的内置函数与专用工具箱，尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面，Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法，并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本，加速算法开发与验证周期。本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程，包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景，更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。项目涉及的核心技术要点主要包括：传感器模型（如激光雷达与视觉传感器）的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计（如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波）、图优化框架（如GTSAM与Ceres Solver）以及路径规划与避障策略。通过项目实践，参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理，并提升相关算法的设计与调试能力。该项目同时注重理论向工程实践的转化，为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化，显著降低了学习门槛，提升了学习效率与质量。实践过程中，学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题，包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力，也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展，SLAM技术的重要性将日益凸显。本实践项目作为综合性学习资源，为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具，参与者能够直观理解SLAM的实现过程，掌握关键算法，并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

基于遗传算法实现GPS数据点最短路径规划的项目_利用自然数编码机制对一组GPS数据点进行线路顺序排列优化_通过初始化种群计算适应度并应用选择交叉变异算子进行迭代进化以寻找全局近似最.zip

12-02

在人工智能+时代，破解经济下行压力难题，地方政府的出路在哪里？.docx

12-02

在人工智能+时代，破解经济下行压力难题，地方政府的出路在哪里？

什么是真正的“可持续AI赋能的科技管理服务”？它如何为市场化技术转移机构创造价值？.docx

12-02

什么是真正的“可持续AI赋能的科技管理服务”？它如何为市场化技术转移机构创造价值？

touchmii_openTCS-5-AGV_48964_1764660216896.zip

12-02

touchmii_openTCS-5-AGV_48964_1764660216896.zip

polygon cruncher v12.25使用max

10-16

Polygon Cruncher是一个功能强大的三维模型优化工具，可用于减少多边形数量并优化模型，从而改善渲染和性能。它的版本V12.25可以与3D建模软件Max一起使用。要在Max中使用Polygon Cruncher V12.25，首先需要安装和激活该软件。安装完成后，从Max的菜单栏中选择Polygon Cruncher以打开插件界面。在该界面中，可以调整几个参数来优化模型。首先，你可以选择要优化的模型文件。Max支持多种文件格式，如.obj、.fbx等。选择一个模型文件后，该文件将被加载到Max中。接下来，需要选择优化选项。Polygon Cruncher提供了一些预设选项，例如：低，中，高和超高。根据你对优化结果的期望，选择合适的预设选项。在选择了优化选项后，你可以调整其他参数。例如，你可以设置最大多边形数量、最大顶点数量以及对UV和纹理的保留程度。这些参数将影响模型的细节和外观。调整参数后，点击“优化”按钮即可开始优化过程。Polygon Cruncher将根据所选的参数和选项，自动减少模型的多边形数量和顶点数。优化完成后，你可以在Max中查看并评估优化后的模型。如果结果满意，保存模型并导出到其他软件中使用。总的来说，通过使用Polygon Cruncher V12.25和Max，可以快速且有效地优化三维模型，以改善渲染和性能。无论是对于个人项目还是商业项目，这个工具都是非常有用的。