最近在研究的一个东东-移动证券

最新推荐文章于 2021-12-29 17:35:39 发布
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chenzhiya
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P1172 安全逃离
weixin_44132485的博客
05-18 290
一、题目 二、解题思路 1.这道题是真的坑，题目描述是错的。有三处错误：（1）输入数据中存在除数字以外的无用字符串；（2）当删除一头牛可以变安全时，不需要输出1；（3）不是输出编号最小的牛，而是按序输出所有满足要求的奶牛。 2.看题目一定要认真，刚开始我把这道题想的复杂了，以为奶牛每次都可以向北或者向东，那样每头奶牛的路线很多，需要深搜，但实际上，这道题奶牛只有两条路线，一路向北或者向东。 3.问题的规模很小，用暴力也可以解决。这里提供一个非暴力的思路：首先查看所有的奶牛是否可以安全逃离，如果不能逃离的，
洛谷P1172 安全逃离题解
菜鸡Jacky0705的优快云博客
12-05 1679
洛谷【P1172】安全逃离题解题目 题目 农夫john最近在研究如果发生重大事故，如何让农场里的奶牛逃离问题。他想要确信在紧急情况下，所有的奶牛都有一个安全逃离方案。因为在紧急情况下，奶牛们都会失去观察和判断能力，所以最近john一直在教奶牛们逃离的方法，他的方法很简单，就是任何时候都只向北方或东方逃离，北方是行坐标减1的方向，东方是列坐标加1的方向。奶牛们虽笨，不过这一点事关自己的生命，所以他们...
[洛谷]P1172 安全逃离 (#模拟)
A.pro的博客
07-25 1252
题目描述 农夫john最近在研究如果发生重大事故，如何让农场里的奶牛逃离问题。他想要确信在紧急情况下，所有的奶牛都有一个安全逃离方案。因为在紧急情况下，奶牛们都会失去观察和判断能力，所以最近john一直在教奶牛们逃离的方法，他的方法很简单，就是任何时候都只向北方或东方逃离，北方是行坐标减1的方向，东方是列坐标加1的方向。奶牛们虽笨，不过这一点事关自己的生命，所以他们牢记在心，而且也一定会这么做。...
中科院计算机研究方向－考研导师选择的一些建议及其它
yuanchuanghhhh的专栏
05-01 5946
<br />中科院计算机研究方向－考研导师选择的一些建议 <br /> <br />中科院主要共有8个相关的所从事计算机科学的研究，包括京区计算所，软件所，网络中心全部的研究方向都隶属计算机科学，自动化所有部分涉及AI和计算机应用的研究方向，数学所有AI和数据库的研究方向，成都计算所号称是唯一以计算机应用为主的研究所，但有一个赫赫有名的研究AI中最晦涩的定理机器证明的研究组，沈阳自动化所有部分涉及AI（主要是机器人）的研究方向，相对而言沈阳计算所是名气最小也是实力最弱的一个。其他如京区的电子所，声学所，高能
软件学院研究方向，对研究方向迷茫的同学一定要看（据说是一位北大软院前辈写的）
qq_43747091的博客
01-09 2907
软件学院研究方向，对研究方向迷茫的同学一定要看（据说是一位北大软院前辈写的）
wap网站制作教程，android面试试题
m0_65485622的博客
12-29 1383
网络创业 这里是建站指南的内容 这里是网站制作的内容 这里是网站推广的内容 　　OK，完成了上面的步骤，下面我们要看一看运行结果了，稍微检查一下左边的运行代码，看看有没有粗心错误，单击上部的预览按钮，如果没有错误的话就会在右边显示编程的结果，这个结果是模拟手机用户浏览的结果，如下图： 模拟手机浏览首页结果 选择请继续，进入 模拟手机浏览导航页面结果 选择“建站指南”，进入 模拟手机浏览内容页面结果 细心的读者也许看到了这三张图片的上
FI--SAP财务成本知识库
hdduugc的博客
11-08 1107
FI--SAP财务成本知识库
实训一学习总结
Mr_ShanXingWei的博客
06-22 7164
第一天内容、测试的理论知识： 1.软件开发的生命周期； a.客户提出需求(概念) b.根据客户的需求写出相对的<<需求文档>> c.前端设计效果图(原型图) 后台开发人员设计与编写代码实现功能 测试人员也会根据需求文档编写测试计划和测试用例 d.在后台开发实现功能后根据测试用例测试人员进行测试。 e.开发完全结束后测试人员进行整体测试，全面测试。测试成功后进入上线 f.软件上线后根据用户体验和实际效果进行小版本的迭代。 2.软件缺陷生产的原因种类； 1.需求变更次数
kmp单片自动机
yp_2013的博客
06-22 354
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn = 1e5 + 10;int nxt[maxn]; // find s in t int kmp(char *s, char *t) { int ret = 0; int m = strlen(s); nxt[0] = -1; for (int i
洛谷P1172 安全逃离
lanyecch的博客
05-01 748
洛谷P1172 安全逃离题面题目描述输入格式输出格式思路定义结构体定义安全函数第一种情况第二种情况第三种情况AC代码 101枚举NO:06 题面 P1172 难度：☆☆☆（普及/提高-） 知识点：01枚举，暴力；02模拟 题目描述 农夫john最近在研究如果发生重大事故，如何让农场里的奶牛逃离问题。他想要确信在紧急情况下，所有的奶牛都有一个安全逃离方案。因为在紧急情况下，奶牛们都会失去观察和判断...
pointcloud_to_2dmap是一个什么东东
最新发布
05-08
<think>好的，我现在需要帮助用户了解pointcloud_to_2dmap的功能、作用和定义。首先，我得弄清楚这个术语可能的含义。用户可能是在处理点云数据，想将其转换为二维地图，这在机器人导航、自动驾驶或计算机视觉中常见。 首先，我应该回忆一下点云数据的特点。点云通常是三维的，包含大量点的坐标，可能还有颜色或强度信息。转换到二维地图可能需要投影，比如将三维点映射到二维平面，比如地面的高度图，或者鸟瞰图。 接下来，功能方面，这个函数可能负责降维、数据压缩，或者生成可用于路径规划的栅格地图。作用可能包括环境建模、障碍物检测、SLAM等。定义的话，可能涉及坐标变换、栅格化、过滤无效点等步骤。 需要确认是否有标准库或框架中有类似函数。比如ROS可能有相关工具，或者深度学习中的数据处理步骤。用户提到的引用中有提到注意力机制和判别器，但可能关联不大，不过引用[4]提到chunk的概念，可能在数据处理时有关联，比如分块处理点云。 可能的应用场景包括自动驾驶车辆的环境感知，将激光雷达点云转为2D地图供导航使用。另外，可能需要考虑如何处理高度信息，比如取最大值、平均值或最近值作为像素值。 用户可能想知道具体的实现方法，比如使用体素网格降采样，或者如何设置分辨率。是否需要考虑传感器视角，比如俯视图或前视图。此外，可能涉及滤波，去除噪声点，或者分割地面与非地面点。 需要确保回答结构清晰，分点说明功能、作用、定义，并举例可能的实现方式。同时，根据用户提供的引用，虽然大部分不相关，但引用[4]的数据分块处理可能与大规模点云处理有关，可以提到分块处理提高效率。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解，比如实现方法、算法优化、应用场景等。</think>### pointcloud_to_2dmap 的功能与定义 #### 1. **功能与作用** `pointcloud_to_2dmap` 的核心功能是将三维点云数据转换为二维栅格地图。其主要应用场景包括： - **环境建模**：例如自动驾驶中通过激光雷达（LiDAR）点云构建道路或室内环境的2D地图[^4]。 - **路径规划**：将三维障碍物信息压缩为二维平面，便于机器人或车辆导航。 - **数据压缩**：降低高维点云数据的计算复杂度，适用于实时系统。 #### 2. **实现逻辑** 典型实现可能包含以下步骤： 1. **坐标投影**：将三维点云投影到特定平面（如水平面或垂直面），例如俯视投影（Bird's Eye View）或前视投影。 $$(x, y, z) \rightarrow (u, v)$$ 2. **栅格化**：将投影后的点云离散化为栅格单元，每个栅格单元可能存储高度最大值、密度或强度值。 3. **过滤与优化**：去除噪声点（如离群点）或分割地面与非地面点。 #### 3. **代码示例（伪代码）** ```python def pointcloud_to_2dmap(points, resolution=0.1): # 投影到XY平面并计算栅格坐标 x_min, x_max = np.min(points[:,0]), np.max(points[:,0]) y_min, y_max = np.min(points[:,1]), np.max(points[:,1]) grid_width = int((x_max - x_min) / resolution) grid_height = int((y_max - y_min) / resolution) map_2d = np.zeros((grid_height, grid_width)) for (x, y, z) in points: u = int((x - x_min) / resolution) v = int((y - y_min) / resolution) if 0 <= u < grid_width and 0 <= v < grid_height: map_2d[v, u] = max(map_2d[v, u], z) # 以高度最大值为例 return map_2d ``` #### 4. **关键参数** - **分辨率**：决定栅格地图的精度（如0.1米/像素）。 - **投影平面**：XY平面（俯视图）、XZ平面（前视图）等。 - **栅格赋值策略**：高度、密度、强度或多模态融合。
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