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原创 已于 2023-05-10 10:42:00 修改 · 66 阅读 · 0 ·
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于 2023-05-10 10:26:56 首次发布

备注:

订阅器集合由用户管理, 会更加灵活.

如果由API统一管理的话:

订阅器多了, 效率会降低, 耦合度高, 不灵活.

订阅器的锁:

  • 注册时要用
  • 注销时要用
  • 使用时要用

订阅器的分配:

由API进行分配

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一起自学SLAM算法：8.1 Gmapping算法
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终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界
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2021年智能优化算法：天鹰优化器AO-附MATLAB代码
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天鹰优化器AO及MATLAB代码编程1 算法原理简介1.1 扩大探索阶段1.2 缩小探索阶段1.3 扩大开发阶段1.4 缩小开发阶段2 算法流程3 MATLAB代码结果 1 算法原理简介 天鹰优化器（Aquila Optimizer, AO）是一种新型智能优化算法，由Laith Abualigah等于2021年提出。该算法具有多个探索和开发策略，实验表明，与其他的元启发式算法相比，天鹰优化器算法具有明显的优越性。该算法的灵感源自北美洲Aquila鸟捕食过程中的四个群体行为：1. 通过垂直高翱翔扩大搜寻范围，
机器学习集成算法：XGBoost模型构造
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请点击上面公众号，免费订阅。　 《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 昨天介绍了XGBoost的基本思想，说到新加入进来的决策树必须能使原已有的更好才行吧，那么将XGBoost这个提升的过程如何用数学模型来表达呢？
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2025年全国青少年信息素养大赛复赛真题（算法创意实践挑战赛C++初中组试卷1：带解析）（7月6日试卷）
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代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
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4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
【Python TensorFlow】 TCN-LSTM时间序列卷积长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）
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本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测算法(TCN-LSTM)，用于解决传统时间序列预测方法在捕捉长期依赖和局部特征方面的不足。该算法利用TCN的并行计算能力和LSTM的序列建模优势，通过五步流程实现：数据准备、预处理、网络构建、模型训练和评估。代码示例展示了数据读取、特征提取、归一化处理及模型训练过程，支持多种输入输出模式。实验结果表明，该混合模型能有效提升时序预测性能，适用于电力负荷、风电场功率等多种应用场景。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
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算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）
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本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。
【元启发算法】模拟退火（SA）：在温度起伏中，寻找最优解的诗意算法
Harrytutu_ZuiYue的博客
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算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
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pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr clusterHighIntensityPoints( pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr& points, double eps = 0.5, int minPts = 10) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>()); cloud->width = cloud->points.size(); cloud->height = 1; cloud->is_dense = true; pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>); tree->setInputCloud(cloud); std::vector<pcl::PointIndices> clusters; pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec; ec.setClusterTolerance(eps); // 设置距离阈值 ec.setMinClusterSize(minPts); // 设置最小簇大小 ec.setMaxClusterSize(25000); // 设置最大簇大小 ec.setSearchMethod(tree); ec.setInputCloud(cloud); ec.extract(clusters); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr centroids(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>());完善该函数，实现高亮点云质心提取然后根据指定距离内的质心两两拟合直线，并计算出直线中心，最后发布直线与直线中心，便于在rviz中查看，给出完整代码与说明
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<think>好的，用户的问题是关于如何使用PCL库完善一个函数，实现点云数据的高亮部分质心提取，然后通过质心拟合直线、计算直线中心，并将结果发布到RViz中进行可视化。用户需要完整的代码示例和详细说明。首先，我...
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