Ubuntu18.04 PCL-1.11安装看这一篇就够了

最新推荐文章于 2025-04-12 01:31:52 发布
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本文详细介绍了在Ubuntu18.04上安装PCL-1.11的完整过程，包括设置编译环境CMake、安装Cuda 10.0、Qt5、VTK 8.2.0以及依赖库metslib，并提供了源码编译安装的步骤。

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Ubuntu18.04 PCL-1.11安装看这一篇就够了


【2021/01/17】别看我这教程了同志们，去看 PCL官网，现在已经可以 sudo apt install libpcl-dev快速安装了！！！
【2020/05/15】看过无数PCL安装的帖子，现总结出一个完美的PCL安装教程，亲测有效编译不出错。

Ubuntu18.04下安装PCL-1.11

安装编译环境CMake

sudo apt install git build-essential linux-libc-dev

然后需要从github下载并编译安装最新版的CMake，点Source Code (tar.gz) 下载，我下载的版本是3.17.2

sudo apt install libssl-dev

tar xzvf CMake-3.17.2.tar.gz
cd
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【线性规划求解系列】MATLAB中使用linprog解决线性规划问题
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利用scipy.optimize.linprog()方法求解线性规划问题
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bounds: [[a，b],[]..]二维列表格式，n行2列的矩阵，n行指n个决策变量，2列指下限上限。A：<=型约束形成的系数矩阵（≥型约束要化为≤型约束），单个约束也要表示成二位形式！对于线性规划问题，采用scipy.optimize.linprog()方法求解。Aeq：等式约束系数矩阵,单个约束也要表示成二维形式！c:目标函数系数向量，min形式。b：<=型约束的右边常数向量。beq：等式约束右边常数向量。例子：求解下列线性规划问题。
请详细说明如何使用Python中的scipy.optimize.linprog函数，通过单纯形法求解线性规划问题，并确保结果是最优解。
11-02
在解决线性规划问题时，scipy.optimize.linprog是一个强大的工具，它利用单纯形法来寻找最优解。下面我将结合scipy.optimize.linprog函数的使用，以及单纯形法的相关知识，来详细解释整个求解过程。 参考资源链接：[线性规划与单纯形法：Python实现解析](https://wenku.csdn.net/doc/6401acbdcce7214c316ecf5d?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，scipy.optimize.linprog函数提供了一种简便的方式来解决线性规划问题。该函数接收几个关键参数：目标函数的系数（c），约束矩阵（A_ub 和 A_eq）以及对应的边界向量（b_ub 和 b_eq）。通过这些参数，函数能够对问题进行标准化并找到最优解。 使用scipy.optimize.linprog时，我们首先需要将问题转换成标准形式。对于一个求极大值的线性规划问题，可以通过对目标函数取负来转换为求极小值的问题，同时确保所有的约束条件都是不等式约束。然后，我们可以调用linprog函数来求解问题。 例如，假设我们有以下线性规划问题： ``` Maximize 3x + 4y Subject to 2x + y <= 10 x + y <= 8 x >= 0, y >= 0 ``` 我们可以将其转换为极小化问题，并使用scipy.optimize.linprog函数进行求解： ```python from scipy.optimize import linprog # 目标函数系数取负，因为我们要最大化3x + 4y c = [-3, -4] # 约束矩阵和边界向量 A_ub = [[-2, -1], [-1, -1]] b_ub = [-10, -8] # 因为是求极大值，所以约束条件都转化为不等式形式 res = linprog(c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, bounds=(0, None), method='simplex') # 输出结果 print('最优解:', res.x) print('目标函数最优值:', -res.fun) ``` 在这个例子中，我们指定了变量的下界为0（即变量是非负的）。函数返回的结果中，x属性包含了最优解的x和y值，而fun属性则是目标函数在最优解处的值取负（因为我们原始问题的目标函数系数取了负值）。由于我们要最大化原始问题的目标函数，因此最终的目标函数最优值应该是 `-res.fun`。 需要注意的是，scipy.optimize.linprog函数提供了'simplex'和'highs'两种方法，其中'simplex'方法就是基于单纯形法的实现。通过设置method参数为'simplex'，我们可以确保使用单纯形法进行求解。 最后，为了验证我们得到的解是否真的是最优解，可以通过重新计算目标函数值，并与期望的最优目标函数值进行比较。此外，scipy.optimize.linprog函数还提供了检查是否成功找到最优解的标志（res.success），以及提供详细信息的返回消息（res.message）。 通过上述步骤，我们可以确保使用scipy.optimize.linprog函数通过单纯形法求解线性规划问题，并得到最优解。如果希望深入理解单纯形法的原理和scipy.optimize.linprog函数的更多细节，可以查阅《线性规划与单纯形法：Python实现解析》，该资料详细介绍了单纯形法的理论基础和Python实现的具体方法。 参考资源链接：[线性规划与单纯形法：Python实现解析](https://wenku.csdn.net/doc/6401acbdcce7214c316ecf5d?spm=1055.2569.3001.10343)
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