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最新推荐文章于 2024-12-25 09:23:57 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-25 09:23:57 发布 · 650 阅读 · 0 ·
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作者近期发现自己容易被外界诱惑所干扰，难以专注于学习。面对这样的挑战，他决定要坚定信念，为了自己的目标而努力，不抛弃不放弃。

最近我感觉我堕落了，总是那学习当幌子却在那玩。如果有人问我你经得起诱惑吗？我想我是经不起的！我太容易就被诱惑！我要坚持,为了自己地目标！

不抛弃，不放弃！我不会认输地！

分治——最近点对问题
steven的博客
09-28 4万+
利用分治方法的经典问题——最近点对问题（Closest pair of points problem） 问题描述 n个点在公共空间中，求出所有点对的欧几里得距离最小的点对。 问题分析 该题直观的解决方法便是Brute Force(暴力求解)。时间复杂度为O（n2）O（n^2）O（n2）。 minDist = infinity for i = 1 to length(P) - 1 for j...
快速计算和查找最近基站工具V4.xlsm
06-09
快速计算和查找最近基站工具
Elasticsearch：理解近似最近邻 (ANN) 算法
Elastic 中国社区官方博客
05-01 3232
如果你是在互联网出现之前长大的，你会记得找到新喜好并不总是那么容易。我们是在无意中听到收音机里的新乐队时发现他们的，是因为忘了换频道偶然看到一个新电视节目的，也是几乎完全依据游戏封面的图片来找到新喜欢的视频游戏的。如今，情况大为不同。Spotify 会向我推荐符合我的口味的艺术家，Netflix 会突出显示它知道我们会喜欢的电影和电视节目，Xbox 知道我们接下来可能想玩什么。
最近公共祖先LCA(算法篇)
hellmorning的博客
09-23 2182
本篇将会讲解朴素和在线倍增的最近公共祖先算法，当然还有离线的算法，但是因为种种原因，Moon就更新到这了，后期可能会回归选择更新，感谢大家的喜欢
最近公共祖先（三种方法）
w75779的博客
09-25 1929
向上标记法 倍增法 tarjan算法
thrust工程化学习(六)----最近邻搜索
lovely_yoshino的博客
10-11 7038
上一章我们主要讲了噪声滤除这种比较高级的点云处理算法，下面这一章我们将来看一下最近邻搜索。最近邻搜索（Nearest Neighbor Search）是一种广泛应用于机器学习、计算机视觉和自然语言处理等领域的算法。它的主要目的是找到一个给定数据集中与查询数据最相似的数据点。
SWUST OJ#794 最近对问题
qq_62102968的博客
09-14 3558
题目描述设p1=(x1, y1), p2=(x2, y2), …, pn=(xn, yn)是平面上n个点构成的集合S，设计算法找出集合S中距离最近的点对。输入多组测试数据，第一行为测试数据组数n（0
最近邻查找最优算法_k-d树的最近邻搜索算法
weixin_42364609的博客
01-14 2174
在k-d tree树中进行数据的k近邻搜索是特征匹配的重要环节，其目的是检索在k-d tree中与待查询点距离最近的k个数据点。最近邻搜索是k近邻的特例，也就是1近邻。将1近邻改扩展到k近邻非常容易。下面介绍最简单的k-d tree最近邻搜索算法。基本的思路很简单：首先通过二叉树搜索(比较待查询节点和分裂节点的分裂维的值，小于等于就进入左子树分支，大于就进入右子树分支直到叶子结点)，顺着“搜索路径...
ANN（Approximate Nearest Neighbor，近似最近邻）
ruleng8662的博客
12-25 1968
ANN 是在高维空间中平衡速度与精度的一种近似算法，其核心在于通过构建高效的数据结构，快速查找目标点的近邻。随着应用需求的增加和硬件性能的提升，ANN 技术将继续在大规模数据检索中扮演重要角色。是一种在高维空间中查找与目标点最接近的点的算法。它特别适合于处理大规模、高维数据集，能够在保证高检索精度的同时显著提高效率，因此被广泛应用于推荐系统、图像检索、语音识别等场景。如果有更具体的场景需要探讨，可以进一步细化！
java实现最近距离
热门推荐
南 墙
07-30 1万+
已知平面上的若干点的位置，存入一个List中。现在需要计算所有这些点中， 距离最近的两个点间的最小距离。请补全缺失的代码。 把填空的答案（仅填空处的答案，不包括题面）存入考生文件夹下对应题号的“解答.txt”中即可。 /* */ import java.util.ArrayList; import java.util.List; class MyPoint{ private double x; ...
操作系统页面置换： 最近最少使用算法（LRU）
坚定目标，超越自我
08-31 2328
LRU算法通过维护一个记录页面访问历史的列表来实现，最近被访问的页面放在列表的前端，而最久未被访问的页面放在列表的末尾。当发生页面缺失且需要加载新页面时，算法将列表末尾的页面（即最久未被访问的页面）从内存中移除，并将新页面加载到内存中，同时更新该页面在列表中的位置。在这个链表中，最近被访问的页面会被放到链表的头部，而最久未被访问的页面会被放到链表的尾部。为了更清晰地展示LRU算法的过程，我们将通过一个具体的例子，页面请求序列为：1, 2, 3, 4, 1, 2, 5, 1, 2, 3, 4, 5。
代码 复杂网络最近邻耦合网络程序
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平面最近点对问题分治算法解答，C++实现
11-16
平面最近点对问题分治算法解答，C++实现，代码整洁规范。
ISO 10605-2023.pdf
12-03
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（42页PPT）PP某省市大脑数据中台一网统管可视化平台建设方案.pptx
12-03
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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
最新发布
12-03
内容概要：本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络（ANN）设计展开，重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践，利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近，提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法，形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制理论基础，熟悉Matlab编程，从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法；②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用；③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制；④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码动手实践，先从运动学建模入手，逐步深入动力学分析与神经网络训练，注重理论推导与仿真实验的结合，以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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在IT行业中，查找最近点是一个常见问题，尤其在地理信息系统（GIS）、空间数据库、计算几何以及很多需要点数据处理的领域。Java语言因其面向对象、跨平台的特性，在处理这类问题时显得尤为灵活和强大。当我们谈论...
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