计算几何（待填坑）

最新推荐文章于 2025-12-20 17:21:30 发布

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#算法 #机器学习 #计算机视觉

本文深入探讨了向量在几何中的应用，包括向量的平移、旋转操作，以及点积、叉积在判断点与直线关系中的作用。同时，讲解了距离计算的三种方法：欧式、曼哈顿和切比雪夫距离，并涉及多边形的凸包问题和半平面交的计算。此外，还讨论了平面内最近点对的寻找算法，为几何计算提供了全面的理论支持。

文章目录

向量和点
- 平移，旋转，叉积，点积
- 模长，单位向量，法向量
直线，线段
距离
多边形

向量和点

平移，旋转，叉积，点积

模长，单位向量，法向量

直线，线段

点与直线的关系

判断

计算

距离

欧式距离

曼哈顿距离

切比雪夫距离

多边形

凸包

旋转卡壳

半平面交

平面最近点对

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提示工程架构师的AI模型微调经验：踩过的10个坑，帮你避掉9个

AI开发架构师

07-29

825

训练效果≠部署效果”——很多人微调完模型就直接丢给工程团队部署，却忽略了“模型压缩”“推理优化”“兼容性”等工程问题，导致线上出现“响应慢”“精度掉”“内存占用高”等致命问题。模型微调不是“数据→训练→部署”的线性流程，而是“数据质量×超参优化×提示协同×部署工程×持续迭代”的系统工程。作为提示工程架构师，我们既要懂算法（调参、防过拟合），也要懂工程（资源规划、部署优化），更要懂业务（领域知识、用户需求）。数据要“净”，调参要“精”，提示要“灵”，部署要“轻”，迭代要“勤”。

在一个程序中什么算是亮点_VASP 计算问题小结

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12-30

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zxyoi_dreamer的博客（不定期诈尸）

01-31

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qq_46795000的博客

06-05

976

SLAM（同步定位与建图）是一种机器人感知技术，通过传感器数据实现自主定位与环境建模。其核心框架包括传感器读取、前端里程计、后端优化、回环检测和地图构建五个模块。数学上可建模为两个方程：运动方程（描述位姿变化）和观测方程（描述环境特征）。根据系统特性可分为线性高斯系统（用卡尔曼滤波求解）和非线性非高斯系统（常用扩展卡尔曼滤波或图优化方法）。现代SLAM更倾向于非线性优化方法，因其能更好地处理复杂噪声和线性化误差。系统自由度涉及三维空间的6个运动维度（3平移+3旋转）。

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weixin_30399155的博客

04-03

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Daniel__d的博客

03-29

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A_Frost的博客

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一直想填的坑

weixin_30414305的博客

10-23

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DP: 待加强：树型，状压，数位；待学习：插头，环形…… 从未听过的：多维状态，子母树；数论&数学：待加强：Miller_Rabin,Pollar_Rho; 待学习：其他……；搜索：待加强：全部；字符串：待学习：AC，后缀，回文自动机…… 待加强：KMP，Manach...

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weixin_30596343的博客

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