激光雷达和点云算法汇总（长期更新）
激光雷达和3D点云算法汇总（持续更新），点云分类pointnet++，点云分割，点云特征提取，点云补全PF-Net，点云配准RPM-Net
使用OpenCV进行YOLO对象检测
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达什么是YOLO？YOLO 是“You Only Look Once”一词的缩写。这是一种算法，可以（实时）检测和识别图片中的各种对象。YOLO 中的对象检测是作为回归问题完成的，并提供检测到的图像的类别概率。YOLO 算法采用卷积
深入浅出堆—C语言版【数据结构】
带你手撕数据结构——堆
ABAQUS中的显示-隐式联合分析
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美团2024届暑期实习第一轮后端笔试详解
这是美团2024届暑期实习后端岗位的第一轮笔试，总共有五道编程题，四道 情景算法题，一道 二叉树题目，时长两个小时，我用的是go语言，只AC了前两道，第三道死活通不过，第四道模拟情况太复杂，放弃了，第五道马上写完，可惜没时间了，还是得合理分配时间才行，哭死！！！
GPON与XGPON优势和劣势
GPON提供1.25 Gbps的带宽，可以为多个用户提供服务，而XGPON提供10 Gbps的带宽，可以为用户提供更快、更稳定的互联网连接，并支持更多的应用。然而，XGPON也存在一些局限性，如更高的成本、更高的维护难度和更高的要求等。例如，由于使用了更高的频率和更先进的调制技术，XGPON的信号距
7-6 学生选课信息管理 分数 10
7-6 学生选课信息管理分数 10作者 秦晓薇单位 赤峰学院设计一个学生选课信息管理系统，从屏幕读入学生、课程信息，执行学生选课操作，并显示选课结果。要求如下：（1）设计一个学生类Student，包括：
【Python】伪距单点定位
在程序编写中，没有进行电离层改正等误差改正，没有完善模型，计算误差在米级，误差较小，可以使用，供交流学习。
数学建模笔记（六）：常微分方程及其应用
前为数学摆方程，后为拉普拉斯方程要确定每次积分后CCC的值利用MATLAB求解当ttt趋于正无穷大时，x(t)x(t)x(t)趋于x0x_0x0使用泰勒展开，方程二为线性更易求解，使用变量分离法求解预测长时间后的情况效益最大点小于r2\frac{r}{2}2r拿Es1E_{s1}Es1、Es2
四叉树图像模糊（C代码及实现思路）
如何用四叉树实现对相近色块的图像进行处理从而实现“压缩”。（C语言代码及详细思路）
二次规划问题(qp)和序列二次规划问题(sqp)的简单理解
当二次规划的约束为非线性约束时，通常会采用sqp进行求解，用连续求解qp的方法来得到非线性约束条件下的最优解，上述的qpoases和osqp均无法直接求解非线性约束问题，所以如果使用这两个库的话，注意，sqp是结果，而不是原因，只有在非线性约束的情况下才会考虑sqp求解，如果问题本身就是线性约束，则
机器学习强基计划8-5：图解局部线性嵌入LLE算法(附Python实现)
局部线性嵌入(Locally Linear Embedding, LLE)限制样本在降维后的低维空间中的k近邻局部线性关系，等价于原始空间。本文详解LLE算法原理并给出Python实现
信号处理-小波包分解
连续小波变换：小波函数与原信号对应点相乘，再相加，得到对应点的小波变换系数，平移小波基函数，再计算小波函数与原信号对应点相乘，再相加，这样就得到一系列的小波系数。工程应用中经常需要对一些非平稳信号进行，小波分析和小波包分析适合对非平稳信号分析，相比较小波分析，利用小波包分析可以对信号分析更加精细，小
传统语音增强——基本的维纳滤波语音降噪算法
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Topsis算法实践：比较LSTM算法与BP神经网络算法，以chickenpox_dataset为例
本文用Topsis算法以chickenpox_dataset为例比较LSTM算法与BP神经网络算法，发现LSTM算法预测相比与BP神经网络预测结果并不理想，希望得到解释。
【机器学习】KNN算法及K值的选取
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强化学习——多智能体强化学习
文章目录前言多智能体系统的设定合作关系设定下的多智能体系统策略学习的目标函数合作关系下的多智能体策略学习算法MAC-A2C前言本文总结《深度强化学习》中的多智能体强化学习相关章节，如有错误，欢迎指出。多智能体系统的设定多智能体系统包含有多个智能体，多个智能体共享环境，智能体之间相互影响。一个智能体的
毕业设计-基于大数据的房地产数据分析与预测-python
毕业设计-基于大数据的房地产数据分析与预测-python:房地产业作为对国民经济和城市经济发展 具有重大影响的产业部门，在发展中面临诸多 问题，需要政府及有关部门在对房地产市场发 展进行正确预判的基础上科学决策、积极引导， 促进房地产业的健康发展。房地产市场拥有着海 量的数据积累，房地产市场分析都将
几种常见的加密方式
常见算法：MD5、SHA-1、SHA-256、HMAC主要特点：不可逆，一旦加密就不能反向解密得到密码原文。适用场景：用于存储用户私有信息，如交易密码等不可解密的信息。常见算法：RSA、DSA、ECC主要特点：加密和解密采用不同的密钥（公钥和私钥）。优点：公钥加密，私钥解密；相比于对称加密，安全性更
深入了解目标检测技术--从基本概念到算法入门
Hello大家好，我是Dream。 众所周知，目标检测是计算机视觉领域中的重要任务之一，其目的是识别图像或视频中包含的物体实例并将其定位。实现目标检测可以帮助人们在自动驾驶、机器人导航、安防监控等领域中更好地理解和应用图像信息。接下来Dream将带大家一起介绍目标检测的基本概念和常见方法，并详细讲解
