dimensional专题
KD-Trees（K-dimensional树）和Octrees（八叉树
KD-Trees（K-dimensional树）和Octrees（八叉树）是两种常用的数据结构，它们在多维空间中用于高效地存储和查询数据。这两种结构在计算机科学中有着广泛的应用，尤其是在图形学、机器人学、空间索引和最近邻搜索等领域。 KD-Trees KD-Trees是一种二叉树结构，用于组织K维空间中的点。在KD-Trees中，每个节点代表一个K维空间中的点，并且树是通过递归地将空间分割成两
Fitting Parameterized Three-Dimensional Models to Images
摘要 基于模型的识别和运动跟踪依赖于解决投影和模型参数，使其最佳适应匹配的2D图像特征的3D模型的能力。本文将当前的参数求解方法扩展到处理具有任意曲面和任意数量的内部参数（表示关节、可变尺寸或表面变形）的对象。开发了数值稳定化方法，考虑了图像测量中固有的不准确性，并允许在匹配数小于未知参数数时确定有用的解决方案。使用Levenberg-Marquardt方法始终确保解决方案的收敛性。这些技术
The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling (Second Edition)
版权声明：原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出版、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。 http://blog.csdn.net/topmvp - topmvp Single most authoritative guide from the inventor of the technique. *Presents unique modeling techniqu
N-Dimensional Grid ——线性逆元
You are given an n-dimensional grid in which the dimensions of the grid are a1?×?a2?×?…?×?an. Each cell in the grid is represented as an n-tuple (x1,?x2,?…,?xn) (1?≤?xi?≤?ai). Two cells are considere
【G. One-Dimensional Puzzle （组合数学+逆元）
解析： 本体是进行分类讨论这么才使全部的拼图用完，且可以合成多个种类。 列举其所有可以拼成的方法个数： 第一种：3 3 3 3 第二种： 4 4 4 4 第三种：1 2 1 2 第四种：1 3 3 2 第五种：2 4 4 1 对于第一种第二种3的个数和4个个数在不考虑的情况下。 只靠路1 2 的个数即可。 当 1 和2 相差个数超过 1时，答案为 0； 我们可以 当1
【分布式Tensorflow(0.11.0)问题 未解决】 alexnet_v2/pool1/MaxPool : tensor_in must be 4-dimensional
系统：linux Centos 7.1 Tensorflow版本：0.11.0 whl 安装 出错信息： tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: tensor_in must be 4-dimensional[[Node: alexnet_v2/pool1/MaxPool = MaxPool[T=D
Codeforces Round 925 (Div. 3)G. One-Dimensional Puzzle 组合数，隔板法，允许有空的先欠做法
Problem - G - Codeforces 当然得先分析题目的情况 类型1,2的数量差不能大于1： 样例3失败解释： 4 6 100 200 第六个型号2是没法再放进去的，所以可以分析出 类型1与类型2之间的差不能超过1 类型3，4可以自己拼自己； 3可以在1 2间，4 在2 1间： 1 2可以拼在一起，也可以在1 2 之间插入若干个3。 4同理。 所以题目问有多
Codeforce 721A One-dimensional Japanese Crossword
题目链接http://codeforces.com/problemset/problem/721/A 思路 计算‘B’连起来的块 代码 #include<iostream>#include<stdio.h>#include<string.h>using namespace std;int n;char a[110];int cnt[110];int main(){cin>>
ECOC 2020 Th1D-4 End-to-End Deep Learning for Phase Noise-Robust Multi-Dimensional Geometric Shaping
有作者在ECOC上讲的视频 https://www.youtube.com/watch?v=8pLfItf_yws&t=271s 一种针对相位噪声的端到端学习模型，在autoencoder中加入了卷积层，模型有2dB的增益。 背景： 相位噪声是相干光通信系统中很大的问题，有很多关于载波相位估计和相位噪声增强技术。比如，log-likelihood ratio (LLR)用来处理参与相位噪声
Accurate prediction of protein contact maps by coupling residual two-dimensional bidirectional long
论文题目：Accurate prediction of protein contact maps by coupling residual two-dimensional bidirectional long short-term memory with convolutional neural networks 下载链接：https://academic.oup.com/bioinformat
Python代码问题之——matrix must be 2-dimensional问题解决
1、问题发现 今天在处理服从泊松分布的随机数时遇到了问题。 首先，用循环直接生成了一个3*4阶的矩阵，所有数都服从均值为5的泊松分布。代码如下： x = []d=4# 矩阵列数为d d天z=3#矩阵行数为z z个采集点位for i in range(0, z): #矩阵行数为z#所有行的λ均为5x.append(np.random.poisson(lam=5, siz
《Improving the quality of stripes in structured-light three-dimensional profile measurement》论文解读
Abstract 用编码结构光测量高动态范围(HDR)反射率的物体，捕获的条纹通常会受到反射率的严重扭曲，导致测量结果不准确。针对这一问题，提出了一种条纹增强方法。该方法基于条纹相位和强度之间的对应关系。首先，利用相移算法和多重曝光法提取条纹图像的相位图，消除条纹图像的饱和和低对比度;然后对条纹调制进行归一化处理，消除反射率的影响;最后，通过调制和相位图的组合得到增强条带。实验结果表明，该方法对
HIGH-DIMENSIONAL ROBUST REGRESSION AND OUTLIERS DETECTION WITH SLOPE 论文翻译
高维背景下的异常点检测和稳健回归问题是统计学中的基础问题，有很多应用。在最近的一系列工作中，提供了同时进行稳健回归和异常值检测的方法，本文考虑一个高维情形下具有个体截距的线性回归模型。我们介绍了一种新的同时估计线性回归系数和截距的方法，使用了两个专用的分类L1惩罚，也称为斜率[5]。我们发展了一个完整的理论来解决这个问题：首先，我们给出了单个截距向量和回归系数的统计估计误差的上界。其次，我们给出了
【Day21-22 文献精读】Cross-dimensional magnitude interaction is modulated by representational noise...
阅读文献： Cai, Z. G. and R. Wang (2021). "Cross-dimensional magnitude interaction is modulated by representational noise: evidence from space–time interaction." psychological research psychologische fors
用Verilog实现最简一维细胞自动机（one-dimensional cellular automaton）
首先，我们通过观察上表可以很容易的发现一个规律，center的下一个状态由center的左邻居和右邻居异或而成。center的下一个状态列：01011010，转换为十进制即为90，所以我们将其命名为rule 90. 知道了下一状态产生的规则后，我们就根据其规则实现下面这个电路： 在这个电路中，我们创造512个细胞系统（q[511:0]），在每个时钟周期前进一个步长。load输入将输出q加载