point专题

XMG 重写- (UIView )hitTest:(CGPoint)point withEvent:(UIEvent )event方法

//重写这个方法，来完成一些指定的事件。比如说按钮被遮到下面了，但是我想让点击到这块区域的时候让按钮去相应点击 - (UIView *)hitTest:(CGPoint)point withEvent:(UIEvent *)event { // 当前坐标系上的点转换到按钮上的点 CGPoint btnP = [self convertPoint:point toVi

2-8 基于matlab的ESMD（Extreme-Point Symmetric Mode Decomposition）信号分解算法

基于matlab的ESMD（Extreme-Point Symmetric Mode Decomposition）信号分解算法，其基本思想是通过寻找数据序列中的极大值点和极小值点，并以此为基础进行信号分解。该方法在观测数据的趋势分离、异常诊断和时-频分析方面具有独特优势。程序已调通，可直接运行。 2-8 matlab ESMD 信号分解算法 - 小红书 (xiaohongshu.com)

Eight-point algorithm

转载地址：https://en.wikipedia.org/wiki/Eight-point_algorithm 在 2D-2D VO中，当已知内参矩阵K，需要求解本征矩阵E ；当不知道K时，需要求解基础矩阵F ； 8点法可以用来求解E，F；实际中 the normalized eight-point algorithm更适用于求F。 ******** 番外篇Total

严重: Failed to initialize end point associated with ProtocolHandler [ajp-apr-8009] java.lang.Except

端口号8009被占用，这里提供查询出被占用的进程，杀掉他 Step 1：运行 -> cmd Step 2：命令窗口中输入：netstat -ano|findstr 8009，使用该命令可查出占用该端口的进程PID，这里是8903。 Step 3：使用taskkill /f /pid 8903，如果显示终止成功，则表明OK了，此时再去启动Tomcat，问题就不存在了。

codeforces MemSQL Start[c]UP 2.0 - Round 1 B. 4-point polyline

其实这是一道很简单的题... 给出(n, m),可以得到一个矩形让你依次连接矩形内的4个点使它们的长度和最长,而这三条线段可以相交、交叉遇到这种情况,首先要想到对角线... 出去n==0 m==0的特判可以分4种情况: 这么一来列出4种情况总长度,取最大值对应的即可代码如下: #include <cmath>#include <cstdio>#include <c

Talk｜CVPR‘24 Oral：超越3D - Point Transformer V3中的多模态特征提取新构想

本期为TechBeat人工智能社区第599期线上Talk。北京时间6月12日(周三)20:00，香港大学博士生—吴虓杨的Talk已经准时在TechBeat人工智能社区开播！他与大家分享的主题是: “超越3D - Point Transformer V3中的多模态特征提取新构想”，他通过PTv3的两个核心思想——骨干网络设计的规模准则与非结构化数据的序列化技术，探究3D点云骨干网络作为一种多

【GreenHills】GHS-Point导致的调试HardFault错误

【更多软件使用问题请点击亿道电子官方网站】 1、文档背景该客户使用的IDE为S32 Design Studio for ARM ，使用的编译器为GHS compiler，调试器为PE。客户在使用Ceil函数进行函数调用时，编译可以正常通过，但调试无法成功运行。并且出现下方错误信息： UsageFault: The processor has attempted to

机器学习笔记 - 用于3D数据分类、分割的Point Net简述

一、简述在本文中，我们将了解Point Net，目前，处理图像数据的方法有很多。从传统的计算机视觉方法到使用卷积神经网络到Transformer方法，几乎任何 2D 图像应用都会有某种现有的方法。然而，当涉及到 3D 数据时，现成的工具和方法并不那么丰富。3D 空间中一个工具就是Point Net。点网是一种新型的神经网络，直接使用整个点云。它可以对输入点云

机器学习笔记 - 用于3D数据分类、分割的Point Net的网络实现

上一篇，我们大致了解了Point Net的原理，这里我们要进行一下实现。机器学习笔记 - 用于3D数据分类、分割的Point Net简述-CSDN博客文章浏览阅读3次。在本文中，我们将了解Point Net，目前，处理图像数据的方法有很多。从传统的计算机视觉方法到使用卷积神经网络到Transformer方法，几乎任何 2D 图像应用都会有某种现有的方法。然而，当涉及到 3D 数

cocos2d anchor point 锚点解析

anchor point 究竟是怎么回事？之所以造成不容易理解的是因为我们平时看待一个图片是以图片的中心点这一个维度来决定图片的位置的。而在cocos2d中决定一个图片的位置是由两个维度一个是 position 也就是图片的中心点另外一个是anchor point。只要我们搞清楚他们的关系，自然就迎刃而解。他们的关系是这样的: actualPosition.x = pos

点云语义分割：论文阅读简记 -Spatial Transformer Point Convolution

[1] Spatial Transformer Point Convolution 为了满足点云置换不变性问题，以往的方法通过max或者sum来进行特征聚合，但是这种操作是各向同的，不能更好的建模局部几何结构。本文提出spatial transformer point convolution试图实现各相异性的滤波器。引入空间方向字典来捕获点云的几何结构。利用方向字典学习将无序的邻居转换成规范有序

3D 论文阅读 PointContrast: Unsupervised Pre-training for 3D Point Cloud Understanding简记

PointContrast: Unsupervised Pre-training for 3D Point Cloud Understanding 摘要PointContrast Pre-training实验结果摘要简单记一下Charles R. Qi的新作 PointContrast: Unsupervised Pre-training for 3D Point Clou

Few-shot 3D Point Cloud Semantic Segmentation 论文简记

Few-shot 3D Point Cloud Semantic Segmentation 论文简记摘要已有的点云语义分割方法需要大量的标签，点云逐点标记是困难的，另外对新的类别较差的泛化性。因此本文提出一个显著感知的多原型转化few-shot 分割方法。具体地，每个类可以表示为多个原型来建模复杂分布地点云数据。然后，设计一个标签传播方法，来探索标注点和未标记点的多原型亲和度，以及未标注

3D点云论阅读：ShellNet:Efficient Point Cloud Convolutional Neural Networks using Concentric Shells Statics

论文：http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zhang_ShellNet_Efficient_Point_Cloud_Convolutional_Neural_Networks_Using_Concentric_Shells_ICCV_2019_paper.pdf 源码：https://github.com/hkust-vgd

步态控制之捕获点（Capture Point，CP）

捕获点（Capture Point，CP）捕获点（Capture Point，CP）是机器人学中的一个重要概念，用于评估和控制机器人步态的稳定性。捕获点表示机器人需要踏出的下一步位置，以确保在动态条件下的稳定性。它特别适用于步态控制和动态行走控制。应用捕获点进行步态控制捕获点在步态控制中的应用主要包括：步态生成：通过捕获点确定下一步的位置和时间，生成稳定的步态。平衡控制：实时计算捕

CF279A Point on Spiral 题解

解题思路按照题目中的规律画出来的图片如下：那么，我们直接根据规律判断当前查询的节点在那一条线段上就可以了。易得，当前的基础转向次数为 max ( ∣ x ∣ − 1 , ∣ y ∣ − 1 ) × 4 (|x|-1,|y|-1)\times 4 (∣x∣−1,∣y∣−1)×4，那么加上一个在当前周期内部的转向次数就可以了。 AC 代码 #include<bits/stdc++.h>

Point-LIO：鲁棒高带宽激光惯性里程计

1. 动机现有系统都是基于帧的，类似于VSLAM系统，频率固定（例如10Hz)，但是实际上LiDAR是在不同时刻进行顺序采样，然后积累到一帧上，这不可避免地会引入运动畸变，从而影响建图和里程计精度。此外，这种低帧率会增加延时，限制系统带宽（里程计带宽的定义类似动态系统的带宽，即系统增益降至0.707以下的频率，表示里程计在能够满意地估计时可以运动多快）。 2. 主要贡献 1) 提出了一种逐

UVA - 11768 Lattice Point or Not (拓展gcd)

Now a days a very common problem is:“The coordinate of two points in Cartesian coordinate system is (200, 300) and(4000, 5000). If these two points are connected we get a line segment. How manylattice

hdu 5308 I Wanna Become A 24-Point Master(构造）

题目链接：hdu 5308 I Wanna Become A 24-Point Master #include <cstdio>#include <cstring>#include <algorithm>using namespace std;int n;int main() {while (~scanf("%d", &n)) {if (n == 1 || n == 2 || n

hdu 5288 OO’s Sequence（two point + rmq）

题目链接：hdu 5288 OO’s Sequence #include <cstdio>#include <cstring>#include <vector>#include <algorithm>using namespace std;const int maxn = 1e4 + 5;const int maxm = 1e5 + 5;const int mod = 1e9 +

PostgreSQL 空间数据类型point、 line等

PostgreSQL中提供了空间类型字段几何类型几何数据类型表示二维空间的对象。表6-18 显示了PostgreSQL 里面所有的几何类型。最基本的类型是“点”，它是其它数据类型的基础。 6.8.1点（point）点是最基本的几何类型。下面语法定义point类型的值： ( x , y ) x , y x和y都是浮点数，表示横坐标和纵坐标。 e

论文《Visual Point Cloud Forecasting enables Scalable Autonomous Driving》详细解析

论文《Visual Point Cloud Forecasting enables Scalable Autonomous Driving》详细解析摘要该论文提出了一种新的预训练任务，称为“视觉点云预测”（Visual Point Cloud Forecasting），从历史视觉输入中预测未来的点云。论文介绍了ViDAR模型，通过这种方法显著提高了多种下游任务（如感知、预测和规划）的性能。

OpenCV产生随机数及Point类型转换

使用Opencv生成随机数，以及不同CvPoint类型之间的转换（opencv中虽然提供了丰富的方法然我们可以对图像进行操作，但是一些基础的操作方法还是需要知道一下，方便我们理解阅读源码，个人是这么认为的）！具体的代码如下所示： //1-bCvRNG rng = cvRNG(0);int integer1 = cvRandInt(&rng);int integer2 = cvRandIn

(已开源-ICRA2023) High Resolution Point Clouds from mmWave Radar

本文提出了一种用于生成高分辨率毫米波雷达点云的方法：RadarHD，端到端的神经网络，用于从低分辨率雷达构建类似激光雷达的点云。本文通过在大量原始雷达数据上训练 RadarHD 模型，同时这些雷达数据有对应配对的激光雷达点云数据。本文的实验表明，即使是在未遇见过的场景以及存在严重烟雾遮挡的情况下，RadarHD也能生成丰富的点云数据。同时，这些生成的点云也能应用于现有的激光雷达里程计和建图方法中

MacOS 配置java和maven环境变量而且解决mvn -v 警告 “NB: JAVA_HOME should point to a JDK not a JRE”

export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_221.jdk/Contents/Home export PATH=$JAVA_HOME/bin:/usr/local/bin:$PATH export CLASS_PATH=$JAVA_HOME/lib #Maven export MAVEN_HOME=/usr/

论文解读--High-resolution Automotive Radar Point Cloud Imaging and Processing

高分辨汽车雷达点云成像和处理摘要汽车雷达具有体积小、硬件成本低、全天候工作、高分辨率等公认的优点，是高级驾驶辅助系统(ADAS)必不可少的一类重要传感器。然而，低角度分辨率和低成像性能的限制很难满足下一阶段ADAS的需要。新兴的4D成像雷达采用多芯片级联多输入多输出(MIMO)技术，可以在方位角和仰角尺寸上实现高分辨率，提供高质量的三维点云图像。本文提出了一种集成高分辨率MI