无向图的割点，也称关节点。对于无向图中不同的两点u，v，如果必须经过点w，才能构成一条从u到v的路径，那么称该w点就是割点（关节点）。关节点的求解只需要一次关于图的深度优先遍历（完成一次DFS等于生成一棵树，第一个访问的节点是根结点）。在这次DFS中，按照遍历的顺序记录每个点i的a，b表。其中，a表和b表的计算如下： a[i]=predfn ; //predfn是点的深度遍历访问顺序，在深

因为我在找如何提取YOLOv8-pose的关键点的时候，大多都是针对静态图像，视频直接套用不太行，因此就改进了一下，如下： 初步代码： import torch # 导入PyTorch库import cv2 as cv # 导入OpenCV库并重命名为cvimport numpy as np # 导入NumPy库并重命名为npfrom ultralytics.data.augmen

1--核心代码         6D位姿一般指平移向量和旋转向量，Maya软件中关节点的6D位姿指的是相对平移向量和欧拉旋转向量；         为了按比例融合两个Pose，首先需要将欧拉旋转向量转换为旋转矩阵，在将旋转矩阵转换为四元数，利用球面线性插值实现Pose的融合，融合后的四元数需要重新转换为欧拉旋转向量，整个流程如下：欧拉旋转向量→旋转矩阵→四元数→球面线性插值→旋转矩阵→欧拉旋转

1 YOLO时间线 这里简单列下yolo的发展时间线，对每个版本的提出有个时间概念。 2 yolov8 的简介 工程链接：https://github.com/ultralytics/ultralytics 2.1 yolov8的特点 采用了anchor free方式，去除了先验设置可能不佳带来的影响借鉴Generalized Focal Loss，使用任务解耦，分别

1 YOLO时间线 这里简单列下yolo的发展时间线，对每个版本的提出有个时间概念。 2 yolov8 的简介 工程链接：https://github.com/ultralytics/ultralytics 2.1 yolov8的特点 采用了anchor free方式，去除了先验设置可能不佳带来的影响借鉴Generalized Focal Loss，使用任务解耦，分别学习box，cl

文章目录 一、Human3.6M数据集结构介绍二、处理cdf.文件1.法一：使用nasa官方提供的CDF library2.法二：使用CDF library的纯python替代品：cdflib1）安装cdflib2）cdflib中各函数介绍①读取一个cdf.文件 cdflib.CDF('xxx.cdf')②查看此cdf.文件信息: cdf_info()③提取此cdf文件中的变量：varget

数据结构复习–求图的关节点（Tarjan算法） 文章目录 重连通图的关节点（割点）关节点重（双）连通图 深度优先生成树与回边Visited数组与Low数组visited数组low数组Low数组求法 关节点的判定Low[w]>=Visited[v]的理解: Tarjan算法注意点：时间复杂度分析: 重连通图的关节点（割点） 关节点 若连通图中某个顶点和其相关联的边被删去后，该