多源专题
【TPAMI 2024】单源领域自适应不可行，要做就做多源领域的，这样才酷！
Graphical Modeling for Multi-Source Domain Adaptation 题目：多源领域适应的图形建模 作者：Minghao Xu; Hang Wang; Bingbing Ni 摘要 多源领域自适应（MSDA）专注于将来自多个源领域的知识转移到目标领域，与常规的单源领域自适应相比，这是一个更实际且具有挑战性的问题。在这个问题中，对多个源领域和目标领域
【GIS系列】多源异构原始影像解析：策略模式与规则引擎的应用
作者：后端小肥肠 🍇 我写过的文章中的相关代码放到了gitee，地址：xfc-fdw-cloud: 公共解决方案 🍊 有疑问可私信或评论区联系我。 🥑 创作不易未经允许严禁转载。 1. 前言 在遥感技术和地球观测领域，处理多源异构原始影像数据是一个关键挑战。随着卫星和传感器技术的进步，我们获得了前所未有的数据多样性。本文将介绍一个为这些数据量身定制的解析系统，该系统结合了策略模式
BFS：解决多源最短路问题
文章目录 什么是多源最短路问题？1.矩阵2.飞地的数量3.地图的最高点4.地图分析总结 什么是多源最短路问题？ 多源最短路问题（Multi-Source Shortest Path Problem，MSSP）是图论中的一个经典问题，它的目标是在给定图中找到从多个源点到所有其他顶点的最短路径。这个问题可以视为单源最短路问题（Single-Source Shortest Pa
2019.04.09日记，springboot多源数据库合并，新知识点=spring batch，以及一次git的代码找回
spring boot 上可以配置多源数据库，因此我们可以在application.properties上这么配置 #数据库aspring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcespring.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driverspring.datasource
多源最短路径算法 -- 弗洛伊德（Floyd）算法
1. 简介 Floyd算法，全名为Floyd-Warshall算法，亦称弗洛伊德算法或佛洛依德算法，是一种用于寻找给定加权图中所有顶点对之间的最短路径的算法。这种算法以1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德的名字命名。 2. 核心思想 通过考虑图中所有可能的中转点，逐步更新两点间的最短路径长度和路径信息，直至找到最终的最短路径。
四维轻云|支持多源数据融合、城市级实景三维模型展示
四维轻云是一款轻量化的地理空间数据管理云平台，具有项目管理、数据上传、场景搭建、发布分享、素材库等功能模块，支持多用户在线协作管理，实现了轻量化、便捷化的空间数据应用。 1、多源数据融合 平台支持管理、展示各类空间数据，包括实景三维模型、正射影像、数字高程模型、激光点云、航片原片、矢量数据、人工模型等数据。 2、城市级实景三维模型 平台自研顶层节点重构技术和压缩算法，具备
如何统一集成全域数据？三个点讲清楚多源异构数据融合
关于多源异构数据的融合问题，主要涉及以下三个关键点： 1、多源异构数据融合的必要性 2、多源异构数据融合的挑战 3、多源异构数据融合的解决方案 首先，我们来说多源异构数据融合的必要性。 随着以大数据为代表的信息技术快速发展，千行百业数字化转型深入，“数据”迎来大爆发。近十年，社会整体数据量有着近 10 倍的增长，各种不同格式、不同结构的数据如雨后春笋般不断涌现。与此同时，数据来源也变
计算机视觉与深度学习 | 基于多源传感器数据融合的动态场景SLAM研究
================================================ 博主github：https://github.com/MichaelBeechan 博主CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545 ================================================ 作者简介：罗斌 luob@whu.e
基于多源土地覆盖产品整合的高精度中国森林覆盖数据集
本数据集是结合多源土地覆盖产品的一致性和互补性，基于无云合成影像并结合随机森林分类模型和多级投票策略生产的一套全国范围的高精度森林覆盖数据产品。该数据产品可以提升我国森林资源监测、林业经营管理、森林碳汇计量评价等方面工作的准确性，为森林经营管理决策服务提供高精度的森林监测信息依据。 通讯作者 :houreix@ifrit.ac.cnpangy@ifrit.ac.cn 数据量 :1.47 GB
多源bfs，LeetCode 994. 腐烂的橘子
一、题目 1、题目描述 在给定的 m x n 网格 grid 中，每个单元格可以有以下三个值之一： 值 0 代表空单元格；值 1 代表新鲜橘子；值 2 代表腐烂的橘子。 每分钟，腐烂的橘子 周围 4 个方向上相邻 的新鲜橘子都会腐烂。 返回 直到单元格中没有新鲜橘子为止所必须经过的最小分钟数。如果不可能，返回 -1 。 2、接口描述 python3 class Solutio
2024深圳杯数学建模竞赛A题（东三省数学建模竞赛A题）：建立火箭残骸音爆多源定位模型
更新完整代码和成品完整论文 《2024深圳杯&东三省数学建模思路代码成品论文》↓↓↓（浏览器打开） https://www.yuque.com/u42168770/qv6z0d/zx70edxvbv7rheu7?singleDoc# 2024深圳杯数学建模竞赛A题（东三省数学建模竞赛A题）：建立火箭残骸音爆多源定位模型 本文文章较长，建议先目录。经过多天的奋战，目前我们已经完成了2024深
【题解】NC398 腐烂的苹果(多源BFS)
https://www.nowcoder.com/practice/54ab9865ce7a45968b126d6968a77f34?tpId=196&tqId=40529&ru=/exam/oj 从每个腐烂的苹果开始使用广度优先遍历（bfs） class Solution {int n, m;int dx[4] = {0, 0, 1, -1};int dy[4] = {1, -1, 0,
土地分类——基于Sentinel-2多源遥感的无监督分类进行土地分类
简介 无监督分类是一种基于统计学方法的图像分类技术，不需要先验知识和训练样本，直接对图像进行分类。基于Sentinel-2多源遥感数据进行无监督分类可以实现对土地类型的划分。本教程主要的目的是通过多源遥感影像进行土地分类，这里主要的数据是哨兵2号数据，波段+纹理特征，灰度波段用的NDVI指数。 步骤如下： 1. 数据预处理：对Sentinel-2数据进行预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校
每日OJ题_多源BFS①_力扣542. 01 矩阵（多源BFS解决最短路原理）
目录 多源BFS解决最短路算法原理 力扣542. 01 矩阵 解析代码 多源BFS解决最短路算法原理 什么是单源最短路 / 多源最短路？ 之前的BFS解决最短路都是解决的单源最短路。 画图来说，单源最短路问题即为： 而对于多源最短路问题: 如何解决此类题？ 自然是利用多源BFS解决，下面提出解法： 当我们将所有的源点作为一个源点来进行解题时
Python leetcode 1765 地图中的最高点，力扣练习，多源BFS解法代码实践，广度优先搜索，图搜索经典题目
leetcode 1765 地图中的最高点，多源BFS 1.题目描述 给你一个大小为 m x n 的整数矩阵 isWater ，它代表了一个由 陆地 和 水域 单元格组成的地图。 如果 isWater[i][j] == 0 ，格子 (i, j) 是一个 陆地 格子。如果 isWater[i][j] == 1 ，格子 (i, j) 是一个 水域 格子。 你需要按照如下规则给每个单元格安排高度：
多源统一视频融合可视指挥调度平台VMS/smarteye系统概述
系统功能 1. 集成了视频监控典型的常用功能，包括录像（本地录像、云端录像（录像计划、下载计划-无线导出）、远程检索回放）、实时预览（PTZ云台操控、轮播、多屏操控等）、地图-轨迹回放、语音对讲-集群通话-PTT公网对讲-广播喊话、照片抓拍-上传-检索浏览、报警联动（SoS一键推流等）、AI算法集成等； 2. 高度优化的窄带弱网图传协议算法，可轻松应对各种无线、有线网络，从实时性、流畅性等均优
Raki的读paper小记：通过教师-学生模型在目标语言上的无标注数据上学习来实现单源/多源跨语言NER任务 from ACL2020
Single-/Multi-Source Cross-Lingual NER via Teacher-Student Learning on Unlabeled Data in Target Language 不要问我为什么改成了中文名，因为标题名字太长了！！ Abstract & Introduction & Related Work 研究任务 通过教师-学生模型在目标语言上的无标注数据上
基于多源遥感图像多级协同融合的舰船识别算法
源自：电子工程与电子技术 作者：张亚丽 冯伟 全英汇 邢孟道 “人工智能技术与咨询” 发布 摘 要 针对极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像存在斑点噪声严重、可视性差、直接影响目标识别精度的问题, 提出一种基于多源遥感图像多级协同融合的舰船识别算法。通过采用多级协同融合方式, 丰富图像的特征量, 提高舰船
296.【华为OD机试】污染水域 （图的多源BFS—JavaPythonC++JS实现）
🚀点击这里可直接跳转到本专栏，可查阅顶置最新的华为OD机试宝典~ 本专栏所有题目均包含优质解题思路，高质量解题代码(Java&Python&C++&JS分别实现)，详细代码讲解，助你深入学习，深度掌握！ 文章目录 一. 题目-污染水域二.解题思路三.题解代码Python题解代码JAVA题解代码C/C++题解代码JS题解代码 四.代码讲解(Java&Python&C++&JS分
牛客国庆集训派对Day3 I Metropolis(多源多汇最短路)
Metropolis 题意： p p p个点 m m m条无向边，对于这 p p p个点，问距离其它点最近的距离。 题解：首先，如果我们考虑最暴力的方法， p p p次单源最短路。但是 p p p的大小有 2 e 5 2e5 2e5，明显是不可能了。那就考虑多源最短路吧。将这 p p p个点都加入队列作为源点。对于每一个节点，我们记录它是由哪一个源点扩展出来的。当从一个源点 i i i，扩展到
【备战蓝桥杯系列】多源最短路弗洛伊德floyd算法
floyd算法 蓝桥杯中，有时也会要求图中任意点的最短路径，这时候虽然可以用dijkstra，但是代码长，用floyd是最短的。模板如下。 模版 时间复杂度O（n^3） 使用邻接矩阵存储图 初始化：for (int i = 1; i <= n; i ++ )for (int j = 1; j <= n; j ++ )if (i == j) d[i][j] = 0;else d[i][j]
【数据集】MSWEP（多源加权集合降水）再分析数据
MSWEP全球降水数据 数据概述数据下载参考 数据概述 MSWEP（Multi-Source Weighted-Ensemble Precipitation）降水数据集是一种高分辨率、全球覆盖的降水数据产品，它融合了多种来源的降水信息，包括卫星遥感数据、雷达观测、地面气象站观测数据以及数值天气预报模型的输出。MSWEP旨在提供更准确、时空分辨率更高的全球降水估算，填补传统单一数据
ArcGIS学习（十三）多源数据下的城市街道功能评估
ArcGIS学习（十三）多源数据下的城市街道功能评估 本任务带来的内容是多元数据下的城市街道功能评估。本任务包括两个关卡： 城市街道空间中观解读 城市街道功能详细评价 首先，我们来看看本任务的分析思路。 1.城市街道空间中观解读 下面我们正式进入第一关的内容一- 城市街道空间中观解读。 城市街道空间中观解读是从中宏观的角度去评价街道的设施分布情况，主要从两个方面进行评价： ①利用密度分
acwing算法提高之搜索--多源BFS与双端队列BFS
目录 1 专题说明2 训练 1 专题说明 本专题用来计算使用多源BFS和双端队列BFS求解的题目。 2 训练 题目1：173矩阵距离 C++代码如下， #include <iostream>#include <queue>#include <cstring>using namespace std;const int N = 1010;int g[N][N];int