1.设是两组Rd空间的点集,可根据这两个点集计算它们之间的旋转平移信息. 2.设R为不变量,对T求导得: 令 则 将(4)带入(1)得: 令 则 (相当于对原来点集做减中心点预处理,再求旋转量) 3. 计算旋转量 因为R为正交阵且,均为标量, 所以 所以 而 令,对S进行SVD分解,则 令,则M为正交阵, 要求得最大迹,则使mii=1,则M必为单位阵,即

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/12115244.html 知道旋转前后矩阵向量值 如何去求旋转矩阵R 的c++/c#代码??? 因为需要用到矩阵处理库所以需要先配置 一.Eigen库的配置(VS2017) Eigen库下载: http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page 下载文件并解压: 然后在自己的VS工程属性中的这个附加包含进去 注意看清楚了 是D:\Depen

思路:以val[u]-ans*edge[i].len最为边权,判断是否有正环存在,若有,那么就是ans小了.否则就是大了. 在spfa判环时,先将所有点进队列. #include<iostream> #include<cstdio> #include<queue> #include<cstring> #include<algorithm> #include<cmath> #define Maxn 1010 #define Maxm 6

Matlab实现Flyod求最短距离及存储最优路径 一.实际数据 已知图中所有节点的X.Y坐标. 图中的节点编号:矩阵中的编号 J01-J62:1-62; F01-F60:63-122; Z01-Z06:123-128; D01-D02:129-130. 二.Floyd求所有节点间的最小距离及通过矩阵存储最优路径的节点 function [ optimal,path,maxnum ] = Floyd( distance,liantong,num,p,q ) %Author:ljy %Date:2

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam

http://www.cnblogs.com/wally/p/3228171.html 题解请戳上面 然后对于01规划的总结 1:对于一个表,求最优比例 这种就是每个点位有benefit和cost,这样就是裸的01规划 2:对于一个树,求最优比例 这种就是每条边有benefit和cost,然后通过最小生成树来判断 3:对于一个环求最优比例 这种也是每条边有benefit和cost,然后通过spfa来判断 其实01规划最核心的地方,在于构建01规划函数,构建好函数,然后根据单调性,判断大于0或者小

奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 特征值和特征向量 特征值和特征向量的定义如下: Ax=λx 其中A是一个n×n的矩阵,x是一个n维向量,则我们说λ是矩阵A的一个特征值,而x是矩阵A的特征值λ所对应的特征向量. 求出特征值和特征

  视频下载四大神器—如何下载优酷/爱奇艺/腾讯/B站超清无水印视频  2018-07-11 |  标签»下载, 下载工具, 视频 又是视频下载,老生常谈的话题.阿刚同学已在乐软博客多次与大家分享推荐相关工具,最近得空,再次研究了目前各类视频下载工具,今次做个专题总结,与大家共享学习. 首先,现在的视频网站为保护版权,视频加密技术日新月异.无论是那款视频下载工具,绝不敢自称通杀所有视频网站.所以,选择视频下载工具,我的关注点不仅在工具本身,更重要的是其作者更新维护频率如何,能否根据视频网站的规则

题面:[USACO 2001 OPEN]地震 题目描述: 一场地震把约翰家的牧场摧毁了, 坚强的约翰决心重建家园. 约翰已经重建了N个牧场,现在他希望能修建一些道路把它们连接起来.研究地形之后,约翰发现可供修建的道路有M条.碰巧的是,奶牛们最近也成立一个工程队,专门从事修复道路.而然,奶牛们很有经济头脑,如果无利可图,它们是不会干的. 奶牛们关注的是挣钱速度,即总利润和总施工时间的比值.约翰和奶牛达成了协议,奶牛负责修建道路,将所有牧场连通,而约翰需要支付F元.每条道路都有自己的施工时间和建造成

6B12 最优高铁环 0x6B「图论」练习 背景 幻影国建成了当今世界上最先进的高铁,该国高铁分为以下几类: S---高速光子动力列车---时速1000km/h G---高速动车---时速500km/h D---动车组---时速300km/h T---特快---时速200km/h K---快速---时速150km/h 该国列车车次标号由上述字母开头,后面跟着一个正整数(<=1000)构成. 描述 由于该国地形起伏不平,各地铁路的适宜运行速度不同.因此该国的每一条行车路线都由K列车次构成.例如:K

题目链接: https://vjudge.net/problem/POJ-2195 题目大意: 给定一个N*M的地图,地图上有若干个man和house,且man与house的数量一致.man每移动一格需花费$1(即单位费用=单位距离),一间house只能入住一个man.现在要求所有的man都入住house,求最小费用. 思路: KM算法传送门: 理解篇    运用篇 每个man和house建立带权二分图,曼哈顿距离就是边的值,这里要求最小费用,也就是二分图最小权值匹配,但是KM算法求的是二分图最

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5884 参考:https://www.cnblogs.com/jhz033/p/5879452.html [题意] n个有序序列的归并排序.每次可以选择不超过k个序列进行合并,合并代价为这些序列的长度和.总的合并代价不能超过T, 问k最小是多少. [思路] k越大,代价越小,二分k,check k 对于每个k,问题转化为n个结点的最优k叉树,用堆做时间复杂度为O(nlogn),再加上二分总复杂度是O(nlogn

Sightseeing Cows Farmer John has decided to reward his cows for their hard work by taking them on a tour of the big city! The cows must decide how best to spend their free time. Fortunately, they have a detailed city map showing the L (2 ≤ L ≤ 1000)

这类求最优连续子序列的题一般是枚举右端点,然后根据题目要求更新左端点, 一般是nlogn,右端点枚举是n,左端点是logn 难点在于如何更新左端点 用一些例子试一下可以发现 每次加进一个新元素的时候 前面的元素都要再取一遍gcd 然后gcd同的时候i尽量大 为了去重,我们需要排序,用相邻元素比较 保留下来最优的一些区间,然后更新答案 #include<cstdio> #include<algorithm> #include<vector> #define REP(i,

一.问题来源 来源于换关键字,从LSH转换为hash检索,这要感谢李某. 二.解析 笔者认为关键思想是数据降维后使用矩阵旋转优化,其他和LSH一样的. 2.1 PCA降维 先对原始空间的数据集 X∈Rn×d 用PCA进行降维处理,设经过PCA降维后的数据集为 V∈Rn×c ,该问题就可以转化为将该数据集中的数据点映射到一个二进制超立方体的顶点上,使得对应的量化误差最小,从而而已得到对应该数据集优良的二进制编码. 对于PCA降维部分,不做详解.设 v∈Rc 为原特征空间中某一数据点经过PCA降维后

今天完成了机器人视觉的所有课程以及作业,确实是受益匪浅啊! 最后一个话题是Bundle Adjustment. 机器人视觉学中,最顶尖的方法. 1.基于非线性优化的相机位姿估计 之前已经在拟合一篇中,已经补完了非线性最小二乘拟合问题.Bundle Adjustment,中文是光束平差法,就是利用非线性最小二乘法来求取相机位姿,三维点坐标.在仅给定相机内部矩阵的条件下,对四周物体进行高精度重建.Bundle Adjustment的优化目标依旧是最小重复投影误差. 与利用non-linear mea

第三讲 特征提取与配准 2016.11 更新 把原文的SIFT替换成了ORB,这样你可以在没有nonfree模块下使用本程序了. OpenCV可以使用 apt-get install libopencv-dev ,一样能成功. 因为换成了ORB,所以调整了good match的阈值,并且匹配时需要使用 Brute Force match. 请以现在的github上源码为准. 师兄:同学们大家好,又到我们每周一次的“一起做RGB-D SLAM”时间啦!大家还记得上周我们讲了什么东西吗? 小萝卜:等

只因在今日头条刷到一篇文章,我就这样伤害我自己,手贱. 刷头条看到一篇文章写的滴滴出行2017秋招编程题,后来发现原文在这里http://www.cnblogs.com/SHERO-Vae/p/5882357.html.看了下,挺有意思,于是就想了想,又写了写,最终撸出来了.刚开始一看顿时感觉很熟悉,大学数据结构和算法课肯定讲过相关东西,什么深度搜索,广度搜索,最优路径,最优解...但是现在你让我说个一二三,我还就只记住几个名字,说不定名字都记错.我向来不喜欢死记东西,能查到的真的不想背下来,而

瘋耔C++笔记 欢迎关注瘋耔新浪微博:http://weibo.com/cpjphone 参考:C++程序设计(谭浩强) 参考:http://c.biancheng.net/cpp/biancheng/cpp/rumen_8/ 博客原文:http://www.cnblogs.com/Ph-one/p/3974707.html 一.C++初步认识 1.C++输入.输出.头文件解释 #include<iostream> using namespace std ; int mian() { cout

一.基本概念 动态规划过程是:每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移.一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的,所以,这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划. 二.基本思想与策略 基本思想与分治法类似,也是将待求解的问题分解为若干个子问题(阶段),按顺序求解子阶段,前一子问题的解,为后一子问题的求解提供了有用的信息.在求解任一子问题时,列出各种可能的局部解,通过决策保留那些有可能达到最优的局部解,丢弃其他局部解.依次解决各子问题,最后一个子问题就是初始问题的解. 由于动态规划解决

题目链接:http://codeforces.com/contest/752/problem/D 题意:给长度为k的n个字符串,每一个字符串有权值,求构造一个大回文串.使得权值最大. 因为字符串长度都一样,所以想构成回文串,必须两两配对,在中间加或者不加一个本身就是回文的字符串. 1.考虑非回文串的配对,把所有可以构成回文的非回文串凑起来,必须两两权值和>0才有意义.那么就扔到优先队列里配对. 2.考虑回文串的配对,配对成功的话要看下是不是两个回文串都是>0,如果不是,要额外在一个vector