登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
在 dfs 函数中,我们首先检查是否到达终点(end_x,end_y)了,如果到达了,那么当前的路径长度是否比之前搜索到的最短路径短,如果是的话就把当前路径 path 更新到最短路径记录 shortesPath 中,然后直接返回。当前位置是(x,y),如果往右走就是(x,y+1),往下走就是(x+1,y),往左走就是(x,y-1),往下走就是(x-1,y)。它表示一个迷宫,其中的1表示墙壁,0表示
由于作者使用的是 Neo4j 3.5版本,所以引入了插件进行了增强,如果是较新的版本,引入的插件包发生了变化,本文不做过多介绍。本文对中心性算法: 度中心度、紧密中心度、中介中心度、特征向量中心度 分别进行了介绍。使用Neo4j的graph-algorithms-algo插件,调用了针对红楼梦人物关系数据的四种中心度算法。
`pgvector` 为 PostgreSQL 引入了专门针对向量数据的索引,特别是 HNSW 和 IVFFlat 索引。这些索引帮助实现高效的向量检索和相似度计算。在选择 HNSW 或 IVFFlat 索引时,应根据应用场景的具体需求(如查询频率、数据更新频率和可用内存等)做出选择。HNSW 适合需要高检索精度和灵活更新的数据集,而 IVFFlat 则更适合需要快速处理庞大数据集但对精度有轻微取
docker快速部署milvus2.x版本及可视化工具
人工智能、机器学习、深度学习及计算机视觉的核心概念与应用,通过理论分析与代码示例展示了这些技术的实际操作和发展趋势。文章探讨了它们在医疗、金融、制造等领域的应用,及未来面临的挑战,为读者提供了全面的技术指南和未来展望。
单目相机畸变校正,像素坐标转世界坐标,可用于高精度测量,标定突破opencv自带需要定义size和棋盘格规格,程序自动识别二维码内部坐标信息和棋盘格规格,实现一键标定
PMAlign工具 CogPMAlignTool是一个识别定位工具,和其他一些识别定位算法一样,首先训练一个模板,然后再运行时图像上查询一个或多个已训练的模板。CogPMAlignTool是基于边缘特征的建立模板的,在模板匹配中更加快速度和准确。而不是基于像素栅格建立模板的,基于像素栅格的算法在一些旋转和尺寸变化的情况有时达不到有效的精度。【设置步骤】 ①导入图像②设置训练区域③训练模板④设置运行
项目需求:例如我们在项目中需要检测红圈与里面pin针的同心度(下附图),很显然红色的圆比较好找到,但是pin要抓到的话是有些不稳定的,下面我跟大家分享一个好用的项目经验。1.主要注意的就是要把找到的圆缩小,避免边缘噪点的影响。2.下面直接选用斑点工具,设置阈值后直接代码操作。1.首先我们用找圆工具找到红的标注的圆。
1.我们在项目中需要找圆,但是这个特征不是360°完整的圆,或者是需要多点进行拟合但是点的个数无法确定,那么就需要用到下面的方法了。我们的查找点工具可以是任意工具,只需要更改工具名称就可以了。2.把所有找到的点通过脚本赋值到拟合圆工具中即可。1.首先利用找线(圆)工具找到自己需要的点。
Caliper工具 Caliper工具俗称卡尺工具,是通过像素区域间灰阶差异来判断灰阶变化的位置的工具。其感兴趣区域为矩形,先沿投影方向将二维平面区域投影成一行,变成投影图像。然后沿着扫描方向,用滤波窗口进行卷积运算,得到过滤曲线,过滤曲线的峰值所在位置即为边缘位置。【设置步骤】 ①导入图像;②设置单边查找区域;⑤设置边查找区域缘对;【功能】 ①查找直线边的位置;
三角形三等分点定理是指在任意三角形ABC中,可以找到三个点D、E和F,使得线段AD、BE和CF均等分三角形ABC。这意味着三个等分点分别位于三个边界上,并且每个等分点都将三角形划分为等面积部分。如何判断在矩形,任意多边形上?(提示:计算多边形面积是等于点切割多边形面积和)鼠标操作时,经常要判断是否命中显示控件,特开发此算法快速判断。
支持各类二维码、条形码等的识别;多种码混合识别,且红色框线定位;支持png, jpg, bmp等各种图片格式;绿色工具免安装,识别效率快准狠。
(稍微了解即可,一般不会涉及)在一个图里每条边都有一个权值(有正有负)如果存在一个环(从某个点出发又回到自己的路径),而且这个环上所有权值之和是负数,那这就是一个负权环,也叫负权回路。存在负权回路的图是不能求两点间最短路的,因为只要在负权回路上不断兜圈子,所得的最短路长度可以任意小。含有负权重的无向图都是负权回路。例如下图,可以在2‐3之间无限循环。注意:贝尔曼‐福特算法实际上处理的是具有负权重的
多机器人路径规划算法CBS(Conflict-Based Search)介绍
文章目录前言一、最短路是什么?二、朴素Dijkstra算法三、堆优化版Dijkstra算法四、Bellman-Ford算法五、Spfa算法六、Floyd算法总结前言本篇文章讲的是图论里的最短路问题,如果你还没有图论的基础知识,可以看看我之前的文章:DFS(深度优先算法)BFS(广度优先算法)邻接表和邻接矩阵、树的遍历 (DFS和BFS)这些都是关于图论的基本知识。一、最短路是什么?最短路径: 从某
本文将会详讲队列和图解BFS算法,将BFS具象化,帮助读者在短时间内掌握队列的基本操作及BFS广度优先搜索算法
回溯法求解地图填色问题一、实验目的与要求1、实验基本要求:2、实验亮点:二、实验内容与方法三、实验步骤与过程1、未优化的回溯:(1)算法描述:(2)编程实现(3)运行并测试:2、对回溯进行优化(本部分中时间消耗均为完备搜索的时间消耗):(1)贪心剪枝策略:(2)置换剪枝策略:(3)向前探查剪枝策略:(4)矩阵记录可行解避免多次搜索(5)数据结构的选择:3、时间与效率分析:(1)三组数据的涂色:(2
如大规模图搜索、图数据的代表节点评价、图数据的社区划分、图数据的向量嵌入。基于图的推荐、节点预测、关系预测等实际应用需求的提出,这也进一步突出图算法的重要性。知识图谱本质上也是一种图结构,在图内部数据规模大且质量高、外部算力足够的情况下,充分利用好图算法,能够最大程度地发挥出其数据价值。图(Graph)广泛存在于真实世界的多种场景中,是一个常见的数据结构。如社交网络中人与人之间的联系、生物中蛋白质
在设计关系图时,选择力引导依赖关系图作为主要可视化方法,考虑到树状图在呈现节点之间关系方面的不便,力引导图能更好地展示节点关系。为了实现节点的折叠和展开策略,引入了开源库echarts3,并设计了节点的展开和收缩逻辑。关系图的布局采用力导向算法,其中引力中心设置为图中心,节点层级按照由中心向四周分布。详细讨论了力引导关系图的基本概念,节点和边的定义,以及力导向布局算法的原理。
本文将会详细讲解如何使用DFS算法解决走迷宫问题,一篇文章秒杀所有难点!内容简单直观,我家盆栽看完都学会了!
多智能体路径规划(multi-agent path planning)的 ros 实现
深度解析黑白棋AI代码原理(蒙特卡洛搜索树MCTS+Roxanne策略)
⭐️引言⭐️大家好啊,我是执梗。上一篇文章详细的介绍了一维前缀和的预处理和使用。今天我们讲解的是二维前缀和。这个考点在今年十三届蓝桥杯C++B组省赛是出现过该考点的(末尾习题会讲解),所以还是非常重要的一个知识点。但其实掌握好了一维,拓展到二维也还是不难的。...
快速获取子图根节点的属性快速获取子图根节点的属性一、问题背景二、构建样例多子图数据三、实现根节点的属性查找四、将子图查找的GQL封装为一个函数五、总结Here’s the table of contents:快速获取子图根节点的属性 子图查找匹配是一个非常复杂的问题,主要有确定模式的子图匹配和不确定模式的子图匹配【例如:通过图模式相似性进行查找】。本文
这篇文章简要介绍分子生成程序 `Surge` 的工作原理。`Surge` 是当下最好的开源的分子生成程序,枚举百万量级分子仅需要0.1秒左右。
A*算法是一种有序搜索算法,其特点在于对估价函数的定义上。对于一般的有序搜索,总是选择f值最小的节点作为扩展节点。因此,f是根据需要找到一条最小代价路径的观点来估算节点的,所以,可考虑每个节点n的估价函数值f(n)有两个分量:从起始节点到节点n的代价g(n)以及从节点n到达目标节点的代价h(n),即f(n)=g(n)+h(n)。迷宫问题是实验心理学中一个古典问题。迷宫从入口到出口可能有若干条通路,
一、最短路径概念最短路径,顾名思义,两结点之间最短的路径(可以是非邻接结点)。最小生成树和最短路径区别:最小生成树:连通图的最短路径。最短路径:两任意结点之间(可以非邻接)的最短路径。二、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法优点:效率较高,时间复杂度为O(n^2)。缺点:只能求一个顶点到所有顶点的最短路径。 (单源最短路)1、原理1、先选定一个根结点,并选定一个数组,先确定未遍历前的初始距离,把距离
图搜索算法
——图搜索算法
联系我们(工作时间:8:30-22:00)
400-660-0108 kefu@csdn.net