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无标记配准论文阅读(二)A Vision-Based Navigation System With Markerless Image Registration and Position-Sensing

口腔颌面外科 (OMS) 的质量很大程度上取决于手术导航的准确性。在本文中,开发了一种基于视觉的无标记手术导航系统,以克服当前可用技术的缺点。改进了患者和手术器械跟踪的注册方法,以提高导航性能。对于患者图像配准,我们提出了一种仅使用形状信息的有效无纹理姿势估计方法。开发了一种创新策略来有效拒绝异常值并提高位姿精度,这是引入几何匹配信息指导PnP计算的首次尝试。对于手术器械跟踪,位置传感标记用于实现

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#论文阅读
七大排序算法

是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。插入排序的算法步骤如下:从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序;取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描;如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置;重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置;将新元素插入到该位置后;重复步骤2~5。是一种

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#排序算法#算法#数据结构
TCP问题总结

相信⼤家⽐较常回答的是:“因为三次握⼿才能保证双⽅具有接收和发送的能⼒。这回答是没问题,但这回答是⽚⾯的,并没有说出主要的原因。在前⾯我们知道了什么是。

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#tcp/ip#网络#网络协议
卡尔曼滤波Q和R怎么调

卡尔曼滤波器是一种有效的估计算法,主要用于在存在噪声的环境中估计动态系统的状态。它通过结合预测模型(系统动态)和观测数据(包括噪声)来实现这一点。在卡尔曼滤波中,调整过程噪声协方差矩阵 ( Q ) 和测量噪声协方差矩阵 ( R ) 是非常关键的,因为这两个参数直接影响滤波器的性能。

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#r语言#python#算法
Automatic merge failed; fix conflicts and then commit the result.如何处理

当你在Git中遇到 “Automatic merge failed;fix conflicts and then commit the result.” 的错误时,这意味着你尝试合并两个分支时出现了冲突。Git无法自动解决这些冲突,因此需要你手动解决。解决合并冲突可能是一个复杂的过程,特别是在大型项目或多人协作的环境中。始终保持良好的沟通和代码审查实践,可以帮助减少冲突的发生和复杂性。

#git
C++中vector的sort用法

return 0;这段代码使用自定义比较函数5 4 3 2 1。

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#c++#开发语言
到底了