开帖大吉！ 利用FFMPEG工作已有一年多，许多学习文档散落在电脑各处，没有一个清晰明确的组织脉络；还有踩过又填平的各种坑，时间久了难免遗忘，再次遭遇时仍然要从头查起；而且事必躬亲也是毫无疑问的低效率，不利于后来同事的成长。因此有了开博的决定，希望记录下自己走过的脚印，见证自己的成
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 本文主要介绍了地理空间数据（Geospatial Data）以及它在 Nebula Graph 中的具体实践。 Geospatial Data 在 Nebula Graph 中的实践 什么是 Geospatial Data 地理空间数据（Geospatial Data）是包含简单地理空间要素信息的数据，比如点（point）、
©作者 | Alex 01 引言 SLAM 基本框架大致分为两大类：基于概率的方法如 EKF, UKF, particle filters 和基于图的方法 。基于图的方法本质上是种优化方法，一个以最小化对环境的观测误差为目标的优化问题。至今仍是主流的框架的核心，karto，cartographer，hector 等都是基于优化的。这种
R语言ggplot2可视化、在一张图中画出两条曲线（two lines in same ggplot2 graph）、使用postscript函数将可视化图像保存到指定目录的（ps、postscript file）文件中 目录
摘要: 了解用户对项目上下文的偏好是获得高质量多媒体推荐的关键。通常，项目的预先存在的特征来自预先训练的模型（例如，从某些神经网络提取的微视频的视觉特征），然后引入推荐框架（例如，协同过滤）以捕获用户偏好。然而，我们认为这样的范例不足以输出令人满意的用户表示，这很难很好地描述个
原文： Is It a Tree 1000ms 65536kB 描述： Given edges of a graph with N nodes. Check whether it is a tree. 输入: First line: one positive integers N (N <= 100). Next N lines: an N*N 0/1 matrix A={a[i][j]}, indicating whether there exists an edge between nod
CodeForces 295B Greg and Graph 题解 \(Floyd\) 算法是一种基于动态规划的算法，以此题为例介绍最短路算法中的 \(Floyd\) 算法。 我们考虑给定一个图，要找出 \(i\) 号点到 \(j\) 号点的最短路径。则该最短路径只有两种可能： \(i\) 号点直接到达 \(j\) 号点的路径中产生最短路径
797. 所有可能的路径（中等） 题目： 题目输入一幅有向无环图，这个图包含n个节点，标号为0, 1, 2,..., n - 1，请你计算所有从节点0到节点n - 1的路径。 输入的这个graph其实就是「邻接表」表示的一幅图，graph[i]存储这节点i的所有邻居节点。 比如输入graph = [[1,2],[3],[3],[]]，就代表下面这
$ git log --oneline --graph 查询 git log的 图示 查询一段时间内的 某个路径下的 commit： $ git log --stat --since 2021-12-01 --until 2022-02-13 --branches=*feature/v3.3 Source/CBOP.Cmds.DownloadReport/Cmds 查询 who 修改了什么 $ gi
A QR code (abbreviated from Quick Response code) is a type of matrix barcode (or two-dimensional barcode) first designed in 1994 for the automotive industry in Japan. A barcode is a machine-readable optical label that contains information about the item t
前言： 本人公司要求我制作网络拓扑图编辑工具，现在阶段功能研究制作完成，我发布的内容仅供互相学习参考，一切产生的后果与我无关。本人用的是vue 先上视频 <template> <div class="sketchBox"> <!-- 鼠标移入时展示 --> <div class="contextmenuBoxHover" ref="mouseH
服务器上配置Scene-Graph-Benchmark.pytorch-KaihuaTang工程记录 服务器cuda版本创建虚拟环境在虚拟环境下安装pkgs安装maskrcnn_benchmark配置可能会踩得坑 GitHub地址：https://github.com/KaihuaTang/Scene-Graph-Benchmark.pytorch 服务器cuda版本 命令行输入nvcc -V即
目录 五、图论模型 1.迪杰斯特拉（Dijkstra）算法、贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法 2.弗洛伊德（Floyd）算法 六、分类模型 1.逻辑回归 2.Fisher线性判别分析 五、图论模型 图论模型主要解决最短路径问题，根据图的不同，对应采用迪杰斯特拉（Dijkstra）算法、贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法、弗洛
零零散散学习shader多少有点难，一些空间的转换啥的老是记不住。看到了shader graph工具，尝试一下，学了一下模型溶解的效果实现： 版本：unity 2021.2.0a19原理 溶解原理：透明度测试，当alpha小于alphaclip的值时不显示 用噪声图来表示alphaalphaclip用正弦时间来变化描边原理：利用
目录创建节点和建立关系查询操作通过Cypher命令批量创建节点 创建节点和建立关系 # -*- coding:utf-8 -*- from py2neo import Node,Relationship,Graph,NodeMatcher,RelationshipMatcher # 数据库 graph = Graph('http://localhost:7474', auth=("neo4j", "123456")) # 查询
文章目录 算法文字说明完整代码 算法 void SamplePath(pGraph graph, ElemType vexa, ElemType vexb) { // path是结构体类型，存放图的顶点，和存储数量。就是个栈 Path *path = (Path *) malloc(sizeof(Path)); memset(path, 0, sizeof(Path)); // 标志数组
节点定义 # 图节点结构 class Node: def __init__(self, value): self.value = value # 节点值 self.come = 0 # 入度 self.out = 0 # 出度 self.nexts = [] # 邻居节点 self.edges = [] # 在节点为from的情况下，边的集合 边定义 class Ed
这篇文章也是解决从一张2D图到3D人脸精细重建的问题的。 文章自称是第一个将图神经网络用于3D人脸重建的。并且说自己的模型不需要精细的人脸纹理做监督，只需要随便的人脸图片就行。 结构如图所示，黄色的部分都是用的别人已经训练好的模型，灰色的是不可训练的，蓝色的就是需要训练的
文章目录 一、Neo4j的安装与启动 二、Neo4j在Pycharm中的调用 三、Neo4j指令介绍 四、Neo4j在Pycharm下的指令 五、Neo4j简介及应用场景 六、Neo4j与Python交互 1、环境与调用问题 2、版本问题 3、修改结点以及删除结点 七、结点构建方法 1、Python直接去重构建 2、运用查询语
一、Prim算法介绍 Prim（普利姆）算法是一种构造最小生成树的算法。Prim算法的时间复杂度为 O ( ∣ V ∣
文章目录 核心代码完整示例代码 使用py2neo构建neo4j图模型小demo：https://blog.csdn.net/weixin_35757704/article/details/112525629 核心代码 使用py2neo连接neo4j的方法： from py2neo import Graph graph = Graph("http://localhost:7474", auth=("neo4j", "neo4j"))
剑指 Offer II 111. 计算除法 399. 除法求值 class Solution { public: vector<double> calcEquation(vector<vector<string>>& equations, vector<double>& values, vector<vector<string>>& queries) { vector<double
第二十七天 我使用的C++，错误的地方请见谅，文章初衷仅用来督促本人学习，如果恰巧能够给你带来帮助，我会十分开心。 文章目录 第二十七天一、130. 被围绕的区域二、797. 所有可能的路径三、78. 子集 一、130. 被围绕的区域 给你一个 m x n 的矩阵 board ，由若干字符 ‘X’ 和
一、Prim算法 Prim算法时间复杂度为O(n ^ 2) Prim算法的具体思路是，每次根据最小那条边的顶点松弛边，然后再根据dis数组继续松弛，一直到n-1条边数完。 优化后的时间复杂度为O(nlogn) 1 #include "bits/stdc++.h" 2 using namespace std; 3 int Graph[110][110];//邻
专栏导读 本专栏第一篇文章「专栏开篇」列出了专栏的完整目录，按目录顺序阅读，有助于你的理解。 前言 doxygen 也可以生成函数调用关系图，但 doxygen 能做的远不止于此，它是一款优秀的文档自动生成工具。它可以将代码中的注释转换成帮助文档（注释格式要符合 doxygen 要求才行，FFmpeg A
