HDMapNet: An Online HD Map Construction and Evaluation

使用C#的gdi+ API渲染一个三维立方体并贴图 实现功能如下： 1、三维（阶）四维（阶）向量/方阵的运算 2、三维物体的世界变换、相机变换和投影变换； 3、直线的光栅化算法（Brensenham） 4、扫描线填充算法 5、Z-Buffer 6、纹理的透视校正 7、对纹理进行最近邻采样/双线性采样 另外对坐标线性插值使用重心坐标，效率极低，仅供学习三维渲染管线

本文以深度强化学习为基础，设计出一种适用于求解大规模车辆路径问题的模型架 构。采用了预训练模型+基于相对位置的 Transformer网络+A2C强化学习训练框架，为 后续研究大规模车辆路径问题的扩展问题和大规模组合优化问题提供了新的深度强化 学习算法框架。本文中的深度强化学习算法解决了以下问题： （1） 不同规模算例可以共享并继承其他规模训练完的模型，在这种共享模型的机制下， 避免了算例规模相近的模型的重复训练。 （2） 预训练模型能够继承其他规模训练出的模型经验，相对位置节点提高了在大规模 车辆路径问题中特征抓取的精确性，A2C强化学习训练框架环节采用无监督学习， 在无标签训练集中训练中规避经验回溯问题，这三方面针对大规模车辆路径问题 做出的调整，提高了训练效率和收敛效果。 （3） 通过预训练机制解决了大规模车辆路径问题内存溢出的情况，解决了目前已有算 法在大规模算例训练时，内存溢出训练中断等问题。 （4） 与经典的启发式算法和元启发式算法进行比较，在同等求解速度的算法中，本文 算法的求解质量方面全面超越这些算法。并且在当前已有的深度强化学习解决方 案中，本文设计的算法和效

argoverse HD map 数据集

How to Map RGB Signals to LVDS/OpenLDI(OLDI) Displays。LVDS标准，德州仪器的文档

baidu地图(map) /**public 地图中心的地理坐标*/ this.centerMapX=0; /**public 地图中心的地理坐标*/ this.centerMapY=0; this._picCacheArray={};//缓存图片 this._width=width;//显示屏宽度 this._height=height;//显示屏高度 this._pic_one_width=onepicWidth;//单个图片宽度 this._pic_one_height=onepicHeight;//单个图片高度 document.writeln(''); },

使用echarts来显示世界地图和全国地图，并且可以下钻层级 适用于使用echarts+vue3.0+vite的人员 解决全球下钻到全国到省级的问题 以及不要的地图资源

基于高德地图开发的数据检索平台，可支持数据列表显示详细信息，地图显示对应坐标位置；且点击列表中数据，地图可以跳转到对应的地理位置，高亮显示。同时点击marker图标，可查看该点的详细信息。本人已经测试通过，只需替换一下html中的key（高德云平台免费申请）值即可使用，压缩包中有效果图。

计算相似度的matlab代码A-trace-map-comparison-algorithm-for-the-discrete-fracture-network-models-of-rock-masses 一种岩体离散裂缝网络模型的迹图比对算法论文题目：一种岩体离散裂缝网络模型的迹图比对算法通讯作者：李明超，合着：韩帅，李明超，王刚 使用指南 步骤如下： a． 将测试图像复制到源代码文件夹。 湾用 Matlab 打开文件“mainProcess”。 C。 单击运行。 将计算 realTraceMap 和simulatedTraceMap1 之间的相似度。 d. 将第 7 行替换为“I{2} = imread('simulatedTraceMap2.bmp');”。 e. 单击运行。 将计算 realTraceMap 和simulatedTraceMaps 之间的相似度。 此外，图像已经过预处理。 该算法将确定simulatedTraceMap1 还是simulatedTraceMap2 更类似于realTraceMap。

使用echarts开发地图时可导入相对应城市的json数据，便可以实现，这个是实例