对强噪声且密度不均匀的点云进行高效、高精度配准是一个难题。针对此难题,提出一种基于关键点提取与优化迭代最近点(ICP)的点云配准算法。在粗配准中,将体素格滤波与法向距离关键点的提取相结合,计算关键点的快速点特征直方图以进行特征匹配,然后采用对应关系估计优化随机采样一致性(RANSAC)算法以进行误匹配剔除。在精配准中,采用最优节点优先(BBF)算法搜索k-d tree最近点,设定动态阈值消除误配对,最后利用基于“点到三角面”模型的加速ICP算法计算配准向量。通过对模型点云和建筑物点云进行配准,将所提算法与其他常用的算法进行比较分析。实验表明,所提算法具有良好的稳健性和抗噪性,能显著提升配准速度和配准精度。
2021-10-14 16:57:31
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20世纪50年代中期创立了仿生学，人们从生物进化的机理中受到启发。提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法，如进化规划、进化策略、遗传算法等，这些算法成功地解决了一些实际问题。
20世纪90年代意大利学者M．Dorigo，V．Maniezzo，A．Colorni等从生物进化的机制中受到启发，通过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为，提出来一种新型的模拟进化算法—— 蚁群算法，是群智能理论研究领域的一种主要算法。用该方法求解TSP问题、分配问题、job-shop调度问题，取得了较好的试验结果．虽然研究时间不长，但是现在的研究显示出，蚁群算法在求解复杂优化问题（特别是离散优化问题）方面有一定优势，表明它是一种有发展前景的算法．
2021-10-10 23:08:47
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本文作者将以某社交APP为例，阐述产品经理给开发提埋点需求的正确姿势。enjoy~作为一枚产品经理，对埋点一定不陌生，每一款产品多少都会有数据统计的需求，互联网发展到今天，互联网公司对数据的需求也不仅仅限于PV、UV，对产品经理也提出了更高的要求。做一枚既懂产品又懂数据的产品经理，好难。因为工作的性质，这一两年来，接触的产品经理和运营大概有1百来个，和他们聊数据分析需求时，总是找不到一个很好的节奏，感觉好像就是那些常规的分析指标，让具体说一下就说不出来了，最终导致的只能是这三种结果：最开始进行需求梳理时，没有从整体进行考虑，给出的需求偏浅层或者给不出具体需求，等到开发埋好指标结果出来时却不是自
2021-10-06 11:45:17
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SmsForwarder（短信转发器）
Android手机监听短信并根据指定规则转发到其他手机，钉钉机器人，企业微信群机器人，邮箱，树皮，webhook等
:warning:此项目在的基础上优化改造而来，感谢原作者！
特别声明：
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特点和规格：
简单只做两件事：
2021-10-03 23:11:29
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---黎卡提(Riccati)矩阵方程
是一个一阶非线性矩阵微分方程。
2）最优控制规律为：
由黎卡提方程解出 后，可得：
1）最优反馈增益矩阵：
2021-10-02 21:18:12
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本文件包含Tomcat近几年爆发的4个严重漏洞，包含从tomcat弱口令上传，到tomcatPUT上传小马，本地权限提升一级反序列化漏洞，其中弱口令包含2本字典以及详细用法，PUT上传包含POC，反序列化和权限提升包含代码及详细操作，仅供学习使用，请不要用于非法以及商业活动
2021-09-24 12:14:29
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