为了在大图中找到两点之间的最短路径,我们先通过宽度优先搜索为每个点建立距离标签索引。关键是在宽度优先搜索是进行剪枝。
2023-04-30 22:26:56 1.1MB 图数据查询 点间最短路径
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FAST 针对目前GNSS数据下载步骤繁琐、下载速度慢等问题,开发了一套较为完备的融合多源数据下载终端软件——FAST。 软件目前包含GNSS科研学习过程中绝大部分所需的数据源,采用并行下载的方式极大的提升了下载的效率。 Git地址 https://github.com/ChangChuntao/FAST https://gitee.com/changchuntao/FAST 软件特点 多平台:同时支持windows与linux系统; 资源丰富:基本囊括了GNSS科研学习中所需的数据源,目前支持15个大类、62个小类,具体支持数据见数据支持; 快速:软件采用并行下载方式,在命令行参数运行模式可自行指定下载线程数,经测试下载100天的brdc+igs+clk文件只需要48.93s! 易拓展:如需支持更多数据源,可在FTP_Source.py、GNSS_TYPE.py中指定所需的数据与数据源; 简单易行:程序有引导下载模式与命令行带参数运行模式两种方式下载,直接运行程序便可进入引导下载模式,命令行带参数运行FAST -h可查看带参数运行模式介绍; 灵活:在带参数运行模式下,用户可灵活指定下
2023-04-13 23:34:21 21.34MB gnss python ppp 数据下载
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注意:不支持Ubuntu 16.04及更低版本 FAST-LIO 2.0 将于2021年3月底发射。 新的功能: 更快更好 更高的频率; 更多的LiDAR支持(Horizo​​n和Ouster 64); 支持基于ARM的嵌入式平台。 FAST-LIO FAST-LIO (快速LiDAR惯性里程计)是一种计算效率高且功能强大的LiDAR惯性里程计套件。它使用紧密耦合的迭代扩展卡尔曼滤波器将LiDAR特征点与IMU数据融合在一起,从而在发生退化的快速运动,嘈杂或混乱的环境中实现强大的导航能力。我们的软件包解决了许多关键问题: 快速迭代的卡尔曼滤波器,用于里程计优化; 在最稳定的环境下自动初始化; 并行KD-Tree搜索以减少计算量; 强大的特征提取; 开发者 :激光贴图和姿势优化; :特征提取。 要了解更多详细信息,请参阅我们的相关文章:) 我们的相关论文:现在可以在arxiv上获得我
2023-04-12 23:01:25 28.47MB lidar-odometry livox-avia-lidar C++
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Fast-DDS.zip
2023-03-31 17:50:52 9.87MB
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Fast.Algorithms.for.Signal.Processing
2023-03-31 15:11:15 2.97MB 信号处理 算法
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Fast DDS的install包,包括Fast DDS相关的头文件、动态库等,可以直接提供第三方程序使用。
2023-03-31 11:01:47 17.61MB FastDDS 动态库
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利用coco2017数据集训练Fast-RCNN模型(训练过程详细步骤记录): (1)检测数据集利用选择搜索算法(selective-search)生成一定数量的候选框, (2)将候选框与真实标注框进行IOU(交并比)计算,将真是标注框的作为正样本,将0.1
2023-03-28 09:26:27 509.47MB pytorch 目标检测 Fast_RCNN
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Fast RCNN和Faster RCNN代码
2023-03-28 09:21:49 959KB CNN
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Fast Report Demo,送需要的朋友看看。
2023-03-28 06:37:04 1.54MB Fast Report Demo
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BeLibnids 分析数据包使用 libnids 和 dpdk 它是一个使用多进程将dpdk和libnids结合在一起以支持10G端口分析数据包的平台。 ##0.什么是? a:它是一个使用多进程从一个或多个端口接收和处理数据包的平台。 b:它使用RSS队列和对称散列来保证一个tcp流只被一个进程处理。 c:使用多进程解决libnids资源冲突。 d:我是在CentOS 6.4和6.5下运行的,代码你都有,当然可以改。 ###技术架构 ##1.如何编译? a:编译intel dpdk“ 可以下载或使用doc/dpdk-1.5.0r2.tar.gz。 b:cd libnids-1.24/src 并编译它直到生成一个 libnids.a(我注册 nids_syslog_return 函数而不是 nids_syslog 以提高多进程中的性能) c:cd symmetric_mp
2023-03-24 13:29:06 9.36MB fast dpdk high-performance libnids
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