约MVBB 地位 建造 单元测试 快速算法，用于计算3D点云的最小体积定向边界框的近似值。 在3D中为给定点云计算面向最小体积的边界框是计算机科学中的难题。 确切的算法是已知的，并且在3D中的点数为立方量级。 目前尚不知道一种更快的精确算法。 但是，对于许多应用程序，最小体积定向边界框的近似值是可以接受的，并且已经足够准确。 这个项目是为研究而开发的。 这个符合小型标准的C ++ 11库可以内置到共享库中，也可以直接包含在现有的C ++项目中。 我并不为几年前编写的基础代码感到特别自豪，但是考虑到PR的重构和清理是非常受欢迎的！ 该库包含以下代码： 计算定向的最小体积盒的近似值（多线程支持：OpenMP）， 在2D中计算点云的凸包， 计算二维点云的最小面积矩形， 点云的2d投影， 使用复杂的拆分技术快速构建kD-Tree（n维，模板化），可在拆分过程中优化质量标准， 通

使用matlab对输入数据建立Kd-tree并通过Kd-tree进行k-NN查询。k-NN查询的主要算法思路来自知乎【量化课堂】kd 树算法之详细篇

瓦力能KD-C30对讲机写频编程改频软件

Kdtree for最近邻居搜索 使用KD树在点云上执行最近邻居搜索。 Main.cpp包括两个测试用例：一个带有bin点云文件，另一个带有自定义2D点云。 建造 g++ -o main main.cpp

KD树的最快实现算法，经过了数次优化后，即使处理数十万个点，也仅仅需要几秒钟

一个算法来的 实验一 【实验名称】：空间数据库索引的数据结构 【实验目的】：了解空间数据库的索引数据结构，掌握基本的算法编程过程，培养和提高GIS专业程序设计能力。 【实验内容】：K-D tree数据结构算法 【实验准备】：VC++编程环境软件；测试数据 【实验步骤】： 1． 先阅读教材上关于k-d tree的说明与描述 2． 设计算法实现基本数据结构 点的数据结构

windbg调试工具详解，非常全面的讲解了windbg工具的原理使用以及命令，每个命令都附有详细实例介绍，是快速入门提高windbg调试windows程序的一本利器。

本文件对PID参数kp,ki,kd进行寻优，以ITAE作为指标函数。 PSO 文件中有详细的参数设置和寻优过程 GA寻优与PSO寻优作为对比出现 figure1展示了随着迭代次数的变化，适应度函数的收敛情况 figure2展示了kp,ki,kd的迭代情况 ht 文件是用来画图的 问题解决思路.pdf 简要介绍了粒子群算法寻优的过程

kdtree 提供了 kd-tree 的简约实现。 该实现既可以通过 MEX 调用在 MATLAB 内部使用，也可以作为独立工具直接从 C/C++ 程序使用。 网站上的图片带有“ fulltest.m”字样此实现提供以下功能： - kdtree_build: kd 树构造 O( n log^2(n) ) - kdtree_delete：释放由 kdtree 分配的内存- kdtree_nearest_neighbor：最近邻查询（针对一个或多个点） - kdtree_k_nearest_neighbors：单个查询点的 kNN - kdtree_range_query：矩形范围查询- kdtree_ball_query：查询与点的距离增量的样本重要说明：由于 Matlab 提供了一个 kdtree，我对维护此代码失去了兴趣。

此发行版包含 KDTREE、KDTREEIDX 和 KDRANGEQUERY 函数。 ----- KDTREE 使用 kD 树查找最近点。 CP = KDTREE（REFERENCE，MODEL）在中找到最接近的点模型中每个点的参考。 通过从 REFERENCE 中的数据点构建 kD 树，并在 MODEL 中查询每个数据点的树，以有效的方式执行搜索。 IDX = KDTREEIDX( REFERENCE, MODEL ) 为 MODEL 中的每个点查找 REFERENCE 中最近的点。 通过在REFERENCE中从数据点构建kD树，并在MODEL中为每个数据点查询树，以有效的方式执行搜索。 PTS = KDRANGEQUERY( ROOT, QUERYPT, DISTLIM ) 查找存储在 kD 树 ROOT 中且在 QUERYPT 的 DISTLIM 单元内的所有点。 使用 D