非常好的TV最小化（正则化）算法，值得借鉴

matlab icp源码项目目标： 开发用于将部分点云与 3D CAD 模型配准的管道 运行代码时涉及的步骤： 在你希望运行代码的目录中创建一个 BUILD 文件夹，CMkeLists.txt 和 CODE.cpp 传递给代码的参数应该放在构建中 代码接受 3 个参数参数 1 = Kinect 点云参数 2 = CAD 文件参数 3 = ICP 的迭代次数 CAD 文件的预处理： .stl 格式的 CAD 模型以毫米为单位转换为 .pcd 和米。 （将 cad 缩小 0.001） 获得可接受输出的重要约束条件： Kinect 位置不应该改变，因为 Kinect 相对于机器人底座的转换是在代码中硬编码的。 湾要注册的对象放置在一定高度。 在迄今为止获得的结果中，该物体被抬高到了 6-7 厘米以上。 （白色小立方体）在代码中，我们砍掉了 示例 CMakelists、用于获取 Kinect 相对于 Base 的转换的 Matlab 代码以及用于获取从 Kinect 到机器人 Base 的转换的 Matalb 代码都存在于 zip 文件中。 代码将使用“cmake ..”和“make”进行编译

编织 Weave是用Java实现的分布式密钥库，并使用基于RAFT的领导者选举的自定义实现来达成共识。 它被设计为快速，可访问且容错的。 Weave旨在促进原始RAFT论文的目标，包括易懂性。 这就是为什么Weave有充分的文档资料并易于扩展。 它还包括一个基于Python的命令行客户端，以测试和分析密钥存储区的状态。 我们创建Weave的三个主要目标之一是设计： 基于云的环境的容错分布式密钥库 需要共识算法的分布式Java应用程序的RAFT的理想实现 分布式环境中的学术共识的分布式环境 Java文档 您可以在阅读Javadoc。 RAFT共识简介 Diego Ongaro和John Osterhout在论文“寻找可理解的共识算法”中引入了RAFT，它是1990年代Leslie Lamport提出的Paxos共识算法的替代方案。 众所周知，原始Paxos论文难以实施，导致各种行业

这是一组 2000 个随机生成的 k 臂老虎机k = 10 的问题。对于每个强盗问题，动作值， q*(a), a = 1,2 .... 10, 是根据均值为 0 的正态（高斯）分布选择的，并且方差 1. 然后，当应用于该问题的学习方法在时间步长 t 选择动作 At 时， 实际奖励 Rt 选自均值为 q*(At) 且方差为 1 的正态分布。 对于任何学习方法，我们都可以衡量它的性能和行为，因为它随着经验的增加而改进应用于其中一个老虎机问题时的 1000 个时间步。 这构成了一次运行。 重复这个对于 2000 次独立运行，每次运行都有不同的老虎机问题，我们获得了学习的度量算法的平均行为。 我们使用样本平均技术进行动作价值估计，并通过绘制 2000 次模拟的平均奖励来比较贪心算法的结果。 也可以针对非贪婪算法修改代码。

墨鱼优化 用于解决简单优化问题的算法编码。 所有参考文献都包含在文件夹中。 CFA 是一种相对较新的优化算法，其灵感来自鱿鱼及其模拟周围环境的能力。

协方差矩阵的估计 两种方法的实现（Python） “股票收益协方差矩阵的改进估计及其在投资组合选择中的应用/ Ledoit and Wolf 2001”（ “大尺寸协方差矩阵的直接非线性收缩估计/ Ledoit and Wolf 2017”

云计算中融入贪心策略的调度算法研究，周舟，胡志刚，鉴于Min-Min算法优先调度小任务而Max-Min算法优先调度大任务而导致云系统资源不平衡的问题，提出了一种新的算法叫Min-Max. Min-Max算法对时

Data Structures and Algorithms Made Easy 的 java 版，原书是 c，后来出了 java，基本内容一致，这个 java 版的最新版（第二版）

velo2cam_calibration velo2cam_calibration软件为由LiDAR和摄像头设备组成的任何一对传感器实现了最新的自动校准算法[1]。 该软件以ROS软件包的形式提供。 在马德里卡洛斯三世大学开发的软件包。 设置 要安装此ROS软件包： 将存储库克隆到您的catkin_ws / src /文件夹中。 安装运行依赖项： sudo apt-get install ros--opencv-apps 建立您的工作区。 用法 有关如何使用此软件的详细说明，请参见 。 要在虚拟环境中测试算法，您可以启动我们的中包括的任何校准方案。 标定目标 下图显示了该算法使用的建议校准目标的可能实施例及其相应的尺寸图。 注意：为方便起见，可以使用其他尺寸。 如果是这样，请相应地配置节点参数。 引文 如果您在研究中使用这项工作，请考虑引用以下论文： [1]

Algorithm-Subjective-Answer-Evaluation.zip,使用机器学习的主观答案评估。请在此链接中给出答案->,算法是为计算机程序高效、彻底地完成任务而创建的一组详细的准则。