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搜索资源列表

  1. ANN Programming Manual

  2. 提供建立k-d树、搜索k个最近临近点等相关功能的库函数和源代码，为作相关方面的开发人员提供帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-02
    • 文件大小：986112
    • 提供者：giskel

  1. k-d tree资料

  2. The kd-tree is a binary tree in which every node is a k-dimensional point.K-D树，K表示空间的维数。 它的每一层通过检测不同的属性（关键字）值以决定选择分枝的方向。在二维空间中（也就是2-D树）在根和偶数层比较X坐标值（假设根的深度为0），在奇数层比较Y坐标值。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-04-11
    • 文件大小：188416
    • 提供者：q_niven

  1. K-均值中心算法C++源代码有详细的程序说明

  2. K-均值中心算法C++char *f2a(double x, int width){ char cbuf[255]; char *cp; int i,k; int d,s; cp=fcvt(x,width,&d,&s); if (s) { strcpy(cbuf,"-"); } else { strcpy(cbuf," "); } /* endif */ if (d>0) { for (i=0; i<d; i++) { cbuf[i+1]=cp[i]; } /* endfor */

  3. 所属分类：其它

  1. k-mean聚类算法实现

  2. c++实现k-mean算法#include #include #include #include #include // FUNCTION PROTOTYPES // DEFINES #define SUCCESS 1 #define FAILURE 0 #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define MAXVECTDIM 20 #define MAXPATTERN 20 #define MAXCLUSTER 10 char *f2a(double x,

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-09-22
    • 文件大小：837
    • 提供者：gnezedshi

  1. 空间数据库的索引技术

  2. 由于空间数据库中的数据量很大 ,因此空间数据库查询的开销一般要比关系数据库 大 ,特别是查询语句的条件谓词中包含一些对空间数据操作的函数 ,计算这些函数的开销远比数值 或字符串的比较要大。如果用顺序扫描的方法查询 ,则效率非常低。因此 ,为了提高查询效率 ,采 用空间索引是十分必要的。目前人们的研究工作更多地集中在空间数据的多维索引的研究上。全 面地总结了当前空间数据库领域中空间索引的研究进展 ,然后介绍了目前空间数据库中广为采用 且比较新的 4种索引方法: ( 1) R 树 (2) K -

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2011-04-02
    • 文件大小：184320
    • 提供者：zk12141985

  1. 電磁學習題解答david.k.cheng

  2. Electromagnetics field and wave 電磁學習題解答david.k.d.cheng

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-04-16
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：t1ina2004

  1. K-d tree源代码

  2. K-d tree源代码，包含节点插入、查找、删除、搜索等功能

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-08-26
    • 文件大小：10240
    • 提供者：xiaozhi_chen

  1. k-d树源代码

  2. k-d树源代码，用于点匹配，速度还可以。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-10-09
    • 文件大小：2048
    • 提供者：chuanye1987

  1. k-d树参考资料

  2. 由于写论文需要，个人网上找到的有关k-d树的两篇论文，对自己蛮有帮助的，对原理讲述还是蛮清晰的。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-02-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：java_betray

  1. c# K-d树实现

  2. 利用C#实现k-d树的编程，并将其与其他的搜索算法进行对比分析，判定最佳的搜索算法，并介绍KNNS的编程实现过程

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2012-08-16
    • 文件大小：4096
    • 提供者：chenxijiang

  1. 基于k-d tree的邻域搜索

  2. 经过整理的k-d tree搜索k近邻的算法，直接输入参数就可以用了，一个主函数，调用两个子函数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-16
    • 文件大小：4096
    • 提供者：jfyale

  1. k-d树及knn

  2. 该算法实现了k-d树的建立，以及k邻域的查找，这是用matlab编写的，可以针对三维点云进行k邻域的查找，可以直接被调用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-08-02
    • 文件大小：9216
    • 提供者：wuai5126

  1. Qt下k-d树的建立和最邻近点查询算法实现

  2. k-d树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。本代码实现了图形界面下最邻近点查找，简单易懂，适用于计算几何初学者。如需介绍文档，加qq:1257690927。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-06-30
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：u010234531

  1. 关于K-D树的总结

  2. 很好的总结K-d数的一个PPT讲义，建议了解K-D树算法的可以先参考一下这个讲义

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-11-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：gh_home

  1. 平衡树——k-d树.ppt

  2. 1 引入k-d树的目的 2 K-d树的定义 3 K-d树的基本操作：构造 插入 删除 查询 4 K-d树的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-11-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zl3351

  1. sift+k-d树+ransac

  2. RobHess的SIFT源代码，利用OpenCV实现SIFT特征提取和RANSAC剔除错误匹配，可以用于全景图像拼接，注释很详细。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2018-03-06
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：amyzhang1994

  1. 经典的ICP点云拼接配准算法，matlab实现，带例程，附带RMS误差分析

  2. 自己实现的经典ICP算法，采用PCA作了粗拼接，然后使用K-d树算法加速选取对应点，使用bunny数据进行了拼接实验，并计算了其RMS误差。经典ICP算法中不包含筛选删除误匹配点对的步骤，因此精度较低。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-04
    • 文件大小：559104
    • 提供者：xxiaotouming

  1. K-D tree原理查找.pdf

  2. 主要介绍K-D树的创建过程；创建原理；针对空间区域的碰撞结构做了应用导向

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-11
    • 文件大小：403456
    • 提供者：driver095

  1. 并行表面积启发式K-D树结构ParKD.zip

  2. ParKD (Parallel k-D Tree Construction,并行 K-D 树)。k-D树是用于射线的充分研究的加速度数据结构跟踪。它用于组织场景中的图元以允许高效执行光线和图元之间的交叉操作。使用贪心算法可以获得最高质量的k-D树基于表面积启发式（SAH）的成本优化。而高质量使得光线跟踪时间非常快，这是一个关键的缺点是k-D树建设时间仍然昂贵。这个成本对于渲染动态场景是不合理的未来的视觉计算应用在新兴的多核系统上。因此，许多工作集中于更快的并行k-D树建造性能以牺牲近似或忽略S

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-19
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：weixin_39841882

  1. 基于k-d树分区的聚类算法并行加速策略

  2. 针对传 统K-Means算法存在准确率低、聚类速度慢的问题，从K-Means算法优化和Flink框架并行层面对K-Means算法优化。为避免算法陷入局部最优解，采用质心间最大距离原则选出k个质心；为提高大数据量下的K-Means聚类速度，提出用k-d树算法划分数据集实现操作算子并行化，设置多个Task Manager数目和CPU核数加速F-Kmeans算法的执行。实验结果表明，较K-Means算法，F-Kmeans算法的准确率提高了约3.6％；F-Kmeans算法在DataSource耗时降低了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：929792
    • 提供者：weixin_38624315
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