KD-Tree是一种由二叉搜索树推广而来的用于多维检索的树的结构形式（K即为空间的维数）。
它与二叉搜索树不同的是它的每个结点表示k维空间的一个点，并且每一层都根据该层的分辨器（discriminator）对相应对象做出分枝决策。
顶层结点按由分辨器决定的一个维度进行划分，第二层则按照该层的分辨器决定的一个维进行划分···，以此类推在余下各维之间不断地划分。
直至一个结点中的点数少于给定的最大点数时，结束划分。
KD-Tree的分辨器根据不同的用途会有不同的分辨器，最普通的分辨器为：nmodk（树的根节点所在层为第0层，根结点孩子所在层为第1层，以此类推） 即：若它的左子树非空，则其左子树上所有结点的第i维值均小于其根结点的第i维值；
若它的右子树非空，则其右子树上所有结点的第i维值均大于其根结点的第i维值；
并且它的左右子树也分别为KD-Tree。
它与二叉搜索树不同的是它的每个结点表示k维空间的一个点，并且每一层都根据该层的分辨器（discriminator）对相应对象做出分枝决策。
顶层结点按由分辨器决定的一个维度进行划分，第二层则按照该层的分辨器决定的一个维进行划分···，以此类推在余下各维之间不断地划分。
直至一个结点中的点数少于给定的最大点数时，结束划分。
KD-Tree的分辨器根据不同的用途会有不同的分辨器，最普通的分辨器为：nmodk（树的根节点所在层为第0层，根结点孩子所在层为第1层，以此类推） 即：若它的左子树非空，则其左子树上所有结点的第i维值均小于其根结点的第i维值；
若它的右子树非空，则其右子树上所有结点的第i维值均大于其根结点的第i维值；
并且它的左右子树也分别为KD-Tree。
2024/11/3 10:53:27
4KB
1
关注最新版本更新地址：http://blog.csdn.net/cmfootball/article/details/17793483特点：多种匀色功能（色彩校正、色彩匹配和色彩映射）；
多种镶嵌线自动生成功能，有效避开建筑物，保证影像无漏洞；
多种输出功能（镶嵌整体输出、AOI裁切，AOI挖洞，矢量分幅和标准分幅输出）；
1.动态投影显示：利用重投影技术，支持不同坐标系影像进行叠加显示；
2.多种匀色功能：提供多种匀色方法选择，包括“色彩校正”、“色彩匹配”和“色彩映射”，使得镶嵌结果更加真实；
3.镶嵌线网络自动生成：解决了镶嵌线不全和镶嵌线有漏洞的问题，解决了带黑边的影像以及不规则影像生成镶嵌线的问题；
支持导入ERDAS、PCI和ENVI生成的镶嵌线。
4.高效的镶嵌线编辑：支持镶嵌线编辑，镶嵌线编辑撤销以及前进功能；
5.距离羽化和自动羽化功能：基本消除镶嵌线带来的图像接缝，实现浑然一体的感觉。
6.多种分幅输出方法：包括“整体输出”、“根据shp文件输出”、“标准分幅（国标JB）”、“自定义分幅范围”、“自定义AOI范围”和“单景输出”。
7.设置输出投影：支持更改输出影像空间坐标系，使得匀色、镶嵌、分幅、和投影一键完成，不生成临时结果，效率更高。
8.Ribbon界面：界面简单大方,功能按钮一目了然。
多种镶嵌线自动生成功能，有效避开建筑物，保证影像无漏洞；
多种输出功能（镶嵌整体输出、AOI裁切，AOI挖洞，矢量分幅和标准分幅输出）；
1.动态投影显示：利用重投影技术，支持不同坐标系影像进行叠加显示；
2.多种匀色功能：提供多种匀色方法选择，包括“色彩校正”、“色彩匹配”和“色彩映射”，使得镶嵌结果更加真实；
3.镶嵌线网络自动生成：解决了镶嵌线不全和镶嵌线有漏洞的问题，解决了带黑边的影像以及不规则影像生成镶嵌线的问题；
支持导入ERDAS、PCI和ENVI生成的镶嵌线。
4.高效的镶嵌线编辑：支持镶嵌线编辑，镶嵌线编辑撤销以及前进功能；
5.距离羽化和自动羽化功能：基本消除镶嵌线带来的图像接缝，实现浑然一体的感觉。
6.多种分幅输出方法：包括“整体输出”、“根据shp文件输出”、“标准分幅（国标JB）”、“自定义分幅范围”、“自定义AOI范围”和“单景输出”。
7.设置输出投影：支持更改输出影像空间坐标系，使得匀色、镶嵌、分幅、和投影一键完成，不生成临时结果，效率更高。
8.Ribbon界面：界面简单大方,功能按钮一目了然。
2024/11/3 8:06:53
41.82MB
1
向我展示数据结构使用高级数据结构（链接列表，队列，树，递归函数...）解决六个编程任务这些编程挑战是UDACITY第二个项目的。
问题涵盖了与本课程中学习的数据结构相关的各种主题。
目的是考虑到代码的效率和设计选择，以Python编写干净有效的解决方案。
该代码应有充分的解释，优雅且易于阅读。
内容问题1：最近最少使用的缓存设计选择：我对存储的项目使用字典，因为它为获取/设置/删除操作提供了复杂度O（1）。
更准确地说，我使用orderedDict（）结构来跟踪使用顺序。
orderedDict（）可用作队列来管理最不常用的密钥。
dict（）随着每个操作而更新，因此表现为队列结构。
时间复杂度：所有操作都有固定的时间。
空间复杂度：通过查看字典的长度来管理最大容量。
空间复杂度为O（capacity），它等效于O（1），因为它与执行的操作数无关。
问题2：查找文件设计
问题涵盖了与本课程中学习的数据结构相关的各种主题。
目的是考虑到代码的效率和设计选择，以Python编写干净有效的解决方案。
该代码应有充分的解释，优雅且易于阅读。
内容问题1：最近最少使用的缓存设计选择：我对存储的项目使用字典，因为它为获取/设置/删除操作提供了复杂度O（1）。
更准确地说，我使用orderedDict（）结构来跟踪使用顺序。
orderedDict（）可用作队列来管理最不常用的密钥。
dict（）随着每个操作而更新，因此表现为队列结构。
时间复杂度：所有操作都有固定的时间。
空间复杂度：通过查看字典的长度来管理最大容量。
空间复杂度为O（capacity），它等效于O（1），因为它与执行的操作数无关。
问题2：查找文件设计
2024/11/2 15:22:25
40KB
1
本资源是在Matlab平台上实现模板匹配，核心代码包括肤色分割以及模板匹配，肤色分割是通过在YCrCb色彩空间下进行肤色建模，从而实现肤色分割，在肤色分割的基础上实现模板匹配，从而实现人脸检测
2024/11/1 6:53:47
1.74MB
1
具有转弯导航功能的免费，快速，详细和完全离线的地图-受到全球6500万旅行者的信赖。
离线地图保存移动数据，无需互联网。
永久免费里面的所有地图和所有功能都是免费的。
永远是，永远是。
导航在世界任何地方使用驾驶，步行和骑自行车导航。
令人难以置信的详细说明兴趣点（POI），远足径和其他地图上缺少的地方的方向。
最新每天都有数百万OpenStreetMap贡献者更新地图。
OSM是GoogleMaps，Mapquest和Waze的开源替代方案。
快速可靠离线搜索，GPS导航以及优化的地图可有效节省存储空间。
书签保存您喜欢的位置并与朋友分享。
离线地图保存移动数据，无需互联网。
永久免费里面的所有地图和所有功能都是免费的。
永远是，永远是。
导航在世界任何地方使用驾驶，步行和骑自行车导航。
令人难以置信的详细说明兴趣点（POI），远足径和其他地图上缺少的地方的方向。
最新每天都有数百万OpenStreetMap贡献者更新地图。
OSM是GoogleMaps，Mapquest和Waze的开源替代方案。
快速可靠离线搜索，GPS导航以及优化的地图可有效节省存储空间。
书签保存您喜欢的位置并与朋友分享。
2024/10/31 15:24:29
178.94MB
1
本方案智慧建筑运维管理平台，通过可视化GIS+BIM技术与传统FM运维管理结合，通过控制资产的位置来控制资产的使用本身。
既包括资产入库初始状态时代空间位置，也包括其使用寿命周期内的不断变换的位置，及其与人员、组织机构和业务的关联关系。
既包括资产入库初始状态时代空间位置，也包括其使用寿命周期内的不断变换的位置，及其与人员、组织机构和业务的关联关系。
2024/10/30 21:19:37
30.15MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB