在三维几何建模中，计算两点间的测地线距离是一个重要的任务，特别是在计算机图形学、地理信息系统和物理学等领域。
测地线是曲面上两点之间最短的路径，它相当于平面上两点间直线的自然推广。
在地球表面，我们通常所说的“大圆航线”就是地球表面两点之间的测地线。
这个资源提供了计算三维模型上测地线距离的多种实现方法，作者DanilKirsanov显然是在探讨这个问题并提供了解决方案。
以下是根据提供的文件名解析出的可能的算法和概念：1.**GeodesicAlgorithm**:-`geodesic_algorithm_exact.h`:这个文件可能包含了一个精确计算测地线的算法。
"Exact"可能指的是算法考虑了模型的精确几何信息，不进行近似计算。
-`geodesic_algorithm_dijkstra_alternative.h`:Dijkstra算法通常用于寻找图中最短路径，这里的"Alternative"可能表示这是Dijkstra算法的一种变体，专门用于计算三维模型上的测地线。
-`geodesic_algorithm_subdivision.h`:分形细分算法可能被用来细化模型以提高计算精度，或者是在细分的表面上进行测地线的追踪。
2.**MeshDataStructure**:-`geodesic_mesh.h`和`geodesic_mesh_elements.h`:这些文件可能定义了用于存储和操作三维模型的网格数据结构。
网格是由顶点、边和面组成的，这些元素有助于在曲面上定位和计算路径。
3.**API**:-`geodesic_matlab_api.cpp`:提供了与MATLAB交互的接口，这使得用户可以在MATLAB环境中利用这些算法，方便进行数值计算和可视化。
4.**Examples**:-`example1.cpp`和`example0.cpp`:这些是示例代码，用于演示如何使用上述算法。
它们可能包含了如何加载模型，初始化算法，以及如何查询和打印测地线距离的步骤。
5.**HeaderFiles**:-其他头文件如`geodesic_algorithm_exact_elements.h`等，可能包含了算法所需的具体数据结构和辅助函数定义。
通过这些文件，我们可以了解到作者可能实现了一套完整的工具集，用于处理从网格数据读取、测地线计算到结果输出的全过程。
这些工具对进行三维模型分析，尤其是在需要考虑曲面最短路径的问题时，具有很高的实用价值。
例如，在游戏开发中计算角色移动路径，或在虚拟现实应用中计算视角变换的距离等。
理解并运用这些算法，将有助于提升三维空间中的导航和路径规划的精确性。

基于三角曲面网格实现测地线算法的matlab程序源码

这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

该资源提供了计算测地线距离的lib、dll库和要包含的头文件，还包含了实例代码。
没有源文件。
该资源是2005SIGGRAPH中FastExactandApproximateGeodesicsonMeshes文章的实现，其作者是VitalySurazhsky,TatianaSurazhsky,DanilKirsanov,StevenJ.GortlerandHuguesHoppe。

基于测地距离的谱聚类，利用测地距离代替欧式聚类，代码以同心圆为样本数据进行实例演示！

这是一篇来自science杂志的论文，极其典型！介绍了测地距离在流行降维中的使用。
Scientistsworkingwithlargevolumesofhigh-dimensionaldata,suchasglobalclimatepatterns,stellarspectra,orhumangenedistributions,regularlyconfronttheproblemofdimensionalityreduction:Þndingmeaningfullow-dimensionalstructureshiddenintheirhigh-dimensionalobservations.Thehumanbrainconfrontsthesameproblemineverydayperception,extractingfromitshigh-dimensionalsensoryinputsÑ30,000auditorynerveÞbersor106opticnerveÞbersÑamanageablysmallnumberofperceptuallyrelevantfeatures.Herewedescribeanapproachtosolvingdimensionalityreductionproblemsthatuseseasilymeasuredlocalmetricinformationtolearntheunderlyingglobalgeometryofadataset.Unlikeclassicaltechniquessuchasprincipalcomponentanalysis(PCA)andmultidimensionalscaling(MDS),ourapproachiscapableofdiscoveringthenonlineardegreesoffreedomthatunderliecomplexnaturalobservations,suchashumanhandwritingorimagesofafaceunderdifferentviewingconditions.Incontrasttopreviousalgorithmsfornonlineardimensionalityreduction,oursefÞcientlycomputesagloballyoptimalsolution,and,foranimportantclassofdatamanifolds,isguaranteedtoconvergeasymptoticallytothetruestructure.

计较测地距离的matlab代码，包括Dijkstra和Floyd两种方法的代码，以及一个瑞士卷的例子

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。