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一个acm算法题目 问题描述： 有一个黑盒子，可视为一个15×10的二维矩阵，里面有一些空隙，在二维矩阵中用0表示空隙，用1表示被占有。现有一个仪器，可以从4个方向对盒子进行分行透视：从左到右，从左下到右上，从下到上，从右下到左上。透视可得到该二维矩阵的该行1的个数。要求，还原此矩阵。 输入：4行，每一行分别代表从左到右，从左下到右上，从下到上，从右下到左上透视所得的数据 输出：该矩阵 使用的方法是回溯法，具体见程序-a acm algorithm topic Problem descr ipt
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透视变换的矩阵算法 逆矩阵算法 参数的求法-The Perspective Transform matrix
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GPS TOOLBOX包含以下内容：
1、GPS相关常量和转换因子；
2、角度变换；
3、坐标系转换：
点变换；
矩阵变换；
向量变换；
4、专用测绘程序；
5、专用统计函数；
6、GPS时间工具；
7、专用GPS数据处理函数；
8、航迹和相关工具；
9、卫星位置计算；
10、高度和方位角判定，以及卫星可见性；
11、DOP（dilution of precision）计算，卫星选取和相关函数；
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数据结构排序算法,透视投影是3D固定流水线的重要组成部分，是将相机空间中的点从视锥体(frustum)变换到规则观察体(Canonical View Volume)中，待裁剪完毕后进行透视除法的行为。在算法中它是通过透视矩阵乘法和透视除法两步完成的。
透视投影变换是令很多刚刚进入3D图形领域的开发人员感到迷惑乃至神秘的一个图形技术。其中的理解困难在于步骤繁琐，对一些基础知识过分依赖，一旦对它们中的任何地方感到陌生，立刻导致理解停止不前。-Data structures sorting
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关于metric learning的综述，涉及到许多的知识：SVM、kernel、SDP等-This paper surveys the field of distance
metric learning from a principle perspective, and includes a broad selection of recent work. In particular, distance metric learning is reviewed under different
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：针对常用坐标转换定位算法精确度和效率较低的问题，提出一种基于透视变换原理的定位算法。根据4 个初始定位点的坐标信息，
确定反映点与点之间空间映射关系的单应性矩阵。定位完成后，利用该矩阵进行简单运算即可完成坐标转换。实验结果证明该方法稳定性
较高。-Positioning algorithm for common coordinate conversion accuracy and low efficiency problem, a perspective transformation
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处理多流形聚类问题，从相似性矩阵的角度出发，充分利用流形采样点所内含的自然的局部几何结构信息来辅助构造更合适的相似性矩阵并进而发现正确的流形聚类。-Handle multiple manifolds clustering problem, the perspective of the similarity matrix starting, make full use of local natural manifold geometry information contained samplin
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