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Python KD树距离大于零的最近邻居
我正在尝试对纬度和经度数据实施最近邻搜索 这是数据 txt 61 3000183105 21 2500038147 0 62 299987793 23 750005722 1 66 3000488281 28 7500038147 2 40
python
scipy
Spatial
kdtree
四叉树和Kd树
我有一组不同位置的纬度和经度 也知道我当前位置的纬度和经度 我必须找出距离当前位置最近的地方 Kdtree 和四叉树中哪种算法最适合从纬度和经度集合中找出邻居位置 一种相对于另一种有什么优势 我们如何在 C 中将这些实现到算法中以实现上述目
c
Geolocation
nearestneighbor
kdtree
QuadTree
用于三角形交叉加速结构的简单 C/C++ 库
我正在进行光线追踪 并希望通过一些加速结构 kd tree BVH 等等 来加速它 我不想自己编码 到目前为止我尝试过的 将 kd 树从 pbrt 中拉出 有如此多的内部依赖关系 如果不将所有 pbrt 拉入我的代码中 我就无法成功 CGA
geometry
raytracing
codereuse
kdtree
PCL kd-tree 实现速度极慢
我正在使用基于点云库 PCL 的 C 实现 kd 树最近邻 NN 搜索 该数据集包含约 220 万个点 我正在为每个其他点搜索 NN 点 搜索半径设置为 2 0 要完全计算出来 大约需要 12 个小时 我使用的是带有 4GB RAM 的 W
nearestneighbor
pointCloudLibrary
CGAL
kdtree
Java 中的 KDTree 实现
我正在寻找 Java 中的 KDTree 实现 我已经进行了谷歌搜索 结果似乎很随意 实际上有很多结果 但它们大多只是一次性的小实现 我宁愿找到具有更多 生产价值 的东西 类似于 apache 集合或适用于 NET 的优秀 C5 集合库 我
Java
datastructures
kdtree
两个数组的高效匹配(如何使用KDTree)
我有两个二维数组 obs1 and obs2 它们代表两个独立的测量系列 并且都具有dim0 2 并且略有不同dim1 say obs1 shape 2 250000 and obs2 shape 2 250050 obs1 0 and o
python
NumPy
pandas
scipy
kdtree
使用map-reduce构建分布式KD树
我正在尝试使用map reduce 构建分布式KD 树 分布式KD树的描述可以在这里找到Dkd Tree I have a feature vector of images having dimension 20 I have to bui
Java
Hadoop
MapReduce
kdtree
理解 scipy.spatial.KDTree 中的 `leafsize`
问题陈述 我在 3D 空间中有 150k 个点 它们的坐标存储在尺寸为 150k 3 以毫米为单位 的矩阵中 我想找到给定点的所有邻居p在半径范围内r 我想以最准确的方式做到这一点 我应该如何选择我的leafsize范围 from scip
machinelearning
scipy
Tree
nearestneighbor
kdtree
Scipy:如何将 KD-Tree 距离从查询转换为公里(Python/Pandas)
这篇文章建立在this one 我得到了一个 Pandas 数据框 其中包含城市的地理坐标 大地坐标 作为经度和纬度 import pandas as pd df pd DataFrame city Berlin lat 52 524370
python
scipy
Geospatial
Spatial
kdtree