我有一个MongoDB，其中包含大约100万个文档。这些文档都有一个字符串，表示256位bin的1和0，例如:0110101010101010110101010101理想情况下，我想查询近似二进制匹配项。这意味着，如果这两个文件具有以下编号。是的，这就是汉明距离。Mongo当前不支持此功能。所以，我不得不在应用层做。因此，鉴于此，我试图找到一种方法来避免在文档之间进行单独的汉明距离比较。这使得基本上不可能有时间做这件事。我有很多内存。而且，在ruby中，似乎有一个很棒的gem(算法)可以创建许多树，但我似乎(还)没有一个可以减少我需要进行的查询数量。理想情况下，我想进行100万次查
我正在以广度优先的方式在数组表示中实现动态kD-Tree(将节点存储在std::vector中)。每个i-th非叶节点在(i处有一个左子节点和一个合适的child在(i.它将支持点的增量插入和点的集合。但是，我在确定增量预分配空间所需的可能节点数时遇到了问题。我找到了formulaontheweb，这似乎是错误的:N=min(m−1,2n−½m−1),wheremisthesmallestpowerof2greaterthanorequalton,thenumberofpoints.我对公式的实现如下:size_trequired(size_tn){size_tm=nextPowerO
我试图构建一个kd树来搜索一组点，但我对维基百科文章中“中位数”的使用感到困惑。为了便于使用，维基百科文章将构造kd-tree的伪代码表述为:functionkdtree(listofpointspointList,intdepth){ifpointListisemptyreturnnil;else{//Selectaxisbasedondepthsothataxiscyclesthroughallvalidvaluesvarintaxis:=depthmodk;//Sortpointlistandchoosemedianaspivotelementselectmedianbyaxis
我需要对一大组3D点进行分区(使用C++)。点以二进制float组的形式存储在硬盘上，文件通常大于10GB。我需要将该集合划分为大小小于1GB的较小子集。子集中的点应该仍然具有相同的邻域，因为我需要对数据执行某些算法(例如，对象检测)。我想我可以使用KD-Tree。但是，如果不能将所有点都加载到RAM中，我如何有效地构建KD树呢？也许我可以将文件映射为虚拟内存。然后我可以保存一个指向属于一个段的每个3D点的指针，并将其存储在KD树的一个节点中。那行得通吗？还有其他想法吗？感谢您的帮助。我希望你能理解这个问题:D 最佳答案 您基本上需
我将编写一个KDTree的模板化实现，它目前只能作为BarnesHut实现的四叉树或八叉树。这里的关键点是设计，我想指定树定义为模板参数的维数，然后简单地声明一些通用方法，这些方法会自动以正确的方式运行(我认为需要一些模板专门化然后)。我想专门化模板以获得2^2(四叉树)或2^3(八叉树)节点。有人有一些设计想法吗？我想避免继承，因为它限制我进行动态内存分配而不是静态分配。这里N可以是2或3templateclassNTree{public:NTree(conststd::vector&);~NTree(){for(inti=0;i(Mass*m);NTree*nodes[pow(2,
这里写自定义目录标题硬件设备外参标定标定流程问题解决问题一：运行calib.launch报错：**[lidar_camera_calib-2]processhasdied[pid26108,exitcode-11,cmd**问题二：运行自己的标定数据报错：[pcl::KdTreeFLANN::setInputCloud]CannotcreateaKDTreewithanemptyinputcloud!相机内参标定标定流程问题解决问题一：运行kalibr_calibrate_cameras报错：**UnicodedecodeError:'ascii'codeccan'tdecodebyteoxc
Iamhavinghugesetof2Dlinesegments.So,Iknow;Linenumber,Begin(X,Y,Z)andEnd(x,Y,Z)ofeachlinesegment.Iwanttogetproximitylinesegmentsforagivenlinesegment.Likewiseforall.TofindtheproximityIcanapplythis如果我说我的数据是这样；因此，最后我想将邻近线作为每个线段的vector。我听说这种类型的vector的vector可以用r-tree数据结构来处理。我正在搜索它，但仍然找不到适合我的相关内容。我还查看了
我正在为外汇市场设计一个自动交易软件。在MYSQL数据库中，我每隔五分钟就有多年的市场数据。除了价格和时间之外，我有4个不同的数据指标。[Time|Price|M1|M2|M3|M4]x~400,0000Time是主键，M1到M4是不同的指标(例如标准差或移动平均线的斜率)。这是一个真实的例子(摘录:)+------------+--------+-----------+--------+-----------+-----------+|Time|Price|M1|M2|M3|M4|+------------+--------+-----------+--------+--------
我目前正在寻找一种方法来构建几个kd树以快速查询一些n维数据。但是，我在使用scipyKD树算法时遇到了一些问题我的数据由id->{data:somedata,coordinate:x,y}组成我希望能够根据坐标和k近邻的ID进行查询，并获得修复半径近邻的ID。从KDTree和cKDtree的scipy实现来看，这个是不可用的。我的其他选择是编写我自己的KD树，这不会那么好，因为我只是我，或者......？ 最佳答案 从玩弄KDTree，看起来它坚持要将一个类似于对象的2Dnumpy数组提供给它的构造函数，但是API将索引返回到该数
我正在使用CGAL的(最新的)KD-tree实现来搜索点集中的最近邻。而且Wikipedia和其他资源似乎表明KD-trees是要走的路。但不知何故，它们太慢了，而且Wiki还建议它们的最坏情况时间为O(n)，这远非理想。[开始编辑]我现在使用“nanoflann”，它比CGAL中的等效项快约100-1000倍用于K-neighbor搜索。我使用“IntelEmbree”进行光线转换，比CGAL的AABB树快100-200倍。[结束编辑]我的任务如下所示:我有一个巨大的积分集，比如说最多100米奥。积分!!并且它们的分布在三角几何的表面上(是的，光子示踪剂)。所以可以说它们在3D空间中
