ICP算法通过迭代的方式解决点云的刚性配准: (1) 基于最近空间距离寻找hard的点对应关系; (2) 求解最小二乘变换。其中第(1)步对待配准点云的初始位置和噪声点/离群点敏感，会导致迭代收敛到错误的局部最小值。在本文中，作者提出了RPM-Net，一种对初始化不太敏感且鲁棒的、基于学习的用于刚性点云配准方法。为此，RMP-Net使用可微的Sinkhorn层和退火(Annealing)技术，利用从空间坐标和局部几何信息中学习到的混合特征，实现点对应(point correspondences)的软(soft)分配。为了提高配准性能，作者引入了第二个网络来预测最佳退火参数。与现有的一些方法不同，RPM-Net可以处理部分可见和丢失correspondences的点云。实验结果表明，与现有的非深度学习和最近的基于深度学习的方法相比，RPM-Net达到了SOTA。

包含:IxChariot_670.exe Microsoft Windows Vista, Windows 7, Windows Server 2008 R2 x64 (pevista64_710).exe Microsoft Windows Vista, Windows 7, Windows Server 2008 R2 x86 (pevista32_710).exe Microsoft Windows XP, 2003 Server - x64 (pewindows64_710).exe Microsoft Windows XP, 2003 Server - x86 (pewindows32_710).exe

包含: IxChariot IxChariot安装与使用和注册文档 pe_android_95.apk pelinux_amd64_95.rpm pelnx_95.rpm pemac_95.dmg pewin32_95.exe pewin64_95.exe pewin32_100.exe pewin64_100.exe

VB程序绘图－Point方法1 Point方法不是用来绘图的，而是用来返回窗体或图片框上指定点的RGB颜色。格式如下： 对象.Point(x, y) 如果由(x, y)坐标指定的点在对象外面，Point方法返回True（-1）。 例9.11 图片放大

1点3英亩 自动，答题 程序会自动识别验证码 程序会在指定的时间每天运行一次，一次配置，永远执行，设好后就在不用管 配置简单，一分钟搞定，使用github action模式，不依赖github之外的东西，只要fork本repo后设置repo secret即可 支持多用户签到，批量用户签到，把用户名密码加到USERS中即可 如何使用 下面几种执行模式可选的一种即可。 github action模式（推荐） 叉子这个repo 增加一个repo secret： USERS ，格式如下，需代入你的用户名密码，具体见图片[{'username':'replace_with_your_username','password':'replace_with_your_password'}] 做完上面的步骤，就完成了所有操作，github会在每天的7点左右自动执行签到和答题程序。是否有“签到成功”如果已经

leetcode题库 该项目包含两个独立的子项目： crawler_1point3: 统计一亩三分地帖子数据，可以查看近期哪些公司热度比较高 crawler_leetcode(WIP): 统计 LeetCode 面经数据。 简介 目前支持： 一亩三分地“”，可统计公司话题热度 一亩三分地“” ，可统计公司招聘热度 LeetCode 爬虫只将帖子数据写入数据，可参考 crawler_web 进行网页展示，若只想本地看统计数据的话可以在 中取消 # self.create_forms_by_db() 注释，在 company_list 中添加想要看到的公司名，其会在本地创建一个 markdown 文件，统计数据将以 markdown 表格的形式展示。 由于一亩三分地的帖子是按照回复时间排序的，而 LeetCode 可以按照发帖顺序排序，所以两个爬虫在 判断是否达到上次爬过的内容 上有所不同。 一亩三分地每个帖子里面会有公司的 tag，所以提取公司比较容易，而 LeetCode 格式没那么严格，只能在标题和 tag 里提取字段，判断是否是公司名，公司名单列表存在单独的文件 里面方便修改。 P

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NPOI基于模板导出到excel， 支持excel2007以上版本和2003以下版本

名称：2022年新疆维吾尔POI兴趣点数据集.rar 时间：2022年的高-得； 格式: csv 格式的文件使用是 UTF-8 编码，直接使用 Excel 打开会乱码，推荐使用 Stata 或者 R 语言读取。 范围：新疆POI数据的空间范围包乌鲁木齐市、图木舒克市、吐鲁番市、哈密市、昆玉市、五家渠市、克拉玛依市、可克达拉市、阿拉尔市、铁门关市、胡杨河市、北屯市、双河市、石河子市.........等等。 字段：POI的名称、POI所属大类、POI所属中类、POI的地址、POI的经度值GCJ-02坐标系、POI的纬度值GCJ-02坐标系、POI所在省份、POI所在城市、POI所在区域等等 类别：POI数据的类型由14个大类以及164个中类组成，每一个POI都至少属于一个大类以及对应的中类。例如，购物消费属于大类；购物中心、百货商场、市场、超市、便利店、花鸟鱼虫、家电数码、家居建材、免税店、商业街、文体用品、其他属于中类等等。 数量：新疆POI数据总量为393195 详细的分类及数量因太多暂不列举。

名称：2022年西藏POI兴趣点数据集.rar 时间：2022年的高-得； 格式: csv 格式的文件使用是 UTF-8 编码，直接使用 Excel 打开会乱码，推荐使用 Stata 或者 R 语言读取。 范围：西藏POI数据的空间范围包括拉萨市、日喀则市、山南市、林芝市、那曲市、昌都市6个地级市以及昌都地区。 字段：POI的名称、POI所属大类、POI所属中类、POI的地址、POI的经度值GCJ-02坐标系、POI的纬度值GCJ-02坐标系、POI所在省份、POI所在城市、POI所在区域等等 类别：POI数据的类型由14个大类以及164个中类组成，每一个POI都至少属于一个大类以及对应的中类。例如，购物消费属于大类；购物中心、百货商场、市场、超市、便利店、花鸟鱼虫、家电数码、家居建材、免税店、商业街、文体用品、其他属于中类等等。 数量：西藏POI数据总量为62621 详细的分类及数量因太多暂不列举。