convex-hull

    12गर्मी

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    एसवीजी path द्वारा खींचे गए दो आकारों का परीक्षण करने के लिए एक अच्छा तरीका (कोड-वार और प्रदर्शन-वार दोनों) क्या है? मैं इसे डी 3 में कर रहा हूं और "कार्डिनल-बंद" line interpolation अधिक विशेष रूप से,

    5गर्मी

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    क्या PySerial का उपयोग कर पूर्ण-डुप्लेक्स संचार प्राप्त करना संभव है? विशेष रूप से, इनपुट के लिए बंदरगाह की निगरानी करना और जब भी आवश्यक हो लिखना संभव होगा? मुझे लगता है कि धागे का उपयोग करना संभव होन

    6गर्मी

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    मैं उत्तल हॉल को देखने के लिए एक त्वरित हैक के लिए scipy (0.10.1) का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं निम्नलिखित कोड का उपयोग कर उत्तल पतवार प्राप्त कर सकते हैं: vecs = [[-0.094218, 51.478927], [-0

    12गर्मी

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    अंक S (x, y, z) के एक सेट को देखते हुए। उन बिंदुओं के convex hull कैसे खोजें? मैं here से एल्गोरिथ्म को समझने की कोशिश की है, लेकिन बहुत ज्यादा नहीं मिल सकता है। इसे कहते हैं: पहले परियोजना xy विमान प

    5गर्मी

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    मेरे पास अंक का एक सेट है और उत्तल हल ढूंढना चाहते हैं। जब मैं उन्हें scipy.spatial (या तो ConvexHull या Delaunay) देने के लिए, मैं सिर्फ अंक के मूल सेट मिलता है। निर्माण से, यह मामला नहीं होना चाहिए।

    5गर्मी

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    का उपयोग करके टकराव की भविष्यवाणी मैं दो उत्तल आकारों के बीच टकराव के सटीक बिंदु की भविष्यवाणी करने के लिए मिंकोवस्की योग का उपयोग करना चाहता हूं। मेरी समझ से उस बिंदु पर जहां वेग वेक्टर minkowski sum

    7गर्मी

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    के कोने खोजने मान लीजिए मैं 6 आयामी अंतरिक्ष, के रूप में की जरूरत है जो मुझे के रूप में घने बना सकते में दिए गए पॉइंट क्लाउड की है। ये बिंदु निचले-आयामी पॉलीटॉप की सतह पर झूठ बोलने के लिए निकलते हैं (

    12गर्मी

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    qhull लाइब्रेरी (qhull.org) में उनकी वेबसाइट में शुरू करने के कई उदाहरण हैं, लेकिन सी ++ से संबंधित सभी जानकारी मेरे लिए बहुत उपयोगी नहीं है। मैं एक फ़ाइल से पढ़े गए 3 डी पॉइंट्स का एक सरल उत्तल हॉल ब

    16गर्मी

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    मानक उत्तल हॉल एल्गोरिदम (अक्षांश, अक्षांश)-बिंदुओं के साथ काम नहीं करेगा, क्योंकि मानक एल्गोरिदम मानते हैं कि आप कार्टेशियन बिंदुओं के सेट की हल चाहते हैं। अक्षांश-रेखांश बिंदु कार्टेशियन नहीं हैं, क

    7गर्मी

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    मुझे लगता है कि ggplot2 में एक उत्तल पतवार एक scatterplot के समूह द्वारा के रूप में library(ggplot2) library(plyr) data(iris) df<-iris find_hull <- function(df) df[chull(df$Sepal.Length, df$Sepal.