Pythonでトポソを使って全方位木DPをする - Qiita
この記事でやること Pythonでトポソを使って全方位DPをするのが目標です。最初にこの記事での実装方針を書いておきます。 実装方法 トポソを使う 抽象化 逆元がない場合にも対応 左右累積和は配列を1つだけ持つ 非再帰 記事としては、2. 抽象化 するための理論面の整備がメインになりそうです。 経緯 前回の記事の最後 に、気が向いたら全方位木 DP も書くと言ったら、早く気が向いてほしいと言われたので気を向けることにしました。 （気が向いてほしいと思っている） — えびちゃん (@rsk0315_h4x) April 6, 2020 全方位木DPとは 詳細な概念は適当に ググって ください。私は この記事 とかが勉強になりました。 一応イメージを説明すると、各頂点について全方位（親も含むすべての隣接頂点）からの情報に基づいて dp を更新する感じです。具体的には、頂点 $i$ が $k$
【全方位木DP】明日使える便利な木構造のアルゴリズム - Qiita
この記事について この記事では、一部で全方位木DP、Rerooting等と呼ばれているアルゴリズムの紹介/解説と、その実装についての簡単な説明を行います。 全方位木DPなどと物騒そうな名前がついていますが、発想自体は全く難しくありません。また、実装もそこまで難しいものではないです。 前提知識として、最低限のグラフ理論の知識(特に木構造について)を要求します。(有向木の根/部分木等…) 謝辞 この記事中に挿入されている図は、殆どを @259_Momone さんに提供して頂きました。素晴らしく美しい図を提供して頂き、この記事を分かりやすいものとして頂いたことに感謝いたします。 全方位木DPとは 各点から深さ優先探索を行って解くことができる問題のうち特定の条件(後述)を満たすものについて、全頂点についての答えを同等の計算量で求めることができるアルゴリズムです。 まず、全方位木DPで解くことができ
右も左も分からない俺がBlenderで3Dモデリングに挑戦した一ヶ月の記録（前篇）｜かしん
まずはなんで急にBlender始めたの？というお話。 一応前から3Dは興味あったんですが、やるにはどうにも腰が重く、なおかつPCのスペックも低すぎるという物理的な問題もあり踏ん切りがつかなかったわけで。 しかし3月末にPCをPCを一新！ CPUはCore i7 9700にグラボはRTX2070というそこそこ良いスペックを手に入れて一段階クリア。今のご時世的に3DできたらFacerigで遊べたりして楽しそうじゃん？ Zoomとかで！！という皮算用もあり3Dを始める事にしました。 のじゃおじも「やらなければはじまらない」って言ってたしね（実際には言ってない） 方向性としてはさっき書いた通り、キャラ作れるようになればFacerigやVRchatにも使えるのは魅力的というのと、あわよくば3Dプリンタで出力もできて面白い！という事で、スカルプトモデリングじゃなくポリゴンモデリングの勉強という事でBl
InteriorNet: Mega-scale Multi-sensor Photo-realistic Indoor Scenes Dataset
InteriorNet: Mega-scale Multi-sensor Photo-realistic Indoor Scenes Dataset Wenbin Li, Sajad Saeedi, John McCormac, Ronald Clark, Dimos Tzoumanikas, Qing Ye, Yuzhong Huang, Rui Tang and Stefan Leutenegger Imperial College London Kujiale.com System Overview: an end-to-end pipeline to render an RGB-D-inertial benchmark for large scale interior scene understanding and mapping. Our dataset contain
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[Code] How to use Facebook's DETR object detection algorithm in Python (Full Tutorial)
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