请救stabbing queries问题？IBS-Tree

drgnmvpn 2003-12-17 10:03:42

这个问题老外说是用Interval Binary Search Tree,Interval Skip List解决，还有什么segment tree, interval tree, R-tree之类的。但我看不太懂，哪位高手能给点中文的东东看看吗？

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acm线段树 pdf Segment trees and interval trees

刺线中级计算机编程实验室10 给定二维平面中的一组线，每条线均由其端点hx1，y1i和hx2，y2i定义，找到一条被线刺伤的线，该线与x = C给出的Y轴平行。

人体姿势关键点检测数据集一、基础信息 • 数据集名称：人体姿势关键点检测数据集 • 图片数量：训练集：2079张图片，验证集：243张图片，测试集：52张图片，总计：2374张图片 • 分类类别： hands-behind-head（双手放在头后姿势） one-arm-extended（单臂伸展姿势） stabbing-pose（刺击姿势） standing（站立姿势） surrender-pose（投降姿势） two-arm-extended（双臂伸展姿势） • hands-behind-head（双手放在头后姿势） • one-arm-extended（单臂伸展姿势） • stabbing-pose（刺击姿势） • standing（站立姿势） • surrender-pose（投降姿势） • two-arm-extended（双臂伸展姿势） • 标注格式：YOLO格式，包含人体关键点坐标和类别标签，适用于关键点检测任务。 • 数据格式：图片为常见图像格式（如JPEG），来源于多样化场景。二、适用场景 • 安防监控系统开发：数据集支持关键点检测任务，帮助构建能够自动识别可疑人体姿势（如刺击姿势、投降姿势）的AI模型，提升公共安全监控效率。 • 健身与运动分析应用：用于开发智能健身应用，识别用户运动姿势，提供实时反馈和动作纠正，改善锻炼效果。 • 人机交互与游戏开发：支持姿势控制接口的开发，用于游戏或交互应用，增强用户体验。 • 学术研究与计算机视觉创新：支持人体姿势估计和关键点检测的研究，推动计算机视觉算法在姿势识别领域的进步。三、数据集优势 • 精准标注与多样性：每张图片均包含精确的人体关键点标注，确保模型学习到准确的姿势特征。覆盖6种常见人体姿势，包括日常和特定动作，提升模型的泛化能力。 • 数据规模适中：训练集包含2079张图片，验证集和测试集分别有243张和52张，足以支持深度学习模型的训练和验证。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO），可直接用于关键点检测任务，并易于扩展到姿势分类、行为分析等应用。 • 实际应用价值高：姿势类别设计贴合安防、健身等实际需求，数据集具有高度的实用性和市场价值。

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基于红黑树的一个线段树实现，其实现方法为MIT Algorithm and Analysis课程第14讲中的方法。支持线段的插入，删除，查找，以及直线对线段的stabbing query，以及线段的intersecting query

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