算法优化

SSE图像算法优化系列十四：局部均方差及局部平方差算法的优化。

在我博客的基于局部均方差相关信息的图像去噪及其在实时磨皮美容算法中的应用及使用局部标准差实现图像的局部对比度增强算法中都有谈及，即可以用于去噪也可以用来增强图像，但是直接计算其计算量较大，一般都是通过某种方式进行优化，典型的即通过积分图来处理：展开：上式中两个累积一个是平方积分图，一个是累加积分图，累加积分图在SSE图像算法优化系列六
Imageshop·2018-01-21 09:00

SSE图像算法优化系列十三：超高速BoxBlur算法的实现和优化（Opencv的速度的五倍）

在SSE图像算法优化系列五：超高速指数模糊算法的实现和优化（10000*10000在100ms左右实现）一文中，我曾经说过优化后的ExpBlur比BoxBlur还要快，那个时候我比较的BoxBlur算法是通过积分图
Imageshop·2018-01-20 21:00

卷积神经网络, Convolutional Neural Networks , CNN

(biases)的神经元组成，是deeplearning在图像处理的一个应用2，卷积层（Convolutionallayer）每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元（神经元）的参数都是通过反向传播算法优化得到的
fourierr·2018-01-20 17:31

9. 深度学习实践：卷积网络

w是核函数（卷积核），通常由学习算法优化得到。输出也称特征映射（featuremap）。2维卷积的例子如图
鸟恋旧林XD·2018-01-19 10:32

动态规划算法经典案例

动态规划算法是从暴力搜索算法优化过来的，如果我们不清楚暴力搜索的过程，就难以理解动态规划的实现，当我们了解了动态规划算法的基本原理的文字概述，实现条件之后，这时可能并不是太理解这种思想，去面对实际问题的时候也是无从下手
lzw66666·2018-01-03 17:30

数学和编程

比如《算法》)虽然学了一些数据结构和算法，但是总觉得用起来没有得心应手的感觉，做一些算法优化的时候，基本上也是只能现搬书里的算法，遇到不太
工口猫·2017-12-31 12:19

最近点对问题python解法

开始复习之前学过的内容,与大家分享下目标:INPUT:平面上的n个点OUTPUT:欧式距离最近的点对最原始想法:遍历所有点的集合,具有o(n^2)的时间复杂度可以使用分治思想进行算法优化.首先将所有点按照
Mu-Shen·2017-12-29 00:00

iOS优化方案

数据处理方面：分页，图片异步加载，数据压缩处理，缓存处理，懒加载，算法优化。TableView优化，Controller加载优化，View使用注意。
CRAZYBADAM·2017-12-26 15:10

（三）MySQL终极篇

索引是经过某种算法优化过的，因而查找次数相对较少。
57容杰龙·2017-12-25 20:00

利用遗传算法优化神经网络：Uber提出深度学习训练新方式

在深度学习领域，对于具有上百万个连接的多层深度神经网络（DNN），现在往往通过随机梯度下降（SGD）算法进行常规训练。许多人认为，SGD算法有效计算梯度的能力对于这种训练能力而言至关重要。但是，Uber近日发布的五篇论文表明，神经进化（neuroevolution）这种利用遗传算法的神经网络优化策略，也是训练深度神经网络解决强化学习（RL）问题的有效方法。Uber涉及领域广泛，其中许多领域都可以利
机器之心V·2017-12-23 06:49

Uber AI实验室总结「神经进化」研究：如何利用遗传算法优化网络？

本文授权转自雷克世界（微信：ROBO_AI）编译|嗯~阿童木呀现如今，在深度学习领域中，我们通过随机梯度下降（SGD）对具有多个层和数百万个连接的深度神经网络（DNN）进行常规训练。许多人认为，SGD所具有的对梯度进行有效训练的能力是它有能力对深度神经网络进行训练的关键所在。然而，在我们新近发布的五篇论文中，我们支持这样一种新提出的观点，神经进化（neuroevolution）也是一个用于解决强化
AI科技大本营·2017-12-20 00:00

Uber AI实验室总结「神经进化」研究：如何利用遗传算法优化网络？

class="video_iframe"data-vidtype="2"allowfullscreen=""frameborder="0"data-ratio="1.875"data-w="480"data-src="http://v.qq.com/iframe/player.html?vid=j052163o0qc&width=670&height=376.875&auto=0"style="d
雷克世界·2017-12-19 00:00

iOS-SKU商品规格组合算法详解

写在前面本篇文章主要是讲SKU商品规格组合的问题、解决思路及算法优化。最后将提供一个SKU算法的通配方案-SKUDataFilter本篇文章分析较为详细，针对于对SKU问题不甚了解的童鞋。
OrangeAL·2017-12-10 20:48

【python数据挖掘课程】二十.KNN最近邻分类算法分析详解及平衡秤TXT数据集读取

内容包括：1.KNN算法基础原理知识2.最近邻分类算法分析预测坐标类型3.Pandas读取TXT数据集4.KNN分析平衡秤数据集5.算法优化本篇文章为基础性文章，希望对你有所帮助，如果文章中存在错误或不足支持
Eastmount·2017-12-08 00:43

ACM常用处理技巧

1、预处理2、算法优化3、STL的运用http://blog.csdn.net/consciousman/article/details/514075144、杂谈【1】一般用C语言节约空间，要用C++库函数或
CHX_XHC·2017-11-29 14:06

SSE图像算法优化系列十二：多尺度的图像细节提升。

无意中浏览一篇文章，中间提到了基于多尺度的图像的细节提升算法，尝试了一下，还是有一定的效果的，结合最近一直研究的SSE优化，把算法的步骤和优化过程分享给大家。论文的全名是DARKIMAGEENHANCEMENTBASEDONPAIRWISETARGETCONTRASTANDMULTI-SCALEDETAILBOOSTING，好像在百度上搜索不到，由于博客的空间不多了，这里就不上传了，我贴出论文核心
Imageshop·2017-11-25 16:00

Java 爬虫从入门到实战

对于科研工作者来说，从事机器学习和人工智能的研究离不开数据的支撑，他们需要大量的样本来进行推演测试与算法优化。
magicpenta·2017-11-12 17:36

Spark性能调优

调优之前是将功能实现...然后算法优化,设计优化,再是spark调优!,需得一步一步来,不得直接越过,直接调优!
终生学习丶·2017-11-04 17:56

冒泡、选择排序的Python实现及算法优化详解

1、排序概念内部排序和外部排序根据排序过程中，待排序的数据是否全部被放在内存中，分为两大类：内部排序：指的是待排序的数据存放在计算机内存中进行的排序过程；外部排序：指的是排序中要对外存储器进行访问的排序过程。内部排序是排序的基础，在内部排序中，根据排序过程中所依据的原则可以将它们分为5类：插入排序、交换排序、选择排序、归并排序；根据排序过程的时间复杂度来分，可以分为简单排序、先进排序。冒泡排序、简
马哥教育·2017-10-25 16:11

单调队列与Sliding Window

这个数据结构使用频率不是很高，笔者在之前也没有接触过，但是很多时候可以简化问题，对一些算法优化也大有裨益。背景记录这篇文章的背景，要从周末时候刷到的leetcode上239上的问题开始谈起了。
123起来嗨·2017-10-16 13:55

排序算法（三）冒泡、选择排序的Python实现及算法优化详解

说在前面最近一年太忙，博客长草了。近日用Python实现了常用排序算法，供大家参考。Java版本排序算法及优化，请看以前的文章。《排序算法之简单排序（冒泡、选择、插入）》《排序算法（二）堆排序》1、排序概念这里不再赘述，请参看前面2篇文章2、简单排序之冒泡法Python实现及优化原理图2.1、基本实现num_list = [    [1, 9, 8, 5, 6, 7, 4, 3, 2],    [
mexp·2017-09-26 09:39

MNIST识别数字(TensorFlow框架)

本篇文章主要实现在TensorFlow平台下识别MNIST数据集上的0-9十个数字，通过随机梯度下降算法优化参数，准确率在30000次迭代后保持在98.4%。
Jaster_wisdom·2017-09-25 09:37

感知机perceptron

数据集的线性可分性：感知机模型：损失函数：目标函数（算法优化目标，学习目标）：这是一个无约束优化问题，优化方法采用随机梯度下降法。
Young_win·2017-09-15 17:50

如何提高手机拍照的水准-有态度

目前手机厂商在镜头和算法优化方面有了很大的进步，比
jagger520·2017-09-06 23:08

数据库中的索引以及作用

由于索引是经过某种算法优化过的，因而查找次数要少的多。可见，索引是用
Android李伟·2017-09-06 16:49

SSE图像算法优化系列十一：使用FFT变换实现图像卷积。

本文重点主要不在于FFT的SSE优化，而在于使用FFT实现快速卷积的相关技巧和过程。关于FFT变换，有很多参考的代码，特别是对于长度为2的整数次幂的序列，实现起来也是非常简易的，而对于非2次幂的序列，就稍微有点麻烦了，matlab中是可以实现任意长度FFT的，FFTW也是可以的，而Opencv则有选择性的实现了某些长度序列的变换，查看Opencv的代码，可以发现其只有对是4的整数次幂的数据部分采用
Imageshop·2017-09-02 14:00

嵌入式图像处理算法优化

http://blog.sina.com.cn/s/blog_1368ebb6d0102vuhg.html嵌入式图像处理算法优化指南，适用于任何基于ARM或PC平台的视觉应用程序开发转载2015-08-
stn_lcd·2017-08-26 16:11

使用cuFFT实现大整数乘法

使用Karatsuba算法优化，时间复杂度可以降至T(nlog23)≈T(n1.585)。而如果使用快速傅里叶变换（FFT），则可以优化到T(nlogn)。
qmickecs·2017-08-23 17:59

2018届校招提前批大华面经

大华提前批面试：一共三面，一面技术面，二面技术面，三面HR面面试岗位：算法优化一面：本人这次人品比较棒，一面两个人聊得很high，主要聊了简历上的一些项目，并没有自我介绍，但是在HR面中首先是自我介绍，
高山仰止-景行行止·2017-08-22 20:43

【板子】Dinic算法

关于Dinic算法引言Dinic是求解网络最大流的经典算法之一，它由最简单但效率不够的寻找增广路算法优化而来。
Etta19·2017-08-21 09:58

北京实习 | 爱奇艺产品运营

3.算法优化结果优劣评测。
Betterman1057·2017-08-16 21:29

AI Edge: 吴教授的AI教室 | OpenAI狂虐Dota2职业选手 | 美国军方试图提高自己AI技术 | 谷歌Vizier优化器优化器，但谷歌却只用它来做饼干 | ActivityNet中国队继续横扫各大比赛...

上周摘要:吴教授开始他的三板斧的第一阶段了，一个深度学习课程；OpenAI人工智能1v1击败职业选手，对手直接放弃比赛；美军方意识到自己AI军备力量不足，准备奋起追赶；谷歌大Vizier机器学习算法优化器
坂本龙一·2017-08-16 09:25

SSE图像算法优化系列十：简单的一个肤色检测算法的SSE优化。

在很多场合需要高效率的肤色检测代码，本人常用的一个C++版本的代码如下所示:voidIM_GetRoughSkinRegion(unsignedchar*Src,unsignedchar*Skin,intWidth,intHeight,intStride){for(intY=0;Y=60&&Green>=40&&Blue>=20&&Red>=Blue&&(Red-Green)>=10&&IM_Ma
Imageshop·2017-08-15 18:00

React 中的 key 与 diff 优化

whyReact通过对列表中元素设置唯一key，对virtual-dom的diff过程进行算法优化。how在React的diff过程中React会通过元素的key值来判断该元素是否已经存在？
laihaibo·2017-08-13 00:00

重读爷爷这本书

最近，有公司发明出一种机器，能把人的记忆抽取出来打印在书上，价格也不算贵，还能用智能写作算法优化语句的描述，这样普通人也能有自己的自传，可以让后辈阅读自己的故事。
萤木C·2017-08-12 10:04

《MACHINE LEARNING YEARNING》

AndrewNg目录为什么需要机器学习策略如何使用这本书来帮助你的团队预备知识和符号约定规模促进了机器学习的发展你的开发集和测试集你的开发集和测试机应该来自同一分布开发集和测试集多大合适为你的团队进行算法优化建立一个单一数字的评估指标优化指标和满足指标有一个开发集和评估指标来加速迭代
Jakai·2017-08-10 11:38

SSE图像算法优化系列九：灵活运用SIMD指令16倍提升Sobel边缘检测的速度（4000*3000的24位图像时间由480ms降低到30ms）。

这半年多时间，基本都在折腾一些基本的优化，有很多都是十几年前的技术了，从随大流的角度来考虑，研究这些东西在很多人看来是浪费时间了，即不能赚钱，也对工作能力提升无啥帮助。可我觉得人类所谓的幸福，可以分为物质档次的享受，还有更为复杂的精神上的富有，哪怕这种富有只是存在于短暂的自我满足中也是值得的。闲话少说，SIMD指令集，这个古老的东西，从第一代开始算起，也快有近20年的历史了，从最开始的MMX技术，
Imageshop·2017-08-04 18:00

2017-8-4java 人机猜拳（输赢判断） ，算法优化

先展示，第一次解决该题目时的初步算法/***人机斗拳（用户输入、电脑随机生成1-3的数字、）*@return1（人赢了）2（电脑赢）3（平局）*/privateintfightPC(){//TODOAuto-generatedmethodstubSystem.out.println("\n1.石头\t2.剪刀\t3.布"+"---请输入选项对应数字");intresualt=-1;intnumC=
ImSanJin·2017-08-04 14:34

SLAM刚刚开始的未来之“工程细节”

研发方向为地图重建、位置跟踪、机器人自主避障导航、设备端和云端的算法优化。2009-2014年在微软，2014-2016年初在MagicLeap工作。
csdn_csdn__AI·2017-08-03 10:37

SSE图像算法优化系列八：自然饱和度(Vibrance)算法的模拟实现及其SSE优化（附源码，可作为SSE图像入门，Vibrance算法也可用于简单的肤色调整）。

Vibrance这个单词搜索翻译一般振动，抖动或者是响亮、活力，但是官方的词汇里还从来未出现过自然饱和度这个词，也不知道当时的Adobe中文翻译人员怎么会这样处理。但是我们看看PS对这个功能的解释：Vibrance:Adjuststhesaturationsothatclippingisminimizedascolorsapproachfullsaturation.Thissettingchang
Imageshop·2017-07-26 08:00

java实现的海盗算法优化版

本文实例讲述了java实现的海盗算法。分享给大家供大家参考，具体如下：前面介绍了《C#实现的海盗分金算法》，这里再给出一个Java优化版的算法：packageunit4;publicclassPirate{privateStringname;privateint[]schemes;privateintindex;publicPirate(intt,inti){name="unknow";index
超级学渣渣·2017-07-14 09:22

[译] Twitter 时间线引入机器学习

而这篇twiiter关于时间线的排序算法优化则“高级”了很多
crisitina·2017-06-18 00:00

SSE图像算法优化系列七：基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀（最大值和最小值）算法。

因未测试其他作者的算法时间和效率，本文不敢自称是最快的，但是速度也可以肯定说是相当快的，在一台I5机器上占用单核的资源处理3000*2000的灰度数据用时约20ms，并且算法和核心的大小是无关的，即所谓的o(1)算法。在实现本算法之前，也曾经参考何凯明在暗通道去雾时提出的一篇参考论文中的算法：STREAMINGMAXIMUM-MINIMUMFILTERUSINGNOMORETHANTHREECOM
Imageshop·2017-06-15 20:00

如何开启BBR算法优化ss

启用BBR算法之前首先要确定系统的Linux内核版本在4.9以上。1.查看内核版本uname-a如果内核版本小于4.9则需要更新内核，4.9及以上跳过第二步2.更新内核此方法仅适用于Ubuntu和Debian首先查看系统位数，执行以下命令getconfLONG_BIT在UbuntuKernel上下载对应的内核安装包下载4.11的内核：#32位wgethttp://kernel.ubuntu.com
bobcatkay·2017-06-10 16:01

遗传算法优化BP神经网络

遗传算法GA—模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法。（具有“生存+检测”的迭代过程的搜索算法）基于自然界“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中，按照所选择的适应度函数并通过遗传中的选择、交叉和变异对个体进行筛选，使适应度值好的个体被保留，适应度差的个体被淘汰，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。反复循环，直至满足条件。 种群中的每个个
刀客123·2017-06-02 00:00

SSE图像算法优化系列六：OpenCv关于灰度积分图的SSE代码学习和改进。

最近一直沉迷于SSE方面的优化，实在找不到想学习的参考资料了，就拿个笔记本放在腿上翻翻OpenCv的源代码，无意中看到了OpenCv中关于积分图的代码，仔细研习了一番，觉得OpenCv对SSE的灵活运用真的做的很好，这里记录下我对该段代码的品味并将其思路扩展到其他通道数的图像。该核心代码位于：Opencv3.0\opencv\sources\modules\imgproc\src\sumpixel
Imageshop·2017-05-29 13:00

专访阿里研究员袁全：从 AI 玩《星际争霸》谈认知智能的现状与趋势

近日，CSDN记者就认知计算、应用场景、算法优化、深度学习以及云计算&大数据技术的关系等问题与阿里认知计算实验室研究员、资深总监袁泉（花名：袁全）进行了深入探讨。
csdn_csdn__AI·2017-05-25 14:42

SSE图像算法优化系列五：超高速指数模糊算法的实现和优化（10000*10000在100ms左右实现）。

今天我们来花点时间再次谈谈一个模糊算法，一个超级简单但是又超级牛逼的算法，无论在效果上还是速度上都可以和Boxblur,stackblur或者是Gaussblur想媲美，效果上，比Boxblur来的更平滑，和Gaussblur相似，速度上，经过我的优化，在PC端比他们三个都要快一大截，而且基本不需占用额外的内存，实在是一个绝好的算法。算法的核心并不是我想到或者发明的，是一个朋友在github上挖掘
Imageshop·2017-05-13 22:00

算法优化之一：求解子串最大和

问题描述：给定一个数字序列，求其子串中的最大和。思考：怎样考虑才能使算法最优呢？时间复杂度多少？空间复杂度多少？假设一个数字序列长度为n，如果时间复杂度为n那么这个算法不就是算最优的了么！问题求解：对数字序列从左到右进行扫描，有两个变量进行数据存储，一个用于存最大子串和，一个用于存当前子串和。当当前子串和大于最大子串和时，将最大子串和更新，若当前子串和小于零，将当前子串和更新为0，继续向后扫描求和
Scarborough_Coral·2017-05-10 09:01

决策树算法优化(三)

在数据量很小的情况下，使用决策树能够很快的对数据进行分类，如果数据量大的话，构造决策树将耗费大量的时间，如果用创建好的决策树来进行分类能很好的解决这个问题。使用pickle存储决策树，使用的时候直接读取。defstoreTree(inputTree,filename):fw=open(filename,'wb')pickle.dump(inputTree,fw)fw.close()defgrabT
Lucky_youth·2017-05-08 21:03
上一页 47 48 49 50 51 52 53 54 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他