算法解析

Surf算法解析

SURF算法，全称是Speeded-UpRobustFeatures。该算子在保持SIFT算子优良性能特点的基础上，同时解决了SIFT计算复杂度高、耗时长的缺点，对兴趣点提取及其特征向量描述方面进行了改进，且计算速度得到提高。具体步骤为：1、构造Hessian矩阵，计算特征值αsurf构造的金字塔图像与sift有很大不同，就是因为这些不同才加快了其检测的速度。Sift采用的是DOG图像，而surf
strccc·2020-08-24 16:37

Linux源码中的mktime算法解析

Linux源码中的mktime算法解析我们知道，从CMOS中读出来的系统时间并不是time_t类型，而是类似于structtm那样，年月日时分秒是分开存储的。
axx1611·2020-08-24 07:23

SLIC图像超像素分割算法解析

转载自http://blog.chinaunix.net/uid-29431466-id-4831314.html1概述SLIC即simplelineariterativeclustering。分簇的依据是像素之间的颜色相似性与邻近性。其中颜色相似性的度量因子是lab颜色空间的L1范数，颜色邻近性的度量因子是图像二维坐标空间xy。因而综合的度量因子是[labxy]五维空间。下面所述的距离度量因子由
cracehu·2020-08-24 05:25

ALS算法解析

1前言Spark平台推出至今已经地带到2.4.x版本，很多地方都有了重要的更新，加入了很多新的东西。但是在协同过滤这一块却一直以来都只有ALS一种算法。同样是大规模计算平台，Hadoop中的机器学习算法库Mahout就集成了多种推荐算法，不但有user-cf和item-cf这种经典算法，还有KNN、SVD，Slopeone这些，可谓随意挑选，简繁由君。我们知道得是，推荐系统这个应用本身并没有过时，
公众号:JavaEdge·2020-08-24 01:35

LightGBM算法解析

前言在竞赛题中，我们知道XGBoost算法非常热门，它是一种优秀的拉动框架，但是在使用过程中，其训练耗时很长，内存占用比较大。在2017年年1月微软在GitHub的上开源了一个新的升压工具–LightGBM。在不降低准确率的前提下，速度提升了10倍左右，占用内存下降了3倍左右。因为他是基于决策树算法的，它采用最优的叶明智策略分裂叶子节点，然而其它的提升算法分裂树一般采用的是深度方向或者水平明智而不
Tom Hardy·2020-08-24 01:41

编程题：用while语句实现,求1+2+...+100的结果。

.+100=%d\n",s);}下面是算法解析与流程图：运行结果：转载于:https://blog.51cto.com/c10086/1413850
weixin_34150224·2020-08-23 20:23

视觉SLAM十四讲系列之第三讲visualizeGeometry.cpp

文章目录前言编译运行安装依赖Pangolin编译文件CMakeLists.txt编译步骤运行结果算法解析源码解读前言第三讲visualizeGeometry.cpp主要是用可视化的方式展示四种位姿。
小秋SLAM笔记·2020-08-23 11:49

视觉SLAM十四讲系列之第五讲joinMap.cpp

文章目录前言编译运行安装依赖编译文件编译步骤运行结果算法解析源码解读前言第五讲joinMap.cpp主要讲解两张图像如何拼接成点云。
小秋SLAM笔记·2020-08-23 11:48

视觉SLAM十四讲系列之第九讲设计前端0.2版

文章目录前言编译运行安装依赖编译文件编译步骤运行结果算法解析源码解读visual_odometry.hvisual_odometry.cpprun_vo.cpp参考资料前言第九讲设计前端0.2版实现两帧之间的视觉里程计
小秋SLAM笔记·2020-08-23 11:48

视觉SLAM十四讲系列之第九讲设计前端0.4版本

文章目录前言编译运行安装依赖编译文件0.4/CMakeLists.txt0.4/test/CMakeLists.txt0.4/src/CMakeLists.txt编译步骤运行结果算法解析源码解读0.4/
小秋SLAM笔记·2020-08-23 11:48

数组区间匹配算法解析

今天遇到一个问题：有4个固定的成就，每个成就对应一个数字。用户的积分超过这个数字自动获得这个成就将这个方法作为一个公用的方法考虑如下：1.必须是一个单独的方法（多余）2.输入参数固定为积分数量3.输出参数包括当前成就名称，到达下一级需要的积分，下一级成就名称4.扩展要好，下次修改不用改太多5.性能要好，不能出问题以下是JavaScript的实现版本。/***输入积分数，返回成就信息集。包含积分+1
疯狂紫萧·2020-08-23 05:14

视觉SLAM十四讲系列之第九讲设计前端0.1版本

文章目录前言编译运行安装依赖编译文件编译步骤运行结果算法解析源码解读mappoint.hmappoint.cppmap.hmap.cppframe.hframe.cppcamera.hcamera.cppconfig.h
小秋SLAM笔记·2020-08-23 02:41

视觉SLAM十四讲系列文章之第九讲设计前端0.3版

文章目录前言编译运行安装依赖编译文件编译步骤运行结果算法解析源码解读g2o_types.hg2o_types.cpp参考资料前言编译运行安装依赖编译文件编译步骤运行结果算法解析今天开始学习设计前端第三个版本代码的学习
小秋SLAM笔记·2020-08-23 02:41

求最大连续子序列和4种算法解析

1.题目描述：给出一个长度为N的序列：a1,a2,……，an,求最大连续和。找到1=1时，T(N)=2*T(N/2)+O(N)。结合以上两个方程T(1)=1；T(N)=2*T(N/2)+O(N)。可以推出：时间复杂度为O(NlogN)。证明过程如下：为方便推导，假设n=2^k（若n不为2的幂，大O的结果是不变的。），T(n)=2T(n/2)+O(n)=(4T(n/4)+2O(n/2))+O(n)=
gaoxiangnumber1·2020-08-23 01:03

倍增算法

但是作为一个非常不称职的OIER，我非常讨厌在看别人的算法解析时整版的i，j，k等我看到鼠标就惯性移到右上角的符号语言，所以我想用最形象的方式来纪念它。
To-·2020-08-23 01:41

React Native探索（四）：虚拟DOM Diff算法解析

React中最神奇的部分莫过于虚拟DOM，以及其高效的Diff算法。这让我们可以无需担心性能问题而”毫无顾忌”的随时“刷新”整个页面，由虚拟DOM来确保只对界面上真正变化的部分进行实际的DOM操作。React在这一部分已经做到足够透明，在实际开发中我们基本无需关心虚拟DOM是如何运作的。然而，作为有态度的程序员，我们总是对技术背后的原理充满着好奇。理解其运行机制不仅有助于更好的理解React组件的
x新光灿烂x·2020-08-22 16:25

地理围栏算法解析

原文地址：http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4471742.html地理围栏（Geo-fencing）是LBS的一种应用，就是用一个虚拟的栅栏围出一个虚拟地理边界，当手机进入、离开某个特定地理区域，或在该区域内活动时，手机可以接收自动通知和警告。如下图所示，假设地图上有三个商场，当用户进入某个商场的时候，手机自动收到相应商场发送的优惠券push消息。地理围栏应用非常广泛
chengmafen6971·2020-08-22 16:42

地理围栏算法解析（Geo-fencing）

地理围栏算法解析http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4471742.html地理围栏（Geo-fencing）是LBS的一种应用，就是用一个虚拟的栅栏围出一个虚拟地理边界，当手机进入
weixin_30919235·2020-08-22 15:17

深度学习 AI 美颜系列：AI 发型管家（美颜相机发型管家算法解析）

本场Chat将通过由浅入深，由表及里的逻辑，分析最近比较流行的美颜相机发型管家效果所对应的算法流程，给出每个流程模块对应的算法详解（包括性别识别，脸型匹配，美颜美妆，换脸以及染发等等内容），最后根据本人DEMO给出对应的效果图以及DEMO分享，让大家彻底了解美颜相机发型管家的算法实现。本场Chat出发点：美颜相机背后的特效算法解密。本场Chat解决的问题：美颜相机发型管家特效的算法解密。本场Cha
蔚1·2020-08-22 14:53

实用算法解析 - 前缀和

简介前缀和的思路在力扣很多题目的都出现过，常用于处理连续子数组类型的的问题。接下来将用逐层深入的方式来进行介绍，从一道例题说起看一道例题(leetcode560)。给定一个整数数组和一个整数k，你需要找到该数组中和为k的连续的子数组的个数。示例1:输入:nums=[1,1,1],k=2输出:2,[1,1]与[1,1]为两种不同的情况。说明:数组的长度为[1,20,000]。数组中元素的范围是[-1
安歌·2020-08-22 12:18

你真的了解二分查找吗？

二分查找算法解析基本框架：intbinarySearch(int[]nums,inttarget){intleft=0,right=...;while(...)
dzou·2020-08-22 11:58

Java中4大基本加密算法解析

简单的java加密算法有：1、BASE64严格地说，属于编码格式，而非加密算法2、MD5(MessageDigestalgorithm5，信息摘要算法)3、SHA(SecureHashAlgorithm，安全散列算法)4、HMAC(HashMessageAuthenticationCode，散列消息鉴别码)1.BASE64Base64是网络上常见的用于传输8Bit字节代码的编码方式之一，大家可以查
java高级编程中心·2020-08-22 09:12

银行家算法解析

利用银行家算法避免死锁的原理：当一个进程申请资源的时候，操作系统通过银行家算法先试探分配给该进程资源，然后通过安全性算法判断分配后的系统是否处于安全状态，若不安全则分配作废，让该进程继续等待，否则分配资源给进程。银行家算法的四个数据结构：1.可利用资源向量：Available2.最大需求矩阵：Max3.分配矩阵:Allocation4.需求矩阵：Need银行家算法：当进程申请资源后，系统进行如下检
garbagetoshabi·2020-08-22 01:53

herbstluftwm-平铺算法解析

上一篇已经系统地介绍过herbstluftwm这款窗口管理器：http://blog.csdn.net/yy19900806/article/details/42236853作为一个平铺式的窗口管理器，不同于堆叠式的窗口管理器，想要使用好它，必须要对其平铺算法了熟于心，方能随心所欲地享受平铺式wm带来的高效和畅快，接下来，我将对herbstluftwm的平铺算法做一定解析：------------
歪歪有计划·2020-08-21 23:16

Java数据结构与算法解析(八)——伸展树

伸展树简介伸展树(SplayTree)是特殊的二叉查找树。它的特殊是指，它除了本身是棵二叉查找树之外，它还具备一个特点:当某个节点被访问时，伸展树会通过旋转使该节点成为树根。这样做的好处是，下次要访问该节点时，能够迅速的访问到该节点。特性1.和普通的二叉查找树相比，具有任何情况下、任何操作的平摊O(log2n)的复杂度，时间性能上更好2.和一般的平衡二叉树比如红黑树、AVL树相比，维护更少的节点额
伯努力不努力·2020-08-21 21:11

程序员技术分享：训练机器学习 SVM算法解析

GregLampSVM算法摘要：支持向量机（SVM）已经成为一种非常受欢迎的算法。本文主要阐述了SVM是如何进行工作的，同时也给出了使用PythonScikits库的几个示例。SVM作为一种训练机器学习的算法，可以用于解决分类和回归问题，还使用了kerneltrick技术进行数据的转换，再根据转换信息在可能的输出之中找到一个最优的边界。【CSDN报道】支持向量机（SupportVectorMach
xuebo_911·2020-08-21 11:01

Raft算法解析-尝试讲解的透彻一点

Raft算法解析-尝试讲解的透彻一点前言Raft简介Raft状态机介绍上伪代码！leader要干点啥日志复制！！
hawonor·2020-08-21 06:59

中文车牌识别项目自建训练数据

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这意味着，与其显式地编写程序来执行某些任务，不如教计算机如何开发一个算法来完成任务。
离岛·2020-08-21 04:23

《分布式原理与算法解析》学习笔记

《分布式原理与算法解析》学习笔记00分布式中的四纵四横四横：分布式计算、分布式数据存储与管理、分布式通信、分布式资源池化；四纵：分布式协同、分布式调度、分布式追踪与高可用、分布式部署。
hoho_12·2020-08-21 03:53

raft算法解析

一、raft算法引入在寻找一种易于理解的一致性算法的研究(InSearchofanUnderstandableConsensusAlgorithm-extendedversion)论文中,作者提出raft算法主要用来在分布式环境下管理日志的状态复制。为了解决paxos算法的难于理解，raft算法中给server引入了三个角色（状态），分别为:Leader、follower、cadidate。并将一
weixin_33826268·2020-08-21 02:55

中文车牌识别项目自建训练数据

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这意味着，与其显式地编写程序来执行某些任务，不如教计算机如何开发一个算法来完成任务。
离岛·2020-08-20 18:00

中文车牌识别项目自建训练数据

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这意味着，与其显式地编写程序来执行某些任务，不如教计算机如何开发一个算法来完成任务。
离岛·2020-08-20 18:00

RAID6算法解析

[email protected]是目前存储领域常用的磁盘阵列配置，其最多可以容忍两块磁盘同时损坏，而不会造成数据的丢失。但是，在实际应用中，由于磁盘生命周期的同步性；用户I/O性能和数据重构之间的矛盾，导致传统RAID6越来越不能满足存储应用需求。但是，RAID6的思想是经典，基于RAID6算法，我们可以扩展对磁盘故障率容忍度更高的算法，配合存储虚拟化技术实现可靠性更高的存储系统。这
weixin_33824363·2020-08-20 13:43

DES 算法 解析

DES算法解析（DES：DataEncryptionStandard）。
wowocpp·2020-08-20 02:53

约瑟夫环的算法解析(java实现)

什么是约瑟夫环?约瑟夫环（约瑟夫问题）是一个数学的应用问题,又称“丢手绢问题”已知n个人（以编号1，2，3…n分别表示）围坐在一张圆桌周围。从编号为k的人开始报数，数到m的那个人出列；他的下一个人又从1开始报数，数到m的那个人又出列；依此规律重复下去，直到圆桌周围的人全部出列。通常解决这类问题时我们把编号从0~n-1，最后结果+1即为原问题的解。如何求得最后一个出列的人的编号?方法一映射核心将第一
*伊帆·2020-08-19 18:15

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 算法解析

这是一篇使用anchorfree方法做目标检测的工作，相对于其他的工作，没有本质上的变化，但是我觉得有两个创新点是很有意思的。文章：FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf代码地址：https://github.com/tianzhi0549/FCOS文章的内容从
QW_zhang·2020-08-19 05:17

层次聚类算法解析

上篇博客我们粗略讲解了一下kmeans聚类算法，其中牵涉到了新的聚类算法：层次聚类算法，本篇博客我们着重讲一下这种聚类算法。kmeans聚类算法可以看做top-down结构，而层次聚类算法则可以视为bottom-up结构，而且极其类似于霍夫曼编码这种贪心结构算法，不过不同之处在于霍夫曼编码每次找的是分离的两个值最小的两个节点，然后合并成一个节点，而层次聚类算法则找的是两个节点（集合）相似度最小的，
阿华Go·2020-08-18 17:51

C语言计算日期间隔天数的经典算法解析

在网上看到了一个计算日期间隔的方法，咋一看很高深，仔细看更高神，很巧妙。先直接代码吧#include#includeintday_diff(intyear_start,intmonth_start,intday_start,intyear_end,intmonth_end,intday_end){inty2,m2,d2;inty1,m1,d1;m1=(month_start+9)%12;y1=ye
a_ran·2020-08-18 13:20

MIT AI Memo 239 - HakMem 算法解析

该算法用于计算整数中1的个数。首先，来看一个整数的性质若m=xnkn+xn−1kn−1+...+x1k1+x0m=x_nk^n+x_{n-1}k^{n-1}+...+x_1k^1+x_0m=xnkn+xn−1kn−1+...+x1k1+x0则m%(k−1)=(xn+xn−1+...+x1+x0)%(k−1)m\%(k-1)=(x_n+x_{n-1}+...+x_1+x_0)\%(k-1)m%(k−
掉下个小石头·2020-08-18 10:26

归并排序算法解析

归并（Merge）排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。一次归并算法1、基本思路设两个有序的子文件(相当于输入堆)放在同一向量中相邻的位置上：R[low..m]，R[m+1..high]，先将它们合并到一个局部的暂存向量R1(相当于输出堆)中，待合并完成后将R1复制回R[low..high]
yousir1988·2020-08-17 19:50

算法解析之感想---单调队列优化多重背包思路

多重背包问题朴素时间复杂度为O(NMS)（这里S是所有物品的数量s之和），经过二进制优化后时间复杂度为O(NMlog2S)，这个复杂度已经能够应付大多数题了，但对于某些特别卡时间的题（比如N*M=10的7次方)，仍然会TLE。这时，可以用单调队列优化，时间复杂度降为O(NM)。其优化思路是将当前重量限制取余物品重量数得到余数相同的归为一类，因此可以分为[0,V[i]-1]供V[i]类，其中对于每一
qiusuo800·2020-08-17 05:42

汉诺塔算法解析

Firstdeclarethetime:2017年2月17日13:26:35Hanoi塔的初次接触，在大一上半年，那时想研究递归，看郝斌老师的视频，看到Hanoi塔，十分蒙圈。。这几天，学长要求我们，看些基础算法视频，以便于开学讲深搜，广搜，所以拿起研究这Hanoi研究其实很简单，从纸上，写下每一步的递归过程，以及结合主要的思路。Hanoi塔也就这回事而已主要问题：开头有n个盘子，要求从A移动到C
「已注销」·2020-08-16 23:08

算法解析之感想---动态规划算法的初始化和转移

最近一直在做动态规划算法的专题训练，做了二十道题颇有感想，写出来和大家分享一下，欢迎广大ACMer，OIer，IOIer来交流~~~对于动态规划各种算法书中提到的最多的一半就是分析阶段、找状态、写状态转移方程。的确这些能够证明对于一个问题，你的解题思路是否正确，但是如果要想能够完全解决一道动态规划问题，除了这些之外我感觉就是对于数据的初始化了，这就有些像”高考时父母说的不要输在起跑线上“，方向正确
qiusuo800·2020-08-16 13:20

【C++ STL】算法 中各种算法解析

一，巡防算法for_each(容器起始地址，容器结束地址，要执行的方法)#include#include#includeusingnamespacestd;templatestructplus2{voidoperator()(T&x)const{x+=2;}};voidprintElem(int&elem){coutiv(ib,ib+7);for_each(iv.begin(),iv.end(),
iteye_6233·2020-08-16 13:43

深入浅出React（四）：虚拟DOM Diff算法解析

React中最神奇的部分莫过于虚拟DOM，以及其高效的Diff算法。这让我们可以无需担心性能问题而”毫无顾忌”的随时“刷新”整个页面，由虚拟DOM来确保只对界面上真正变化的部分进行实际的DOM操作。React在这一部分已经做到足够透明，在实际开发中我们基本无需关心虚拟DOM是如何运作的。然而，作为有态度的程序员，我们总是对技术背后的原理充满着好奇。理解其运行机制不仅有助于更好的理解React组件的
小星_day·2020-08-16 10:16

LeetCode简单入门类型算法解析（一）

LeetCode20.有效的括号给定一个只包括‘(’，’)’，’{’，’}’，’[’，’]’的字符串，判断字符串是否有效。有效字符串需满足：左括号必须用相同类型的右括号闭合。左括号必须以正确的顺序闭合。注意空字符串可被认为是有效字符串。示例1:输入:“()”输出:true示例2:输入:“()[]{}”输出:true思路：利用栈先进后出的特性来解决这道题；先建立一个栈，把左边括号全部压入栈，然后再对
巴比伦的狮子·2020-08-16 09:38

插入排序算法解析与实例

1、什么是插入排序插入排序对于少量元素的排序是一个有效的算法。举个栗子，插入排序的工作方式像对打扑克牌时对手中的扑克牌进行排序，开始时，我们的左手为空并且桌子上的牌面向下。然后，我们每次从桌子上拿走一张牌并将它查人左手的正确位置。为了找到一张牌中的正确位置，我们从右到左将它与已经拿在手中的每张牌进行比较，拿在左手中的牌总是排序好的，原来这些牌时桌子上牌堆中顶部的牌。这就是插入排序的简单描述。2、详
Jolin93·2020-08-16 08:28

TensorFlow的学习之路--MNIST算法解析

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonThuMar816:28:132018@author:kxq"""importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)def
justin_kang·2020-08-16 06:31

React（五）：使用Flux搭建React应用程序架构

React（一）：React的设计哲学-简单之美React（二）：React开发神器WebpackReact（三）：理解JSX和组件React（四）：虚拟DOMDiff算法解析React（五）：使用Flux
jeikerxiao·2020-08-16 06:15

DS实验题 Dijkstra算法

题目：第一种实现的算法(错误)：在看过相关的Dijkstra算法解析之后，决定自己尝试写个算法，不过很遗憾，考虑并不全面，理解也不是特别深刻。最后决定还是贴出来。算法思想：1.
weixin_34150224·2020-08-16 03:28
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