算法解析

深度学习——全连接层（Fully connected dence layers）原理解析

全连接层算法包括两部分：前向传播(Forward)和反向传播(Backward)二、算法解析前向传播(Forward)上图主要有5个变量，x,a,W,b,σx,a,W,b,\sigmax,a,W,
jmujsc·2019-02-03 12:20

看过上百部片子的这个人教你视频标签算法解析

本文由云+社区发表随着内容时代的来临，多媒体信息，特别是视频信息的分析和理解需求，如图像分类、图像打标签、视频处理等等，变得越发迫切。目前图像分类已经发展了多年，在一定条件下已经取得了很好的效果。本文因实际产品需求，主要探讨一下视频打标签的问题。查阅了部分资料，笔者拙见，打标签问题无论是文本、图像和视频，涉及到较多对内容的“理解”，目前没有解决得很好。主要原因有以下一些方面，标签具有多样性，有背景
腾讯云加社区·2019-01-17 00:00

操作系统调度算法解析

先来先服务调度算法先来先服务（FirstComeFirstServed,FCFS），是一种简单的调度算法，它既适用于作业调度，也适用于进程调度。先来先服务算法是按照作业或进程到达的先后次序来进行调度。当作业调度中采用该算法时，每次调度都是从后备队列中选择一个最先进入该队列中作业，将它调入内存，为其创建进程、分配相应的资源，将该作业的进程放入就绪队列。在进程调度中采用该算法时，每次调度是从就绪队列中
YJLAugus·2019-01-14 19:00

JVM垃圾回收算法解析

JVM垃圾回收算法解析标记－清除算法该算法为最基础的算法。它分为标记和清除两个阶段，首先标记出需要回收的对象，在标记结束后，统一回收。
柯之梦·2019-01-08 08:47

【算法分析】深度余弦度量学习与物体跟踪 算法解析

目录深度余弦度量学习DeepCosineMetricLearning深度余弦度量学习DeepCosineMetricLearning解决什么问题DeepSORT如何使用余弦度量DeepCosine进行物体跟踪深度余弦度量学习DeepCosineMetricLearning论文:http://elib.dlr.de/116408/代码:https://github.com/nwojke/cosine
HaoBBNuanMM·2019-01-03 10:50

【算法分析】深度余弦度量学习与物体跟踪 算法解析

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HaoBBNuanMM·2019-01-03 10:50

newsql新品TiDB采用的分布式系统的Raft算法解析

过去,Paxos一直是分布式协议的标准，但是Paxos难于理解，更难以实现，Google的分布式锁系统Chubby作为Paxos实现曾经遭遇到很多坑。来自Stanford的新的分布式协议研究称为Raft，它是一个为真实世界应用建立的协议，主要注重协议的落地性和可理解性。在了解Raft之前，我们先了解Consensus一致性这个概念，它是指多个服务器在状态达成一致，但是在一个分布式系统中，因为各种意
他乡觅知音·2019-01-02 10:24

【算法分析】SORT/Deep SORT 物体跟踪算法解析

目录SORT-SIMPLEONLINEANDREALTIMETRACKING概述解析SORT算法代码SORT算法的优缺点DeepSORT-SIMPLEONLINEANDREALTIMETRACKINGWITHADEEPASSOCIATIONMETRIC关联度量(ASSOCIATIONMETRIC)关联算法MatchingCascadeSORT-SIMPLEONLINEANDREALTIMETRAC
HaoBBNuanMM·2019-01-01 20:26

SLAM研究现状

综述SLAM算法解析：抓住视觉SLAM难点，了解技术发展大趋势激光SLAM与视觉SLAM的现状与趋势问题SLAM应用的一些思考名人博客高翔实现激光SLAM谷歌的cartographer视觉SLAM
asdfghwunai·2018-12-19 13:00

HashMap的算法解析及高并发下死循环分析

HashMap是一个以空间换时间，内部以数组+链表\红黑树实现的散列表。HashMap的具体原理我们不做深入仔细分析，这类文章网上较多，且HashMap在面试中命中率极高。本文以jdk1.8为例，只分析里面我认为值得拿出来分析的有关数据结构和算法的部分来讲解。HashMap的长度JDK1.8实现HashMap的初始默认长度是16.HashMap在jdk1.8上做了一层优化，创建时并没有创建Node
codingtu·2018-12-06 08:34

DeepFM算法解析及Python实现

1.DeepFM算法的提出由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点：同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征，所以越来越被广泛使用。在DeepFM中，FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取；DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征的提取。具有以下特点：结合了广度和深度模型的优点，联合训练FM模型和DNN模型，
Bo_hemian·2018-12-02 21:00

Java中4大基本加密算法解析

Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节代码的编码方式之一，大家可以查看RFC2045～RFC2049，上面有MIME的详细规范。简单的java加密算法有：BASE64严格地说，属于编码格式，而非加密算法MD5(MessageDigestalgorithm5，信息摘要算法)SHA(SecureHashAlgorithm，安全散列算法)HMAC(HashMessageAuthenticati
花样的尘埃·2018-11-25 15:10

python Kmeans算法解析

一.概述首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是位置的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律。通俗得说，就是根据数据的一些内在性质，找出其内在的规律。而这一类算法，应用最为广泛的就是“聚类”。聚类算法可以对数据进行数据归约，即在尽可能保证数据完整的前提下，减少数据的量级，以便后续处理。也可以对聚类数据结果直接应用或分析。而Kmeans算法可以
zzzzMing·2018-11-05 21:00

KMP算法解析

KMP是一个经典的字符串匹配算法，同时也是目前效率最高匹配算法之一。当遇到“寻找子串”这类问题时，都可以参考一下KMP的思想，说不定会有意外收获哟。KMP的设计很精妙，但美中不足的是难以理解。所以趁着自己脑袋瓜还比较清楚的时候，赶紧都记录下来。首先，我们从一个朴素的问题开始引导。就是经典的字符串匹配问题。问题：目前有2个字符串，字串A和字串B。判断字串B是否是字串A的子串。为了更好的聚焦算法，设定
古古有它·2018-10-24 01:37

FFM算法解析及Python实现

1.什么是FFM？通过引入field的概念，FFM把相同性质的特征归于同一个field，相当于把FM中已经细分的feature再次进行拆分从而进行特征组合的二分类模型。2.为什么需要FFM？在传统的线性模型中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征之间的相互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合。非线性SVM可以对特征进行核变换，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好的进行学习。由于推荐系统是一
Bo_hemian·2018-10-21 00:00

三色旗问题算法解析

问题:在一根绳子上有一些红,白,蓝三种颜色的旗子,现在要把这些旗子按照蓝,白,红的顺序排序.**要求:**旗子只能在绳子上移动,一次只能掉换两个旗子位置代码:#defineBLUE'b'#defineWHITE'w'#defineRED'r'//交换x,y位置的旗子#defineSWAP(x,y){chartemp;\temp=color[x];\color[x]=color[y];\color[
DoflaKaiGo·2018-10-11 16:12

原创 算法解析：拨号盘走格问题 （Swift解法）

记录一个之前遇到的算法题，挺有意思的希望可以帮到他人打开手机拨号盘。显示如下图片。image.png给定图中任意一个数字D都可以作为起始点。每次可以朝上下左右任意方向移动一格，不可斜着移动，每次移动N步，记录可能移动的组合。例如D=1N=3则可能的组合为[121,123,125,141,145,147]。例如D=5N=1则可能的组合为[5]。问题的难点在于：最终组合数组的个数会随着N的增加而会呈几
YJ_Wong·2018-10-11 02:02

银行家算法简析

银行家算法简析银行家算法简析最具有代表性的避免死锁算法所需数据结构可利用资源向量available最大需求向量max已分配矩阵向量allocation需求矩阵向量need工作向量work（可提供的资源数目）完成标志finish算法解析
heri2·2018-10-04 00:52

七种查找算法解析

查找成功时的平均查找长度为：（假设每个数据元素的概率相等）ASL=1/n(1+2+3+…+n)=(n+1)/2;当查找不成功时，需要n+1次比较，时间复杂度为O(n);所以，顺序查找的时间复杂度为O(n)。C++实现源码：//顺序查找intSequenceSearch(inta[],intvalue,intn){inti;for(i=0;ivalue)high=mid-1;if(a[mid]val
caicai2526·2018-09-21 09:21

manacher算法解析

manacher是很简单的字符串回文算法，作用是O（n）求出一个字符串的最长回文子串下面给出这一算法的详解首先，我们设原字符串是aaabba，很显然，这个字符串最长的回文子串长度为4那么我们就要思考一种算法来计算出这个长度于是manacher横空出世首先，我们知道，一个回文子串一定有一个对称轴（或者你叫对称中心？），所以正常来讲，如果想O（n）求出最长回文子串，我们只需枚举每个对称轴，然后O（1）
lleozhang·2018-09-18 21:44

FM算法解析及Python实现

1.什么是FM？FM即FactorMachine，因子分解机。2.为什么需要FM？1、特征组合是许多机器学习建模过程中遇到的问题，如果对特征直接建模，很有可能会忽略掉特征与特征之间的关联信息，因此，可以通过构建新的交叉特征这一特征组合方式提高模型的效果。2、高维的稀疏矩阵是实际工程中常见的问题，并直接会导致计算量过大，特征权值更新缓慢。试想一个10000*100的表，每一列都有8种元素，经过one
Bo_hemian·2018-09-08 19:00

python实现排序算法解析

本文实例为大家分享了python实现排序算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下一、冒泡排序defbububle_sort(alist):"""冒泡排序(稳定|n^2m)"""n=len(alist)forjinrange(n-1):count=0foriinrange(0,n-1-j):ifalist[i]>alist[i+1]:count+=1alist[i],alist[i+1]=alist
不凡De老五·2018-09-08 09:46

游戏开发中A*自动寻路算法解析

在游戏中应用A*算法主要是以下步骤：1．将地图划分包含多个等大区域的网络：传统做法是将地图划分为多个等大的正方形小格子，或者也有将地图划分为由菱形小格子组成；另外如果将地图划分为多个凸多边形情况下，便是NAV导航网格寻路的思路了。每个小格子就是一个导航路点(waypoint)，这种寻路算法就是常说的路点寻路算法。疑问：地图有多大，小格子多大一个，就会对寻路的效率（对空间、时间消耗均有影响)，以及人
行者-驰过·2018-09-01 10:22

Leetcode算法解析101+

#104MaximumDepthofBinaryTreelinkDescription:Givenabinarytree,finditsmaximumdepth.Themaximumdepthisthenumberofnodesalongthelongestpathfromtherootnodedowntothefarthestleafnode.Solution:递归，以当前节点为根的树最大深度是
铛铛铛clark·2018-08-18 13:08

Leetcode算法解析51-100

#51N-QueenslinkDescription:Then-queenspuzzleistheproblemofplacingnqueensonann×nchessboardsuchthatnotwoqueensattackeachother.avatorInput:4Output:[[".Q..",//Solution1"...Q","Q...","..Q."],["..Q.",//Solu
铛铛铛clark·2018-08-18 13:30

Leetcode算法解析1-50

#1TwoSumlinkDescription:Givenanarrayofintegers,returnindicesofthetwonumberssuchthattheyadduptoaspecifictarget.Input:[2,7,11,15]Output:[0,1]Assumptions:eachinputwouldhaveexactlyonesolutionyoumaynotuset
铛铛铛clark·2018-08-18 13:26

轻松看懂机器学习常用算法

今天的算法解析如下：决策树随机森林算法逻辑回归SVM朴素贝叶斯K最近邻算法K均值算法Adaboost算法神经网络马尔可夫▌1.决策树根据一些feature进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类
CHK.·2018-08-14 22:13

十大经典排序算法解析

算法概述十种常见排序算法可以分为两大类：非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。线性时间非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此称为线性时间非比较类排序。 算法复杂度相关概念稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。不稳定：如果a原
开开136·2018-08-14 00:00

【DL笔记4】神经网络详解，正向传播和反向传播

之前的笔记：【DL笔记1】Logistic回归：最基础的神经网络【DL笔记2】神经网络编程原则&LogisticRegression的算法解析【DL笔记3】一步步亲手用python实现LogisticRegression
Stack_empty·2018-08-02 09:37

什么是机器学习？

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。
cleo_xl·2018-07-31 10:06

java源码Integer.bitCount算法解析，分析原理（统计二进制bit位）

算法：统计整数的二进制表达式中的bit位为1的位数（汉明重量）普通算法publicintbitCount(intnum){intcount=0;do{if((num&1)==1){count++;}num>>=1;}while(num>0);returncount;}应该是最先想到的算法了，从最低位开始，一位一位地统计是否为1，时间复杂度为O(n)，n为总bit数。优化算法publicintcou
Maxiye·2018-07-25 00:00

【c语言】递归算法解析

一、基本概念：c语言通过运行时堆栈来支持递归的实现的。递归函数就是直接或者间接调用自身的函数。这里有一个简单的程序，可用来说明递归。程序的目的是将一个整数从二进制形式转化为可打印的字符形式，例如给出一个值4267，我们需要一次产生‘4’，‘2’，‘6和‘7’。如果在printf函数中使用了%d格式码，它就会执行这类处理。这里的算法思路是，把这个值反复除以10，并打印各个余数。例如，4267除10的
Billy12138·2018-07-25 00:00

Opencv 3.4 的solvepnp中的P3P与EPnp位姿估计算法解析

https://www.cnblogs.com/shang-slam/p/6481344.htmlEPnP在ORB-SLAM中主要用于Tracking线程中的重定位Relocalization模块，需要通过当前关键帧Bow与候选帧匹配上的3D地图点，迅速建立当前相机的初始姿态。PnP问题解决了已知世界参考系下地图点以及相机参考系下投影点位置时3D-2D相机位姿估计问题，不需要使用对极约束（存在初始
苏源流·2018-07-24 17:50

Canny边缘检测算法解析

前言最近在做边缘检测方面的一些工作，在网络上也找了很多有用的资料，感谢那些积极分享知识的先辈们，自己在理解Canny边缘检测算法的过程中也走了一些弯路。就此写下此文，作为后记，也希望此篇文章可以帮助那些在理解Canny算法的道路上暂入迷途的童鞋。废话少说，上干货。Canny边缘检测算法的发展历史Canny边缘检测于1986年由JOHNCANNY首次在论文《AComputationalApproac
Oliver Cui·2018-07-15 09:49

leetcode 算法解析（一）：260. Single Number III（C++版本和自己的注解）

这个题来自《剑指offer》但是书上上感觉讲解不太详细，还是看博客吧（我把下面博客改写成了C++版本运行通过）注意这个题的相关代码中，输入的数组只能有两个数出现一次，如果有第三个数出现一次，那么这个代码就会失效。总结下算法思路：假设原始数组中只出现一次的元素是A和B，原始数组为{A,E,C,D,C,D,E,B}主要是利用异或的交换律。先把所有数字按次序进行异或运算，得到的结果必然是A⊕B，因为其他
Applied Sciences·2018-07-11 14:20

区块链基础：Merkle Tree算法解析

阅读更多MerkleTree概念MerkleTree，通常也被称作HashTree，顾名思义，就是存储hash值的一棵树。Merkle树的叶子是数据块(例如，文件或者文件的集合)的hash值。非叶节点是其对应子节点串联字符串的hash。[1]1、HashHash是一个把任意长度的数据映射成固定长度数据的函数[2]。例如，对于数据完整性校验，最简单的方法是对整个数据做Hash运算得到固定长度的Has
aoyouzi·2018-07-04 15:00

区块链基础：Merkle Tree算法解析

阅读更多MerkleTree概念MerkleTree，通常也被称作HashTree，顾名思义，就是存储hash值的一棵树。Merkle树的叶子是数据块(例如，文件或者文件的集合)的hash值。非叶节点是其对应子节点串联字符串的hash。[1]1、HashHash是一个把任意长度的数据映射成固定长度数据的函数[2]。例如，对于数据完整性校验，最简单的方法是对整个数据做Hash运算得到固定长度的Has
aoyouzi·2018-07-04 15:00

Faster R-CNN算法解析

论文地址：FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworksPython实现：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn简介FastR-CNN算法采用SppNet的思想解决了R-CNN中图像warp操作，并且避免了特征的重复计算（参见ROIPooling的相关理解及
Kaami·2018-07-03 12:50

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
人邮异步社区·2018-06-29 15:36

floyd算法解析

floyd算法可求得多源点间的最短路径算法使用动态规划求解：for(intk=0;k
杭州痞老板·2018-05-31 09:27

Faster RCNN算法解析（附源代码，可以直接运行）

一、前言知识1、基于RegionProposal（候选区域）的深度学习目标检测算法RegionProposal（候选区域），就是预先找出图中目标可能出现的位置，通过利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率（IoU，Intersection-over-Union）。2、什么是IoU？IntersectionoverUnion是一种测量在特定数
Oliver Cui·2018-05-30 15:48

React虚拟DOM和Diff算法解析

前言React中最值得称道的部分莫过于VirtualDOM与diff的完美结合，特别是其高效的diff算法，让用户可以无需顾忌性能问题而”任性自由”的刷新页面，让开发者也可以无需关心VirtualDOM背后的运作原理，因为Reactdiff会帮助我们计算出VirtualDOM中真正变化的部分，并只针对该部分进行实际DOM操作，而非重新渲染整个页面，从而保证了每次操作更新后页面的高效渲染，因此Vir
刘翾·2018-05-24 00:51

JPEG图片压缩算法解析

1.概述在我们开发过程中，有可能会遇到拍照、或者从相册中选择图片，要么单选或者多选，然后上传图片到服务器，一般情况下一张图片可能3-4M，如果类似微信朋友圈上传9张图片大约是35M左右，如果我们上传35M左右的图片到服务器，可想而知后台的压力有多大，最主要的还是特别耗时，如果是在网速比较慢，那么用户上传图片可能需要4-5分钟，那么用户就会受不了，可能会退出应用。比如QQ、WX一般上传图片，会在后台
世道无情·2018-05-01 18:50

三种插入排序算法解析

【前言】我们常见的排序主要分为两类，一类是内部排序，一类是外部排序1.内部排序：数据元素放在内存中的排序2.外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求能在内外村之间移动数据的排序首先我们先来了解一下如何判断一个排序算法的性能好坏？依据是什么？一般而言有三个依据：稳定性、时间复杂度和空间复杂度1.稳定性如果在元素序列中有两个元素A[i]和A[j],他们的排序码K[i]==k[j]，
懒嘤嘤ly·2018-04-14 18:45

基本排序算法解析

1前言排序再算法中是一个很重要又很基础的工作，在对数据的处理过程中，排序往往是第一步。排序算法很多，评价一个排序算法好不好也有很多标准。例如时间复杂度，空间复杂度，稳定性等。今天先来介绍三种比较基础的排序算法，它也是很多高级排序算法的基础。他们是选择排序，冒泡排序，插入排序。选择排序，冒泡排序，插入排序的时间复杂度都是O(n^2),空间复杂度都是O(1)2选择排序选择排序就是每次遍历时从余下的数组
带你装逼带你飞的程序猿·2018-04-01 11:11

【KCF算法解析】High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters笔记

前段时间研究了一下KCF算法，单单看论文有很多看不懂的地方。查阅参考了，很多博客和其他材料才算了解了文章的大题思路，现将个人的理解在此记录，作为笔记。主要内容0.1目标跟踪的背景介绍0.2学习该算法需先了解的预备知识0.3原论文提出的算法——KCF0.4实际使用时KCF的实现流程————————————————————————————————————————————0.1目标跟踪任务的背景通常，我
IchaoCcc·2018-03-23 16:17

【KCF算法解析】High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters笔记

前段时间研究了一下KCF算法，单单看论文有很多看不懂的地方。查阅参考了，很多博客和其他材料才算了解了文章的大题思路，现将个人的理解在此记录，作为笔记。主要内容0.1目标跟踪的背景介绍0.2学习该算法需先了解的预备知识0.3原论文提出的算法——KCF0.4实际使用时KCF的实现流程————————————————————————————————————————————0.1目标跟踪任务的背景通常，我
IchaoCcc·2018-03-23 16:17

Gc回收机制和回收算法解析

前言GC（GarbageCollection），和面向对象一样是java语言的一大特性之一，有了它，不用再像c/c++那样麻烦且频繁地free()和delete()。垃圾回收机制主要作用于java堆（Heap），也就是jvm用于存放对象实例的地方，所以很多时候我们也把java堆成为GC堆。Java的内存管理包括内存分配和内存回收。这两方面工作都是由JVM自动完成的，虽然降低了Java程序员的学习难
qq_28273051·2018-03-16 11:35

生成全排列----std::next_permutation 算法解析

今天遇到个问题，让用java写生成全排列，结果用惯了next_permutaion(),gg……这篇blog安排如下:1.next_permutation算法解析2.算法数学原理whyright？
孤鸿子_·2018-03-12 20:07

图的DFS和BFS算法解析

图是一种灵活的数据结构，一般作为一种模型用来定义对象之间的关系或联系。对象由顶点（V）表示，而对象之间的关系或者关联则通过图的边（E）来表示。在图的基本算法中，最初需要接触的就是图的遍历算法，根据访问节点的顺序，可分为广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。本文将给出给出BFS和DFS的以下几种实现方式：1、使用队列Queue实现图的BFS遍历2、递归实现图的DFS遍历3、使用栈Stack
Adam_allen·2018-03-07 16:24
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