nearest

gdal 图像金字塔

以下是创建代码:constchar*pszResampling="nearest";//采样方式GDALProgressFuncpfnProgress=GDALDummyProgress;//进度条intOverviewList
faithenXX·2020-08-24 05:08

使用GDAL建立影像金字塔

用法：       gdaladdo[-r{nearest,average,gauss,cubic,average_mp,avera
wanliyun2009·2020-08-24 03:28

分类算法（2）- KNN

K-nearest-neighbor既是最简单的机器学习算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。
大鸭头骗子·2020-08-24 01:18

常见图像插值方法比较（opencv）

Nearest差值顾名思义，最近邻插值就是从原始目标中找到最匹配的位置。不多说，直接上代码。staticintnearestArea(Mat&src,floatscale_x,floats
opbrave·2020-08-24 01:16

pytorch torch.nn 实现上采样——nn.Upsample

1）UpsampleCLASStorch.nn.Upsample(size=None,scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=None)上采样一个给定的多通道的
于小勇·2020-08-23 08:45

OpenGL纹理映射总结

提供纹理和几何坐标过滤:由于我们提供的纹理图像很少能和最终的屏幕坐标形成对应,大小不同,所以需要设置过滤项目.允许我们进行插值或者匀和,指定放大缩小的函数.glTexParameter*(),使用过滤模式GL_NEAREST
吃素的小动物·2020-08-23 07:18

kNN(K-Nearest Neighbor)最邻近规则分类

KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近；K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这
xlm289348·2020-08-22 20:15

OpenCV Machine Learning 之 K最近邻分类器 K-Nearest Neighbors

K-NearestNeighbors该算法存储所有的训练样本（已知标签），然后通过分析新给的样本（标签未知）与已知标签的训练样本的相似度，选出其中的K个最相似的训练样本进行投票得到新样本的标签，并计算加权和等。该方法有时被称为是“learningbyexample”，因为他总是根据新样本的特征向量与已知标签的样本特征向量的相似度来判断新样本的类别。CvKNearestclassCvKNearest
ScorpioDoctor·2020-08-22 05:00

数据挖掘十大经典算法(8) kNN: k-nearest neighbor classification

邻近算法KNN算法的决策过程k-NearestNeighboralgorithm右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习
kevin_hust·2020-08-22 01:31

Annoy搜索算法(Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)

annoy算法的目标是建立一个数据结构能够在较短的时间内找到任何查询点的最近点，在精度允许的条件下通过牺牲准确率来换取比暴力搜索要快的多的搜索速度。首先随机选择两个点，然后根据这两个点之间的连线确定一个可以垂直等分线段的超平面，灰色是两点的连线，黑色是超平面。接下里在超平面分割后的字空间内按照同样的方法继续确定超平面分割字空间，通过这样的方法我们可以将子空间的从属关系用二叉树来表示：然后再继续分割
syoya·2020-08-20 20:57

Annoy搜索算法(Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)

annoy算法的目标是建立一个数据结构能够在较短的时间内找到任何查询点的最近点，在精度允许的条件下通过牺牲准确率来换取比暴力搜索要快的多的搜索速度。首先随机选择两个点，然后根据这两个点之间的连线确定一个可以垂直等分线段的超平面，灰色是两点的连线，黑色是超平面。接下里在超平面分割后的字空间内按照同样的方法继续确定超平面分割字空间，通过这样的方法我们可以将子空间的从属关系用二叉树来表示：然后再继续分割
syoya·2020-08-20 20:57

Amazon OA2 K-Nearest Point C++

题目描述：给定N个坐标Point，每个Point实例有x-坐标和y-坐标。题目要求函数返回离原点最近的k个坐标。思路：这道题和找第k大或第k小的题目的思路基本相同，就是在遍历所有Point的同时，维护一个size为k的max—heap，一旦发现size为k+1，我们就把max-heap头上最大的元素移出heap，因为这里的heap是max-heap，所以heap头部的元素比heap里其他的元素都要
Hetian·2020-08-20 20:34

Amazon OA2 K-Nearest Point C++

题目描述：给定N个坐标Point，每个Point实例有x-坐标和y-坐标。题目要求函数返回离原点最近的k个坐标。思路：这道题和找第k大或第k小的题目的思路基本相同，就是在遍历所有Point的同时，维护一个size为k的max—heap，一旦发现size为k+1，我们就把max-heap头上最大的元素移出heap，因为这里的heap是max-heap，所以heap头部的元素比heap里其他的元素都要
Hetian·2020-08-20 20:34

Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM 翻译和总结（二）

pixel-accurate）匹配优化公式为：ξ∗=argmax(ξ∈ω)∑k=1KMnearest(Tξhk)(BBS)\xi^*=argmax(\xi\in\omega)\sum_{k=1}^KM_{nearest
blowballs·2020-08-20 13:19

codeforces 605 div3 Nearest Opposite Parity(反向建图 超级源 BFS)

题目大意：现在有一个无权图，每个节点都是0或者1，问所有0节点到最近邻1节点的距离以及所有1节点到所有0节点的最短距离。解题思路：无权图最短路径很容易想到BFS，但是假如直接对每个节点都做BFS，复杂度O(N^2)会超时。另外，很容易地我们也想打一个记忆化搜索，因为有些信息是我们重复了的，比如某个0节点到1节点的最近距离，已经跑过一次了我们就不需要再跑一次。但是，问题是这里我们用BFS，我们应该很
FrostMonarch·2020-08-20 02:35

Nearest Leaf

链接http://codeforces.com/contest/1110/problem/F题解这题本身不难，但是比赛的时候能不能做到这个题，能不能熟练地想到这些套路并且快速把它写出来就是个问题了离线，把每个询问挂到对应的点上去从根节点开始dfsdfsdfs，每次经过一条边，就根据dfsdfsdfs序确定影响到的区间，用线段树维护下最小值就行了代码//线段树#include#definemaxn5
*ACoder*·2020-08-19 06:07

C++实现的简单k近邻算法（K-Nearest-Neighbour，K-NN）

C++实现的简单的K近邻算法（K-NearestNeighbor，K-NN)前一段时间学习了K近邻算法，对K近邻算法有了一个初步的了解，也存在一定的问题，下面我来简单介绍一下K近邻算法。本博客将从以下几个方面开始介绍K近邻算法：1、K近邻算法的介绍2、K近邻算法的模型及其三要素3、C++实现的简单KNN算法4、KNN算法的优缺点5、遇到的问题一、K近邻算法的介绍K近邻算法（K-NearestNei
水澹澹兮生烟·2020-08-19 06:51

k近邻法: k-nearest neighbor

KNNk近邻算法既可以作为分类方法(离散的标签)也可以作为回归方法（连续标签）。考虑作为分类的时候，算法的输入为特征空间，输出为实例的类别。基本思想：给定一个训练集，然后寻找其中与新输入的实例最近的kk个实例，将新实例标记为kk个实例中所属类别最多的一类。其中的距离度量可以是任意的度量标准，K是一个用户自己定义的超参数。KK近邻模型kk近邻算法实际就是划分特征空间。该模型的基本要素：距离的度量、K
xholes·2020-08-19 05:01

python-img.resize（）

1.img.resize((width,height),Image.ANTIALIAS)第二个参数：Image.NEAREST：低质量Image.BILINEAR：双线性Image.BICUBIC：三次样条插值
哗啦呼啦嘿·2020-08-19 05:23

图像缩放方法总结

OpenCV图像缩放resize各种插值方式的比较目录OpenCV图像缩放resize各种插值方式的比较1.resize函数说明2.各种插值方式的比较2.1INTER_NEAREST（最近邻插值）2.2INTER_CUBIC
xiuxin121·2020-08-18 18:49

k-Nearest 最近邻分类算法

概述kNN算法又称为k最近邻(k-nearestneighborclassification)分类算法。所谓的k最近邻，就是指最接近的k个邻居（数据），即每个样本都可以由它的K个邻居来表达。kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。该算法涉及3个主要因素：训练集、距离与相似的衡量、k的大小；主要考虑因素：距离与相似度。open
一航jason·2020-08-17 23:43

【TensorFlow-windows】投影变换

tf.contrib.image.transform中每个参数的含义国际惯例，参考文档官方文档描述调用方法与默认参数：tf.contrib.image.transform(images,transforms,interpolation='NEAREST
风翼冰舟·2020-08-17 17:01

曲线拟合的MATLAB实现

函数插值与曲线拟合1、函数插值一维插值:interp1(x,y,cx,’method’)一维插值:interp1(x,y,z,cx,cy,’method’)method:nearest、linear、spline
weixin_34293059·2020-08-17 16:34

Nearest Common Ancestors

Arootedtreeisawell-knowndatastructureincomputerscienceandengineering.Anexampleisshownbelow:Inthefigure,eachnodeislabeledwithanintegerfrom{1,2,…,16}.Node8istherootofthetree.Nodexisanancestorofnodeyifno
dregs_·2020-08-17 12:59

【Python】Image中的resize()方法

变量filter为NEAREST、BILINEAR、BICUBIC或者ANTIALIAS之一。如果忽略，或者图像模式为“1”或者“P”，该变量设置为NEA
开发小鸽·2020-08-17 11:51

Nearest Opposite Parity (1272E)

题意：给定一个n个整数的数组，在第i个位置上可以移动到i-ai或i+ai，求从每个位置出发，移动到与最初位置奇偶性不同的位置的最少步数(即满足ai%2!=aj%2)，若不能则输出-1；分析：不能用dfs做，因为可能有环，不好界定边界。想一下，步数存在性肯定是从小到大连续递增的，即有走3步满足条件的位置则必有走2，1步满足条件的位置(很好想：从3步的初始点移动一次，再移动2步就是终点了，前三个位置奇
半缘、·2020-08-17 03:36

【CodeForce 1272E】Nearest Opposite Parity | 最短路、思维建图

题意：一个序列i可以移动到i+与i-若是奇数，则终点为是偶数若是偶数，则终点为是奇数每个点最少需要多少步到达终点，到达不了输出-1题解：思路的话，首先了解一下这个思路：每个点建立最多两条边[i,i+][i,i-]不一定可以建成功要判断一下下标要在[1,n]中之后，每个点都跑一遍最短路，跑完最短路之后for循环遍历所有点的最小值，若当前点是偶数我就遍历所有为奇数的点取最短路的最小值。若为偶数，同理。
一只酷酷光儿( CoolGuang)·2020-08-17 02:31

Nearest Opposite Parity

题目链接题意：N个数，每个数a[i],从i这个位置只可以走到i+a[i],i-a[i],前提是走到的位置在1-n之间，问从i这个位置最少走几步走到j，a[i]和a[j]的奇偶不一样思路：我一开始的思路就是用记忆化搜索，f数组代表当前位i的答案，如果搜到了j这个位置且j这个位置的f[j]有值，那么就直接返回就可以了，但是这个方法错了，我也不知道错在了什么地方。第二种方法。把一步可以到达的先算出来，放
Top_xiao·2020-08-17 01:33

scikit-learn 学习谱聚类SpectralClustering

nearest_neighbors':k-近邻,'precomputed'：自定义，全连接方式，常用高斯核'rbf',多项式'poly'，sigmoid函数'sigmoid'eigen_solver:特征
君子慎独_诚意·2020-08-16 21:59

[数字图像处理]最近邻插值和双线性插值（nearest neighbor interpolation and bilinear interpolation）实验报告

Introduction:ThroughthisLAB,Ihaveknowntheprincipleandformulaofnearestneighborinterpolationandbilinearinterpolation,andUsenearestneighborinterpolationandbilinearinterpolationtointerpolateagreyscaleimag
ourhonor·2020-08-16 10:51

quantile() 函数

default0.5(50%quantile)0<=q<=1,thequantile(s)tocomputeinterpolation:{‘linear’,‘lower’,‘higher’,‘midpoint’,‘nearest
weay·2020-08-16 08:55

Pytorch上下采样函数--interpolate

最近用到了上采样下采样操作，pytorch中使用interpolate可以很轻松的完成definterpolate(input,size=None,scale_factor=None,mode='nearest
起步晚就要快点跑·2020-08-16 04:01

一文看懂网络上采样层中的 align_corners

一般默认选择双线性插值(bilinear)或者最近邻(nearest)的方式。这两种方式
我爱计算机视觉·2020-08-16 00:45

使用matplotlib结合sklearn绘制混淆矩阵时出现混淆矩阵图中文字不能 正确居中 的解决办法

#错误的语句顺序plt.imshow(cm,interpolation='nearest',cmap=cmap)plt.title(title,fontsize=10)plt.colorbar()xlocations
lxh_janv·2020-08-15 23:18

Codeforces911题解

A.NearestMinimumsYouaregivenanarrayofnintegernumbersa0, a1, …, an - 1.Findthedistancebetweentwoclosest(nearest
OneDay_pyf·2020-08-15 13:00

（相似度、邻近及聚类）Similarity, Neighbors, and Clusters

主要内容：相似度（Similarity）（canbeusedforclassificationandregression）距离函数（DistanceFunction）Nearest-NeighborHierarchicalClusteringK-Mean
ZJun310·2020-08-15 00:42

Python如何对折线进行平滑曲线处理？

绘图的时候，经常由于数据的原因导致画出来的图折线分界过于明显，因此需要对原数据绘制的折线进行平滑处理，本文介绍利用插值法进行平滑曲线处理：实现所需的库numpy、scipy、matplotlib插值法实现nearest
weixin_34262482·2020-08-14 21:04

2-1 最近邻规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法

最近邻规则分类(K-NearestNeighbor)KNN算法综述Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法分类(classification)算法输入基于实例的学习(instance-basedlearning),懒惰学习(lazylearning)示例未知电影属于什么类型?假如有三种豆子,我们如何给三个未知豆子分类呢.可以根据离未知豆子比较近的豆子分类算法描述步骤为了判断未知实例的类
蛋子哥·2020-08-14 13:12

KNN之KD树实现

KNN之KD树KNN是K-Nearest-Neighbors的简称，由Cover和Hart于1968年提出，是一种基本分类与回归方法。这里主要讨论分类问题中的k近邻法。
wzgang123·2020-08-14 08:33

pytorch中的上采样以及各种反操作，求逆操作

importtorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnF.upsample(input,size=None,scale_factor=None,mode='nearest
一只tobey·2020-08-14 00:50

机器学习与深度学习（二） k近邻分类算法 (K-Nearest Neighbor) KNN

____tz_zs学习笔记k近邻分类算法(K-NearestNeighbor)KNN为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照选择参数K计算未知实例与所有已知实例的距离选择最近K个已知实例根据少数服从多数的投票法则(majority-voting)，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别优化：考虑距离，根据距离加上权重EuclideanDistance欧几里得距离算法优点简单易于理
tz_zs·2020-08-13 19:06

[CF1110F] Nearest Leaf

Portal一棵n个点的有根树，规定一种dfs序，\(m\)次询问一个点\(u\)和一个区间\([l,r]\)，求dfs序在这个区间内的叶子中，到\(u\)最小的距离。n,m≤500000这题在线直接搞很难搞,考虑离线.一开始想到就是按照区间来离线,把询问挂在某个端点上.但是没有什么可以利用的性质(比如说要求单调可以单调队列),所以弃掉.考虑按照询问点来离线,然后考虑一每条边的贡献,若果进入了这条
dayfs2560·2020-08-13 13:16

机器学习（一）KNN算法介绍

KNN算法介绍算法概述KNN的全称是K-Nearest-Neighbors(最邻近规则分类)，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。
weixin_45781143·2020-08-13 11:01

openlayers4 View fit：地图缩放问题

解决办法调用fit方法时，options参数传入nearest选项，以达到最近的程度。
ChengYz_·2020-08-11 22:04

最小代价生成树

intlowcost[Max];intnearest[Max];boolmark[Max];voidPrime(intk,intn){memset(lowcost,99,sizeof(lowcost));memset(nearest
nuptxiaoli0518·2020-08-11 13:03

BNUOJ 52296 Nearest Neighbor Search（2016ACM-ICPC四川省赛A题）

传送门：NearestNeighborSearch题意比较简单，给你三个点，后面的两个点代表一个长方体的左下角和右上角，问第一个点与那个正方体的最小距离，题目比较水，但是要想到正确的解法，我们只需要算出第一个点在那个正方体上的投影就可以了，投影的点直接判断，x1如果在x2和x3外，判断离x1最近的x2或者x3，这个点就是投影的点的横坐标，另外两个坐标类似，直接算投影点和第一个点的距离就可以了，具体
Nemaleswang·2020-08-11 11:51

Top K nearest points to the origin

Therearenpointsinthexy-coordinatesystem.FindthetopKnearestpointstotheorigin.{(1,2),(-1,2),(3.-3),...}Theideaforthisproblemistousethemax_heap(yes,themaxheap,NOTtheminheap)withsizeK,anddefinethecomparef
lzmaths·2020-08-11 10:26

Nearest Opposite Parity

1272E题意：给一个数组arr，然后对于数组中1到n的位置pos，都可以跳向pos+arr[pos]和pos-arr[pos]，现在问题是：每一个位置跳向和它奇偶性相反的位置，最少需要几步。无法跳到则输出-1。简单分析看题解分析：这个可以看成是对奇性点和偶性点跑多源最短路。那么，可以用超级源加上反向建边跑最短路或者是反向建边直接多源最短路跑bfs。1.超级源，奇性超级源连接所有的奇性点，跑dij
C画中仙·2020-08-09 11:56

Json解析字符串解析简单实例

Json解析字符串实例，解析内容为：{"info":[{"code":"C","key":"028","nearest":"NO","value":"�ɶ�"},{"code":"N","key":"0771
generallizhong·2020-08-09 08:24

机器学习——“近朱者赤，近墨者黑”之KNN（k-Nearest Neighbor）及实现

K-最近邻算法引入：是不是鸭子？案例为本的学习(Casebasedlearning)——惰性学习KNN的原理相似性的度量数据预处理均值规范化0-1规范化距离计算算法步骤及实例计算KNN的优缺点代码参考文献引入：是不是鸭子？“如果走像鸭子，叫像鸭子，看起来还像鸭子，那么它很可能就是只鸭子。”上面这句谚语可以这样理解，将“走”、“叫”，“看”刻画成三个维度：“走路姿态”、“声音”、“外观”，已知的每个
whether-or-not·2020-08-09 01:07
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