1.Z缓冲区(Z-Buffer)算法 1973年,犹他大学学生艾德·卡姆尔(Edwin Catmull)独 立开发出了能跟踪屏幕上每个像素深度的算法 Z-buffer Z-buffer让计算机生成复杂图形成为可能.Ed Catmull目 前担任迪士尼动画和皮克斯动画工作室的总裁 Z缓冲器算法也叫深度缓冲器算法,属于图像空间消隐算法 该算法有帧缓冲器和深度缓冲器.对应两个数组: intensity(x,y)——属性数组(帧缓冲器) 存储图像空间每个可见像素的光强或颜色 depth(x,y)——深度…

★ 引子          原本打算一篇文章讲完,后来发现篇幅会很大,所以拆成两部分,先讲原理,再讲实现.实现的话相对复杂,要用到内联汇编,要考虑不同平台等等. 在大整数计算中,乘法是非常重要的,因为在公钥密码学中模幂运算要频繁使用乘法,所以乘法的性能会直接影响到模幂运算的效率.下面将会介绍两种乘法:基线乘法和 Comba 乘法,尽管他们的原理和计算看起来十分类似,而且算法的时间复杂度都是 O(n^2),但是他们的效率差别是很大的. ★ 基线乘法 (Baseline Multiplication…

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得…

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得…

采样方法(二)MCMC相关算法介绍及代码实现 2017-12-30 15:32:14 Dark_Scope 阅读数 10509更多 分类专栏: 机器学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/78937731 0.引子 书接前文,在采样方法(一)中我们讲到了拒绝采样.重要性采样一系列的蒙特卡洛采样方法,但这些方法在高维空间…

为了提高查找效率,这里将敏感词用树形结构存储,每个节点有一个map成员,其映射关系为一个string对应一个TreeNode. STL::map是按照operator<比较判断元素是否相同,以及比较元素的大小,然后选择合适的位置插入到树中.为了提高map的插入及查询效率,可以选用hash_map或unordered_map.关于他们的效率,可以参考http://blog.csdn.net/whizchen/article/details/9286557. 下面主要实现了TreeNode类,进行节…

priority based lru in src/mp/mp_fget.c, __memp_fget(), 初始化 一个page buffer时, 设置其 priority: bhp->priority = MPOOL_LRU_REDZONE; in src/mp/mp_fget.c, __memp_fput(), 对一个page buffer做put, 使其reference减一. bhp->ref--, 若reference减为0, 则调整其 priority. 下面的 bhp->…

一.在PyCharm 5.0.4(编写python程序的IDE) 编写kNN.py文件的代码 -------------------------- 1. kNN.py  运算符模块 -------------------------- from numpy import * import operator #运算符模块 创建数据集和标签 def createDataSet(): group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]]) l…

1. 红黑树(RED-BLACK TREE)引言: ------------------------------------- 红黑树(RBT)可以说是binary-search tree的非严格的平衡版本.与之相应的是平衡二叉树(Balanced Binary Tree)又称之为AVL树(因为是G.M. Adelson-Velsky 和 E.M. Landis在1962年发明的这棵树)是binary-search tree的严格的平衡版本. BST达到最平衡的状态称之为AVL.在AVL树中任何…

这篇文章主要是参考MJP的“Attack of The Depth Buffer”,测试不同格式下depth buffer的精度. 测试的depth buffer包含两类: 一是非线性的depth buffer,存储着perspective z(也就是最常用的,透视投影后归一化的z/w的buffer),二是线性的depth buffer,存储着view space z(这里的线性指的是在view space 中是否线性).测试的格式包括16位浮点数,32位浮点数,16位定点数,还有最常用的24位…

最近接触了pLSA模型,该模型需要使用期望最大化(Expectation Maximization)算法求解. 本文简述了以下内容: 为什么需要EM算法 EM算法的推导与流程 EM算法的收敛性定理 使用EM算法求解三硬币模型 为什么需要EM算法 数理统计的基本问题就是根据样本所提供的信息,对总体的分布或者分布的数字特征作出统计推断.所谓总体,就是一个具有确定分布的随机变量,来自总体的每一个iid样本都是一个与总体有相同分布的随机变量. 参数估计是指这样一类问题——总体所服从的分布类型已知,但某些…

第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析 关联分析 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务. 这些关系可以有两种形式: 频繁项集(frequent item sets): 经常出现在一块的物品的集合. 关联规则(associational rules): 暗示两种物品之间可能存在很强的关系. 相关术语 关联分析(关联规则学习): 从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作 关联分析(associati analysis) 或者 关联规则学习(association rule…

写在前边: 1.我使用的是python2.7 + OpenCV3.1.0 2.OpenCV3.0.0+的文档有很大问题,很多文档写的还是OpenCV2.0+, OpenCV3.0+根本用不了,其中有一部分原因是,有一些函数被放在了opencv_contrib这个模块里边,需要把这个扩展模块另外编译进去才可以用.官方的说法是,那些还不十分稳定的函数模块都被放在了opencv_contrib模块里边,因为不稳定,所以不能放在release里边,在opencv_contrib里边调好之后才会放入rel…

高斯混合模型的EM算法 混合高斯模型 高斯混合模型的概率分布可以写成多个高斯分布的线形叠加,即 \[ p(\mathbf x) = \sum_{k=1}^{K}\pi_k\mathcal N(\mathbf x\ | \ \mathbf \mu_k, \mathbf \Sigma_k) \] 引入一个\(K\)维的二值随机变量\(\mathbf z\), 采用"\(1\)-of-\(K\)"编码,其中一个特定的元素\(z_k\)等于\(1\),其余所有的元素都等于\(0\). 于是\(…

1.什么是流形 流形学习的观点:认为我们所能观察到的数据实际上是由一个低维流行映射到高维空间的.由于数据内部特征的限制,一些高维中的数据会产生维度上的冗余,实际上这些数据只要比较低的维度就能唯一的表示.所以直观上来讲,一个流形好比是一个$d$维的空间,在一个$m$维的空间中$(m > d)$被扭曲之后的结果.需要注意的是流形并不是一个形状,而是一个空间.举个例子来说,比如说一块布,可以把它看成一个二维的平面,这是一个二维的空间,现在我们把它扭一扭(三维空间),它就变成了一个流形,当然不扭的时候,…

EM算法一般表述:       当有部分数据缺失或者无法观察到时,EM算法提供了一个高效的迭代程序用来计算这些数据的最大似然预计.在每一步迭代分为两个步骤:期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization)步骤,因此称为EM算法. 如果所有数据Z是由可观測到的样本X={X1, X2,--, Xn}和不可观測到的样本Z={Z1, Z2,--, Zn}组成的,则Y = X∪Z.EM算法通过搜寻使所有数据的似然函数Log(L(Z; h))的期望值最大来寻找极大似然预计,注意此处的h…

[译者:这个系列教程是以Kitware公司出版的<VTK User's Guide -11th edition>一书作的中文翻译(出版时间2010年,ISBN: 978-1-930934-23-8).由于时间关系,我们不能保证每周都能更新本书内容.但尽量做到一周更新一篇到两篇内容.敬请期待^_^.欢迎转载,另请转载时注明本文出处.谢谢合作! 同一时候,由于译者水平有限,出错之处在所难免,欢迎指出订正! ] [本节相应原书中的第3页至第7页] 欢迎开启VTK之旅--<VTK用户指南>…

时至期末,补习信息安全概论作业.恰巧遇古典密码学算法中的playfair算法和hill算法,用javascript语言实现起来是在有趣,边查百度边编码,顺便好好补习一下javascript基础. playfair Playfair密码(英文:Playfair cipher 或 Playfair square)是一种替换密码.依据一个5*5的正方形组成的密码表来编写,表中排列有25个字母.对于英语中的26个字母,去掉最常用的Z,构成密码表. 实现思路: 1,编制密码表 密钥是一个单词或词组,密码表…

搜集一些算法,赛前背一背有好处的 转自各大网站 前排感谢:hzwer.风了咕凉 前辈...Orz 快速读入: int read() { ,f=;char ch=getchar(); ;ch=getchar();} +ch-';ch=getchar();} return x*f; } 经典快排:虽说C++直接sort就好了... #include <iostream> using namespace std; void Qsort(int a[], int low, int high) { if…

问题描述: 这个问题其实很容易理解.就是给你两个序列X={x1,x2,x3......xm} Y={y1,y2,y3......ym},要求找出X和Y的一个最长的公共子序列. 例:Xi={A, B, C, B, D, A}    Yj={B, C, A, B, A}  求得 Z={B, C, B, A} 问题详解: 那么问题来了,我们如何去求解出最终的过程呢?既然是复习周,那我就开门见山,直接用DP算法去解决这个问题. 分析:该问题具有最优子结构的性质. 这里我们使用上面的那个例子:我们此时倒着…

到某个节点最近距离                  最短路径当前节点的父节点 完整代码 #include <iostream> #include <string> #include <utility> #include <vector> #include <deque> #include <boost/graph/adjacency_list.hpp> //A*寻路算法 #include <boost\graph\astar_…

public class String_intern { public static void main(String[] args) { String old="aaaaabc1"; String ne="aabc1"; String oak; for (int i = 0; i <ne.length() ; i++) { //z 只能取到 ne.length() 通过subString可以取到最后 ne.length() -1 for (int j = 0…

参考博客 https://blog.csdn.net/u010712012/article/details/77755567 https://blog.csdn.net/Reborn_Lee/article/details/87436090 参考论文 基于FPGA的自然对数变换器的设计与实现.pdf 前言 众所周知,verilog并不能直接计算cos sin,但信号处理中却可能用到cos sin等函数的求解问题. 一种足够好的逼近方式为cordic.无需使用乘法操作,只是简单的加减移位操作即可,…

一,FM算法: 1,逻辑回归上面进行了交叉特征.算法复杂度优化从O(n^3)->O(k*n^2)->O(k*n). 2,本质:每个特征都有一个k维的向量,代表的是每个特征都有k个不可告人的信息.(FFM:面对不同的字段field都有k个不可告人的信息.)所以,得到了n*k的矩阵,每一行就是每一个特征的向量. 3,原理推导:https://zhuanlan.zhihu.com/p/37963267 4,代码:https://github.com/challenge-ICME2019-Byteda…

在我们进行交流谈话时,人与人之间总要保持一定的距离,尤其是在疫情的情况下,人与人之间更要保持一定的安全距离,今天给大家来介绍一个检测社交距离的项目,实现社交距离检测器. 社交距离(Social Distance) 社会隔离是一种控制传染病传播的方法,保持一定的社交距离,可以让我们减少亲密接触,从而减少传染病的传播,在疫情期间,我们用人与人之间的实际距离,比如人与人之间相隔2米来衡量,作为一个阈值,超过2米远,则是安全距离,反之违反了安全距离,在计算机中如何做到这样的检测呢?如何构建这样社交距离检…

0.1. question 0.2. 算法框架 0.3. 代码解析 0.3.1. 数据结构 0.3.1.1. Frame 0.3.1.2. FrameMemory 0.3.1.3. FramePoseStruct 0.3.2. Tracking thread 0.3.3. Mapping thread 0.3.4. Depth estimation 0.3.4.1. DepthMapPixelHypothesis 0.3.4.2. DepthMap 0.3.5. Map optimization…

用法 Usage: python sqlmap.py [options] Options: -h, --help Show basic help message and exit -hh Show advanced help message and exit --version Show program's version number and exit -v VERBOSE Verbosity level: 0-6 (default 1) Target: At least one of the…

常用模块: time和datetime shutil模块 radom string shelve模块 xml处理 configparser处理 hashlib subprocess logging模块 re正则表达式 time模块 time模块,即时间模 import time # 导入时间模块 print(time.process_time()) # 返回处理时间,不包含sleep时间,mac上测试不出来 print(time.asctime()) # 返回时间格式Mon Nov 14 10:…

http://daehgib.blog.163.com/blog/static/1861071422011579551134/ 透视投影是3D固定流水线的重要组成部分,是将相机空间中的点从视锥体(frustum)变换到规则观察体(Canonical View Volume)中,待裁剪完毕后进行透视除法的行为.在算法中它是通过透视矩阵乘法和透视除法两步完成的. 透视投影变换是令很多刚刚进入3D图形领域的开发人员感到迷惑乃至神秘的一个图形技术.其中的理解困难在于步骤繁琐,对一些基础知识过分依赖,一旦…

DELPHI VS PASCAL(87)  32位Delphi程序中可利用TRegistry对象来存取注册表文件中的信息. 一.创建和释放TRegistry对象 1.创建TRegistry对象.为了操作注册表,要创建一个TRegistry对象:ARegistry := TRegistry.Create: 2.释放TRegistry对象.对注册表操作结束后,应释放TRegistry对象所占内存:ARegistry.Destroy. 二.指定要操作的键 操作注册表时,首先应指定操作的主键:先给属性R…