简单记录LSD算法的实现过程,当做备忘录用,如有问题欢迎指出和讨论 LSD的基本实现流程是计算出图像的梯度和场方向,然后对梯度进行排序,然后从大到小进行区域增长,之后对增长得到的区域求最小外接矩形,如果矩形不满足要求,则修改参数重新生长或者修改矩形的大小和位置,若仍旧不满足,则放弃该区域 笔者从数据结构层面优化了原算法的时间复杂度和空间复杂度 高斯降采样: 分x方向和y方向进行采样,方法相同,计算高斯核的公式为正态分布(即高斯分布)公式,因原公式对中心店偏移了0.5并向下取整,所以观察结果可发现…

在VS2017(VC15)上配置opencv4.0.1环境   转 https://blog.csdn.net/GoldenBullet/article/details/86016921 作为萌新最初听说到opencv,以为是一个集成开发环境IDE.后来因为毕设原因不得不去使用opencv,才了解到OpenCV是一个广受欢迎的开源计算机视觉库 ,它提供了很多函数,实现很多计算机视觉算法,从最基本的滤波到高级物体检测皆有涵盖.换言之,opencv只不过是一个写好的库,方便在编程的时候对视觉数据进行…

原始论文下载: 一种基于δ函数的图象边缘检测算法. 这篇论文读起来感觉不像现在的很多论文,废话一大堆,而是直入主题,反倒使人觉得文章的前后跳跃有点大,不过算法的原理已经讲的清晰了.     一.原理 文中提出的边缘检测算法原理也不是特别复杂,使用了一个低通滤波函数以及一个高通滤波函数,其形式分别为:                                             (1)                   (2) 当图像中的噪音比较少时,可以直接使用高通滤波器对图像进行滤…

1.背景知识 在讲SVD++之前,我还是想先回到基于物品相似的协同过滤算法.这个算法基本思想是找出一个用户有过正反馈的物品的相似的物品来给其作为推荐.其公式为:…

基于视觉的Web页面分页算法VIPS的实现源代码下载 - tingya的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET 基于视觉的Web页面分页算法VIPS的实现源代码下载 分类: 技术杂烩 2006-04-28 10:09 8790人阅读 评论(117) 收藏 举报 算法web.net优化user微软 本来由于尚未优化好,暂时不提供下载的,但是由于众多的user迫切希望获取,因此只能将这个不成熟的版本提供出来!希望大家帮忙改进!另外,该源代码实现并未严格遵循VIPS算法,它与VIPS算法存在的差异包…

ligh@local-host$ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.0.3 基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms" . - 番石榴的日志 - 网易博客 基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm…

基于FP-Tree的关联规则FP-Growth推荐算法Java实现 package edu.test.ch8; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Item implements Comparable { private String value; private Item preItem; // 前继节点Item private List<Item> nextItem = new ArrayList&…

基于Hadoop2.2.0版本号分布式云盘的设计与实现 一.前言 在学习了hadoop2.2一个月以来,我重点是在学习hadoop2.2的HDFS.即是hadoop的分布式系统,看了非常久的源代码看的我真的想吐啊,感觉看源代码还是没什么劲,于是心血来潮看到可百度的网盘挺有意思(事实上我一直都在用百度的网盘)对里面的功能的实现非常好奇,于是我就突发奇想,能不能用hadoop来做个呢?答案是肯定的.于是我就開始了,可是实际中,没有人用hadoop来做网盘,由于hadoop不适合存放小文件.当然办法总…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- C5.0决策树之ID3.C4.5.C5.0算法 为了区分红蓝模块,先将能分的先划分开来(中间的红线,分为了一遍全蓝),然后再来细分(绿线). 决策树优势:为什么业务人喜欢,可以给你决策场景,因为模型可视化高,可以讲故事. 一.起源 最早的决策树算法起源于CLS(Concept Learning System)系统,即概念学习系统.它是最早的决策…

一.前言及思路简析 目前车牌识别系统在各小区门口随处可见,识别效果貌似都还可以.查阅资料后,发现整个过程又可以细化为车牌定位.畸变校正.车牌分割和内容识别四部分.本篇随笔主要介绍车牌定位及畸变校正两部分,在python环境下通过opencv实现. 1.1 车牌定位 目前主流的车牌定位方法从大的方面来说可以分为两类:一种是基于车牌的背景颜色特征:另一种基于车牌的轮廓形状特征.基于颜色特征的又可分为两类:一种在RGB空间识别,另一种在HSV空间识别.经测试后发现,单独使用任何一种方法,效果均不太理想…

[深度应用]·首届中国心电智能大赛初赛开源Baseline(基于Keras val_acc: 0.88) 个人主页--> https://xiaosongshine.github.io/ 项目github地址:https://github.com/xiaosongshine/preliminary_challenge_baseline_keras (应比赛组委会要求,Github暂时关闭,比赛结束后公开,主要代码都在下方) 大赛简介 为响应国家健康中国战略,推送健康医疗和大数据的融合发展的政策,…

基于Matlab的标记分水岭分割算法 http://blog.sina.com.cn/s/blog_725866260100rz7x.html 1 综述 Separating touching objects in an image is one of the more difficult image processing operations. The watershed transform is often applied to this problem. The watershed tra…

时隔两个多月了,前段时间在弄Socket,就没有弄这个了.现在好了,花了几天的时间,终于又完成了一小部分了.这一小节主要讲α,β,δ,θ等等波段之间的关系.废话不多说,直接给出这几天的成果. 上一次,我们分析了attention(专注度)和meditation(冥想度)与疲劳之间的关系.如下图 上面的曲线上一小节已经简单说明了,现在要说明的是曲线的前半部分是普通测试,后面一小段两对线有点分离的部分是模拟闭眼休息状态,全身放轻松.从图中可以看出是否精神集中从专注度和冥想度是可以简单的看出来了. 接…

转自http://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/53002524 一 基本概念 基于图的模型是推荐系统中相当重要的一种方法,以下内容的基本思想是将用户行为数据表示为一系列的二元组,每一个二元组(u,i)代表用户u对物品i产生过行为,这样便可以将这个数据集表示为一个二分图. 假设我们有以下的数据集,只考虑用户喜不喜欢该物品而不考虑用户对物品的喜欢程度, 其中用户user=[A,B,C],物品item=[a,b,c],用户和物品有以下的关系…

本文均属自己阅读源代码的点滴总结.转账请注明出处谢谢. 欢迎和大家交流.qq:1037701636 email:gzzaigcn2009@163.com 写在前面的闲话: 自我感觉自己应该不是一个非常擅长学习算法的人.过去的一个月时间里由于须要去接触了BP神经网络.在此之前一直都觉得算法界的神经网络.蚁群算法.鲁棒控制什么的都是特别高大上的东西,自己也就听听好了,未曾去触碰与了解过.这次和BP神经网络的邂逅.让我初步掌握到.理解透彻算法的基本原理与公式,转为计算机所能识别的代码流,这应该就是所谓…

转自http://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/53002524 一 基本概念 基于图的模型是推荐系统中相当重要的一种方法,以下内容的基本思想是将用户行为数据表示为一系列的二元组,每一个二元组(u,i)代表用户u对物品i产生过行为,这样便可以将这个数据集表示为一个二分图. 假设我们有以下的数据集,只考虑用户喜不喜欢该物品而不考虑用户对物品的喜欢程度, 其中用户user=[A,B,C],物品item=[a,b,c],用户和物品有以下的关系…

摘要:本文将先简单介绍Bandit 问题和本地差分隐私的相关背景,然后介绍基于本地差分隐私的 Bandit 算法,最后通过一个简单的电影推荐场景来验证 LDP LinUCB 算法. Bandit问题是强化学习中一类重要的问题,由于它定义简洁且有大量的理论分析,因此被广泛应用于新闻推荐,医学试验等实际场景中.随着人类进入大数据时代,用户对自身数据的隐私性日益重视,这对机器学习算法的设计提出了新的挑战.为了在保护隐私的情况下解决 Bandit 这一经典问题,北京大学和华为诺亚方舟实验室联合提出了基于…

一.名称 动态规划法应用 二.目的 1.贪婪技术的基本思想: 2.学会运用贪婪技术解决实际设计应用中碰到的问题. 三.要求 1．实现基于贪婪技术思想的Prim算法: 2．实现基于贪婪技术思想的Dijkstra算法. 四.内容 1．实现基于贪婪技术思想的Prim算法 1.1.Prim算法的伪代码描述 算法 Prim(G) //构造最小生成树的Prim算法 //输入:加权连通图G<V,E> //输出:E(T),组成G的最小生成树的边的集合 V(t)←{V0} //可以用任意顶点来初始化树的顶点集合…

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 项目中需要对敏感词做一个过滤,首先有几个方案可以选择: a.直接将敏感词组织成String后,利用indexOf方法来查询. b.传统的敏感词入库后SQL查询. c.利用Lucene建立分词索引来查询. d.利用DFA算法来进行. 首先,项目收集到的敏感词有几千条,使用a方案肯定不行.其次,为了方便以后的扩展性尽量减少对数据库的依赖,所以放弃b方案.然后Luc…

从安全的角度来讲,<中篇>介绍的Implicit类型的Authorization Grant存在这样的两个问题:其一,授权服务器没有对客户端应用进行认证,因为获取Access Token的请求只提供了客户端应用的ClientID而没有提供其ClientSecret:其二,Access Token是授权服务器单独颁发给客户端应用的,照理说对于其他人(包括拥有被访问资源的授权者)应该是不可见的.Authorization Code类型的Authorization Grant很好地解决了这两个问题.…

虽然我们在<上篇>分别讨论了4种预定义的Authorization Grant类型以及它们各自的适用场景的获取Access Token的方式,我想很多之前没有接触过OAuth 2.0的读者朋友们依然会有"不值所云" 之感,所以在介绍的内容中,我们将采用实例演示的方式对Implicit和Authorization Code这两种常用的Authorization Grant作深入介绍.本章着重介绍Implicit Authorization Grant. Implicit Au…

对于目前大部分Web应用来说,用户认证基本上都由应用自身来完成.具体来说,Web应用利用自身存储的用户凭证(基本上是用户名/密码)与用户提供的凭证进行比较进而确认其真实身份.但是这种由Web应用全权负责的认证方式会带来如下两个问题: 对于用户来说,他们不得不针对不同的访问Web应用提供不同的用户凭证.如果这些凭证具有完全不同的密码,我们没有多少人能够记得住,所以对于大部分整天畅游Internet的网友来说,我想他们在不同的网站注册的帐号都会采用相同的密码.密码的共享必然带来安全隐患,因为我们不能…

作者:小波 QQ:463431476 请关注我的博客园:http://www.cnblogs.com/xiaobo-Linux/ 我的第二款软件:CET四六级单词背诵软件.基于QT5.5.0.sql数据库.以及TTS文本识别语音单词朗读的一款软件. 第一款软件的sql数据库软件的编写:http://www.cnblogs.com/xiaobo-Linux/p/4676950.html 现在来讲解我的第二款高大上的代码: 这个是.pro的代码,其中axcontainer 是调用的win7 SDK语…

我的第一个软件. 基于Qt5.5.0的 sql ,C++备忘录软件version1.0的编写 我用的Qt版本是5.5.0免配置编译器的版本,这里附上我使用的软件下载地址:http://download.qt.io/official_releases/qt/5.5/5.5.0/ 下载 qt-opensource-windows-x86-mingw492-5.5.0.exe即可. 话不多说,第一先是基于Qt5.5.0的sql的配置,这里详见我的另外一篇博客:http://www.cnblogs.co…

一.三层(网络层)发现 算法来源:王娟娟.基于SNMP的网络拓扑发现算法研究.武汉科技大学硕士学位论文,2008 数据结构: 待检路由设备网关链表:存放指定深度内待检路由设备的网关信息,处理后删除. 拓扑信息链表:存放从已检测路由设备的网关信息. 子网信息链表:存放网关信息对应的子网信息. 基本思想: 类似于广度优先,在指定深度内运行算法,最后根据拓扑信息链表获得所有路由及其互联关系,根据子网信息链表各路由设备连接的子网及子网内所有活动主机的信息. 需要获得的信息: 路由信息如下图所示. 点击可…

基于Spark1.3.0的Spark sql三个核心部分: 1.可以架子啊各种结构化数据源(JSON,Hive,and Parquet) 2.可以让你通过SQL,saprk内部程序或者外部攻击,通过标准的数据库连接(JDBC/ODBC)连接spark,比如一个商业智能的工具Tableau 3.当你通过使用spark程序,spark sql提供丰富又智能的SQL或者regular Python/Java/Scala code,包括 join RDDS ,SQL tables ,使用SQL自定义用户…

WebDriver基本API使用(基于Java)V1.0http://www.docin.com/p-803032877.html…

基于mapreduce的大规模连通图寻找算法 当我们想要知道哪些账号是一个人的时候往往可以通过业务得到两个账号之间有联系,但是这种联系如何传播呢? 问题 已知每个账号之间的联系 如: A B B C D E F C B G 得到 对应的一个人的账号 如: A B C F G为同一个人 D E 为同一个人 当前迭代次数11次 理论最大迭代次数: max_nick_count = max(nick_count) max_iterator = log2(max_nick_count) 62%的账号可在…

自己编写的基于VC++6.0的串口调试软件源程序! 程序下载链接: 点击打开链接…

基于MyEclipse+9.0+++Tomcat+7.0的SSH+平台搭建 http://wenku.baidu.com/view/96fbfe0f581b6bd97f19ea1d.html 用MyEclipse 10在Tomcat 6上搭建Structs2.1+Spring2.5+Hibernate3.2框架实例…