背景 前两篇文章介绍了 Queue 的实现,很多类库都引入了 Deque,Deque 可以两头添加和删除,然后在 Deque 之上构建 Queue 和 Stack. Deque 代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace DataStuctureStudy.Deques { publi…

Google Cardboard的九轴融合算法 --基于李群的扩展卡尔曼滤波 极品巧克力 前言 九轴融合算法是指通过融合IMU中的加速度计(三轴).陀螺仪(三轴).磁场计(三轴),来获取物体姿态的方法.它是开发VR头显中的一个至关重要的部分.VR头显必须要实时准确地获取用户头部的姿态,然后在屏幕上渲染出在对应的姿态所应该要看到的画面,才能让用户在VR世界里获得沉浸感. 因为人眼是非常精密的器官,如果渲染出来的画面稍微有一点点的延时或者偏差,人眼都能察觉出来,导致用户头晕想吐,再也不相信VR了.所…

# 所有节点的g值并没有初始化为无穷大 # 当两个子节点的f值一样时,程序选择最先搜索到的一个作为父节点加入closed # 对相同数值的不同对待,导致不同版本的A*算法找到等长的不同路径 # 最后closed表中的节点很多,如何找出最优的一条路径 # 撞墙之后产生较多的节点会加入closed表,此时开始删除closed表中不合理的节点,1.1版本的思路 # 1.2版本思路,建立每一个节点的方向指针,指向f值最小的上个节点 # 参考<无人驾驶概论>.<基于A*算法的移动机器人路径规划&g…

简单易学的机器学习算法-基于密度的聚类算法DBSCAN 一.基于密度的聚类算法的概述 我想了解下基于密度的聚类算法,熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法,如K-Means算法之间的区别.     基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域.与基于距离的聚类算法不同的是,基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇,而基于密度的聚类算法可以发现任意形状的聚类,这对于带有噪音点的数据起着重要的作用. 二.DBSCAN算法的原理 1.基本概念     DBSCAN(Density…

一.基于密度的聚类算法的概述     最近在Science上的一篇基于密度的聚类算法<Clustering by fast search and find of density peaks>引起了大家的关注(在我的博文“论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法”中也进行了中文的描述).于是我就想了解下基于密度的聚类算法,熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法,如K-Means算法之间的区别.     基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域.与基于距离的聚类算…

背景 如果基于数组实现队列,常见的选择是采用 RingBuffer,否则就需要移动数组元素. RingBuffer 很容易看出 RingBuffer 的思想,这里就不赘述了. 您可以思考一个问题:图中表示的场景是一个空队列?还是一个满队列?答案是:单单维护 _header 和 _tail 还不足以判断,必须维护一个 _count 计数. ArrayQueue 代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq;…

背景 上篇实现了一个简单的队列,内部使用了 _count 计数,本文采用另外一种模式,不用 _count 计数. RingBuffer 不用 _count 计数的话,为了区分队列的满和空,需要在数组中预留一格,如下图就代表了一个满队列. ArrayQueue 代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; n…

''' 基于物品的协同推荐 矩阵数据 说明: 1.修正的余弦相似度是一种基于模型的协同过滤算法.我们前面提过,这种算法的优势之 一是扩展性好,对于大数据量而言,运算速度快.占用内存少. 2.用户的评价标准是不同的,比如喜欢一个歌手时有些人会打4分,有些打5分:不喜欢时 有人会打3分,有些则会只给1分.修正的余弦相似度计算时会将用户对物品的评分减去 用户所有评分的均值,从而解决这个问题. 如何预测用户对给定物品的打分? 一.基于用户协同 方法1:用户之间的距离/相似度(K近邻算法) 二.基于物品协…

''' 基于物品的协同推荐 矩阵数据 说明: 1.修正的余弦相似度是一种基于模型的协同过滤算法.我们前面提过,这种算法的优势之 一是扩展性好,对于大数据量而言,运算速度快.占用内存少. 2.用户的评价标准是不同的,比如喜欢一个歌手时有些人会打4分,有些打5分:不喜欢时 有人会打3分,有些则会只给1分.修正的余弦相似度计算时会将用户对物品的评分减去 用户所有评分的均值,从而解决这个问题. ''' import pandas as pd from io import StringIO #数据类型一:…

原书作者使用字典dict实现推荐算法,并且惊叹于18行代码实现了向量的余弦夹角公式. 我用pandas实现相同的公式只要3行. 特别说明:本篇笔记是针对矩阵数据,下篇笔记是针对条目数据. ''' 基于用户的协同推荐 矩阵数据 ''' import pandas as pd from io import StringIO import json #数据类型一:csv矩阵(用户-商品)(适用于小数据量) csv_txt = '''"user","Blues Traveler&qu…