C/C++ 内存遍历与KMP特征搜索

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如何利用AI识别未知——加入未知类（不太靠谱），检测待识别数据和已知样本数据的匹配程度（例如使用CNN降维，再用knn类似距离来实现），将问题转化为特征搜索问题而非决策问题，使用HTM算法（记忆+模式匹配预测就是智能），GAN异常检测，RBF

https://www.researchgate.net/post/How_to_determine_unknown_class_using_neural_network 里面有讨论,说是用rbf神经网络,O-SVM可以搞定 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/7t3xei/d_detecting_unknown_classes/ reddit上的讨论,有人专门提到svm是最适合解决这个问题的模型. I've spent lots…

ajax遍历数组(实现百度搜索提示的效果)

方法一: 页面 <input type="hidden" id="classpath" value="${pageContext.request.contextPath }"/> <div id="div"> <form id="userForm"> <span>搜索用户:<input type="text" id="tex…

字符串匹配算法--KMP字符串搜索(Knuth–Morris–Pratt string-searching)C语言实现与讲解

一.前言在计算机科学中,Knuth-Morris-Pratt字符串查找算法(简称为KMP算法)可在一个主文本字符串S内查找一个词W的出现位置.此算法通过运用对这个词在不匹配时本身就包含足够的信息来确定下一个匹配将在哪里开始的发现,从而避免重新检查先前匹配的字符.这个算法是由高德纳和沃恩·普拉特在1974年构思,同年詹姆斯·H·莫里斯也独立地设计出该算法,最终由三人于1977年联合发表.(from:wikipedia) KMP搜索(Knuth–Morris–Pratt string-se…

C++中的内存区域及其性能特征

首先须要指出的是.我们通经常使用"堆"和"自由存储"这两个术语来区分两种不同类型的动态分配内存. 1.常量数据:常量数据区域主要用于存储字符串以及其它在编译期就已经知道值的数据.实例化的对象是不能存储在这个区域中的. 在程序的整个生存期内.这个区域中的全部数据都是有效的.而且,全部这些数据都是仅仅读的,假设对这些数据进行改动.其结果在C++中是未定义的. 造成这样的后果的部分原因是编译器可能会对常量数据的基本存储格式进行随意优化. 比如,在某个特定的编译器中,可…

使用requests爬取梨视频、bilibili视频、汽车之家，bs4遍历文档树、搜索文档树，css选择器

今日内容概要使用requests爬取梨视频 requests+bs4爬取汽车之家 bs4遍历文档树 bs4搜索文档树 css选择器内容详细 1.使用requests爬取梨视频 # 模拟发送http请求的库:requests--->只能发送http请求---->没有解析库-->re.bs4.lxml # requests-html:发送请求+解析xml # 视频m3u8格式,分段--->会员试看6分钟--->只加载了6分钟 # 收费视频:视频解析 ### 完整的视频文件保存…

【算法导论】图的深度优先搜索遍历（DFS）

关于图的存储在上一篇文章中已经讲述,在这里不在赘述.下面我们介绍图的深度优先搜索遍历(DFS). 深度优先搜索遍历实在访问了顶点vi后,访问vi的一个邻接点vj:访问vj之后,又访问vj的一个邻接点,依次类推,尽可能向纵深方向搜索,所以称为深度优先搜索遍历.显然这种搜索方法具有递归的性质.图的BFS和树的搜索遍历很类似,只是其存储方式不同. 其基本思想为:从图中某一顶点vi出发,访问此顶点,并进行标记,然后依次搜索vi的每个邻接点vj:若vj未被访问过,则对vj进行访问和标记,然…

OpenCV特征点检测算法对比

识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一.首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变. 二.在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方向:而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转不变…