http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1030 算法:以顶点为原点,建立坐标系,一个数可以唯一对应一个三元组(x, y, z),从任意一个点出发走一步,刚好有三种情况,分别对应x, y, z变化1,而其它两个坐标保持不变.因此,求出两个点的坐标分别为(x1, y1, z1), (x2, y2, z2);则它们之间的距离为|x1 - x2| + |y1 - y2| + |z1 - z2|. 代码如下: #include <iostream> #inc…

OpenMesh读取网格默认是不自动读取obj网格中的法向,纹理坐标等信息的,写入网格同样也是.所以要读取(或写入)这些信息需要修改默认的选项. 先看一下其读写网格的函数 template<class Mesh> bool OpenMesh::IO::read_mesh( Mesh &_mesh, const std::string &_filename, Options &_opt, bool _clear = true ) template<class Mes…

We had some 2-dimensional coordinates, like "(1, 3)" or "(2, 0.5)".  Then, we removed all commas, decimal points, and spaces, and ended up with the string S.  Return a list of strings representing all possibilities for what our origina…

原文地址:https://www.cnblogs.com/to-creat/p/6075322.html 机器学习十大算法之一:EM算法.能评得上十大之一,让人听起来觉得挺NB的.什么是NB啊,我们一般说某个人很NB,是因为他能解决一些别人解决不了的问题.神为什么是神,因为神能做很多人做不了的事.那么EM算法能解决什么问题呢?或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上,还吸引了那么多世人的目光. 我希望自己能通俗地把它理解或者说明白,但是,EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白,因为它很简…

816. 模糊坐标 我们有一些二维坐标,如 "(1, 3)" 或 "(2, 0.5)",然后我们移除所有逗号,小数点和空格,得到一个字符串S.返回所有可能的原始字符串到一个列表中. 原始的坐标表示法不会存在多余的零,所以不会出现类似于"00", "0.0", "0.00", "1.0", "001", "00.01"或一些其他更小的数来表示坐标.此…

在写一个重建算法的时候需要用到点坐标和法向的数据文件,于是向利用pcl中的法向计算模块来生成法向.输出后法向文件中包含曲率信息,但是这是不需要的.于是自己写了一个python小脚本实现格式转换. #--coding:utf-8-- import time import numpy as np from sys import argv script, input_file = argv input_data = open(input_file,"r") output_data = ope…

poisson曲面重建算法 pcl-1.8测试通过 #include <iostream> #include <pcl/common/common.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/search/kdtree.h> #include <pcl/features/normal_3d_omp.h> #include <pcl/…

我是一年经验的web程序员,想学习一下wpf,比较喜欢做项目来学习,所以在网上找了一些项目,分析代码,尽量能够做到自己重新敲出来 第一个项目是 中间的方块会不停的旋转. 第一步,新建wpf项目 第二步,为xaml窗体布局 下面是源代码(不是我写的) 先给grid设置背景颜色: Background="Black" 然后拖一个ContentControl到窗体上,默认的contentcontrol为 删掉这些属性后后,宽高就自动变成100%了.然后将单标签改为双标签. contentco…

上一篇介绍了Marching Cubes算法,Marching Cubes算法是三维重建算法中的经典算法,算法主要思想是检测与等值面相交的体素单元并计算交点的坐标,然后对不同的相交情况利用查找表在体素单元内构建相应的网格拓扑关系.Marching Cubes算法简单,但是存在一些缺陷:1.模型二义性问题:2.模型特征问题. 对于二义性问题,以2D情形为例,存在一个单元中同一顶点状态而不同的连接方式(如下图所示). 图:2D中Marching Cubes算法的二义性问题 那么对于上图中两种连接方式…

EM算法总结 - The EM Algorithm EM是我一直想深入学习的算法之一,第一次听说是在NLP课中的HMM那一节,为了解决HMM的参数估计问题,使用了EM算法.在之后的MT中的词对齐中也用到了.在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中. 下面主要介绍EM的整个推导过程. 1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念.设f是定义域为实数的函数,如果对于所有的实数x,,那么f是凸函数.当x是向量时,如果其hessian矩阵H是半正定的(),那么f是凸函数.如果或者,那…

切片是啥, 可以吃么 切片肿么用哈 辣么长,记不住 切片是啥, 可以吃么 嘛,所谓切片故名思意就有选取的意思啦, 跟java里面的subString()意思差不多, 从原始的字符串中按规则提取出新的字符串 切片肿么用哈 切片的用法很简单, 可以提取一个list或者tuple的部分元素, 比如,一个list如下: L = ["miaomiao", "wangwang", "miemie", "aoao"] 我们现在要取前面两个:…

1    Unsupervised Learning 1.1    k-means clustering algorithm 1.1.1    算法思想 1.1.2    k-means的不足之处 1.1.3    如何选择K值 1.1.4    Spark MLlib 实现 k-means 算法 1.2    Mixture of Gaussians and the EM algorithm 1.3    The EM Algorithm 1.4    Principal Components…

主讲人 网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:05:00  今天的主要内容:Markov Chain Monte Carlo,Metropolis-Hastings,Gibbs Sampling,Slice Sampling,Hybrid Monte Carlo. 上一章讲到的平均场是统计物理学中常用的一种思想,将无法处理的复杂多体问题分解成可以处理的单体问题来近似,变分推断便是在平均场的假设约束下求泛函L(Q)极值的最优化…

Jensen不等式 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html 回顾优化理论中的一些概念.设f是定义域为实数的函数,如果对于所有的实数x,,那么f是凸函数.当x是向量时,如果其hessian矩阵H是半正定的(),那么f是凸函数.如果或者,那么称f是严格凸函数. Jensen不等式表述如下: 如果f是凸函数,X是随机变量,那么 特别地,如果f是严格凸函数,那么当且仅当,也就是说X是常量. 这里我们将简写为. 似然…

参考文献:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620 极大似然估计 已知样本满足某种概率分布,但是其中具体的参数不清楚,极大似然估计估计就是把待估参数看做是确定性的量,只是其取值未知.最佳估计就是使得产生当前样本的概率最大下的参数值. 贝叶斯估计 已知样本满足某种概率分布,但参数未知.贝叶斯估计把待估参数看成符合某种先验概率分布的随机变量.对样本进行观测的过程就是把先验概率密度转化为后验概率密度,这样就利用样本信息修正了对参数的初始估…

EM是我一直想深入学习的算法之一,第一次听说是在NLP课中的HMM那一节,为了解决HMM的参数估计问题,使用了EM算法.在之后的MT中的词对齐中也用到了.在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中. 下面主要介绍EM的整个推导过程. 1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念.设f是定义域为实数的函数,如果对于所有的实数x,,那么f是凸函数.当x是向量时,如果其hessian矩阵H是半正定的(),那么f是凸函数.如果或者,那么称f是严格凸函数. Jensen不等式表述如下:…

语言模型简介(Language Model) 简单的说,语言模型 (Language Model) 是用来计算一个句子出现概率的模型,假设句子  ,其中  代表句子中的第  个词语,则语句 W 以该顺序出现的概率可以表示为: 其中 ,  $p(w_n|w_1^{n-1}) = p(w_n|w_1,w_2,...,w_{n-1})$  ,  $ p(w_n|w_1^{n-1})$ 即为 Language Model 的参数,.通常参数的求解用方法是 N-gram 模型,最大熵模型,HMM,CRF…

1 引子 在上一篇读书笔记中,我们对书本中给出的例子进行详细的分析.首先是搭出一个框架:然后填充初始化函数,在初始化函数中向OpenGL提供顶点信息(缓冲区对象)和顶点属性信息(顶点数组对象),并启用顶点数组对象:最后填充绘制函数,首先清空颜色缓存,然后调用glDrawArray来绘制基本图形.例子中使用的坐标都是二维坐标,所以画出来的图形是二维图形(这里是两个三角形),而我们知道OpenGL最主要是用来进行三维图形的渲染的,所以有必要在学习OpenGL相关API之前对三维变换做一个简要的介绍.…

事实再一次证明:本小菜在计算几何上就是个渣= = 题意:平面上n个点(n<=300),问任意四个点组成的四边形(保证四条边不相交)的最大面积是多少. 分析: 1.第一思路是枚举四个点,以O(n4)的算法妥妥超时. 2.以下思路源自官方题解 以O(n2)枚举每一条边,以这条边作为四边形的对角线(注意:这里所说的对角线是指把四边形分成两部分的线,不考虑凹四边形可能出现的两个点在对角线同一侧的情况),以O(n)枚举每一个点,判断是在对角线所在直线的左侧还是右侧.因为被对角线分割开的两三角形不相关,所以…

机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持…

      学习策略:间隔最大化(解凸二次规划的问题) 对于上图,如果采用感知机,可以找到无数条分界线区分正负类,SVM目的就是找到一个margin 最大的 classifier,因此这个分界线(超平面)一定是固定. 假设a是正类,b是负类,那么a和b直接的距离就是ob-oa在直线l上的映射. 我们假设a,b所在的那条直线的方程为:      a:   WTX+b=1      b:   WTX+b=1        那么根据两条平行线之间的距离公式,我们可以算出,平行线之间的间隔为:2/||w…

从最大似然到EM算法浅解 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习十大算法之中的一个:EM算法.能评得上十大之中的一个,让人听起来认为挺NB的.什么是NB啊,我们一般说某个人非常NB,是由于他能解决一些别人解决不了的问题.神为什么是神,由于神能做非常多人做不了的事.那么EM算法能解决什么问题呢?或者说EM算法是由于什么而来到这个世界上,还吸引了那么多世人的目光. 我希望自己能通俗地把它理解或者说明确,可是,EM这个问题感觉真的不太好用通俗的…

原文:C语言库函数大全及应用实例七 [编程资料]C语言库函数大全及应用实例七 函数名: getw 功 能: 从流中取一整数 用 法: int getw(FILE *strem); 程序例: #i nclude #i nclude #define FNAME "test.$$$" int main(void) { FILE *fp; int word; /* place the word in a file */ fp = fopen(FNAME, "wb"); if…

原文:C语言库函数大全及应用实例六                                              [编程资料]C语言库函数大全及应用实例六 函数名: getlinesettings 功 能: 取当前线型.模式和宽度 用 法: void far getlinesettings(struct linesettingstype far *lininfo): 程序例: #i nclude #i nclude #i nclude #i nclude /* the names o…

原文:C语言库函数大全及应用实例四                                    [编程资料]C语言库函数大全及应用实例四 couble fmod (double x, double y); 返回x对y的模,即x/y的余数. void fnmerge(char *path,const char *drive,const char *dir,const char *name,const char *ext); 由给定的盘区路径文件名扩展名等组成部分建立path. 如果dri…

本次课程所要讲的是绘制简单的几何图形,在实际绘制之前,让我们先熟悉一些概念. 一.点.直线和多边形我们知道数学(具体的说,是几何学)中有点.直线和多边形的概念,但这些概念在计算机中会有所不同.数学上的点,只有位置,没有大小.但在计算机中,无论计算精度如何提高,始终不能表示一个无穷小的点.另一方面,无论图形输出设备(例如,显示器)如何精确,始终不能输出一个无穷小的点.一般情况下,OpenGL中的点将被画成单个的像素(像素的概念,请自己搜索之~),虽然它可能足够小,但并不会是无穷小.同一像素上,Op…

在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(LatentVariable).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(DataClustering)领域.最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值:第二步是最大化(M),最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值.M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中…

(EM算法)The EM Algorithm EM是我一直想深入学习的算法之一,第一次听说是在NLP课中的HMM那一节,为了解决HMM的参数估计问题,使用了EM算法.在之后的MT中的词对齐中也用到了.在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中. 下面主要介绍EM的整个推导过程. 1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念.设f是定义域为实数的函数,如果对于所有的实数x,,那么f是凸函数.当x是向量时,如果其hessian矩阵H是半正定的(),那么f是凸函数.如果或者,那么称f…

首先,对于支持向量机(SVM)的简单总结: 1. Maximum Margin Classifier 2. Lagrange Duality 3. Support Vector 4. Kernel 5. Outliers 6. Sequential Minimal Optimization 本文转载自:http://www.cnblogs.com/jerrylead 1 简介 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了.最开始接触SVM是去年暑假的时候,老师要求交<统计学习理论>的报告,那时去网…

获取设备的地理位置和方向 一.概述 CoreLocation框架,它提供了如下几种服务 确定设备的地理位置 高度 方向 或到附近 iBeacon 的相对位置. 这个框架使用所有可用的车载硬件.如 Wi-Fi, GPS, 蓝牙, 磁强计, 气压计,和蜂窝硬件来收集数据. 在申请许可和确定服务可用之后,对于绝大部分的服务,你都会用 CLLocationManager 这个对象来启动.并接收那些关联代理对象的结果. 二.Symbols 第1步: 1>CLLocationManager 位置管理者,用来…