ISP算法高水平分析(上) 一．ISP基本框架及算法介绍 ISP是Image Signal Processor的缩写,全称是影像处理器.在相机成像的整个环节中,它负责接收感光元件(Sensor)的原始信号数据,可以理解为整个相机拍照.录像的第一步处理流程,对图像质量起着非常重要的作用. ISP的功能比较杂,基本上跟图像效果有关的它都有份.它内部包含多个图像算法处理模块,其中比较有代表性的是: •        扣暗电流(去掉底电流噪声) •        线性化(解决数据非线性问题) •    …

ISP算法高水平分析(下)  十．LSC(Lens Shade Correction)------镜头阴影矫正 Lens Shading指画面四角由于入射光线不足形成的暗角,同时,由于不同频率的光折射率差别,导致 color shading.因此需要镜头影音校正(Lens Shading Correction).lens shading分为两种 luma shading( 亮度阴影)和 color shading (色彩偏差). 矫正方法 Shading的矫正方法目前主流有两种:一种是同心圆法,…

系列文章:<机器学习实战>学习笔记 最近看了<机器学习实战>中的第11章(使用Apriori算法进行关联分析)和第12章(使用FP-growth算法来高效发现频繁项集).正如章节标题所示,这两章讲了无监督机器学习方法中的关联分析问题.关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买?"之类的问题.书中举了一些关联分析的例子: 通过查看哪些商品经常在一起购买,可以帮助商店了解用户的购买行为.这种从数据海洋中抽取的知识可以用于商品定价.市场促销.存活管理等环节. 在美国…

前面写过一篇关于轮廓算法的文章,是把合并建筑和合并轮廓是分开对待的,并且为了使轮廓合并的时候算法简单,对x坐标使用了double类型,然后对整形的x坐标数据进行合并.这样做是为了使得需找拐点的算法容易理解,遇到拐点的时候方便辨认.但是缺点也很明显:它对所有建筑的x坐标区间(MaxX-MinX)非常敏感,区间变大的话,效率就会下降(它用double类型来遍历所有x的整形坐标,double可以使用0.5的步长).但是如果输入的建筑横坐标数据是浮点型的话这个算法就需要再改动下才能使用,所以它的限制很多…

本文索引目录: 一.对Sort算法实现的个人阅读体会 二.Sort算法使用的三个排序算法的优点介绍 2.1 插入排序的优缺点 2.2 堆排序的优缺点 2.3 快速排序的优缺点 2.4 新的结合排序——内省式排序的出现 三.sort函数的具体实现 四.尾录 一.对Sort算法实现的个人阅读体会: 如同<STL源码剖析>中所说,人类生活在一个有序的世界中,没有排序,很多事情无法进展,但是对于排序来说,面对大数据的排序存在着效率的问题.我们不可能说对十万个数进行冒泡排序,这在时间成本上是极不现实的.…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第11章 - 使用Apriori算法进行关联分析. 基本概念 关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning) 这是非监督学习的一个特定的目标:发现数据的关联(association)关系.简单的说,就是那些数据(或者数据特征)会一起出现. 关联分析的目标包括两项:发现频繁项集和发现关联规则.首先需要找到频繁项集,然后才能…

2014-10-04 Created By BaoXinjian 一.摘要 PLSQL_性能优化系列14_Oracle High Water Level高水位分析 高水位线好比水库中储水的水位线,用于描述数据库中段的扩展方式.高水位线对全表扫描方式有着至关重要的影响. 当使用delete 操作表记录时,高水位线并不会下降,随之导致的是全表扫描的实际开销并没有任何减少. 本文给出高水位线的描述,如何降低高水位线,以及高水位线对全表扫描的影响. 1. 何谓高水位线 如前所述,类似于水库中储水的水位线…

由于种种原因(看这一章间隔的时间太长,弄不清动态规划.分治.递归是什么关系),导致这章内容看了三遍才基本看懂动态规划是什么.动态规划适合解决可分阶段的组合优化问题,但它又不同于贪心算法,动态规划所解决的问题的各个阶段是相互关联的,一个阶段的选择会影响其它阶段的选择.动态规划有两个优点:一是可以排除一些解,另一个是可以帮助我们系统化的解决问题,使问题变得清晰. 下面就说一下我对动态规划.分治.递归这三者的理解.分治算法是将原问题分解成两个较小的问题,而动态规划是将问题分成不同的阶段(步骤),当然,…

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR 这个算法的并行主要就应该是ParallelALSFactorizationJob这里的并行了,下图是这个Job的大部分操作: 这里分析并行就是看每个job任务是否可以出现多个map或者reduce即可. (1)首先分析前面三个itemRatings,对应的输入是原始文件,如果原始文件很大的话,那么这个任务…

diff.js列表对比算法 源码分析 npm上的代码可以查看 (https://www.npmjs.com/package/list-diff2) 源码如下: /** * * @param {Array} oldList 原始列表 * @param {Array} newList 新列表 * @param {String} key 键名称 * @return {Object} {children: [], moves: [] } * children 是源列表 根据 新列表返回 移动的新数据,比…