博客转载自:https://blog.csdn.net/qishandaxue/article/details/45481387 移植zbar和zxing源码到linux平台,zbar移植的是C源码,zxing移植的是C++代码. 两者对比: 1.zxing支持更多的码制:datamatix.PDF417.等,zbar不能很好支持PDF417(但是在源码中有对于Pdf417码处理). 2.zxing的执行解码效率低于zbar,从耗费内存空间角度看,zbar更适合嵌入式设备开发,大部分手机app的…

求文本与单模式串匹配,通常会使用KMP算法.后来接触到了Z算法,感觉Z算法也相当精妙.在以前的博文中也有过用Z算法来解决字符串匹配的题目. 下面介绍一下Z算法. 先一句话讲清楚Z算法能求什么东西. 输入为一个字符串s,Z算法可以求出这个字符串每一个后缀与自身的最长公共前缀LCP,Z算法可以求出一个数组z,z[i]表示suffix(i)与字符串本身的最长公共前缀. 接下来,介绍Z算法的具体内容. 记字符串s的长度为n. Z算法需要维护一对值,记为left和right,简记为L和R.L和R满足s[L…

Java-Redis-Hash算法对比-参考资料 redis java map 红黑树_百度搜索 java使用redis缓存(String,bean,list,map) - CSDN博客 redis Jedis序列化自定义存储list对象和map数据 - - ITeye博客 江南白衣之-Java性能优化-高性能场景下,Map家族的优化使用建议 - ApatheCrazyFan的博客 - CSDN博客 [深入理解Java集合框架]史上最清晰的红黑树讲解(上) 深入理解哈希表(JAVA和Redis哈…

三种Hash算法对比以及秒传原理 CRC (32/64)   MD5  Sha1 分5个点来说 1.校验值长度 2.校验值类别 3.安全级别 4.应用场景 1).校验值长度 CRC(32/64) 分别是4个字节和8个字节 MD5 16字节 所以长度为108位 sha1 20字节  160位长度 2)校验值类别 一般把CRC叫做校验码 md5和sha1叫做hash值或者散列值,从这里大概可以看出用处不同 3)安全级别 CRC<MD5<Sha1(当然sha1上面还有sha256或者sha512)…

Z算法 Z算法是一种用于字符串匹配的算法.此算法的核心在于\(z\)数组以及它的求法. (以下约定字符串下标从\(1\)开始) \(\bm z\)数组和Z-box 定义\(z\)数组:\(z_{a,i}\)表示从字符串\(a\)的第\(i\)位开始,往后能与\(a\)的前缀匹配的最长长度.显然,\(z_{a,1}=|a|\)恒成立. 一个Z-box是一个区间.给定一个字符串\(a\),那么\(a\)上存在一个Z-box\([l,r]\)当且仅当满足以下全部条件: \(l\ne1\): \(z_{…

题意 给定一个字符串 \(s\) ,求一个子串 \(t\) 满足 \(t\) 是 \(s\) 的前缀.后缀且在除前缀后缀之外的地方出现过. \(1 \leq |s| \leq 10^6\) 思路 \(\text{Z}\)算法是一个和 \(\text{Manacher}\)算法很像的字符串算法,功能是求出一个 \(z\) 数组,代表以 \(i\) 开头的后缀同整个串的 \(\text{lcp}\) . 首先回顾一下 \(\text{Manacher}\)算法的流程. int pos,r=0; FO…

题意:给定字符串S,A,B.现在让你对S进行切割,使得每个切割出来的部分在[A,B]范围内,问方案数. 思路:有方程,dp[i]=Σ dp[j]   (S[j+1,i]在合法范围内).    假设M和N的最长公共前缀为长度是LCP,那么字符串M>=字符串N的条件是  LCP=|N|或者(LCP<|N|&&M[lcp+1]>N[lca+1]): 小于同理. 求出范围就可以用前缀和 O(N)求DP了. 而LCP显然可以用exkmp求. 最近发现Z算法比较好写.  尝试了一下.…

给定一个串$s$, $Z$算法可以$O(n)$时间求出一个$z$数组 $z_i$表示$s[i...n]$与$s$的前缀匹配的最长长度, 下标从$0$开始 void init(char *s, int *z, int n) { int mx=0,l=0; REP(i,1,n-1) { z[i] = i<mx?min(mx-i,z[i-l]):0; while (s[z[i]]==s[i+z[i]]) ++z[i]; if (i+z[i]>mx) mx=i+z[i],l=i; } }…

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…

前言 发现是时候总结一番算法,基本类型的增删改查的性能对比,集合的串并性能的特性,死记太傻了,所以还是写在代码里,NO BB,SHOW ME THE CODE! github地址:https://github.com/247292980/sort.欢迎各位优化我写的算法代码,还有别看了就完了,fork到自己的仓库里面,或者加入这个项目一起写,拿来怼面试还是很好的. 图片镇楼 插入排序(InsertSort) 步骤: 1.依次选择一个待排序的记录, 2.依次与已经排好序的有序序列比较,并插入 3.…

[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/kmin-of-array-vs-kmin-of-bst.html [分析] 数组的Kmin算法和二叉搜索树的Kmin算法非常类似,其本质是找序列中的第K大或者第K小的元素,可以借鉴QuickSort的思想加以实现. [Kmin_of_Array]  C++ Code  12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940…

在图论中,求MST的Prim算法和求最短路的Dijskra算法非常像.可是我一直都对这两个算法处于要懂不懂的状态,现在,就来总结一下这两个算法. 最小生成树(MST)—Prim算法: 算法步骤: •将顶点集V分成两个集合A和B,其中集合A表示目前已经在MST中的顶点,而集合B则表示目前不在MST中的顶点. •寻找与集合A连通的最短的边(u,v),将这条边加入最小生成树中.(此时,与(u,v)相连的顶点,不妨设为Bi,也应加入集合A中. •重复第二步,直至集合B为空集. 正确性证明: 1.由归纳法…

我司最近要做和人脸识别相关的产品,原来使用的是其他的在线平台,识别率和识别速度很满意,但是随着量起来的话,成本也是越来越不能接受(目前该功能我们是免费给用户使用的),而且一旦我们的设备掉线了就无法使用人脸识别功能.基于这些考虑,我司需要寻找其他的方案. 通过搜索,目前发现,开源或免费支持离线的方案也有不少.目前初步考虑虹软 ArcFace和Dlib.通过官方的demo 和 网上的资料,写了个工程,也可以在这里看. 这里说一下要注意的摄像头是使用了 OpenCV 来处理的,这里可能会涉及到预览图和…

目录 1.斐波那契数列(Fibonacci)介绍 2.朴素递归算法(Naive recursive algorithm) 3.朴素递归平方算法(Naive recursive squaring) 4 .自底向上算法(Bottom-up) 5. 递归平方算法(Recursive squaring) 6.完整代码(c++) 7.参考资料 内容 1.斐波那契数列(Fibonacci)介绍 Fibonacci数列应该也算是耳熟能详,它的递归定义如上图所示. 下面2-6分别说明求取Fibonacci数列的…

内部排序是指在排序期间数据元素全部存放在内存的排序.外部排序是指在排序期间全部元素的个数过多,不能同时存放在内存,必须根据排序过程的要求,不断在内存和外存之间移动的排序.本次主要介绍常见的内部排序算法. 1. 直接插入排序 直接插入排序的算法思想是把待排序序列a[n]中的n个元素看作是一个有序表和无序表.开始时有序表中只包含第一个元素a[0],无序表中包含n-1个元素a[1]~a[n-1],排序过程中每次从无序表中拿出第一个元素,把它插入有序表的适当位置,使之成为新的有序表,有序表中的元素个数加…

最近项目中用到二维码图片识别,在python下二维码识别,目前主要有三个模块:zbar .zbarlight.zxing. 1.三个模块的用法: #-*-coding=utf-8-*- import os import logging import zbar from PIL import Image import zxing import random import zbarlight logger=logging.getLogger(__name__) if not logger.handl…

EM算法及其应用(一) EM算法及其应用(二): K-means 与 高斯混合模型 上一篇阐述了EM算法的主要原理,这一篇来看其两大应用 -- K-means 与 高斯混合模型,主要由EM算法的观点出发. K-means K-means的目标是将样本集划分为K个簇,使得同一个簇内样本的距离尽可能小,不同簇之间的样本距离尽可能大,即最小化每个簇中样本与质心的距离.K-means属于原型聚类(prototype-based clustering),原型聚类指聚类结构能通过一组原型刻画,而原型即为样本…

软件分析与用户需求调查(2013) from Z.XML 本次团队作业要求: 通过定性, 定量地分析, 总结和评定某软件是否满足了目标用户的需求,并把分析的过程和结果用博客表达出来. 选题:必应缤纷桌面的必应助手 上周例会中我们团队仔细分析了每个选题,并在最后以投票的方式确定了我们本次团队任务的选题:搜索助手类: .具体的讨论内容和投票结果记录在团队博客的例会记录上.请参见:http://www.cnblogs.com/Z-XML/p/3329464.html#2780972  目标群体:中国大…

#K-NN分类 import os import sys import time import operator import cx_Oracle import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf conn=cx_Oracle.connect('doctor/admin@localhost:1521/tszr') cursor = conn.cursor() #获取数据集 def getdata(surgery,surg…

摘要:这篇文章将详细讲解自然语言处理过程,基于机器学习和TFIDF的情感分类算法,并进行了各种分类算法(SVM.RF.LR.Boosting)对比 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 二十三.基于机器学习和TFIDF的情感分类(含详细的NLP数据清洗)>,作者: eastmount. 在数据分析和数据挖掘中,通常需要经历前期准备.数据爬取.数据预处理.数据分析.数据可视化.评估分析等步骤,而数据分析之前的工作几乎要花费数据工程师近一半的工作时间,其中的数据预处理也将直接影响后续模型…

1. LRU1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是"如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高". 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的…

原文链接:http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3164775.html#undefined 1.DBSCAN简介 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法.该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合. 该算法利用基于密度的聚类的概念,即要求…

1.DBSCAN简介 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法.该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合. 该算法利用基于密度的聚类的概念,即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象(点或其他空间对象)的数目不小于某一给定阈值.DBSCAN算法的显著优点是聚类速度快且能够有效处…

_____谈谈排序算法 交换排序——>冒泡排序-->快速排序 选择排序——>简单选择排序——>堆排序 插入排序——>直接插入排序——>希尔排序 _____排序算法对比 名称 稳定性 时间复杂度 空间复杂度 描述 数据对象为链表 平均 最坏 冒泡排序 Y O(n^2) O(1) 无序区,有序区. 选择排序 O(n^2) O(1) 有序区,无序区 稳定性Y,其它同数组 插入排序 Y O(n^2) O(1) 有序区,无序区 同数组 堆排序 O(n log n) O(1) 最大…

转载自: http://blog.csdn.net/dyx404514/article/details/42061017 Manacher算法 算法总结第三弹 manacher算法,前面讲了两个字符串相算法——kmp和拓展kmp,这次来还是来总结一个字符串算法,manacher算法,我习惯叫他 “马拉车”算法. 相对于前面介绍的两个算法,Manacher算法的应用范围要狭窄得多,但是它的思想和拓展kmp算法有很多共通支出,所以在这里介绍一下.Manacher算法是查找一个字符串的最长回文子串的线…

转自: http://www.open-open.com/lib/view/open1419150233417.html Manacher算法 在介绍算法之前,首先介绍一下什么是回文串,所谓回文串,简单来说就是正着读和反着读都是一样的字符串,比如abba,noon等等,一个字符串的最长回文子串即为这个字符串的子串中,是回文串的最长的那个. 计 算字符串的最长回文字串最简单的算法就是枚举该字符串的每一个子串,并且判断这个子串是否为回文串,这个算法的时间复杂度为O(n^3)的,显然无法令人 满意,稍…

1. LRU1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的.周期性的…

1. LRU1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的.周期性的…

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…

Knuth-Morris-Pratt 字符串查找算法,简称为 "KMP算法",常用于在一个文本串S内查找一个模式串P 的出现位置,这个算法由Donald Knuth.Vaughan Pratt.James H. Morris三人于1977年联合发表,故取这3人的姓氏命名此算法. KMP算法对比暴力匹配算法的优势是:KMP算法通过分析模式串,找出模式串中相同的前缀和后缀,这样在匹配失败,移动模式串的时候,避免一些重复性的工作. KMP算法的流程是: 文本串S匹配到位置i,模式串P匹配到位…