主要内容: SAMP的算法流程 SAMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果 一.SAMP的算法流程 前面所述大部分OMP及其前改算法都需要已知信号的稀疏度K,而在实际中这个一般是不知道的,基于此背景,稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity Adaptive MP)被提出.SAMP不需要知道稀疏度K,在迭代循环中,根据新残差与旧残差的比较来确定选择原子的个数. SAMP的算法流程: 二.SAMP的MATLAB实现(CS_SAMP.m)   三.一维信号…

主要内容: SWOMP的算法流程 SWOMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 门限参数a.测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 SWOMP与StOMP性能比较 一.SWOMP的算法流程 分段弱正交匹配追踪(Stagewise Weak OMP)可以说是StOMP的一种修改算法,它们的唯一不同是选择原子时的门限设置,这可以降低对测量矩阵的要求.我们称这里的原子选择方式为"弱选择"(Weak Selection),StOMP的门限设置由残差决定,这对测量矩阵(原子选择)提出了要求…

浅谈Kotlin(一):简介及Android Studio中配置 浅谈Kotlin(二):基本类型.基本语法.代码风格 浅谈Kotlin(三):类 浅谈Kotlin(四):控制流 通过上面的文章,在Android Studio中我们已经可以进行Kotlin编程了,接下来开始学习Kotlin的基本类型及语法. 一.基本类型 在 Kotlin 中,所有变量的成员方法和属性都是一个对象. 一些类型是内建的,它们的实现是优化过的,但对用户来说它们就像普通的类一样.   注意,第一个字母大写,Kotlin…

浅谈Java代理二:Cglib动态代理-MethodInterceptor CGLib动态代理特点: 使用CGLib实现动态代理,完全不受代理类必须实现接口的限制,而且CGLib底层采用ASM字节码生成框架,使用字节码技术生成代理类,比使用Java反射效率要高.唯一需要注意的是,CGLib不能对声明为final的方法进行代理,因为CGLib原理是动态生成被代理类的子类. 示例业务逻辑: 1-有一个明星叫胡歌(class HuGe) 3-找明星做事情需要经过助理(ProxyFactory ) 4-…

不记得是怎么接触并最终研究这个课题的了,认识我的人都知道我是没有固定的研究对象的,一切看运气和当时的兴趣.本来研究完了就放在那里了,一直比较懒的去做总结,但是想一想似乎在网络上就没有看到关于这个方面的资料,能搜索到的都是一些关于matlab相关函数的应用,决定还是抽空趁自己对这个算法还有点记忆的时候写点东西吧,毕竟这个算法还有一些应用是值得回味和研究的.而且也具有一定的工程价值. 怎么说呢,其实在很早浏览matlab的图像处理工具箱的时候,就无数次的看到过这些函数,但是无奈当时不知道他们有什么用…

一.AOP编程(面向切面编程) AOP的本质是代理. 1.静态代理设计模式 概念:通过代理类为原始类增加额外功能. 代理类 = 原始类 + 额外功能 +实现原始类的相同接口. 优点:避免原始类因为额外功能频繁被修改,从而使代码更加利于维护. 缺点:a.代理类数量过多,不利于管理项目. b.额外功能代码冗余. c.替换代理的额外功能很麻烦. 2.Spring的动态代理设计模式(AOP) a.导入jar包:aopallaince.jar和aspectjwave.jar b.创建原始对象 原始对象只有…

NN与2NN工作机制 思考:NameNode中的元数据是存储在哪里的? 假设存储在NameNode节点的硬盘中,因为经常需要随机访问和响应客户请求,必然效率太低,所以是存储在内存中的 但是,如果存储在内存中,一旦断电,元数据丢失,整个集群便无法工作,因此会在硬盘中产生备份元数据的Fsimage 但是这样又会有新的问题出现,当内存中的元数据更新时,需要同时更新Fsimage,否则会发生一致性的问题: 但要更新的话,又会导致效率过低 因此,又引入了Edits文件,用来记录客户端更新元数据的每一步操作…

JDBC中的事务 简单来说,事务就是要保证一组DAO方法的操作,要么一起成功要么一起失败. 1.事务控制的位置 在Service中的业务方法内进行事务控制. 2.事务控制的代码 a.注意:JDBC会自动把一条增.删.改的操作加入事务.(这样非常不好,因为有些情况是不需要添加事务的,容易产生问题). b.推荐:手工控制事务: connection.setAutoCommit(false); //将JDBC的自动事务关闭 connection.commit(); //手工提交事务 connectio…

我很好奇这个问题,于是搜了一下.我发现 Regression 这个词 本意里有"衰退"的意思. 词根词缀: re- 回 , 向后 + -gress- 步 , 级 + -ion 名词词尾 即Regression 本意为 衰退,退步 实际上是生物统计学家高尔顿研究父母身高和子女身高时发现 "即使父母的身高都'极端'高,其子女不见得会比父母高,而是有"衰退"(regression)(也称作"回归)至平均身高的倾向" 具体说明一下: 高尔顿当时…

上文 <http://www.dotnetgeek.cn/xuexiwebservice1.html>已经跟大家说了,如果创建一个webservice和简单的调用,本文将注重webservice的效率调用问题,所以,我回说说如何实现同步与异步调用 webservice,如果说得哪里不对或者不好的地方,欢迎大家评论指导. 首先,什么是同步,什么是异步呢?打个比方来说,小明和小 华,互相打架,小明打了小华3下之后,小华才能打回小明,这叫同步,如果,小华勇敢点,在小明打了第一下开始做出反击,也打回小…

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最近刚学完集合框架,想把自己的一些学习笔记与想法整理一下,所以本篇博客或许会有一些内容写的不严谨或者不正确,还请大神指出.初学者对于本篇博客只建议作为参考,欢迎留言共同学习. 之前有介绍集合框架的体系概念(http://www.cnblogs.com/yjboke/p/8761195.html),本篇介绍一下常用方法及常用工具类. Collection→List→ArrayList: 增(add).删(remove).改(set).查(get). List<String> alist = ne…

二分图还可以,但是我不太精通.我感觉这是一个很烦的问题但是学网络流不得不学它.硬啃吧. 人比较蠢,所以思考几天才有如下理解.希望能说服我或者说服你. 二分图的判定不再赘述一个图是可被划分成一个二分图当且仅当其之中不存在奇环. 最大匹配:两点在一起这就是匹配而我们要求出一张图中的最大匹配.寻找增广路. 通俗一点就是不断看看哪个点还能向外延伸,对于一个点其找到一个匹配点那就匹配上去找不到的话就看看占用它的匹配点的点谁还能向外延伸如果可以就向外延伸一下. 上述就是非常简单明了的最大匹配求法.但是我时常…

今天GM讲了最长上升子序列的logn*n算法,但没讲思路... 我看了篇博客,发现-- 说的有道理!!! 首先,举例子: a[7]={1,2,4,3,6,7,5}(假设以1开头) 很明显,LIS=5: 那么我们开个b数组玩玩然后令 i = 1 to 9 逐个考察这个序列; 用len表示b数组的个数: b[1]=a[i]=1; 那么目前为止,LIS=1,结尾最小是1:继续: 因为a[i]>b[len],所以说:b[++len]=a[i]:(a[2]>b[1],b[2]=a[2]);第三个也同理.…

分段正交匹配追踪(StagewiseOMP)或者翻译为逐步正交匹配追踪,它是OMP另一种改进算法,每次迭代可以选择多个原子.此算法的输入参数中没有信号稀疏度K,因此相比于ROMP及CoSaMP有独到的优势. 1.StOMP重构算法流程: 分段正交匹配追踪(StagewiseOMP)或者翻译为逐步正交匹配追踪,它是OMP另一种改进算法,每次迭代可以选择多个原子.此算法的输入参数中没有信号稀疏度K,因此相比于ROMP及CoSaMP有独到的优势. 1.StOMP重构算法流程: 2.分段正交匹配追踪(S…

压缩采样匹配追踪(CompressiveSampling MP)是D. Needell继ROMP之后提出的又一个具有较大影响力的重构算法.CoSaMP也是对OMP的一种改进,每次迭代选择多个原子,除了原子的选择标准之外,它有一点不同于ROMP:ROMP每次迭代已经选择的原子会一直保留,而CoSaMP每次迭代选择的原子在下次迭代中可能会被抛弃. 在这之前先读了下参考论文[1],论文前面还是看得懂一点的,讲了一些压缩感知的基础知识,还聊到了压缩重构方法主要分为三类,但是到了第2部分介绍算法的时候又看…

浅谈状态压缩DP 本篇随笔简单讲解一下信息学奥林匹克竞赛中的状态压缩动态规划相关知识点.在算法竞赛中,状压\(DP\)是非常常见的动规类型.不仅如此,不仅是状压\(DP\),状压还是很多其他题目的处理技巧.所以掌握状压.掌握状压DP是十分重要的. 注:虽然自己写的也是状压DP的讲解.但还是凭良心推荐机房大佬@littleseven的状压博客,讲的真的是太详细了.强烈推荐! 链接Link: 浅谈状压DP 状态压缩的概念 来看一个问题. 相信大家都做过动态规划的背包问题,那么我们再来看一个跟背包很像…

浅谈Kotlin(一):简介及Android Studio中配置 浅谈Kotlin(二):基本类型.基本语法.代码风格 浅谈Kotlin(三):类 浅谈Kotlin(四):控制流 本篇介绍Kotlin的控制流语法(if,for,while,when....) 一.if 语句 1.基本用法: ; ){ Log.i("xqxinfo","a>5成立") }else{ Log.i("xqxinfo","a>5不成立")…

浅谈Kotlin(一):简介及Android Studio中配置 浅谈Kotlin(二):基本类型.基本语法.代码风格 浅谈Kotlin(三):类 浅谈Kotlin(四):控制流 前言: 已经学习了前两篇文章,对Kotlin有了一个基本的认识,往后的文章开始深入介绍Kotlin的实战使用. 本篇介绍Kotlin中类的使用. 一.表现形式 首先看一段Java中定义类的形式,定义三个属性,每一个属性对应一个get.set方法,有一个toString()方法 /* * @author xqx * @e…

浅谈Kotlin(一):简介及Android Studio中配置 浅谈Kotlin(二):基本类型.基本语法.代码风格 浅谈Kotlin(三):类 浅谈Kotlin(四):控制流 前言: 今日新闻:谷歌宣布,将Kotlin语言作为安卓开发的一级编程语言. Kotlin由JetBrains公司开发,与Java 100%互通,并具备诸多Java尚不支持的新特性. 谷歌称还将与JetBrains公司合作,为Kotlin设立一个非盈利基金会. 一.简介:    Kotlin 是一个基于 JVM 的新的编…

在前两讲里,我已经向大家演示了如何使用WebService.同步, 异步调用WebService,而在实际开发过程中,可能会有多个WebService接口供你选择,而在程序执行过程中才决定使用哪一个 WebService的情况,而以前的情况往往是添加指定的web引用调用WebService,而这一讲中,会讲述动态调用WebService,也就 是知道WebService的地址而不用使用添加引用的方法来调用WebService. 浅谈WebService开发(一) 浅谈WebService开发二(…

<Machine Learning in Action>-- 浅谈线性回归的那些事 手撕机器学习算法系列文章已经肝了不少,自我感觉质量都挺不错的.目前已经更新了支持向量机SVM.决策树.K-近邻(KNN).贝叶斯分类,读者可根据以下内容自行"充电"(持续更新中): <Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM: https://www.zybuluo.com/tianxingjian/note/1755051…

zw·准专利·高保真二值图细部切分算法     高保真二值图细部切分算法,是中国字体协会项目的衍生作品.     说准专利算法,是因为对于图像算法的标准不了解,虽然报过专利,但不是这方面的,需要咨询专业的专利顾问.     原型是用opencv+python实现的,因为Halcon,对于协会的设计师,门槛太高,所以,特意设计了一套opencv+python的live-cd,解压即可,无需配置. 高保真二值图细部切分算法,初看很简单,其实很复杂. ps,简单的东西,往往更复杂,就像每天遇到的:UR…

主要内容: SP的算法流程 SP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 SP与CoSaMP的性能比较 一.SP的算法流程 压缩采样匹配追踪(CoSaMP)与子空间追踪(SP)几乎完全一样,因此算法流程也基本一致. SP与CoSaMP主要区别在于"Ineach iteration, in the SP algorithm, only K new candidates are added, while theCoSAMP algorithm adds 2K…

主要内容: OMP的算法流程 OMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果 一.OMP的算法流程 二.OMP的MATLAB实现(CS_OMP.m) function [ theta ] = CS_OMP( y,A,iter ) % CS_OMP % y = Phi * x % x = Psi * theta % y = Phi * Psi * theta % 令 A = Phi*Psi, 则y=A*theta %…

主要内容: OMP在稀疏分解与压缩感知中的异同 压缩感知通过OMP重构信号的唯一性 一.OMP在稀疏分解与压缩感知中的异同 .稀疏分解要解决的问题是在冗余字典(超完备字典)A中选出k列,用这k列的线性组合近似表达待稀疏分解信号y,可以用表示为y=Aθ,求θ. .压缩感知重构要解决的问题是事先存在一个θ和矩阵A,然后得到y=Aθ(压缩观测),现在是在已知y和A的情况下要重构θ. A为M×N矩阵(M<<N,稀疏分解中为冗余字典,压缩感知中为传感矩阵A=ΦΨ,即测量矩阵Φ乘以稀疏矩阵Ψ), y为M×…

主要内容: gOMP的算法流程 gOMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 稀疏度K与重构成功概率关系的实验与结果 一.gOMP的算法流程 广义正交匹配追踪(Generalized OMP, gOMP)算法可以看作为OMP算法的一种推广.OMP每次只选择与残差相关最大的一个,而gOMP则是简单地选择最大的S个.之所以这里表述为"简单地选择"是相比于ROMP之类算法的,不进行任何其它处理,只是选择最大的S个而已. gOMP的算法流程: 二.gOMP的MATLAB实现(CS_gOMP…

主要内容: StOMP的算法流程 StOMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 门限参数Ts.测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 一.StOMP的算法流程 分段正交匹配追踪(Stagewise OMP)也是由OMP改进而来的一种贪心算法,与CoSaMP.SP算法类似,不同之处在于CoSaMP.SP算法在迭代过程中选择的是与信号内积最大的2K或K个原子,而StOMP是通过门限阈值来确定原子.此算法的输入参数中没有信号稀疏度K,因此相比于ROMP及CoSaMP有独到的优势(这句话存在疑问)…

主要内容: CoSaMP的算法流程 CoSaMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 一.CoSaMP的算法流程 压缩采样匹配追踪(CompressiveSampling MP)是D. Needell继ROMP之后提出的又一个具有较大影响力的重构算法.CoSaMP也是对OMP的一种改进,每次迭代选择多个原子,除了原子的选择标准之外,它有一点不同于ROMP:ROMP每次迭代已经选择的原子会一直保留,而CoSaMP每次迭代选择的原子在下次迭代中可能会被抛弃…

主要内容: ROMP的算法流程 ROMP的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 测量数M与重构成功概率关系的实验与结果 一.ROMP的算法流程 正则化正交匹配追踪ROMP算法流程与OMP的最大不同之处就在于从传感矩阵A中选择列向量的标准,OMP每次只选择与残差内积绝对值最大的那一列,而ROMP则是先选出内积绝对值最大的K列(若所有内积中不够K个非零值则将内积值非零的列全部选出),然后再从这K列中按正则化标准再选择一遍,即为本次迭代选出的列向量(一般并非只有一列).正则化标准意思是选择各列向量与…