划重点 ================================================= BOF.FV.VLAD等算法都是基于特征描述算子的特征编码算法,关于特征描述算子是以SIFT为基础的一类算法,该类算法能得到图片的一系列局部特征,该类特征对旋转.缩放.亮度变化保持不变性,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性,但是该类特征产生的特征矩阵一般都较为庞大,因此需要利用特征编码算法对其进行编码,以便后续构建索引,实现图像检索.   BOF.FV.VLAD都需要对SIF…

EM算法浅析,我准备写一个系列的文章: EM算法浅析(一)-问题引出 EM算法浅析(二)-算法初探 一.EM算法简介 在EM算法之一--问题引出中我们介绍了硬币的问题,给出了模型的目标函数,提到了这种含隐变量的极大似然估计要用EM算法解决,继而罗列了EM算法的简单过程,当然最后看到EM算法时内心是懵圈的,我们也简要的分析了一下,希望你在看了前一篇文章后,能大概知道E步和M步的目的和作用.为了加深一下理解,我们回过头来,重新看下EM算法的简单介绍: 输入:观测变量数据Y,隐变量数据Z,联合分布$P…

EM算法浅析,我准备写一个系列的文章: EM算法浅析(一)-问题引出 EM算法浅析(二)-算法初探 一.基本认识 EM(Expectation Maximization Algorithm)算法即期望最大化算法.这个名字起的很理科,就是把算法中两个步骤的名称放到名字里,一个E步计算期望,一个M步计算最大化,然后放到名字里就OK. EM算法是一种迭代算法,是1977年由Demspster等人总结提出,用于有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计.这里可以注意下,EM算法是针对于有…

之前浅析过自旋锁(自旋锁浅析),我们知道它的实现原理就是CAS算法.CAS(Compare and Swap)即比较并交换,作为著名的无锁算法,它也是乐观锁的实现方式之一.JDK并发包里也有许多代码中有CAS的身影闪烁其中,鉴于CAS算法在并发领域的重要性和普适性,还是再结合AtomicInteger这个原子类来浅析一下吧.浅析之前,先借用之前自旋锁测试代码直接看AtomicInteger的自增测试结果,可以拿它跟自旋锁做个比较: @Test public void testAtomicInte…

具体参见: KMP算法详解 背景: KMP算法之所以叫做KMP算法是因为这个算法是由三个人共同提出来的,就取三个人名字的首字母作为该算法的名字.其实KMP算法与BF算法的区别就在于KMP算法巧妙的消除了指针i的回溯问题,只需确定下次匹配j的位置即可,使得问题的复杂度由O(mn)下降到O(m+n). KMP算法的思想就是:在匹配过程称,若发生不匹配的情况,如果next[j]>=0,则目标串的指针i不变,将模式串的指针j移动到next[j]的位置继续进行匹配:若next[j]=-1,则将i右移1位,…

最近频繁在论文中看到「PCA」的影子,所以今天决定好好把「PCA」的原理和算法过程弄清楚. 「PCA」是什么 PCA,又称主成分分析,英文全称「Principal Components Analysis」.维基百科上的解释是:「PCA」是一种分析.简化数据集的技术,经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中对方差贡献最大的特征.说得通俗一点,就是把数据集中重要的特征保存下来,把不重要的特征去除掉. 为什么要做这种事情呢?特征越多不是对分析问题更有帮助吗?确实,特征越多,涵盖的信息理论上会越多.但…

原文地址:http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5548265.html 在目前实际的视觉SLAM中,闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2,而bag of words 又运用了数据挖掘的K-means聚类算法,笔者只通过bag of words 模型用在图像处理中进行形象讲解,并没有涉及太多对SLAM的闭环检测的应用. 1.Bag-of-words模型简介 Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档…

前言在文章2PC/3PC到底是啥中介绍了2PC这种一致性协议,从文中了解到2PC更多的被用在了状态一致性上(分布式事务),在数据一致性中很少被使用:而Paxos正是在数据一致性中被广泛使用,在过去十年里,Paxos基本成为了分布式领域内一致性协议的代名词.Google的粗粒度锁服务Chubby的设计开发者Burrows曾经说过:“所有一致性协议本质上要么是Paxos要么是其变体”.Paxos的提出者LeslieLamport也因其对分布式系统的杰出理论贡献获得了2013年图灵奖.在介绍Paxos…

在目前实际的视觉SLAM中,闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2,而bag of words 又运用了数据挖掘的K-means聚类算法,笔者只通过bag of words 模型用在图像处理中进行形象讲解,并没有涉及太多对SLAM的闭环检测的应用. 1.Bag-of-words模型简介 Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档表示方法.在信息检索中,BOW模型假定对于一个文档,忽略它的单词顺序和语法.句法等要素,将其仅仅看作是若…

算法介绍 和Dijkstra算法一样,Floyd算法也是为了解决寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法.不同的是,Floyd可以用来解决"多源最短路径"的问题. 算法思路 算法需要引入两个二维数组ShortPathTable和Patharc.ShortPathTable表示顶点到顶点的最短路径权值和的矩阵,Patharc表示对应顶点的最小路径的前驱矩阵.在为分析任何顶点之前,ShortPathTable初始化为图的邻接矩阵. 假设图G有N个顶点,那么需要对矩阵ShortPathTabl…

什么是最短路径 在网图和非网图中,最短路径的含义是不一样的.对于非网图没有边上的权值,所谓的最短路径,其实就是指两顶点之间经过的边数最少的路径. 对于网图,最短路径就是指两顶点之间经过的边上权值之和最少的路径,并且我们称路径上的第一个顶点为源点,最后一个顶点为终点. 解决最短问题的算法 Dijkstra算法 Floyd算法 SPFA算法 Dijkstra算法描述 算法的特点:Dijkstra算法使用广度优先搜索解决赋权有向图或无向图的单源最短路径问题,最终得到一个最短路径树 算法的思路:Dijk…

聚类概念: 聚类:简单地说就是把相似的东西分到一组.同 Classification (分类)不同,分类应属于监督学习.而在聚类的时候,我们并不关心某一类是什么,我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起,因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工作了.聚类不需要使用训练数据进行学习,应属于无监督学习. 我们经常接触到的聚类分析,一般都是数值聚类,一种常见的做法是同时提取 N 种特征,将它们放在一起组成一个 N 维向量,从而得到一个从原始数据集合到 N 维向量空间的映射,然后基…

在虚拟dom中diff的实现. 分别从4个方面: DIFF抽象概念(概述.时间复杂性分析) 在Vue2中的实现(版本2.6.11.必要性.执行方式) 在React中的实现(版本16.13.1,必要性.执行方式) 对比总结(React中diff与vue中diff的对⽐) 1. 在React中的实现 react版本16.13.1 必要性分析 调用 React 的 render() 方法,会创建一棵由 React 元素组成的树. 在下一次 state 或 props 更新时, render() 方法会…

diff算法作为Virtual DOM的加速器,其算法的改进优化是React整个界面渲染的基础和性能的保障,同时也是React源码中最神秘的,最不可思议的部分 1.传统diff算法计算一棵树形结构转换为另一棵树形结构需要最少步骤,如果使用传统的diff算法通过循环递归遍历节点进行对比,其复杂度要达到O(n^3),其中n是节点总数,效率十分低下,假设我们要展示1000个节点,那么我们就要依次执行上十亿次的比较. 下面附上一则简单的传统diff算法: let result = [];// 比较叶子节…

在图像检索时,通常首先提取图像的局部特征,这些局部特征通常有很高的维度(例如,sift是128维),有很多的冗余信息,直接利用局部特征进行检索,效率和准确度上都不是很好.这就需要重新对提取到的局部特征进行编码,以便于匹配检索. 常用的局部特征编码方法有三种: BoF VLAD FV 本文主要介绍基于k-means聚类算法的BoF的实现. BoF的原理 k均值聚类概述 使用OpenCV实现的BoF BoF 该方法源自于文本处理的词袋模型.Bag-of-words model (BoW model)…

今天主要回顾一下关于图像检索中VLAD(Vector of Aggragate Locally Descriptor)算法,免得时间一长都忘记了.关于源码有时间就整理整理. 一.简介 虽然现在深度学习已经基本统一了图像识别与分类这个江湖,但是我觉得在某些小型数据库上或者小型的算法上常规的如BoW,FV,VLAD,T-Embedding等还是有一定用处的,如果专门做图像检索的不知道这些常规算法也免得有点贻笑大方了. 如上所说的这些算法都大同小异,一般都是基于局部特征(如SIFT,SURF)等进行特…

第一部分:A*算法简介    写这篇文章的初衷是应一个网友的要求,当然我也发现现在有关人工智能的中文站点实在太少,我在这里 抛砖引玉,希望大家都来热心的参与.     还是说正题,我先拿A*算法开刀,是因为A*在游戏中有它很典型的用法,是人工智能在游戏中的代表.     A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,为了说清楚A*算法,我看还是先说说何谓启发式算法. 一.何谓启发式搜索算法: 在说它之前先提提状态空间搜索.状态空间搜索,如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从 初始状态到目…

A*算法     是一种启发式的搜索算法. 了解BFS.DFS或者Dijkstra算法的人应该知道.这些算法都是一种向四周盲目式搜索的方法.   启发式搜索:     启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径,提到了效率.在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的.不同的估价可以有不同的效果.因此,A*算法的关键就在于如何建立这个启发函数.    公式表示为:f(n)=g(n)+h(n), f(n) 是…

国家集训队1999论文集 陈宏:<数据结构的选择与算法效率--从IOI98试题PICTURE谈起> 来煜坤:<把握本质,灵活运用--动态规划的深入探讨> 齐鑫:<搜索方法中的剪枝优化> 邵铮:<数学模型的建立.比较和应用> 石润婷:<隐蔽化.多维化.开放化--论当今信息学竞赛中数学建模的灵活性> 杨帆:<准确性.全面性.美观性--测试数据设计中的三要素> 周咏基:<论随机化算法的原理与设计> 国家集训队2000论文集 陈彧…

前言在上一篇文章Paxos算法浅析中主要介绍了Paxos一致性算法应用的场景,以及对协议本身的介绍:Google Chubby是一个分布式锁服务,其底层一致性实现就是以Paxos算法为基础的:但这篇文件并不是介绍Chubby,而是介绍了一个和Chubby拥有类似功能的开放源码的分布式协调服务Zookeeper,以及Zookeeper数据一致性的核心算法ZAB. Zookeeper简介Zookeeper是一个分布式数据一致性的解决方案,分布式应用可以基于它实现诸如数据发布/订阅,负载均衡,命名服务…

https://blog.csdn.net/qq_32417287/article/details/80102466 abstract introduction method overview Deep architecture for place recognition NetVLAD: A Generalized VLAD layer (fVLADfVLAD f_{VLAD}) Max pooling (fmax) Learning from Time Machine data Experi…

国家集训队1999论文集 陈宏:<数据结构的选择与算法效率——从IOI98试题PICTURE谈起>来煜坤:<把握本质,灵活运用——动态规划的深入探讨>齐鑫:<搜索方法中的剪枝优化>邵铮:<数学模型的建立.比较和应用>石润婷:<隐蔽化.多维化.开放化——论当今信息学竞赛中数学建模的灵活性>杨帆:<准确性.全面性.美观性——测试数据设计中的三要素>周咏基:<论随机化算法的原理与设计> 国家集训队2000论文集 陈彧:<信…

鉴于大家都在找这些神牛的论文.我就转载了这篇论文合集 国家集训队论文分类 组合数学 计数与统计 2001 - 符文杰:<Pólya原理及其应用> 2003 - 许智磊:<浅谈补集转化思想在统计问题中的应用> 2007 - 周冬:<生成树的计数及其应用> 2008 - 陈瑜希<Pólya计数法的应用> 数位问题 2009 - 高逸涵<数位计数问题解法研究> 2009 - 刘聪<浅谈数位类统计问题> 动态统计 2004 - 薛矛:<…

php 7.1 新特性解析 返回值和传入参数可以指定为 null <?php function testReturn(): ?string { return 'elePHPant'; } var_dump(testReturn()); // 此处返回值如果没有问号,那么不能返回 null 值 function testReturn(): ?string { return null; } var_dump(testReturn()); // 参数类型提示为 ?string 代表可以传入一个 nul…

文章来自:https://yq.aliyun.com/articles/59251?spm=5176.100239.bloglist.95.5S5P9S 德哥博客新地址:https://billtian.github.io/digoal.blog/ 德哥介绍:周正中,网名德哥 ( digoal ),目前就职于阿里云.PostgreSQL 中国社区发起人之一,PostgreSQL 象牙塔发起人之一,DBA+社群联合发起人之一,DBGeeK社区专家组成员. 德哥:看完并理解这些文章,相信你会和我一样…

相机基类CameraBase PluginSDK中的相机类CameraBase是三维计算机图形学中的概念.观察者在三维场景中漫游时,通过眼睛看到的场景和相机拍摄过程非常一致.实际上,Direct3D和OpenGL都是先通过对现实世界中的场景先进行世界变换,再通过设置观察矩阵以在场景中安置一个虚拟相机,构建一个视景体来裁剪场景的可见区域,然后在通过投影变换(平行投影或透视投影),获取三维场景的“像”,最后再通过视口变换,将场景的“像”光栅化输出到二维显示屏幕上.如下图所示. 在三维地形系统中,通常…

多用于图像检索.分类 3.2.1.4 视觉单词模型 视觉词袋(BoVW,Bag of Visual Words)模型,是“词袋”(BoW,Bag of Words)模型从自然语言处理与分析领域向图像处理与分析领域的一次自然推广.对于任意一幅图像,BoVW模型提取该图像中的基本元素,并统计该图像中这些基本元素出现的频率,用直方图的形式来表示.通常使用“图像局部特征”来类比BoW模型中的单词,如SIFT.SURF.HOG等特征,所以也称视觉词袋模型.图像BoVW模型表示的直观示意图如图所示. 图3-…

bn一般就在conv之后并且后面再接relu 1.如果输入feature map channel是6,bn的gamma beta个数是多少个? 6个. 2.bn的缺点: BN会受到batchsize大小的影响.如果batchsize太小,算出的均值和方差就会不准确,如果太大,显存又可能不够用. 3.训练和测试时一般不一样,一般都是训练的时候在训练集上通过滑动平均预先计算好平均-mean,和方差-variance参数,在测试的时候,不再计算这些值,而是直接调用这些预计算好的来用,但是,当训练数据和…

http://2015.qconbeijing.com/schedule 大会日程 2015年4月23日,星期四 地点 2号厅 203AB 201AB 9:15 开场致辞 专题 主题演讲 互联网金融背后的技术架构 永不止步的前端(上) 9:30 异步处理在分布式系统中的优化作用 阿里巴巴研究员 赵海平 余额宝/增利宝结算系统的技术架构 天弘基金创新支持部总经理 樊振华 Elm架构:创建易读.易扩展和易测试的前端代码 Elm编程语言的设计者和主要开发者 Evan Czaplicki 10:15 短…

乘积量化 1.简介 乘积量化(PQ)算法是和VLAD算法是由法国INRIA实验室一同提出来的,为的是加快图像的检索速度,所以它是一种检索算法,在矢量量化(Vector Quantization,VQ)的基础上发展而来,虽然PQ不算是新算法,但是这种思想还是挺有用处的,本文没有添加公式. 它原文中是接在VLAD算法后面,假设我们使用VLAD算法获得了1M的图像表达向量,向量的维度为D=128,则对于一幅查询图像来说,我们需要计算1M个余弦距离,这样实时性就比较差.所以如何加快这种距离的计算速度就是…