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) •    

最小支撑树树--Prim算法,基于优先队列的Prim算法,Kruskal算法,Boruvka算法,“等价类”UnionFind 最小支撑树树 前几节中介绍的算法都是针对无权图的,本节将介绍带权图的最小支撑树(minimum spanning tree)算法.给定一个无向图G,并且它的每条边均权值,则MST是一个包括G的所有顶点及边的子集的图,这个子集保证图是连通的,并且子集中所有边的权值之和为所有子集中最小的. 本节中介绍三种算法求解图的最小生成树:Prim算法.Kruskal算法和Boruvk

这个系列主要也是自己最近在研究大数据方向,所以边研究.开发也边整理相关的资料.网上的资料经常是碎片式的,如果要完整的看完可能需要同时看好几篇文章,所以我希望有兴趣的人能够更轻松和快速地学习相关的知识.我会尽可能用简单的方式去简介一些概念和算法,尽可能让没有工科基础的人也能大致了解. 简单讲解 基于内容的推荐算法是非常常见的推荐引擎算法. 这种算法常用于根据用户的行为历史信息,如评价.分享.点赞等行为并将这些行为整合计算出用户的偏好,再对计算推荐项目与用户偏好的相似度,将最相似的推荐给用户.例如在

转自:https://segmentfault.com/a/1190000002416071 前言 前段时间无聊或有聊地做了几个移动端的HTML5游戏.放在不同的移动端平台上进行测试后有了诡异的发现,有些手机的动画会“快”一点,有些手机的动画会“慢”一点,有些慢得还不是一两点. 通过查找资料发现,基于帧的算法(Frame-based)来实现动画会导致不同帧率的平台体验不一致,而基于时间(Time-based)的动画算法可以很好地改良这种情况,让不同帧率的情况下都能达到较为统一的速度上的体验. 本

基于mahout的itembased算法 事实上mahout分布式上仅仅是实现了部分算法.比方推荐算法中Item-based和slopone都有hadoop实现和单机版实现,User-based没有分布式实现. Mahout已实现的算法(单机版和分布式版) https://mahout.apache.org/users/basics/algorithms.html 大多数情况下,我们仅仅是调用mahout的算法,要么单机版,要么分布式版. 那么mahout的分布式算法怎么调用呢? 事实上maho

基于ReliefF和K-means算法的医学应用实例 数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必

港真,自己一直非常希望做算法工程师,所以自己现在开始对现在常用的大数据算法进行不断地学习,今天了解到的算法,就是我们生活中无处不在的推荐系统算法. 其实,向别人推荐商品是一个很常见的现象,比如我用了一个好的商品,向朋友安利之类的.在以前广告系统不发达的时候,我们也是靠口口相传来进行商品的推广.那么为什么,现在推荐系统变的非常重要了呢?,在以前,我们的商品不像现在的物品一样琳琅满目,我们有时间,可以把商品都浏览一遍在进行选择,因为我们都想选择所有商品中最好的,而现在,由于资源的众多,我们不会用大把

CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)算法即坐标旋转数字计算方法,是J.D.Volder1于1959年首次提出,主要用于三角函数.双曲线.指数.对数的计算.该算法通过基本的加和移位运算代替乘法运算,使得矢量的旋转和定向的计算不再需要三角函数.乘法.开方.反三角.指数等函数. 本文是基于FPGA实现Cordic算法的设计与验证,使用Verilog HDL设计,初步可实现正弦.余弦.反正切函数的实现.将复杂的运算转化成FPGA擅长的加减法和乘法,而乘

参考美团文档:https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单,为了满足Twitter每秒上万条消息的请求,每条消息都必须分配一条唯一的id,这些id还需要一些大致的顺序(方便客户端排序),并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同. 性能测试数据: Snowflake算法核心 把时间戳,工作机器id,序列号组合在一起. 41-bit的时间可以表示(1L<<41)/(1000L*3600

https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/77434381 因为开发了一个新闻推荐系统的模块,在推荐算法这一块涉及到了基于内容的推荐算法(Content-Based Recommendation),于是借此机会,基于自己看了网上各种资料后对该分类方法的理解,用尽量清晰明了的语言,结合算法和自己开发推荐模块本身,记录下这些过程,供自己回顾,也供大家参考~ 目录 一.基于内容的推荐算法 + TFIDF 二.在推荐系统中的具体实现技巧 正文 一

一.算法思想: DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法.与划分和层次聚类方法不同,它将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够高密度的区域划分为簇,并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类. DBSCAN中的几个定义: Ε邻域:给定对象半径为Ε内的区域称为该对象的Ε邻域: 核心对象:如果给定对象Ε领域内的样本点数大于等于MinPts,则称该对象为核心对象:

原文:http://xiaoxia.org/2011/12/18/map-reduce-program-of-rmm-word-count-on-hadoop/ 在Hadoop上运行基于RMM中文分词算法的MapReduce程序 23条回复 我知道这个文章标题很“学术”化,很俗,让人看起来是一篇很牛B或者很装逼的论文!其实不然,只是一份普通的实验报告,同时本文也不对RMM中文分词算法进行研究.这个实验报告是我做高性能计算课程的实验里提交的.所以,下面的内容是从我的实验报告里摘录出来的,当作是我学

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13677.html 需求 之前做过一个无人车需要自主寻找最佳路径,所以研究了相关的寻路算法,最终选择A算法,因为其简单易懂,是入门级的寻路算法. 但是在验证的算法的时候,没有直观的感受,总是觉得会有什么问题,所以我就写了一个可视化的A算法验证,界面基于Qt开发. 项目说明 本项目主要分为2个部分,Qt绘制网格和A算法实现.下面可以看到,界面的实现和A算法的实现基本上是分离的.也就是说可以单独使用,比如Qt网格绘制,可以用

基于比较的排序算法的最优下界为什么是O(nlogn) 发表于2013/12/21 16:15:50  1024人阅读 分类: Algorithm 1.决策二叉树 回答这个问题之前我们先来玩一个猜数字的游戏,我从1到8中挑一个数字出来让你来猜,每回合你都可以问我一个问题,我的回答“是”或“不是”(1或0),那么你至少需要几个回合才能保证猜出这个数字?比较符合这个游戏精神的玩法是从自己的幸运数字(比如我的是7)开始猜起,一个一个地问我“是不是X?”,可能你的运气足够好,一个回合就能够猜对,但是在最坏

random是用于生成随机数的,我们可以利用它随机生成数字或者选择字符串. random.seed(x)改变随机数生成器的种子seed. 一般不必特别去设定seed,Python会自动选择seed. random.random()    用于生成一个随机浮点数n,0 <= n < 1 random.uniform(a,b)    用于生成一个指定范围内的随机浮点数,生成的随机整数a<=n<=b; random.randint(a,b)    用于生成一个指定范围内的整数,a为下限,

简单易学的机器学习算法-基于密度的聚类算法DBSCAN 一.基于密度的聚类算法的概述 我想了解下基于密度的聚类算法,熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法,如K-Means算法之间的区别.     基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域.与基于距离的聚类算法不同的是,基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇,而基于密度的聚类算法可以发现任意形状的聚类,这对于带有噪音点的数据起着重要的作用. 二.DBSCAN算法的原理 1.基本概念     DBSCAN(Density

一.基于密度的聚类算法的概述     最近在Science上的一篇基于密度的聚类算法<Clustering by fast search and find of density peaks>引起了大家的关注(在我的博文“论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法”中也进行了中文的描述).于是我就想了解下基于密度的聚类算法,熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法,如K-Means算法之间的区别.     基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域.与基于距离的聚类算

数据挖掘案例:基于 ReliefF和K-means算法的应用 数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘(DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数

基于快速排序的TOPK算法 转自:http://blog.csdn.net/fanzitao/article/details/7617223 思想: 类似于快速排序,首先选择一个划分元,如果这个划分元的序号index刚好等于k,那么这个划分元以及左边的数,刚好组成了top-k small data;如果index>k, 那top-k small data在index的左边,那么就继续递归从index-1和数中选取top-k.如果index < k,那么说明还要从index的右边,选取top-(

基于OpenCV的KNN算法实现手写数字识别 一.数据预处理 # 导入所需模块 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 显示灰度图 def plt_show(img): plt.imshow(img,cmap='gray') plt.show() # 加载数据集图片数据 digits = cv2.imread('./image/digits.png',0) print(digits.shape) plt_sh

概述 MobileNetsV2是基于一个流线型的架构,它使用深度可分离的卷积来构建轻量级的深层神经网,此模型基于 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 中提出的模型结构实现.可以用图像分类任务,比如猫狗分类.花卉分类等等.用户提供一系列带有标注的数据集,该算法会载入在ImageNet-1000上的预训练模型,在用户数据集上做迁移学习.训练后生成的模型可直接在ModelArts平台部署为在线服务或批量服务,同时支持使用CPU.