前面一篇讲的单纯形方法的实现,但程序输入的必须是已经有初始基本可行解的单纯形表. 但实际问题中很少有现成的基本可行解,比如以下这个问题: min f(x) = –3x1 +x2 + x3 s.t. x1 – 2x2 + x3 + x4=11       -4x1 + x2 + 2x3 - x5=3       -2x1+x3=1       xj>=0 , j=1,2,3,4,5 写成单纯形表就是   x1 x2 x3 x4 x5 b f 3 -1 -1 0 0 0   1 -2 1 1 0 1

引入M,其中M是一个充分大的正数.由此,目标函数也改变为zM. 如此构造的线性规划问题我们记作LPM,称之为辅助线性规划问题,也即在原来的线性规划问题的基础上,改造了其等式约束条件,然后有对目标函数施加了惩罚项,Mx4,Mx5. 因为M是充分大的正数,所以即便x4,x5很小,只要x4,x5不等于0,这个惩罚项也也会很大的:一旦大M趋于正无穷,那么Mx4,Mx5一块就是正无穷了:而前面的各变量及其系数 的组合也是有限的量:根据一个有限的量加上一个无穷大量结果是无穷大量定理:那么目标函数就是趋于无穷

最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分.背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小.因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小.对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作Th,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为w1,其平均灰度G1;背景像素点数占整幅图

简介: 大津法(OTSU)是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出.从大津法的原理上来讲,该方法又称作最大类间方差法,因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大(何为类间方差?原理中有介绍). OTSU算法 OTSU算法也称最大类间差法,有时也称之为大津算法,由大津于1979年提出,被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响,因此在数字图像处理上得到了广泛的应用.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两

大津法是一种图像灰度自适应的阈值分割算法,是1979年由日本学者大津提出,并由他的名字命名的.大津法按照图像上灰度值的分布,将图像分成背景和前景两部分看待,前景就是我们要按照阈值分割出来的部分.背景和前景的分界值就是我们要求出的阈值.遍历不同的阈值,计算不同阈值下对应的背景和前景之间的类内方差,当类内方差取得极大值时,此时对应的阈值就是大津法(OTSU算法)所求的阈值. 何为类间方差? 对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均

困惑的点——log,如何计算得出? ① 上限:用来表示该算法可能有的最高增长率. ② 大O表示法:如果某种算法的增长率上限(最差情况下)是f(n),那么说这种算法“在O(f(n))中”.n为输入规模. 上限的精确定义:对非负函数T(n),若存在两个正常数c和n0,对任意n>n0,有T(n)<cf(n),则称T(n)在集合O(f(n))中. ——T(n)表示算法的实际运行时间: ——f(n)是上限函数的一个表达式. 我们总是试图给算法的时间代价找到一个最“紧”(即最小)的上限,因此一般说顺序搜索

OSTU图像分割 最大类间方差法,也成大津法OSTU,它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分.背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部 分差别变小.因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小. 包括以下几个步骤 求取图像的灰度直方图 # 读取图像 o_img = cv2.imread('source/house.png') # 灰度化 img = cv2.cvtColor(o_img, cv2.COLOR_BG

大O表示法指出算法有多快.例如,假设列表包含n个元素.简单查找需要检查每个元素,因此需要执行n次操作.使用大O表示法,这个运行时间为O(n).主要单位不是秒啊,大O表示法值得并非以秒为单位的速度,而是操作数,操作了几次.它指出了算法运行时间的增速. 大O表示法指出的是最槽情况下的运行时间.如果你用简单查找,在电话本里查找ALICE,第一个就找到了ALICE,但是复杂度并不是O(1)!而是最倒霉的情况,所以是O(n). 算法的速度指的并不是时间,而是操作数的增速.随着输入的增加,其运行时间将以什么

OTSU算法 (1)原理: 对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于背景的像素个数占整幅图像的比例记为ω0,其平均灰度μ0:前景像素个数占整幅图像的比例为ω1,其平均灰度为μ1.图像的总平均灰度记为μ,类间方差记为g. 假设图像的背景较暗,并且图像的大小为M×N,图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0,像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1,则有: ω0=N0/ M×N (1) ω1=N1/ M×N (2) N0+N1=M×N (3) ω0+ω1=1 (4) μ=ω

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3374 题意:给定一个串s,该串有strlen(s)个循环同构串,要求输出字典序最小的同构串的下标,字典序最小的出现次数,最大的同构串的下标,字典中最大的出现次数. 思路:对于求循环同构的字典序最小可以用最小表示法求得,最大也是一样.然后设ds为字符串s+s.然后就可以用KMP求最小串在ds出现的次数和最大串出现的次数了. #define _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE #inclu

1096: Is The Same? Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 26  Solved: 8[Submit][Status][Web Board] Description 给出2个字符串S和T,如果可以通过循环移位使得S和T相等,则我们称S和T是同构字符串, 例如S=“abcd”, T=“bcda”,则S和T是同构字符串;而S=“abcd”和T=“bcad”则不是同构字符串. 循环移位是指:在⼀个长度为n的字符串S中,取⼀个任意下标

最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津 法,简称OTSU.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分.背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小.因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小.对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均灰度μ0;背景像素点数占整幅图像的比例为ω1,其平均灰度为μ

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

这篇主要是对数组实现一个倒排序(比如数组1.2.3,最后输出3.2.1),当然实现这个功能是非常easy的事,但是这里需要引入另外一个很重要的概念-----如何计算一个算法的时间复杂度并学会用大O表达式.我记得之前有次面试,面试官让我写一个查找算法题,经过细心苦想后最终我简单的把它写出来了,然后面试官问我你这样实现那你的时间复杂度是O几呢?当时我一脸懵逼的问:“O几什么意思?时间复杂度我不太会算.”,接着面试官一脸惊诧,当然那场面试也以失败告终,所以在实际面试中只要问到算法相关的题基本上都会有这

如同酒店会给每个房间起个性化的名字一样,程序中的变量也需要用合理的名字进行管理---变量名! 需要注意,给酒店房间起名字时可以是数字,如"802",也可以是有趣的名字,如"牡丹"."美国总统"."水帘洞"等,但在给变量起名字时,必须符合一定的规则,如下所示: 以下变量的命名都是符合规范的: 但请看下面的代码,你懂得哈: 优秀攻城师的习惯: 1.变量名由多单词组成时,第一个单词的首字母小写,其后单词的首字母大写,俗称骆驼式命名法

骆驼式命名法(Camel-Case)又称驼峰命名法,是电脑程式编写时的一套命名规则(惯例).正如它的名称CamelCase所表示的那样,是指混合使用大小写字母来构成变量和函数的名字.程序员们为了自己的代码能更容易的在同行之间交流,所以多采取统一的可读性比较好的命名方式. 有些程序员喜欢全部小写,有些程序员喜欢用下划线,所以如果要写一个my name的变量,他们常用的写法会有myname.my_name.MyName或者myName.这样的命名规则不适合所有程序员阅读,而利用驼峰命名法来表示,可以

帕累托分析法(Pareto Analysis)(柏拉图分析) ABC分类法是由意大利经济学家帕雷托首创的.1879年,帕累托研究个人收入的分布状态图是地,发现少数人收入占全部人口收入的大部分,而多数人的收入却只占一小部分,他将这一关系用图表示出来,就是著名的帕累托图.该分析方法的核心思想是在决定一事物的众多因素中分清主次,识别出少数但对事物起决定作用的关键因素和多数的但对事物影响较小的次要因素.后来,帕累托法被不断应用于管理的各个方面.1951年,管理学家戴克(H.F.Dickie)将其应用于库

前端开发在近一两年发展的非常快,JavaScript作为主流的开发语言得到了前所未有的热捧.大量的前端框架出现了,这些框架都在尝试着解决一 些前端开发中的共性问题,但是实现又不尽相同.通常一般的前端加载js文件都是这样 : <script type="text/javascript" src="js/js1.js"></script> <script type="text/javascript" src="

项目之前是直接在index.html中引用了controller.js,其中包含了所有的controller.现引入ocLazyLoad实现按需加载,到指定页面再加载指定js.controller 1.原引用controller.js,首页首次加载时间长,文件打包之后很大 2.引入路由懒加载,直接使用npm或者bower npm install oclazyload ocLazyLoad相关文件被下载到node_modules文件夹下.在index.html文件中引用ocLazyLoad.min

在某些图像处理当中一个关键步是二值法,二值化一方面能够去除冗余信息,另一方面也会使有效信息丢失.所以有效的二值化算法是后续的处理的基础.比如对于想要最大限度的保留下面图的中文字,以便后续的定位处理. 二值化算法包括全局二值化和局部二值化, 全局二值化具有速度快但效果相对差的特点, 局部二值化算法具有速度慢效果好的特点. 原图 全局阈值              方法一:直接采用im2bw ;手动阈值 方法二:迭代法求阈值 迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况,选取一个近似