LINK:多项式 exp 做多项式的题 简直在嗑药. 前置只是 泰勒展开 这个东西用于 对于一个函数f(x) 我们不好得到 其在x处的取值. 所以另外设一个函数g(x) 来在x点处无限逼近f(x). 具体的 \(f(x) ≈ g(x)=g(0)+\frac{f^1(0)}{1!}x+\frac{f^2(0)}{2!}x^2+...+\frac{f^n(0)}{n!}x^n\) 牛顿迭代: 常用来求一个函数的零点:假设我们已经求得一个近似值x0 那么我们只需要过(x0,f(x0))这个点做函数图像

前言 最近用ssim测试图片画质损伤时,发现matlab自带ssim与之前一直使用的ssim计算得分有差异,故和同事开始确定差异所在. 不同的SSIM版本 这里提到不同的ssim版本主要基于matlab.如前言所述,主要分为2个实现. 版本1:Zhou Wang实现的版本(也是我之前一直用的版本),具体见: 滑铁卢大学:https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/research/ssim/ 纽约大学:http://www.cns.nyu.edu/~lcv/ssim/ 版

这篇文章写的非常好,确定要~认真~慎重~的转载了,具体请关注本文编辑作者:http://wenhuix.github.io/research/denoise.html   我不会告诉你这里的代码都是free! 图像去噪是非常基础也是非常必要的研究,去噪常常在更高级的图像处理之前进行,是图像处理的基础.可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题. 噪声模型   图像中噪声的来源有

数据.特征和数值优化算法是机器学习的核心,而牛顿法及其改良(拟牛顿法)是机器最常用的一类数字优化算法,今天就从牛顿法开始,介绍几个拟牛顿法算法.本博文只介绍算法的思想,具体的数学推导过程不做介绍. 1. 牛顿法 牛顿法的核心思想是”利用函数在当前点的一阶导数,以及二阶导数,寻找搜寻方向“(回想一下更简单的梯度下降法,她只用了当前点一阶导数信息决定搜索方向). 牛顿法的迭代公式是(稍微有修改,最原始的牛顿法\(\gamma=1\): \[{{\bf{x}}_{n + 1}} = {{\bf{x}}

图像去噪是非常基础也是非常必要的研究,去噪常常在更高级的图像处理之前进行,是图像处理的基础.可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题.   好了,废话不多说,来看看效果比较好的去噪算法吧. 噪声模型 图像中噪声的来源有许多种,这些噪声来源于图像采集.传输.压缩等各个方面.噪声的种类也各不相同,比如椒盐噪声,高斯噪声等,针对不同的噪声有不同的处理算法. 对于输入的带有噪声的图像

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

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  哪里来的需求? 众所周知,由于不同的设备配置不同.导致其CPU和GPU处理能力有高有低.同样的游戏想要在所有设备上运行流畅且画面精美,是不可能的.这就需要我们针对不同的设备能力进行画质调节,以保证游戏的流畅运行.   我们需要控制什么? 想要得到我们需要控制什么,只需要找出影响游戏运行效率的点即可. 当然在此不能一一列举出所有游戏类型的点.但笔者就个人经验,列出一些能用点. *贴图精度 *渲染面数 *材质复杂度 *粒子数目 *阴影质量 *水面效果 *增强性场景交互 *引擎后期效果 下面,我们

目录 1 描述性统计是什么?2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置(均值.中位数.众数) 2.3 发散程度(极差,方差.标准差.变异系数) 2.4 偏差程度(z-分数) 2.5 相关程度(协方差,相关系数) 2.6 回顾3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析(柱状图.饼形图) 3.2.2 定量分析(直方图.累积曲线) 3.3 关系分析(散点图) 3.4 探索分析(箱形图) 3.5 回顾4 总结5 参

以前搞数学建模的时候,研究过(其实也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法(PSO),还有著名的遗传算法(GA),模拟退火算法(SA),蚁群算法(ACA)等.当时懂得非常浅,只会copy别人的代码(一般是MATLAB),改一改值和参数,东拼西凑就拿过来用了,根本没有搞懂的其内在的原理到底是什么.这一段时间,我又重新翻了一下当时买的那本<MATLAB智能算法30个案例分析>,重读一遍,发现这本书讲的还是非常不错的,不仅有现成算法的MATLAB实现,而且把每一种算

Viola-Jones 人眼检测算法+meanshift跟踪算法 这次的代码是对视频中的人眼部分进行检测加跟踪,检测用的是matlab自带的人眼检测工具箱 下面是matlab官网介绍这个算法的一些东西: http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/face-detection-and-tracking-using-camshift.html?searchHighlight=Viola-Jones http://cn.mathworks.com/hel

对一个Dictionary<TKey, TValue>进行键排序可以直接用SortedDictionary SortedDictionary<TKey, TValue> 泛型类是检索运算复杂度为 O(log n) 的二叉搜索树,其中 n 是字典中的元素数. 就这一点而言,它与 SortedList<TKey, TValue> 泛型类相似. 这两个类具有相似的对象模型,并且都具有 O(log n) 的检索运算复杂度. 这两个类的区别在于内存的使用以及插入和移除元素的速度:

来源:学步园 FFT(Fast Fourier Transform,快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法,也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念.在大学的理工科课程中,在完成高等数学的课程后,数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习,原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导,同时又是各类应用技术的理论基础. 关于傅立叶变换的经典著作和文章非常多,但是看到满篇的复杂公式推导和罗列,我们还是很难从直观上去理解这一复杂的概念,我想对于普通的测试工程师来说,掌握FFT的

[hdu1536][poj2960]S-Nim 题意 题意就是给出一个数组h,为每次可以取石子的数目. 然后给你n堆石子每堆si.求解先手能不能赢? 分析 根据\(h\)数组预处理出\(sg[i]\)表示\(i\)个石子对应的\(sg\)值. 然后\(sg[s_1]\otimes sg[s_2]\otimes ...\otimes sg[s_n]\)即可. 小结 SG函数的使用,通常是ICG模型上不只存在一个石子. 如果只存在一个,可以简化SG函数,直接用布尔值代替.这样的普适性虽然没这么高,但

SortedList 类 [C#] 命名空间: System.Collections 表示键/值对的集合,这些键和值按键排序并可按照键和索引访问. SortedList 是 Hashtable 和 Array 的混合.当使用 Item 索引器属性按照元素的键访问元素时,其行为类似于 Hashtable.当使用 GetByIndex 或 SetByIndex 按照元素的索引访问元素时,其行为类似于 Array. SortedList 在内部维护两个数组以将数组存储到列表中:即,一个数组用于键,另一

淘宝SKU组合查询算法实现 2015-11-14 16:18 1140人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: JavaScript(14)    目录(?)[+]   前端有多少事情可以做,能做到多好.一直在关注各大公司UED方面的知识,他们也代表了前端的力量,而且也很乐意和大家分享,把应用到项目的知识归类整理,再写成博客搬到网上来,充实这前端的内容,也是为想追寻和学习的人提供了场所,为想接触到一些前沿的知识提供了去处,感谢有这么一群人.大的科技公司基本都有自己的前端部门或团队,在网上也能看到

Viola Jones Face Detector是Paul viola 和 Michael J Jones共同提出的一种人脸检测框架.它极大的提高了人脸检测的速度和准确率. 速度提升方面:利用积分图像来提取图像特征值,所以非常快.同时,利用adaboost分类器的特征筛选特性,保留最有用特征,这也减少了检测时的运算复杂度. 准确率提升方面:将adaboost分类器进行改造,变成级联adaboost分类器,提高了人脸检测的准确率(降低漏检率和误检率). 首先介绍几个术语: 检测率:存在人脸并且被

随着“平安城市”的广泛建设,各大城市已经建有大量的视频监控系统,虽然监控系统己经广泛地存在于银行.商场.车站和交通路口等公共场所,但是在公安工作中,由于设备或者其他条件的限制,案情发生后的图像回放都存在图像不清晰,数据不完整的问题,无法为案件的及时侦破提供有效线索.经常出现嫌疑人面部特征不清晰,难以辨认,嫌疑车辆车牌模糊无法辨认等问题.这给公安部门破案.法院的取证都带来了极大的麻烦.随着平安城市的推广.各地各类监控系统建设的进一步推进,此类问题会越来越突出. 一．模糊图像产生的原因 1.  系统

webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法简介        webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:1.回声时延估计 2.NLMS(归一化最小均方自适应算法) 3.NLP(非线性滤波) 4.CNG(舒适噪声产生),一般经典aec算法还应包括双端检测(DT).考虑到webrtc使用的NLMS.NLP和CNG都属于经典算法范畴,故只做简略介绍,本文重点介绍webrtc的回声时延估计算法,这也是webrtc回声抵消算法区别一般算法(如视频会议中的算法)比较有特

第1页:前言——视频压缩无处不在H.264 或者说 MPEG-4 AVC 是目前使用最广泛的高清视频编码标准,和上一代 MPEG-2.h.263/MPEG-4 Part4 相比,它的压缩率大为提高,例如和 MPEG-2 相比,同样的压缩后画面品质,h.264 的码率通常只需要一半,这意味着存储空间和网络传输时间/带宽大为节省.h.264 是由 ITU-T Study Group 16 (VCEG) 和 ISO/IEC JTC 1 SC 29 / WG 11 (MPEG)这两个组织共同合作制定的,

微软在 .NET 3.5 新增了一个 HashSet 类,在 .NET 4 新增了一个 SortedSet 类,本文介绍他们的特性,并比较他们的异同. .NET Collection 函数库的 HashSet.SortedSet 这两个泛型的类,都实现了 System.Collections.Generic.ISet 接口:但 Java 早在 1.2 (或更早) 之前的版本,即已提供了实现这两种数据结构的同名类 [10],且还有更严谨的 TreeSet (里面存储的项,连类型都必须一致.当年还没