最近点对问题:给定平面上n个点,找其中的一对点,使得在n个点的所有点对中,该点对的距离最小.需要说明的是理论上最近点对并不止一对,但是无论是寻找全部还是仅寻找其中之一,其原理没有区别,仅需略作改造即可.本文提供的算法仅寻找其中一对. 解决最近点对问题最简单的方法就是穷举法,这样时间复杂度是平方级,可以说是最坏的策略.如果使用分治法,其时间复杂度就是线性对数级,这样大大提高了效率. 首先用分治法解决该问题的基本思路可以参考 http://blog.csdn.net/lishuhuakai/arti

图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点,其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像,例如图像会来自不同的采集设备,取自不同的时间,不同的拍摄视角等等,有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题.具体地说,对于一组图像数据集中的两幅图像,通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像,使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来,从而达到信息融合的目的. 一个经典的应用是场景的重建,比如说一张茶几上摆了很多杯具,用深度摄像机进行场景的扫描,通常不可能通过一次采集就将场景中的

一.环境需求 二.怎样使用 三.本地化 3.1扩展卡尔曼滤波本地化 3.2无损卡尔曼滤波本地化 3.3粒子滤波本地化 3.4直方图滤波本地化 四.映射 4.1高斯网格映射 4.2光线投射网格映射 4.3k均值物体聚类 4.4圆形拟合物体形状识别 五.SLAM 5.1迭代最近点匹配 5.2EKF SLAM 5.3FastSLAM 1.0 5.4FastSLAM 2.0 5.5基于图的SLAM 六.路径规划 6.1动态窗口方式 6.2基于网格的搜索 迪杰斯特拉算法 A*算法 势场算法 6.3模型预测

K近邻(KNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特征.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别.KNN方法在类别决策时,只与极少数的相邻样本有关.由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的

零.预备知识 在Python中,列表是一个动态的指针数组,而array模块所提供的array对象则是保存相同类型的数值的动态数组.由于array直接保存值,因此它所使用的内存比列表少.列表和array都是动态数组,因此往其中添加新元素,而没有空间保存新的元素时,它们会自动重新分配内存块,并将原来的内存中的值复制到新的内存块中.为了减少重新分配内存的次数,通常每次重新分配时,大小都为原来的k倍.k值越大,则重新分配内存的次数越少,但浪费的空间越多.本节通过一系列的实验观察列表和array的内存分配

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.谁和我隔得近,我就跟谁是一类,有点中国古语说的近墨者黑近朱者赤意思.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类

统计学习方法与Python实现(二)——k近邻法 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 k近邻法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定.分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决的方式进行预测.k近邻法不具有显式的学习过程,而实际上是利用训练数据集对特征空间进行划分,并作为其分类的模型.k近邻法的三个基本要素是 k值的选择.距离度量和分类决策规则. k近邻法的模型是将特征空间划分成一些称为单元的子空间,并且

打砖块游戏向来大家也不会很陌生,今天来用python来开发一下这个小游戏 1.引用对应数据库 import pygame from pygame.locals import * import sys,random,time,math 2.设计游戏窗口初始数据 定义窗口内容,内容主要包括屏幕大小.标题.背景颜色. def __init__(self,*args,**kw): self.window_length = 600 self.window_wide = 500 #绘制游戏窗口,设置窗口尺寸

目录 什么是k近邻算法 模型的三个基本要素 构造kd树 kd树的最近邻搜索 kd树的k近邻搜索 Python代码(sklearn库) 什么是K近邻算法(k-Nearest Neighbor,kNN) 引例 假设有数据集,其中前6部是训练集(有属性值和标记),我们根据训练集训练一个KNN模型,预测最后一部影片的电影类型. 首先,将训练集中的所有样例画入坐标系,也将待测样例画入 然后计算待测分类的电影与所有已知分类的电影的欧式距离 接着,将这些电影按照距离升序排序,取前k个电影,假设k=3,那么我们

介绍 入门实例 显示一个窗口,窗口里面有一个标签,显示文字 import tkinter as tk # 一个顶层窗口的实例(Top Level),也称为根窗口 app = tk.Tk() # 设置窗口的标题 app.title("Hello World") # 创建一个标签,指定父级,以及文字 theLabel = tk.Label(app, text="这是一个标签") # 放置组件并自动调整组件自身的尺寸和位置 theLabel.pack() # 窗口的主事件

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 正式找工作 正式说找工作,我从五月开始,找到7月初,一个多月,算真的是经历世间的沧桑,生活已经对我们这些95后开始下手 我主要是投的合肥这边,因为离家比较近点.但是呢,二线城市要Python的是真的很少,Python爬虫的就更少了,所以说我并不是很建议应届生走Pyt

本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ procedure BFS(G,v) is let Q be a queue Q.enqueue(v) lab

Python 中提供了一个叫装饰器的特性,用于在不改变原始对象的情况下,增加新功能或行为. 这也属于 Python "元编程" 的一部分,在编译时一个对象去试图修改另一个对象的信息,实现 "控制一切" 目的. 本篇文章作为装饰器的基础篇,在阅读后应该了解如下内容: 装饰器的原理? 装饰器如何包裹有参数的函数? 装饰器本身需要参数怎么办? 被装饰器修饰的函数还是原函数吗,怎么解决? 装饰器嵌套时的顺序? 装饰器常见的应用场景? 装饰器原理 在具体装饰器的内容前,先来回

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地

Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式.format方式 百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存.[PEP-3101] This PEP proposes a new system for built-in string formatting operations, intended as a replacement for the existing '%' string formatting operator. 1.百分号

python提供了一些有趣且实用的函数,如any all zip,这些函数能够大幅简化我们得代码,可以更优雅的处理可迭代的对象,同时使用的时候也得注意一些情况   any any(iterable) Return True if any element of the iterable is true. If the iterable is empty, return False 如果序列中任何一个元素为True,那么any返回True.该函数可以让我们少些一个for循环.有两点需要注意 (1)如

软件开发是现时很火的职业.据美国劳动局发布的一项统计数据显示,从2014年至2024年,美国就业市场对开发人员的需求量将增长17%,而这个增长率比起所有职业的平均需求量高出了7%.很多人年轻人会选择编程作为自己职业生涯的起点.如何学好编程?如何成为优秀的程序员?如何规划好程序员这个职业?是许多年轻人关注的问题.在Infoworld最近做的一次调查中,邀请到了JavaScript之父Brendan Eich,Clojure 创建者Rich Hickey,Spring Framework创建者Rod

title: 可爱的豆子--使用Beans思想让Python代码更易维护 toc: false comments: true date: 2016-06-19 21:43:33 tags: [Python, Java, 经验] category: Python --- 我曾经是一个对Java非常反感的人,因为Java的语法非常啰嗦.而用惯了动态类型的Python再使用静态类型的Java就会觉得多出了很多的工作量. 因为工作的关系,我开始使用Java来做项目.在这个过程中,我发现Java在某些方面

起因 在极客学院讲授<使用Python编写远程控制程序>的课程中,涉及到查看被控制电脑屏幕截图的功能. 如果使用PIL,这个需求只需要三行代码: from PIL import ImageGrab pic = ImageGrab.grab() pic.save('1.jpg') 但是考虑到被控端应该尽量的精简,对其他模块尽量少的依赖,这样才能比较方便的部署,因此我考虑能否有一种方法,不依赖PIL来实现截图的功能. 思路 由于被控端使用了win32api, 因此有一个方法: win32api.k

字节流和字符串 当使用Python定义一个字符串时,实际会存储一个字节串: "abc"--[97][98][99] python2.x默认会把所有的字符串当做ASCII码来对待,但是当字节值>127时,默认解析便会出现问题. x="abc"+chr(150) print repr(x) #'abc\x96' u"Hello" + x #UnicodeDecodeError: 'ASCII' codec can't decode byte 这