Atitit 设计模式与算法,与流程的关系 1.1. 设计模式就是算法 就是流程,不同的方面看法不同,抽象方法不同而造成的假象. 软件就是由设计模式累积成的.也可以说算法累计成的.. ,而可以用Visitor或Flyweight这样简洁的模式名一下子将原来需要几页纸才能说清楚的实现细节.设想.限制和适用性准确定义.团队成员间的有效沟通,无疑是软件开发的一个要素,设计模式恰能在这里起到重要作用,有了它,开发者可以在比以往高得多的抽象层面上实现准确.清晰沟通.   1.2. 设计模式的适用范围很光,

起因: 1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分,而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现.同时考虑了性能和效率.因此,学习使用opencv接口是非常重要的. 2. 但对一个工具使用到一定程度后,有时候需要进行内置算法的改进,此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译. 双目深度估计传统算法流程: A. 固定相机对(严格固定!),制作高精度棋盘格,挑选合适光源,选择合适的拍摄角度对棋盘格进行拍摄取样 B. 使用matlab或opencv单目标定两个相机,采

深度学习(一)——CNN(卷积神经网络)算法流程 参考:http://dataunion.org/11692.html 0 引言 20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN).现在,CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一,特别是在模式分类领域,由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接输入原始

Imu_tk算法流程 由于VIO中,普遍使用的是精度较低的imu,所以其需要一个较为准确的内参数和noise的估计.Noise大家通常使用Allan方差进行估计可以得到较为可信的结果,这里不赘述了.内参数标定比较方便的一个工具就是imu_tk.所以本篇文章主要详细介绍一下imu_tk的算法流程以及使用时的注意事项.下一篇的内容 计划是imu-camera外参数的标定方法. 首先分步介绍算法流程: 1. 读入数据,将时间单位转化为秒 2. 设置初始参数和标定算法的控制参数 3. 开始标定 3.1

1. Boosting提升方法(源自统计学习方法) 提升方法是一种常用的统计学习方法,应用十分广泛且有效.在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能.提升算法基于这样一种思路:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家独断的判断好.实际上,就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的道理. 历史上,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习(Strongly learnable)”和“弱可学习(Weekl

博客转载自:https://blog.csdn.net/sunflower_boy/article/details/50783179 zbar算法是现在网上开源的条形码,二维码检测算法,算法可识别大部分种类的一维码(条形码),比如I25,CODE39,CODE128,不过大家更关心的应该是现在很火的QR码的解码效率,随着现在生活中QR码的普及,扫码支付等行为越来越多的被人们接受,关于QR码是什么,QR码的解码流程是什么样的.本篇文章就互联网上的一个开源解码算法zbar进行简单剖析. 源码可以在网

PBFT && RBFT算法流程以及其实现(上) 这篇文章主要是讲一下RBFT中共识算法流程以及节点的加入的流程.在下一篇博客中,将使用Java实现该算法. 传统的PBFT算法无法动态的添加和删除结点,高鲁棒拜占庭容错算法RBFT(Robust Byzantine Tolerance)算法实现了该功能. 在RBFT算法中,有几个变量我们需要知道:f,N,quorum N ; 代表结点的数量. f :代表PBFT中最多能容忍的错误的结点$ f = \lfloor\frac{N-1} { 3}

终于考上人工智能的研究僧啦,不知道机器学习和深度学习有啥区别,感觉一切都是深度学习 挖槽,听说学长已经调了10个月的参数准备发有2000亿参数的T9开天霹雳模型,我要调参发T10准备拿个Best Paper 现在搞传统机器学习相关的研究论文确实占比不太高,有的人吐槽深度学习就是个系统工程而已,没有数学含金量.   但是无可否认的是深度学习是在太好用啦,极大地简化了传统机器学习的整体算法分析和学习流程,更重要的是在一些通用的领域任务刷新了传统机器学习算法达不到的精度和准确率.   深度学习这几年特

SSL/TLS 早已不是陌生的词汇,然而其原理及细则却不是太容易记住.本文将试图通过一些简单图示呈现其流程原理,希望读者有所收获. 一.相关版本 Version Source Description   Browser Support SSL v2.0 Vendor Standard (from Netscape Corp.) [SSL2] First SSL protocol for which implementations exist - NS Navigator 1.x/2.x - MS

Python多继承MRO 在Python2.1中,采用了经典类,使用深度优先算法解析. Python2.2中,引入了新式类,使用深度优先算法和广度优先算法. 在Python2.3以后的版本中,经典类和新式类共存,使用了DFS算法和C3算法. Python2中的经典类 class A(object): pass Python3的新式类 class A: pass C3算法 In computing, the C3 superclass linearization is an algorithm u

前言 先说一下,写这篇博文的动机,原文的博主代码写的十分潇洒,以至于代码说明和注释都没有,最近恰逢看到,所以以此博文来分析其中的算法和流程 参考博文:https://blog.csdn.net/linxinfa/article/details/78816362 github网址:https://github.com/linxinfa/Unity-ArbitraryPolygonMesh 先复习一下线代 向量的混合积的数学意义是:两个向量叉乘的结果是一个新向量,这个新向量垂直于原向量组成的平面,并

1.优化模型的两种策略: 1)基于残差的方法 残差其实就是真实值和预测值之间的差值,在学习的过程中,首先学习一颗回归树,然后将“真实值-预测值”得到残差,再把残差作为一个学习目标,学习下一棵回归树,依次类推,直到残差小于某个接近0的阀值或回归树数目达到某一阀值.其核心思想是每轮通过拟合残差来降低损失函数. 总的来说,第一棵树是正常的,之后所有的树的决策全是由残差来决定. 2)使用梯度下降算法减小损失函数. 对于一般损失函数,为了使其取得最小值,通过梯度下降算法,每次朝着损失函数的负梯度方向逐步移

算法 计算机 超级计算 高性能 科学探索 1. 算法背景——蚁群的自组织行为特征 高度结构化的组织——虽然蚂蚁的个体行为极其简单,但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织,蚂蚁社会的成员有分工,有相互的通信和信息传递. 自然优化——蚁群在觅食过程中,在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径:当经过的路线上出现障碍物时,还能迅速找到新的最优路径. 信息正反馈——蚂蚁在寻找食物时,在其经过的路径上释放信息素(外激素).蚂蚁基本没有视觉,但能在小范围内察觉同类散发的信息素的轨迹,由此来

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity

我们在很多Gradient Boost相关的论文及分析文章中都可以看到下面的公式: 但是,对这个公式的理解,我一直也是一知半解,最近,终于下决心对其进行了深入理解. 步骤1:可以看作优化目标的损失函数: 步骤2:代表需要学习1~M个模型: 步骤3:将前m-1个模型的组合F(X)代入损失函数L(y_i, F(X)),并对F(X)求导,求得梯度向量表达式:举例说明,如果损失函数是,则对F(X)求导,得到,当i从1取到N时,得到梯度方向的向量: 步骤4:得到梯度向量之后,我们需要的是梯度向量方向上的新

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">

如图上部分所示,需要序号自动编号,那么插入一个一行一列的的表格,然后点击编号,使得项目自动编号,编号一个就在后面输入一些内容,按enter后第二行开始自动编号,如果要缩进,不能按Tab,Tab自动创建下一行,用两个空格.

1.HiBench算法简介 Hibench 包含9个典型的hadoop负载(micro benchmarks,hdfs benchmarks,web search bench marks,machine learning benchmarks和data analytics benchmarks) 具体参考CDH集群安装&测试总结:第三节内容 micro benchmarks Sort:使用hadoop randomtextwriter生成数据,并对数据进行排序. Wordcount:统计输入数据

转自:http://blog.csdn.net/liu_lin_xm/article/details/4850630 摘抄“GPU Programming And Cg Language Primer 1rd Edition” 中文 名“GPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人”     算法流程 图 47 展示了使用光线投射算法进行体绘制的实现流程. 首先要渲染出正向面深度图和背向面深度图,这是为了计算射线穿越的最大距离,做为循环采样控制的结束依据:然后在顶点着色程序中计算顶点位置和射线方向,射

最近又想起了KMP算法,原来一直没搞明白工作原理,现在总算是开点窍了,推荐大家看这篇文章,写的很简单易懂 推荐理由:简单明了,是我看过介绍KMP算法流程的所有文章中,最易懂的一篇(这篇文章仅仅是介绍了KMP算法的工作流程,并没有介绍KMP算法为什么当初这么设计!) 原文地址:http://jakeboxer.com/blog/2009/12/13/the-knuth-morris-pratt-algorithm-in-my-own-words/ =========================

抢占调度是分布式调度中一种常见的设计,其核心目标是当不能为高优先级的任务分配资源的时候,会通过抢占低优先级的任务来进行高优先级的调度,本文主要学习k8s的抢占调度以及里面的一些有趣的算法 1. 抢占调度设计 1.1 抢占原理 抢占调度原理其实很简单就是通过高优先级的pod抢占低优先级的pod资源,从而满足高优先pod的调度 1.2 中断预算 在kubernetes中为了保证服务尽可能的高可用,设计PDB(PodDisruptionBudget)其核心目标就是在保证对应pod在指定的数量,主要是为