​第八篇:字符识别 车牌定位.车牌倾斜校正.车牌字符分割都是为车牌字符识别做的前提工作,这些前提工作直接关系到车牌识别系统的性能.车牌字符识别是车牌识别系统的核心部分,车牌字符识别的准确率是衡量车牌识别系统的一个很重要的指标. 一般字符识别的方法就是采用模式识别方法,简单的来说模式识别就是先通过提取输入模板的特征,然后通过模板的特征对样本进行分类,从而识别出样本.模式识别主要包括:数据采集.预处理.特征提取.特征匹配,其结构框架如图: 字符识别是模式识别的一个重要应用,首先提取待识别字符的特征:

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传

STL算法主要是我们强大的标准库中以迭代器或数值或函数对象为参数预先定义好的一系列算法操作. 在STL算法分类中首先要提的就是两个普遍存在的后缀: _if _copy 其中这两个后缀的作用分别是:一.对于_if,如果算法存在两种形式,参数的个数相同,其中一种形式的参数要求传递一个值,而另一种形式则会要求传递一个函数或仿函数(函数对象),那么则没有_if后缀的形式要求传递数值,有_if后缀的则要求传递函数.而且传递的函数一般都会是一个一元或二元的判别式.二._copy后缀则表示在此算法中元素在被复

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.这里南君先生为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性. 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要

一.算法 算法是以函数模板的形式实现的.常用的算法涉及到比较.交换.查找.搜索.复制.修改.移除.反转.排序.合并等等. 算法并非容器类型的成员函数,而是一些全局函数,要与迭代器一起搭配使用. 算法的优势在于只需实作一份,可以适应所有的容器,不必为每一种容器量订制.也可以与用户定义的容器搭配. 算法尾词: _if 比如find(按某个值来查找),find_if(按某个条件来查找) _copy 这个尾词用来表示在算法中,元素不光被操作,还会被复制到目标区间.比如reverse.reverse_co

国家集训队1999论文集 陈宏:<数据结构的选择与算法效率--从IOI98试题PICTURE谈起> 来煜坤:<把握本质,灵活运用--动态规划的深入探讨> 齐鑫:<搜索方法中的剪枝优化> 邵铮:<数学模型的建立.比较和应用> 石润婷:<隐蔽化.多维化.开放化--论当今信息学竞赛中数学建模的灵活性> 杨帆:<准确性.全面性.美观性--测试数据设计中的三要素> 周咏基:<论随机化算法的原理与设计> 国家集训队2000论文集 陈彧

2015年,美国权威机构——美国医学遗传学与基因组学学会(ACMG)编写和发布了<ACMG遗传变异分类标准与指南>.为帮助我国医疗工作者和遗传咨询从业者更好地理解ACMG遗传变异分类标准.更加准确和规范地进行遗传变异解读,使遗传咨询更好地服务于临床,中国遗传学会遗传咨询分会在主任委员.中国科学院院士贺林的主导下,组织多位遗传咨询领域专家共同编译了<ACMG遗传变异分类标准与指南>中文版,并已获得ACMG的官方授权.相关内容已正式发表于中国知名学术期刊<中国科学:生命科学>

机器学习术语 归纳总结机器学习相关的基本术语,以一批西瓜的数据为例,例如:(色泽=青绿:根蒂=蜷缩:敲声=浊响),(色泽=乌黑:根蒂=稍蜷:敲声=沉闷),(色泽=浅白:根蒂=硬挺:敲声=清脆)... 示例(instance)/样本(sample):对于某个事件或对象的描述(上例中的一个西瓜) 数据集(data set):一组记录的合集 属性(attribute)/特征feature):反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项,如:色泽.根蒂.敲声 属性值(attribute value):属性上

1.衡量算法的标准 算法 解题的方法和步骤 衡量算法的标准 1.时间复杂度 大概程序要执行的次数,而非执行的时间,不同的机器运行时间肯定不一样. 2.空间复杂度 算法执行过程中大概所占用的最大内存 3.难易程度 易于理解,便于阅读 4.健壮性 2.数据结构的地位 数据结构是软件中最核心的课程 程序=数据的存储+数据的操作+可以执行的语言 常见的时间复杂度有: 常数阶O(1)<对数阶O(log2n)<线性阶O(n),<线性对数阶O(nlog2n) <平方阶O(n^2)<方阶O(

本文均属自己阅读源代码的点滴总结.转账请注明出处谢谢. 欢迎和大家交流.qq:1037701636 email:gzzaigcn2009@163.com 写在前面的闲话: 自我感觉自己应该不是一个非常擅长学习算法的人.过去的一个月时间里由于须要去接触了BP神经网络.在此之前一直都觉得算法界的神经网络.蚁群算法.鲁棒控制什么的都是特别高大上的东西,自己也就听听好了,未曾去触碰与了解过.这次和BP神经网络的邂逅.让我初步掌握到.理解透彻算法的基本原理与公式,转为计算机所能识别的代码流,这应该就是所谓

Ensemble learning - 集成算法 ▒ 目的 让机器学习的效果更好, 量变引起质变 继承算法是竞赛与论文的神器, 注重结果的时候较为适用 集成算法 - 分类 ▒ Bagging - bootstrap aggregation ◈ 公式 ◈ 原理 训练多个分类器取平均, 并行 的训练一堆的分类器 ◈ 典例 随机森林 ◈ 随机 输入 - 数据源采样随机 - 在原有数据上的进行 60% - 80% 比例的有放回的数据取样 数据量相同, 但是每个树的样本数据各不相同 特征 - 特征选择随机

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d

之前做特征选择,实现过基于群智能算法进行最优化的搜索,看过一些群智能优化算法的论文,在此做一下总结. 在生活或者工作中存在各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题"在一定成本下,如何使利润最大化"等.最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称. 工程设计中最优化问题(optimalization problem)的一般提法是要选择一组参数(变量),在满足一系列有关的限制条件(约束)下,使设计

1 编写目的 本文档是对独立测试阶段发现的缺陷(bug)按照严重等级进行分类,确保测试出的缺陷得到正确的理解,以方便缺陷的修改.回归测试工作可以顺利进行,同时也可以作为测试考核的依据. 2 适用范围 本公司的相关测试人员及研发人员 3 缺陷定义说明 3.1 缺陷定义 l 软件没有达到任务书或需求规格说明书中表明的功能 l 软件出现了与任务书或需求规格说明书中不一致的表现 l 软件功能超出任务书或需求规格说明书的范围 l 软件没有达到用户期望的目标(虽然任务书或需求规格说明书中没有要求) l 测试

转载请注明出处:優YoU http://blog.csdn.net/lyy289065406/article/details/6642573 最近AC题:2528   更新时间:2011.09.22  已AC题数:146 初级题已在2011.06.30全部完成 部分解题报告添加新内容,除了原有的“大致题意”和“解题思路”外, 新增“Source修正”,因为原Source较模糊,这是为了帮助某些狂WA的同学找到测试数据库,但是我不希望大家利用测试数据打表刷题 PS:部分题目的评论中也有给出了测试数

在计算机视觉研究当中,HOG算法和LBP算法算是基础算法,但是却十分重要.后期很多图像特征提取的算法都是基于HOG和LBP,所以了解和掌握HOG,是学习计算机视觉的前提和基础. HOG算法的原理很多资料都可以查到,简单来说,就是将图像分成一个cell,通过对每个cell的像素进行梯度处理,进而根据梯度方向和梯度幅度来得到cell的图像特征.随后,将每个cell的图像特征连接起来,得到一个BLock的特征,进而得到一张图片的特征.Opencv当中自带HOG算法,可以直接调用,进行图像的特征提取.但

Naïve Bayes(朴素贝叶斯)分类算法的实现 (1) 简介: (2)   算法描述: (3) <?php /* *Naive Bayes朴素贝叶斯算法(分类算法的实现) */ /* *把.txt中的内容读到数组中保存 *$filename:文件名称 */ //-------------------------------------------------------------------- function getFileContent($filename) { $array = ar

ID3分类算法的编码实现 <?php /* *决策树ID3算法(分类算法的实现) */ /* *求信息增益Grain(S1,S2) */ //-------------------------------------------------------------------- function Grain($train,$attriname,$flagsyes,$flagsno) { $attributename = array(NULL);//用来存放属性$attriname不同的属性值 a

kNN(k-近邻)分类算法的实现 (1) 简介: (2)算法描述: (3) <?php /* *KNN K-近邻方法(分类算法的实现) */ /* *把.txt中的内容读到数组中保存,$filename:文件名称 */ //-------------------------------------------------------------------- function getFileContent($filename) { $array = array(null); $content =

http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/4421705 又从这个地址找了一些:http://blog.csdn.net/koudaidai/article/details/8063252 OJ上的一些水题(可用来练手和增加自信) (poj3299,poj2159,poj2739,poj1083,poj2262,poj1503,poj3006,poj2255,poj3094) 初期: 一.基本算法:        (1)枚举. (poj1753

初期:  一.基本算法:        (1)枚举. (poj1753,poj2965)       (2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586)       (3)递归和分治法.        (4)递推.        (5)构造法.(poj3295)       (6)模拟法.(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996)  二.图算法:        (1)图的深度优先遍历和广度优先遍历.        (2)最短路径算法(dijkst