第一次接触复杂性科学是在一本叫think complexity的书上,Allen博士很好的讲述了数据结构与复杂性科学,barabasi是一个知名的复杂性网络科学家,barabasilab则是他所主导的一个实验室,这里的笔记则是关于里面介绍的课程的笔记,当然别人的课程不是公开课,所以从ppt里只能看到骨干的东西了,对了补充下,slider相关的书籍在这里可以找到 这一节课有事蛮多数学推导,相比较对程序的掌握,感觉自己应该更重视数学一点. 好了不说了,这一节课讲什么呢?讲的BA模型,它解释了无标度性

移动机器人智能的一个重要标志就是自主导航,而实现机器人自主导航有个基本要求--避障.之前简单介绍过Bug避障算法,但仅仅了解大致理论而不亲自动手实现一遍很难有深刻的印象,只能说似懂非懂.我不是天才,不能看几遍就理解理论中的奥妙,只能在别人大谈XX理论XX算法的时候,自己一个人苦逼的面对错误的程序问为什么... 下面开始动手来实现一下简单的Bug2避障算法.由于算法中涉及到机器人与外界环境的交互,因此需要选择一个仿真软件.常用的移动机器人仿真软件主要有Gazebo.V-rep.Webots.MRD

图像边缘信息主要集中在高频段,通常说图像锐化或检测边缘,实质就是高频滤波.我们知道微分运算是求信号的变化率,具有加强高频分量的作用.在空域运算中来说,对图像的锐化就是计算微分.由于数字图像的离散信号,微分运算就变成计算差分或梯度.图像处理中有多种边缘检测(梯度)算子,常用的包括普通一阶差分,Robert算子(交叉差分),Sobel算子等等,是基于寻找梯度强度.拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测.通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像. Canny边缘检测算子是一种多级检测算法.1986年由J

java基础解析系列(四)---LinkedHashMap的原理及LRU算法的实现 java基础解析系列(一)---String.StringBuffer.StringBuilder java基础解析系列(二)---Integer java基础解析系列(三)---HashMap 这是我的博客目录,欢迎阅读 实验 遍历HashMap public static void main(String[] args) { Map<String, String> map=new HashMap<St

在SSE图像算法优化系列五:超高速指数模糊算法的实现和优化(10000*10000在100ms左右实现) 一文中,我曾经说过优化后的ExpBlur比BoxBlur还要快,那个时候我比较的BoxBlur算法是通过积分图+SSE实现的,我在09年另外一个博客账号上曾经提供过一篇这个文章彩色图像高速模糊之懒惰算法,里面也介绍了一种快速的图像模糊算法,这个算法的执行时间基本也是和半径无关的.在今年的SSE优化学习之路上我曾经也考虑过将该算法使用SSE实现,但当时觉得这个算法逐像素同时逐行都是前后依赖的(

转自:https://blog.csdn.net/npy_lp/article/details/7420689 内核源码:linux-2.6.38.8.tar.bz2 关于二叉查找树的概念请参考博文<详解二叉查找树算法的实现>. 平衡二叉树(BalancedBinary Tree或Height-Balanced Tree)又称AVL树.它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树:它的左子树和右子树都是平衡二叉树,且左子树和右子树的深度之差的绝对值不超过1.若将二叉树上结点的平衡因子BF(Ba

MATLAB 中BP神经网络算法的实现 BP神经网络算法提供了一种普遍并且实用的方法从样例中学习值为实数.离散值或者向量的函数,这里就简单介绍一下如何用MATLAB编程实现该算法. 具体步骤   这里以一个普遍实用的简单案例为例子进行编程的说明. 假设一组x1,x2,x3的值对应一个y值,有2000组这样的数字,我们选择其中1900组x1,x2,x3和y作为样本,其余100组x1,x2,x3作为测试数据来验证.   首先需要读取这些数据,并把数据赋值给input 和 output . 我是把数据

本文Python实现了插入排序.基数排序.希尔排序.冒泡排序.高速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序的后面四种. 上篇:Python学习(三) 八大排序算法的实现(上) 1.高速排序 描写叙述 通过一趟排序将要排序的数据切割成独立的两部分,当中一部分的全部数据都比另外一部分的全部数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行高速排序,整个排序过程能够递归进行,以此达到整个数据变成有序序列. 1．先从数列中取出一个数作为基准数. 2．分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全

C++基础代码--20余种数据结构和算法的实现 过年了,闲来无事,翻阅起以前写的代码,无意间找到了大学时写的一套C++工具集,主要是关于数据结构和算法.以及语言层面的工具类.过去好几年了,现在几乎已经回忆不起当年写代码时的情况,不过,通过文件头部注释里的日期,还是依稀想起了那些日子发生的一些事情,不禁感慨了一番.感概之余,随便翻阅了一下,发现当年的编程手法和现在相比,略显稚嫩,风格也相差的比较大了,明显受到当时读的一些经典C++书籍的影响.不过好在代码质量都算可以,都属于基础的语言层面以及数据结

Python八大算法的实现,插入排序.希尔排序.冒泡排序.快速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序.基数排序. 1.插入排序 描述 插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的.个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2).是稳定的排序方法.插入算法把要排序的数组分成两部分:第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外(让数组多一个空间才有插入的位置),而第二部分就只包含这一个元素(即待插入元素).在第一部分排序完成后,再将这

时隔两年 又借到了之前的那个激光雷达,最老版本的思岚A1,甚至不支持新的固件,并且转接板也不见了,看了下淘宝店卖¥80,但是官方提供了一个基于STM32的实现方式,于是我估摸着这个转接板只是一个普通的USB-TTL转接板,那我就用340搭一个试试吧 根据官方的datasheet,电机可以5V供电,核心也是5V,电机使能是VMOTO电压,即5V,因此将三个接口焊到一起,两个地焊到一起,然后剩下一组TXRX,因此七个接口变成四个接口了,正好能接上340,于是插上电试了试,当然...没有那么顺利,报错

排序算法的实现之Javascript 话不多说,直接代码. 1.冒泡排序 1.依次比较相邻的两个数,如果前一个比后一个大,则交换两者的位置,否则位置不变 2.按照第一步的方法重复操作前length-1的数字,直到最后一个数 图形示例 代码如下: function bubbleSort(nums) { var key = 0; for (var i = 0; i < nums.length - 1; i++) { for (var j = i + 1; j < nums.length; j++)

任何国家都无法限制数字货币.为什么呢? 要想明白这个问题需要具备一点区块链的基础知识: 区块链使用的大致技术包括以下几种: a.点对点网络设计 b.加密技术应用  c.分布式算法的实现 d.数据存储技术 e.拜占庭算法 f.权益证明POW,POS,DPOS 原因一: 点对点网络设计 其中点对点的P2P网络是bittorent ,由于是点对点的网络,没有中心化,因此在全球分布式的网络里,如果中国的结点挂掉了,还有美国的,英国的,日本的,甚至不小不点的某个非洲国家,都有全网数据与账本的热备. 原因二

python冒泡排序算法的实现代码 这篇文章主要介绍了python冒泡排序算法的实现代码,大家参考使用 1.算法描述: (1)共循环 n-1 次 (2)每次循环中,如果 前面的数大于后面的数,就交换 (3)设置一个标签,如果上次没有交换,就说明这个是已经好了的. 2.python冒泡排序代码 结果:[2, 3, 4, 21, 33, 44, 45, 67]

RMQ问题:对于长度为N的序列,询问区间[L,R]中的最值 RMQ问题的几种解法: 普通遍历查询,O(1)-O(N) 线段树,O(N)-O(logN) DP,O(NlogN)-O(1) RMQ标准算法,O(N)-O(1) 简单介绍: 朴素的查询,不需要任何预处理,但结果是没有任何已知的信息可以利用,每次都需要从头遍历到尾. 线段树,区间问题的神器,用线段树做比起朴素的暴力查询要快得多,关键在于线段树使用了分治思想,利用了区间问题的可合并性.任何一个区间最多只需要logN个线段树上的区间来合并,线

Alink漫谈(六) : TF-IDF算法的实现 目录 Alink漫谈(六) : TF-IDF算法的实现 0x00 摘要 0x01 TF-IDF 1.1 原理 1.2 计算方法 0x02 Alink示例代码 2.1 示例代码 2.2 TF-IDF模型 2.3 TF-IDF预测 0x03 分词 Segment 3.1 结巴分词 3.2 分词过程 0x04 训练 4.1 计算IDF 4.2 排序 4.2.1 SortUtils.pSort 采样SampleSplitPoint 归并 SplitPoi

以代码的思想去详细讲解yolov3算法的实现原理和训练过程,并教使用visdrone2019数据集和自己制作数据集两种方式去训练自己的pytorch搭建的yolov3模型,吐血整理万字长文,纯属干货 ! 实现思路 第一步:Pytorch搭建yolo3目标检测平台 模型yolov3和预训练权重下载 yolo3算法原理实现思路 一.预测部分 1.yolo3的网络模型架构和实现 2.主干特征网络darknet53介绍和结果(获取3个初始特征层) 3.从初始特征获取预测结果(最终的3个有效的特征层) 4

概要 本篇接上一篇继续介绍网格生成算法,同时不少内容继承自上篇.上篇介绍了经典的三维图像网格生成算法MarchingCubes,并且基于其思想和三角形表实现了对样例数据的网格构建.本篇继续探讨网格生成算法,并且在MC的基础上进行进一步的简化和改进,形成Simple Marching Cubes(简称SMC算法).本篇主要介绍SMC算法的思路以及与MC算法的对比.同时也介绍如何在MC三角形表的基础上生成SMC三角形表. SMC算法原理 MC算法的思想之一是构造在实点和虚点之间等值面来拟合用于表示边

本文提供了一个能使JavaScript与C#互通的DES加解密算法的实现,在前台页面中用JavaScript版本的DES算法将数据加密之后,传到服务器端,在服务器端可用C#版本的DES解密算法将其解密,得到原始数据,以起到一定的保密作用.但基于算法本身和密钥保密程度方面的考虑,使用本算法加密后的数据,其保密程度不是很高,故请酌情使用. 声明:本文中的JavaScript版的DES加解密算法来自于互联网,但为了方便于转化成C#版本的代码,本人对其进行了细微调整. JavaScript版本的算法实现

原理:http://www.cppblog.com/christanxw/archive/2006/04/07/5126.html 算法理论请到原理这个传送门,代码中的注释,已经比较详细,所以我不会讲太多的原理,该文章本身就是以A*的思路,对算法进行一次速度上的优化,用一些更效率的方式来代替算法原理中必要的步骤. 针对算法原理,做出如下改动: 抛弃关闭列表,取而代之的是根据地图数据生成一个BYTE类型的二维数组,因为该数组在算法中可能需要修改,所以不能直接使用原始数据. 注:二维数组动态分配应为

Java排序一,冒泡排序! 刚刚开始学习Java,但是比较有兴趣研究算法.最近看了一本算法笔记,刚开始只是打算随便看看,但是发现这本书非常不错,尤其是对排序算法,以及哈希函数的一些解释,让我非常的感兴趣,就记录一下自己的学习总结! 排序:将一些无序的元素按照某种规则排列的过程就叫"排序".在生活中,有时候可能是一些少量的数据 ,,,但是 ,也有可能是 一些的大数据 .排序是非常基础和重要的算法,有着广泛的理论基础和实践需求.(加粗部分摘自<算法笔记>原话!:-D) 一个排序