与第一篇博文特征脸方法不同,LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作为判别依据的.LBP方法显著的优点是对光照不敏感,但是依然没有解决姿态和表情的问题.不过相比于特征脸方法,LBP的识别率已经有了很大的提升.在[1]的文章里,有些人脸库的识别率已经达到了98%+. 1.LBP特征提取 最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的,以邻域中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,

Python实现各种排序算法的代码示例总结 作者:Donald Knuth 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2015-12-11我要评论 这篇文章主要介绍了Python实现各种排序算法的代码示例总结,其实Python是非常好的算法入门学习时的配套高级语言,需要的朋友可以参考下 在Python实践中,我们往往遇到排序问题,比如在对搜索结果打分的排序(没有排序就没有Google等搜索引擎的存在),当然,这样的例子数不胜数.<数据结构>也会花大量篇幅讲解排序.之前一段时间,由于需要,我复习了

10个经典的C语言面试基础算法及代码作者:码农网 – 小峰 原文地址:http://www.codeceo.com/article/10-c-interview-algorithm.html 算法是一个程序和软件的灵魂,作为一名优秀的程序员,只有对一些基础的算法有着全面的掌握,才会在设计程序和编写代码的过程中显得得心应手.本文是近百个C语言算法系列的第二篇,包括了经典的Fibonacci数列.简易计算器.回文检查.质数检查等算法.也许他们能在你的毕业设计或者面试中派上用场. 1.计算Fibona

1.正整数序列Q中的每个元素都至少能被正整数a和b中的一个整除,现给定a和b,需要计算出Q中的前几项, 例如,当a=3,b=5,N=6时,序列为3,5,6,9,10,12 (1).设计一个函数void generate(int a,int b,int N ,int * Q)计算Q的前几项 (2).设计测试数据来验证函数程序在各种输入下的正确性. 感觉有点类似归并排序的Merge.有两个数组A.B. 数组A存放:3*1.3*2.3*3… 数组B存放:5*1.5*2.5*3… 有两个指针 i, j,

分享php排序的四种算法与代码. 冒泡:function bubble_sort($arr){ $num = count($arr); for($i=0;$i<$num;$i++){ for($j=$num-1;$j>$i;$j--){ if($arr[$j-1]>$arr[$j]){ $tmp = $arr[$j]; $arr[$j] = $arr[$j-1]; $arr[$j-1] = $tmp; } } } return $arr; } 选择:function select_sor

以下几篇随笔都是记录的我实现八大排序的代码,主要是贴出代码吧,讲解什么的都没有,主要是为了方便我自己复习,哈哈,如果看不明白,也不要说我坑哦! 本片分为两部分代码: 常用方法封装 排序算法里需要频繁使用 交换数组中两数位置 的操作,另外,为了方便我打印数组查看结果,我封装一个 ArrayBase.java基类,用来实现swap方法和printArray方法: 选择排序算法 (一)ArrayBase.java /** * */ package com.cherish.SortingAlgorith

离散概率值(discrete) 和 重置\洗牌(shuffle) 算法 及 代码 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/17120687 离散概率值, 是根据离散分布的概率(归一化), 计算出一个随机的值, 概率越大, 离散值出现的可能性就越大; 原理: 随机生成一个0-1的值,顺次累加概率值, 大于等于随机值输出, 由于概率值越大, 相加之后跨度越大, 越有可能输出; 重置(洗牌)(shuffle), 是随机打乱数组

1.k近邻算法是学习机器学习算法最为经典和简单的算法,它是机器学习算法入门最好的算法之一,可以非常好并且快速地理解机器学习的算法的框架与应用.它是一种经典简单的分类算法,当然也可以用来解决回归问题.2.kNN机器学习算法具有以下的特点:(1)思想极度简单(2)应用的数学知识非常少(3)解决相关问题的效果非常好(4)可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题(5)更加完整地刻画机器学习应用的流程3.KNN算法pyhton代码实现如下: (1)解决分类问题的代码如下:#1-1输入任意的自定义数据集

. . Adaboost算法及其代码实现 算法概述 AdaBoost(adaptive boosting),即自适应提升算法. Boosting 是一类算法的总称,这类算法的特点是通过训练若干弱分类器,然后将弱分类器组合成强分类器进行分类. 为什么要这样做呢?因为弱分类器训练起来很容易,将弱分类器集成起来,往往可以得到很好的效果. 俗话说,"三个臭皮匠,顶个诸葛亮",就是这个道理. 这类 boosting 算法的特点是各个弱分类器之间是串行训练的,当前弱分类器的训练依赖于上一轮弱分类器

机器学习算法及代码实现–K邻近算法 1.K邻近算法 将标注好类别的训练样本映射到X(选取的特征数)维的坐标系之中,同样将测试样本映射到X维的坐标系之中,选取距离该测试样本欧氏距离(两点间距离公式)最近的k个训练样本,其中哪个训练样本类别占比最大,我们就认为它是该测试样本所属的类别. 2.算法步骤: 1)为了判断未知实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照 2)选择参数K 3)计算未知实例与所有已知实例的距离 4)选择最近K个已知实例 5)根据少数服从多数的投票法则(majority-voting

目录 2.3 分布式ID 2.3.1 功能概述 2.3.2 应用场景 2.3.3 使用说明 2.3.4 项目截图 2.3.5 Snowflake雪花算法的代码实现 2.3 分布式ID 2.3.1 功能概述 ID,全称Identifier,中文翻译为标识符,是用来唯一标识对象或记录的符号.比如我们每个人都有自己的身份证号,这个就是我们的标识符,有了这个唯一标识,就能快速识别出每一个人. 在计算机世界里,复杂的分布式系统中,经常需要对大量的数据.消息.HTTP 请求等进行唯一标识.比如对于分微服务架

想写点什么, 因为这道题花了我好几个小时, 在周日, 除了在球场上跑了二个小时, 就泡在这道题上面. read blogs: http://www.lifeincode.net/programming/leetcode-recover-binary-search-tree-java/ http://www.cnblogs.com/AnnieKim/archive/2013/06/15/MorrisTraversal.html C# implementations: 没有明白算法, 写了一个C#版

上周算法班的BEN老师花了1个小时讲自动机和KMP的关系,结果failed...明天又要上课了,花了半天时间看了下KMP,暂且停留在利用next求模式中的跳跃长度,自动机那个还不能理解... 具体的可以百度阮一峰的KMP算法. 看着什么前缀后缀,突然想到上下文无关文法乔姆斯基范式了....又想到了NFA和正则表达式的转换,是时候复习复习了.. 太晚了,直接上代码,明天继续看ML和统计学!加油! #include <iostream> #include <string> #inclu

转自:http://blog.renren.com/blog/311453043/736944237 一.快速排序 void qsort(int x,int y) //待排序的数据存放在a[1]..a[n]数组中 {int h=x,r=y; int m=a[(x+y)>>1]; //取中间的那个位置的值 while(h<r) {while (a[h]<m) h++; //比中间那个位置的值小,循环直到找一个比中间那个值大的 while (a[r]>m) r--; //比中间那

在网上看到一篇博客讲解Levenshtein的计算,大部分内容都挺好的,只是在一些细节上不够好,看了很长时间才明白.我对其中的算法描述做了一个简单的修改.原文的链接是:一个快速.高效的Levenshtein算法实现. 我修改的内容如下: Levenshtein算法步骤 步骤 说明 1 设置n为字符串s的长度.(“GUMBO”) 设置m为字符串t的长度.(“GAMBOL”) 如果n等于0,返回m并退出. 如果m等于0,返回n并退出. 构造两个向量v0[m+1] 和v1[m+1] 2 初始化 v0,

废话不多说,看毛片算法的核心在于next数组. 很多地方用的都是严书上的方法来求解next数组,代码确实简洁明了,但是可能对于初学者来说不容易想到,甚至不是一下子能理解.(好了,其实我说的就是自己,别笑) 以下为严师太的代码,也是很多人用的 照着代码用手调试了一遍,确实厉害 但是就跟我看别人写的递归算法时,照着推一遍,能懂,但是自己想不到,水平低,怪我. int Next(char *p,int * next)//课本 { int s=0,i=1,j=0; char *q=p; while(*q

经过一个多星期的学习.收集.整理,又对数据结构的八大排序算法进行了一个回顾,在测试过程中也遇到了很多问题,解决了很多问题.代码全都是经过小弟运行的,如果有问题,希望能给小弟提出来,共同进步. 参考:数据结构(c语言版 第2版).小甲鱼数据结构视频. package 八大排序算法; import java.util.Arrays; import org.junit.Test; /** * 1.插入排序 直接插入排序.希尔排序 折半插入排序 * 2.交换排序 冒泡排序.快速排序 * 3.选择排序 直

一致性Hash算法: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 232-1]),接着在Hash环上顺时针查找距离这个Key值的Hash值最近的服务器节点,完成Key到服务器的映射查找. 这种算法解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题,可以保证在上线.下线服务器的情况下尽量有多的请求命中原来路由到的服务器. 当然,万事不可

近期偶然间看到一个开源项目minimp3 Minimalistic MP3 decoder single header library 项目地址: https://github.com/lieff/minimp3 单文件头的最小mp3解码器. 一直很想抽时间好好看上一看. 最好的学习方式就是写个实用性的工程项目. 例如实现mp3转wav格式. 嗯,这篇博文就是这么来的. 阅读了下minimp3的源码,有一两处小bug, 这个解码算法可以进一步提速优化的地方还有不少. 后面有时间,再好好庖丁解牛.

上周看到一个变调算法,挺有意思的,原本计划尝试用来润色TTS合成效果的. 实测感觉还需要进一步改进,待有空再思考改进方案. 算法细节原文,移步链接: http://blogs.zynaptiq.com/bernsee/pitch-shifting-using-the-ft/ C++开源的项目,比较老的一个项目了. 源码下载地址: http://blogs.zynaptiq.com/bernsee/download/ 本人对这份算法源码进行简单的优化调整. 稍微提升了一点性能. 修改后的完整代码:

基数排序 第11节 基数排序练习题 对于一个int数组,请编写一个基数排序算法,对数组元素排序. 给定一个int数组A及数组的大小n,请返回排序后的数组.保证元素均小于等于2000. 测试样例: [1,2,3,5,2,3],6 [1,2,2,3,3,5] Java (javac 1.7) 代码自动补全           1 import java.util.*; 2 3 public class RadixSort { 4 // 各位装通法 5 public int[] radixSort(i