在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法:      (1)K-means      (2)Latent Dirichlet allocation (LDA)      (3)Bisecting k-means(二分k均值算法)      (4)Gaussian Mixture Model (GMM)       基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法:      (1)K-means      (2)Gaussian mixture     

Euclidean distance map(EDM)这个概念可能听过的人也很少,其主要是用在二值图像中,作为一个很有效的中间处理手段存在.一般的处理都是将灰度图处理成二值图或者一个二值图处理成另外一个二值图,而EDM算法确是由一幅二值图生成一幅灰度图.其核心定义如下: The definition is simple enough: each point in the foreground is assigned a brightness value equal to its straight

You want to build a house on an empty land which reaches all buildings in the shortest amount of distance. You can only move up, down, left and right. You are given a 2D grid of values 0, 1 or 2, where: Each 0 marks an empty land which you can pass b

GoLang基础数据类型--->字典(map)详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   可能大家刚刚接触Golang的小伙伴都会跟我一样,这个map是干嘛的,是函数吗?学过python的小伙伴可能会想到map这个函数.其实它就是Golang中的字典.下面跟我一起看看它的特性吧.map 也就是 Python 中字典的概念,它的格式为“map[keyType]valueType”. map 的读取和设置也类似 slice 一样,通过 key 来操作,只是 slice

package lltse.java.collection; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Random; public class ListDemo { /** * @param

在一个3×3的网格中,1~8这8个数字和一个“X”恰好不重不漏地分布在这3×3的网格中. 例如: 1 2 3 X 4 6 7 5 8 在游戏过程中,可以把“X”与其上.下.左.右四个方向之一的数字交换(如果存在). 我们的目的是通过交换,使得网格变为如下排列(称为正确排列): 1 2 3 4 5 6 7 8 X 例如,示例中图形就可以通过让“X”先后与右.下.右三个方向的数字交换成功得到正确排列. 交换过程如下: 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 X 4 6 4 X 6 4 5 6

As you can see, the above cube rotation, acceleration, deceleration stop all through the AlloyTouch to achieve. Demo(Mobile) Code <script src="asset/three.js"></script> <script src="../../alloy_touch.js"></script&g

You are given a m x n 2D grid initialized with these three possible values. -1 - A wall or an obstacle. 0 - A gate. INF - Infinity means an empty room. We use the value 231 - 1 = 2147483647 to represent INF as you may assume that the distance to a ga

Lukas Neuman--[ICDAR2015]Efficient Scene Text Localization and Recognition with Local Character Refinement 算法介绍 Fig. 2. Overview of the method. Initial text hypotheses efficiently generatedby a MSER detector are further refined using a local text mod

源码层面整理下我们常用的操作RDD数据处理与分析的函数,从而能更好的应用于工作中. 连接Hbase,读取hbase的过程,首先代码如下: def tableInitByTime(sc : SparkContext,tableName : String,columns : String,fromdate: Date,todate : Date) : RDD[(ImmutableBytesWritable,Result)] = { val configuration = HBaseConfigura

这道题与之前那两道模板题不同的是,路径有了权值,而且边是双向的,root已经给出来了,就是1,(这个地方如果还按之前那样来计算入度是会出错的.数据里会出现多个root...数据地址可以在poj的discuss板块看到).两个节点之间的距离,可以这样处理:先处理出每个节点i到根的距离dist[i],则节点a,b之间的距离就是dist[a]+dist[b]-2*dist[LCA(a,b)],或者是在LCA的过程中加一个形式变量来传递距离值(目测这样效率会更高).我一开始是想的仅传递每层的距离,具体怎

题目:http://poj.org/problem?id=2253 题意:给出两只青蛙的坐标A.B,和其他的n-2个坐标,任一两个坐标点间都是双向连通的.显然从A到B存在至少一条的通路,每一条通路的元素都是这条通路中前后两个点的距离,这些距离中又有一个最大距离. 现在要求求出所有通路的最大距离,并把这些最大距离作比较,把最小的一个最大距离作为青蛙的最小跳远距离. #include <iostream> #include<cstdio> #include<cstring>

下面是一段由python实现的Dijkstra算法,一些地方的处理实在非常棒,相比于C,代码的数量已经缩减到了60行,所以我想通过本文简单的介绍一下这段代码的细节之处,首先给出源程序: from sys import argv def dijkstra_score(G, shortest_distances, v, w): return shortest_distances[v] + G[v][w] def dijkstra(G, source): unprocessed = set(G.key

译文:http://blog.jobbole.com/70956/ 原文:http://www.playfuljs.com/a-first-person-engine-in-265-lines/ 这是一篇关于利用 Canvas 实现3D 游戏场景绘制的文章,看完感觉很受启发,所以自己准备总结一下.我们先看下最终效果: 很酷是不是.原作者只使用了265行代码就实现了这么炫酷的效果.代码清晰明,目录结构简答(1个html, 4个图片),原文也对原理也进行了解释.本篇就直接将原作者的代码全部贴上来大家

/** * * @param longitude 经度 * @param latitude 纬度 * @param distance 范围(米) * @return */ public static Map<String, double[]> returnLLSquarePoint(double longitude, double latitude, double distance) { Map<String, double[]> squareMap = new HashMap&l

Given two words (start and end), and a dictionary, find all shortest transformation sequence(s) from start to end, such that: Only one letter can be changed at a time Each intermediate word must exist in the dictionary For example, Given: start = "hi

Given n points in the plane that are all pairwise distinct, a "boomerang" is a tuple of points (i, j, k) such that the distance between i and j equals the distance between i and k (the order of the tuple matters). Find the number of boomerangs.

Chuhui Xue_ECCV2018_Accurate Scene Text Detection through Border Semantics Awareness and Bootstrapping 作者和代码 关键词 文字检测.多方向.FCN.$$xywh\theta$$.multi-stage.border 方法亮点 采用Bootstrapping进行数据扩增 增加border-loss 方法概述 本文方法是直接回归的方法,除了学习text/non-text分类任务,四个点到边界的回归

[root@test1:Standby] config # [root@test1:Standby] config # [root@test1:Standby] config # [root@test1:Standby] config # cd /etc[root@test1:Standby] etc # pwd/etc[root@test1:Standby] etc # lsadjtime depmod.d inputrc mke2fs.conf radvd.conf.example secu

csv文件转化为geojson文件中,涉及到路测图的打点生成,打点是由一个个正方形组成,而正方形是由四个点组成的,这四个点根据经纬度和范围生成,具体的实现代码是从网上找来的: /** * * @param longitude 经度 * @param latitude 纬度 * @param distance 范围(米) * @return */ public static Map<String, double[]> returnLLSquarePoint(double longitude, d

我在两年前的博客里曾经写过 SSE图像算法优化系列七:基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀(最大值和最小值)算法  一文,通过SSE的优化把矩形核心的腐蚀和膨胀做到了不仅和半径无关,而且速度也相当的快,当时在被博文的评论里有博友提出了如下的问题: #1楼 -- : | 胡一谭 博主的思路很巧妙,只是这个算法本身还是不够快,优化效果与商业软件还是有比较大差距,4096X8192大小的的灰度图商业软件(halcon)只需要33ms, 本文需要250ms,考虑到商业软件采用多核优化,我测试机器是4核