前面在介绍并查集时顺便提了Kruskal算法,既然已经说到了最小生成树问题,就没有道理不把Prime算法说了. 这里面先补充下Kruskal算法的大概意思,Kruskal算法通过把所有的边从小到大排列后,不断取权值最小的边加入最小生成树(起初可能是离散的多个树,最终连成一个整体),并通过并查集来舍弃形成回路的边. Prime算法有所不同,Prime算法先将一个起点加入最小生成树,之后不断寻找与最小生成树相连的边权最小的边能通向的点,并将其加入最小生成树,是一种更符合人的主观直觉的最小生成树算法.

视频目标跟踪问题分析         视频跟踪技术的主要目的是从复杂多变的的背景环境中准确提取相关的目标特征,准确地识别出跟踪目标,并且对目标的位置和姿态等信息精确地定位,为后续目标物体行为分析提供足够的数据.但是目前的绝大部分目标跟踪算法或多或少存在不少缺点,如:1)对目标的实时跟踪时,跟踪时间过长,目标容易丢失:2)当目标发生形变时(目标伪装.摄像平台变化导致),无法进行目标跟踪:3)当视频中目标消失(遮挡等)以后重新出现时,不能重新跟踪捕获目标,或出现混批: 4)有一些给定很少特定目标特征

1.1 并发控制 在集群环境中, 关键数据通常是共享存放的,比如放在共享磁盘上. 而各个节点的对数据有相同的访问权限, 这时就必须有某种机制能够控制节点对数据的访问. Oracle RAC 是利用DLM(Distribute Lock Management) 机制来进行多个实例间的并发控制. 1.2 健忘症(Amnesia) 集群环境配置文件不是集中存放的,而是每个节点都有一个本地副本,在集群正常运行时,用户可以在任何节点更改集群的配置,并且这种更改会自动同步到其他节点. 有一种特殊情况: 节点

一 集群环境下的一些特殊问题 1.1 并发控制 在集群环境中, 关键数据通常是共享存放的,比如放在共享磁盘上. 而各个节点的对数据有相同的访问权限, 这时就必须有某种机制能够控制节点对数据的访问. Oracle RAC 是利用DLM(Distribute Lock Management) 机制来进行多个实例间的并发控制. 1.2 健忘症(Amnesia) 集群环境配置文件不是集中存放的,而是每个节点都有一个本地副本,在集群正常运行时,用户可以在任何节点更改集群的配置,并且这种更改会自动同步到其他

一 集群环境下的一些特殊问题 1.1 并发控制 在集群环境中, 关键数据通常是共享存放的,比如放在共享磁盘上. 而各个节点的对数据有相同的访问权限, 这时就必须有某种机制能够控制节点对数据的访问. Oracle RAC 是利用DLM(Distribute Lock Management) 机制来进行多个实例间的并发控制. 1.2 健忘症(Amnesia) 集群环境配置文件不是集中存放的,而是每个节点都有一个本地副本,在集群正常运行时,用户可以在任何节点更改集群的配置,并且这种更改会自动同步到其他

机器学习算法中经常碰到非线性优化问题,如 Sparse Filtering 算法,其主要工作在于求解一个非线性极小化问题.在具体实现中,大多调用的是成熟的软件包做支撑,其中最常用的一个算法是 L-BFGS.为了解这个算法的数学机理,这几天做了一些调研,现把学习过程中理解的一些东西整理出来. 目录链接 (1) 牛顿法 (2) 拟牛顿条件 (3) DFP 算法 (4) BFGS 算法 (5) L-BFGS 算法 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/

机器学习算法中经常碰到非线性优化问题,如 Sparse Filtering 算法,其主要工作在于求解一个非线性极小化问题.在具体实现中,大多调用的是成熟的软件包做支撑,其中最常用的一个算法是 L-BFGS.为了解这个算法的数学机理,这几天做了一些调研,现把学习过程中理解的一些东西整理出来. 目录链接 (1) 牛顿法 (2) 拟牛顿条件 (3) DFP 算法 (4) BFGS 算法 (5) L-BFGS 算法 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/

机器学习算法中经常碰到非线性优化问题,如 Sparse Filtering 算法,其主要工作在于求解一个非线性极小化问题.在具体实现中,大多调用的是成熟的软件包做支撑,其中最常用的一个算法是 L-BFGS.为了解这个算法的数学机理,这几天做了一些调研,现把学习过程中理解的一些东西整理出来. 目录链接 (1) 牛顿法 (2) 拟牛顿条件 (3) DFP 算法 (4) BFGS 算法 (5) L-BFGS 算法 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效.有代表性的多目标优化算法主要有NSGA.NSGA-II.SPEA.SPEA2.PAES和PESA等.粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的.基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理.出色的收敛性能.方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高.通用性低.收敛性不好等缺点. 多目标粒子群(MOPSO)算法是由Ca

近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效.有代表性的多目标优化算法主要有NSGA.NSGA-II.SPEA.SPEA2.PAES和PESA等.粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的.基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理.出色的收敛性能.方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高.通用性低.收敛性不好等缺点. 多目标粒子群(MOPSO)算法是由Ca

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 文章声明 此文章部分资料和代码整合自网上,来源太多已经无法查明出处,如侵犯您的权利,请联系我删除. 00 目录 遗传算法定义 生物学术语 问题导入 大体实现 具体细节 代码实现 01 什么是遗传算法? 1.1 遗传算法的科学定义 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法. 其主要特点是直接对结构对象进

插入排序: 在<算法导论>中是这样描述的 这是一个对少量元素进行排序的有效算法.插入排序的工作机理与打牌时候,整理手中的牌做法差不多. 在开始摸牌时,我们的左手是空的,牌面朝下放在桌子上.接着,一次从桌子上摸起一张牌,并将它插入到左手一把牌中的正确位子上. 为了找到这个正确的位置,要将它与手中已有的每一张牌从右到左进行比较,无论什么时候,左手的牌都是排好序的. 算法思想: 将一个记录插入到已经排好序的有序表中,从而得到一个新的,记录数加1的有序表. 图解: 每一张图都是一个for循环.红色和绿

前言 在经典HS光流算法中,图像中两点间的灰度变化被假定为线性的,但实际上灰度变化是非线性的.本文详细分析了灰度估计不准确造成的偏差并提出了一种改进HS光流算法,这种算法可以得到较好的计算结果,并能明显减少光流计算的迭代次数. 经典HS光流法的误差分析 以前的梯度计算方法只考虑到了图像灰度的一阶变化率而没有考虑高阶部分,在实际应用中会导致较大误差.根据如下一般泰勒公式: (1) 假设物体没帧的位移是0.5像素,那么如果物体移动了30个像素之后,累计的误差可达 在一维情况下,该误差产生的机理如下图

[answerer的算法课堂]简单描述4种排序算法(C语言实现) 这是我第一次写文章,想要记录自己的学习生活,写得不好请包涵or指导,本来想一口气写好多种,后来发现,写太多的话反而可读性不强,而且,我文笔,知识有限呐.慢慢来吧 目录 名称 冒泡排序 直接选择排序 直接插入排序 希尔排序 时间复杂度 O(n^2) O(n^2) O(n^2) O(n^(1.3—2)) ps.没有讲到稳定性和空间复杂度. 冒泡排序 冒泡排序(Bubble Sort),是一种计算机科学领域的较简单的排序算法.它重复地走

前言 本来想用verilog描述FFT算法,虽然是8点的FFT算法,但写出来的资源用量及时延也不比调用FFT IP的好, 还是老实调IP吧,了解内部机理即可,无需重复发明轮子. 参考 https://wenku.baidu.com/view/6f5862997c1cfad6185fa725.html https://blog.csdn.net/shengzhadon/article/details/46737517 流程 FFT能做什么在此就不赘述了,只了解数据的运算流程. 1.FFT的基本公式

1.遗传算法简介 遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机理的搜索算法,它模拟了自然选择和自然遗传过程中的繁殖.杂交和突变现象.再利用遗传算法求解问题时,问题的每一个可能解都被编码成一个“染色体”,即个体,若干个个体构成了群体(所有可能解).在遗传算法开始时,总是随机的产生一些个体(即初始解),根据预定的目标函数对每一个个体进行评估,给出一个适应度值,基于此适应度值,选择一些个体用来产生下一代,选择操作体现了“适者生存”的原理,“好”的个体被用来产生下一代,“坏”的个体则被淘汰,然后选择出来的个体

ARIMA模型(完整的Word文件可以去我的博客里面下载) ARIMA模型(英语:AutoregressiveIntegratedMovingAverage model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一.ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数:MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数). ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模

​算法是人工智能(AI)核心领域之一. 本文整理了算法领域常用的39个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 1. Attention 机制 Attention的本质是从关注全部到关注重点.将有限的注意力集中在重点信息上,从而节省资源,快速获得最有效的信息. 2. Encoder-Decoder 和 Seq2Seq Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念.它并不特指某种具体的算法,而是一类算法的统称.Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框架下可

仿生算法仿生算法是什么? 什么是仿生? 蜜蜂会造房子,人类就学习蜜蜂盖房子的方法,之后便有了航空建造工程的蜂窝结构. 仿生是模仿生物系统的功能和行为,来建造技术系统的一种科学方法.生活仿生作品现代的飞机(减少阻力的外部形体).模仿蜘蛛的爬山越野汽车.雷达系统的电子娃眼.航海的声呐系统.人工肾及人工心脏等,都是仿生的结晶.是人类模仿生物的功能与行为进而总结出来用于解决问题的方法.通常通过模拟自然生物进化或者群体社会行为来进行随机搜索.适用于传统算法难以解决的大规模复杂优化问题.仿生算法举例 模仿生

对称加密又分为分组加密和序列密码.分组密码,也叫块加密(block cyphers),一次加密明文中的一个块.是将明文按一定的位长分组,明文组经过加密运算得到密文组,密文组经过解密运算(加密运算的逆运算),还原成明文组.序列密码,也叫流加密(stream cyphers),一次加密明文中的一个位.是指利用少量的密钥(制乱元素)通过某种复杂的运算(密码算法)产生大量的伪随机位流,用于对明文位流的加密.解密是指用同样的密钥和密码算法及与加密相同的伪随机位流,用以还原明文位流. 分组加密算法中,有EC