转载请说明出处:http://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/51866567 这段时间对opencvSGBM半全局立体匹配算法进行了比較仔细的研究.现总结一下. 本文先描写叙述一下opencvSGBM算法流程,接着给出调用opencvSGBM须要设置參数的含义.数值选取以及执行效果.最后贴出opencvSGBM源代码. 第一部分:SGBM算法研究总结: 整个算法实现分为 1预处理 2代价计算 3动态规划(默认4条路径) 4后处理 这四个

GC算法精解(五分钟教你终极算法---分代搜集算法) 引言 何为终极算法? 其实就是现在的JVM采用的算法,并非真正的终极.说不定若干年以后,还会有新的终极算法,而且几乎是一定会有,因为LZ相信高人们的能力. 那么分代搜集算法是怎么处理GC的呢? 对象分类 上一章已经说过,分代搜集算法是针对对象的不同特性,而使用适合的算法,这里面并没有实际上的新算法产生.与其说分代搜集算法是第四个算法,不如说它是对前三个算法的实际应用. 首先我们来探讨一下对象的不同特性,接下来LZ和各位来一起给这些对象选择GC

关于算法,面太广.本系列只研究实际应用中遇到的核心算法.了解这些算法和应用,对java码农进阶是很有必要的. 对于Paxos学习论证过程中,证实一句话:有史以来学习paxos最好的地方wiki:Paxos (computer science) 目录 1.背景 2.Paxos算法 3.Muti-Paxos算法 4.Muti-Paxos在google chubby中的应用 ===============正文分割线============================ 一.背景 Paxos 协议是一

标记-清除算法 此垃圾收集算法分为“标记”和“清除”两个阶段: 首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收所有被标记对象,它的标记过程前面已经说过——如何判断对象是否存活/死去 死去的对象就会被标记,然后被清除. 它主要有两点不足: 一个是效率问题,标记和清除两个过程的效率都不高: 另一个是空间问题,标记清除之后会产生大量不连续的空间碎片,空间碎片太多可能会导致以后再程序运行过程中需要分配较大对象时, 无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作. 标记-清除算法的执行过程如

在处理最短路径问题时,有一种启发式算法是我们应该了解的,由于其有着优秀的探索效率在各自现实项目中多有应用,它就是 A-star 算法,或  A*  算法. 个人观点: A*  算法并不保证找到的路径一定是最短路径,但该方法由于运算效率高所以使用较广.如果出发点和终点之间存在可到达路径,则使用A*算法必然会得到一条可达路径,但是不一定是最短路径,可以这么说  启发式算法 A* 在存在可达路径的问题中会以较高效率必然找到一条 较短路径. 由于 下文中提到的  h(n)  是用来评价节点n 到终点距离

数据结构与算法--最小生成树之Kruskal算法 上一节介绍了Prim算法,接着来看Kruskal算法. 我们知道Prim算法是从某个顶点开始,从现有树周围的所有邻边中选出权值最小的那条加入到MST中.不妨换个思路,为何不一开始就将所有边中权值最小的边取出来搭建二叉树?这里说的最小权值是全局的最小权值,而Prim说的最小权值,是已经访问过的顶点的周围的边中的最小权值,这个范围当然比全部边要小. 于是需要对边按照权值升序排列,由于每次取出的最小权值分布在图的各个地方,一开始各条边可能并不是相连的,

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] 01 算法起源 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出,源于对鸟群捕食的行为研究 .该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发,进而利用群体智能建立的一个简化模型.粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上,利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程,从而获得最优解.

判断Java对象存活的算法 一.引用计数算法 给对象添加一个引用计数器,每当一个地方引用它的时候就将计数器加1,当引用失效的时候就将计数器减1,任何时刻计数器为0的对象都不可再被使用.这种算法虽然简单,但是有个致命的缺点,就是不能适用于相互引用的情况. 二.可达性分析算法 通过一系列称为"GC Roots"的对象作为起始点,从这些节点往下搜索,搜索走过的路径称为引用链(Reference Chain).当一个对象不在任何引用链上的时候,就表示这个对象不可达,不可用了. 可作为GC Ro

Kmeans算法(K均值算法) KMeans算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标. 如何定义两个样本的相似: 两个样本在欧式空间中的距离 引入新概念: Cluster: 表示一个簇 centroid: 表示当前簇的中心 算法步骤 : 1.随机从数据集中选取k个样本当做centroid 2.对于数据集中的每个点,计算它距离每个centroid的距离,并把它归

环境:Visual Studio 2017 + .Net Framework 4.5 应用场景:在画板上查找起始点和目标点之间的最短最直路径,最后画出连接两个点之间的折线. 算法简介:A*算法是一种性能较高的最优路径搜索算法,由Stanford Research Institute(now SRI International)的Peter Hart,Nils Nilsson和Bertram Raphael于1968年发表.A*算法可看做是对Dijkstra算法的扩展和优化,其性能一般情况下比Di

早前写了一篇关于A*算法的文章:<算法:Astar寻路算法改进> 最近在写个js的UI框架,顺便实现了一个js版本的A*算法,与之前不同的是,该A*算法是个双向A*. 双向A*有什么好处呢? 我们知道,A*的时间复杂度是和节点数量以及起始点难度呈幂函数正相关的. 这个http://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/该网址很好的演示了双向A*的效果,我们来看一看. 绿色表示起点,红色表示终点,灰色是墙面.稍浅的两种绿色分别代表open节点和close节点:

Atitit.软件中见算法 程序设计五大种类算法 1. 算法的定义1 2. 算法的复杂度1 2.1. Algo cate2 3. 分治法2 4. 动态规划法2 5. 贪心算法3 6. 回溯法3 7. 分支限界法3 1. 算法的定义  算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空

本次LZ和各位分享GC最后两种算法,复制算法以及标记/整理算法.上一章在讲解标记/清除算法时已经提到过,这两种算法都是在此基础上演化而来的,究竟这两种算法优化了之前标记/清除算法的哪些问题呢? 复制算法 我们首先一起来看一下复制算法的做法,复制算法将内存划分为两个区间,在任意时间点,所有动态分配的对象都只能分配在其中一个区间(称为活动区间),而另外一个区间(称为空闲区间)则是空闲的. 当有效内存空间耗尽时,JVM将暂停程序运行,开启复制算法GC线程.接下来GC线程会将活动区间内的存活对象,全部复

在前一篇文章中通过leetcode的一道题目了解了LRU算法的具体设计思路,下面继续来探讨一下另外两种常见的Cache算法:FIFO.LFU 1.FIFO算法 FIFO(First in First out),先进先出.其实在操作系统的设计理念中很多地方都利用到了先进先出的思想,比如作业调度(先来先服务),为什么这个原则在很多地方都会用到呢? 因为这个原则简单.且符合人们的惯性思维,具备公平性,并且实现起来简单,直接使用数据结构中的队列即可实现. 在FIFO Cache设计中,核心原则就是:如果

不同于其它的机器学习模型,EM算法是一种非监督的学习算法,它的输入数据事先不需要进行标注.相反,该算法从给定的样本集中,能计算出高斯混和参数的最大似然估计.也能得到每个样本对应的标注值,类似于kmeans聚类(输入样本数据,输出样本数据的标注).实际上,高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用. 在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM,函数原型为: bool trainEM(InputArray samples, OutputArray logLikelihoods=n

Floyd-Warshall算法,简称Floyd算法,用于求解任意两点间的最短距离,时间复杂度为O(n^3). 使用条件&范围通常可以在任何图中使用,包括有向图.带负权边的图. Floyd-Warshall 算法用来找出每对点之间的最短距离.它需要用邻接矩阵来储存边,这个算法通过考虑最佳子路径来得到最佳路径. 1.注意单独一条边的路径也不一定是最佳路径.2.从任意一条单边路径开始.所有两点之间的距离是边的权,或者无穷大,如果两点之间没有边相连.对于每一对顶点 u 和 v,看看是否存在一个顶点 w

上两篇博客 8皇后以及N皇后算法探究,回溯算法的JAVA实现,递归方案 8皇后以及N皇后算法探究,回溯算法的JAVA实现,非递归,数据结构“栈”实现 研究了递归方法实现回溯,解决N皇后问题,下面我们来探讨一下非递归方案 实验结果令人还是有些失望,原来非递归方案的性能并不比递归方案性能高 代码如下: package com.newflypig.eightqueen; import java.util.Date; /** * 使用循环控制来实现回溯,解决N皇后 * @author newflydd@

Dijkstra算法 Dijkstra算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止. 注意该算法要求图中不存在负权边. 首先我们来定义一个二维数组Edge[MAXN][MAXN]来存储图的信息. 这个图的Edge数组初始化以后为 我们还需要用一个一维数组dis来存储1号顶点到其余各个顶点的初始路程,如下. 这个dis数组中存的是最短路的估计值. 通过Dijkstra算法来松弛后,dis存的为从初始点到各点的精确值(最短路径)了. Dijkstra算法实现如下(以HDU1548为例

页面置换产生的原因是:分页请求式存储管理(它是实现虚拟存储管理的方法之一,其中一个特性是多次性-->多次将页面换入或换出内存) 效果最好的页面置换算法:最佳置换算法 比较常用的页面置换算法有:FIFO置换算法.LRU置换算法.LFU置换算法 最佳置换算法:不可能实现-->是衡量其他置换算法的方法. FIFO置换算法:先进先出置换算法,淘汰最先进入内存的页面,即选择在内存中驻留时间最久的页面予以淘汰.(实现简单) LRU置换算法:最近最久未使用置换算法,该算法赋予每个页面一个访问字段,用来记录一

插入排序算法主要分为:直接插入算法,折半排序算法(二分插入算法),希尔排序算法,后两种是直接插入算法的改良.因此直接插入算法是基础,这里先进行直接插入算法的分析与编码. 直接插入算法的排序思想:假设有序数组从小到大为array[0],array[1],array[2],....,array[n-2],array[n-1],那么将待排数值array[n]与前面的有序数组从后向前依次比较,直到在有序数组中找到小于待排数值array[n]的位置,将array[n]插入到此位置,并入组合成新的有序数组.