1. CF 914F Substrings in a String 大意: 给定一个串s, q个询问, (1)单点修改, (2)询问[l,r]范围内串y的出现次数. shift and算法板子题 #pragma GCC optimize("Ofast") #pragma GCC target("sse,sse2,sse3,ssse3,sse4,popcnt,abm,mmx,avx,tune=native") #pragma GCC optimize("un

本文由ChardLau原创,转载请添加原文链接https://www.chardlau.com/mean-shift/ 今天的文章介绍如何利用Mean Shift算法的基本形式对数据进行聚类操作.而有关Mean Shift算法加入核函数计算漂移向量部分的内容将不在本文讲述范围内.实际上除了聚类,Mean Shift算法还能用于计算机视觉等场合,有关该算法的理论知识请参考这篇文章. Mean Shift算法原理 下图展示了Mean Shift算法计算飘逸向量的过程: Mean Shift算法的关键

mean shift聚类算法的MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. mean shift 简介 mean shift, 写的更符合国人的习惯,应该是mean of shift,也就是平均偏移量,或者偏移均值向量.在明确了含义之后,就可以开始如下的具体讲解了. <img src="https://pic1.zhimg.com/50/v2-b5f01fcdfc7b8503

题目链接  HDU5972 2016 ACM/ICPC 大连区域赛 B题 我们预处理出$b[i][j]$,$b[i][j] = 1$的意义是数字$i$可以放在第$j$位. 然后就开始这个匹配的过程. 假设字符串第一位下标从$1$开始 我们每一次处理的子串为$s[i-n+1]$,$s[i-n+2]$, $s[i-n+3]$, ..., $s[i]$ $ans[k] = 1$的含义是 $s[i-k+1], s[i-k+2], s[i-k+3], ..., s[i]$这k位可以与$t[1], t[2]

讲授聚类算法的基本概念,算法的分类,层次聚类,K均值算法,EM算法,DBSCAN算法,OPTICS算法,mean shift算法,谱聚类算法,实际应用. 大纲: 聚类问题简介聚类算法的分类层次聚类算法的基本思想簇之间距离的定义k均值算法的基本思想k均值算法的流程k均值算法的实现细节问题实验EM算法简介Jensen不等式EM算法的原理推导收敛性证明 聚类算法是无监督学习的典型代表,前边讲过的数据降维算法是无监督学习的另外一种典型代表. 聚类问题简介: 聚类算法的概念第四讲机器学习的基本概念里边已经

Matlab计算机视觉/图像处理工具箱推荐 转载http://cvnote.info/matlab-cv-ip-toolbox/ 计算机视觉/图像处理研究中经常要用到Matlab,虽然其自带了图像处理和计算机视觉的许多功能,但是术业有专攻,在进行深入的视觉算法研究的时候Matlab的自带功能难免会不够用.本文收集了一些比较优秀的Matlab计算机视觉工具箱,希望能对国内的研究者有所帮助. VLFeat:著名而常用 项目网站:http://www.vlfeat.org 许可证:BSD 著名的计算机

无监督机器学习算法没有任何监督者提供任何指导. 这就是为什么它们与真正的人工智能紧密结合的原因. 在无人监督的学习中,没有正确的答案,也没有监督者指导. 算法需要发现用于学习的有趣数据模式. 什么是聚类? 基本上,它是一种无监督学习方法,也是用于许多领域的统计数据分析的常用技术. 聚类主要是将观测集合划分为子集(称为聚类)的任务,以同一聚类中的观测在一种意义上相似并且与其他聚类中的观测不相似的方式. 简而言之,可以说聚类的主要目标是根据相似性和不相似性对数据进行分组. 例如,下图显示了不同群集中

mean shift算法是一种强大的无参数离散数据点的聚类方法,其在图像平滑.图像分割以及目标跟踪等方面都有着广泛的应用.[Yamauchi et al. 2005]基于mean shift算法提出了一种网格分割方法,具体来说,给定一个三角网格,其面片重心和面片法向可以组成6维特征空间中的一系列离散点集,然后使用mean shift算法对其进行聚类,聚类后每个面片的法向可以修正为各自聚类中心的法向信息,最后基于面片修正法向进行网格分割.下面具体介绍该算法的过程. 给定一个由面片{Ti}所组成的三

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,训练数据和测试数据是满足相同分布的.这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi

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1.超分辨率 非均匀插值 Farsiu S, Robinson D, Milanfar P. Robust shift and add approach to superresolution[J]. 2003. 2.先拍照后对焦算法中 相对位移消除:shift 移动-叠加 光场重聚焦 [转载自] [图文]图像超分辨率重建和插值算法研究 - 百度文库 https://wenku.baidu.com/view/da72e0ef551810a6f5248687.html 漫谈计算摄像学 (二):利用光

Question:什么是聚类算法 1.聚类算法是一种非监督学习算法 2.聚类是在没有给定划分类别的情况下,根据数据相似度进行样本分组的一种方法 3.理论上,相同的组的数据之间有相同的属性或者是特征,不同组数据之间的属性或者特征1相差就会比较大 聚类算法分类: 1.划分方法(k-means) 划分方法通过优化一个划分标准的方式将数据集D组织成k个簇 2.层次方法(sahn) 层次方法在不同粒度水平上为数据集D创造层次聚类,其中每层特定的聚类结果由相应粒度水平的阈值决定 3.基于密度的方法(Mean

题意:regular number 给你一个字符串,要你输出所有(每位都符合要求的)子串,输入时告诉你每位只能填的数集. 思路: bitsetc[x]存每个数字可以存在的字符串位的二进制集合.(如3可以在字符串第0,3,5出现则为:101001) bitsetdp第i位表示当前位开始往前i位是否合法. dp就每次左移再&上c[当前字符],感觉非常地合理 代码: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e3+5;

以前看过kmp算法,当时接触后总感觉好深奥啊,抱着数据结构的数啃了一中午,最终才大致看懂,后来提起kmp也只剩下“奥,它是做模式匹配的”这点干货.最近有空,翻出来算法导论看看,原来就是这么简单(先不说程序实现,思想很简单). 模式匹配的经典应用:从一个字符串中找到模式字串的位置.如“abcdef”中“cde”出现在原串第三个位置.从基础看起 朴素的模式匹配算法 A:abcdefg  B:cde 首先B从A的第一位开始比较,B++==A++,如果全部成立,返回即可:如果不成立,跳出,从A的第二位开

前言:在前端大全中看到这句话,以此共勉.基础决定你可能达到的高度, 而业务决定了你的最低瓶颈 其实javascript算法在平时的编码中用处不大,不过不妨碍我们学习它,学习一下这些算法的思想,锻炼一下自己的思维模式. 本文不会每种方法都介绍一下,只介绍一下七种,纯属为了学习而学习,如果觉得代码不是很好理解,可以将数组里面的内容代入函数里面. 不过刚开始理解的时候确实挺头疼的.废话少说,搞起来!! 要查看排序的动画,可以 点这里 冒泡排序 原理: 从第一个元素开始,往后比较,遇到比自己小的元素就交

相信排序是任何一个程序猿都会用到的东西,今天简单总结记录下常见的排序算法. 一.冒泡排序 说起冒泡排序,可能每个人都不会陌生,实现思路相当简单明了,就是不停的对数组进行两两比较,将较大(较小)的一项放在前面: 如 var arr = [7, 3, 10, 1, 8, 4, 2, 4, 4, 3] 进行升序排列,排序过程如下 第一次 [3, 7, 1, 8, 4, 2, 4, 4, 3, 10] 第二次 [3, 1, 7, 4, 2, 4, 4, 3, 8, 10] 以此类推 .... 结果 [1

相信排序是任何一个程序猿都会用到的东西,今天简单总结记录下常见的排序算法. 一.冒泡排序 说起冒泡排序,可能每个人都不会陌生,实现思路相当简单明了,就是不停的对数组进行两两比较,将较大(较小)的一项放在前面: 如 var arr = [7, 3, 10, 1, 8, 4, 2, 4, 4, 3] 进行升序排列,排序过程如下 第一次 [3, 7, 1, 8, 4, 2, 4, 4, 3, 10] 第二次 [3, 1, 7, 4, 2, 4, 4, 3, 8, 10] 以此类推 .... 结果 [1

概述 所谓bitmap就是用一个bit位来标记某个元素对应的value,而key即是这个元素.由于采用bit为单位来存储数据,因此在可以大大的节省存储空间     算法思想 32位机器上,一个整形,比如int a;在内存中占32bit,可以用对应的32个bit位来表示十进制的0-31个数,bitmap算法利用这种思想处理大量数据的排序与查询   优点: 效率高,不许进行比较和移位 占用内存少,比如N=10000000;只需占用内存为N/8 = 1250000Bytes = 1.2M,如果采用in

之前用HTML5的Audio API写了个音乐频谱效果,再之后又加了个播放列表就成了个简单的播放器,其中弄了个功能是'Shuffle'也就是一般播放器都有的列表打乱功能,或者理解为随机播放. 但我觉得随机播放绝对要好实现些,用Math.random()产生一个介于1到歌曲数目之间的随机数便可,然后player.play(随机数). 而列表的打乱情况要不一样点,一是要呈现到界面,歌曲顺序要随机排,二是播放顺序不变,该哪是哪,只是该位置上的歌曲可能已经变成其他曲目了.抽象出来就是数组元素的重排,那么

队列是只允许在一端进行插入操作,另一个进行删除操作的线性表,队列是一种先进先出(First-In-First-Out,FIFO)的数据结构 队列在程序程序设计中用的非常的频繁,因为javascript单线程,所以导致了任何一个时间段只能执行一个任务,而且还参杂了异步的机制, 那么带来的问题: 1. 在异步操作执行的时候,同步代码还在继续,那么同步代码依赖异步,自然就会出错 2. 多个同步的任务在不同的时间段被调用 jQuery的动画中,我们经常写一段连续的动画代码 $book.animate({