https://zhuanlan.zhihu.com/p/71777362 1.1 图像拼接基本步骤 图像拼接的完整流程如上所示,首先对输入图像提取鲁棒的特征点,并根据特征描述子完成特征点的匹配,然后根据已经匹配的特征点对得到相邻图像的位置关系从而进行图像配准,由于直接进行图像配准会破坏视场的一致性,因而先将图像投影在球面或者柱面上,最后计算相邻图像的拼缝并完成重叠区域的融合,得到最终的全景图像. 2.1 输入图像 2.2 特征点提取和特征匹配 特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集.但不能用于发现关联规则. 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则. FP代表频繁模式(Frequent Pattern). 条件模式基(conditional pattern base). 条件模式基是以所查找元素项为结

原文:算法起步之A星算法 用途: 寻找最短路径,优于bfs跟dfs 描述: 基本描述是,在深度优先搜索的基础上,增加了一个启发式算法,在选择节点的过程中,不是盲目选择,而是有目的的选的,F=G+H,f(n)=g(n)+h(n) g(n)是当前节点到开始节点的花费h(n)是当前节点到结束节点的花费f(n)是衡量一个衡量标准 最核心的是h(n)的估算,这里用到了启发式算法,且h(n)=<h*(n) (h*(n)为实际问题的代价值).曼哈顿(manhattan)估价函数曼哈顿方法,它计算从当前格到目的

1. 聚类(Clustering) 1.1 无监督学习: 简介 在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数.与此不同的是,在非监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,我们拿到的数据就是这样的: 在非监督学习中,我们需要将一系列无标签的训练数据,输入到一个算法中,然后我们告诉这个算法,快去为我们找找这个数据的内在结构给定数据.我们可能需要某种算法帮助我们寻找一种结构.图上的数

//****************************基本算法***************************** /* stl算法总览,不在stl标准规格的sgi专属算法,都以 *加以标记 算法名称              算法用途         质变                   所在文件 accumulate          元素累计            否                   <stl_numeric.h> adjacent_differenc

1.背景Zeebe集群里面保证分布式一致性问题,是通过Raft实现的,其实这个算法用途比较广泛,比如Consul网关,也是通过Raft算法来实现分布式一致性的. 首先简单介绍一下Raft: 在学术界,解决分布式一致性最耀眼的算法是Paxos,同时,这个算法也是最晦涩.而Raft算法就是基于这个背景被提出来,相对Paxos,Raft比较容易上手. 2.Raft算法介绍 集群每个节点都有三个状态:Follower,Leader,Candidate(Leader候选人)三个状态之间是可以互换的. 集群

date: 2017-07-21 16:48:02 非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS) 算法原理 非极大值抑制算法的本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素. 算法用途 如在物体检测中可以通过应用NMS算法来消除多余的交叉重复的窗口,使在同一物体的多个检测窗口中保留下得分最高的窗口. NMS算法亦可用于视频跟踪/数据挖掘/3D重建以及文理分析等. 算法实现思路 首先迭代所有的点,迭代每一个点的时候判断该点是否符合局部最大值的条件. NMS算法在三邻域情况下

简介 VBS windows脚本 Microsoft visual basic script editionVBS 是visual basic的一个抽象子集,系统内置,不编译为二进制文件,(由host解释源)直接执行,方便简易,具备高级语言功能,不需要开发环境 提供COM对象简便支持COM对象:一些具有特定函数功能的程序模块,一般以.ocx,.dll扩展名,在脚本中引用这些模块文件就能发挥功能,不用编写代码,设计算法 用途:VBS可以做什么: 1. 计算 2. 处理文件和文件夹 3. 管理Win

Exp2_固件程序设计 20165226_20165310_20165315 Exp2_1 MDK 实验内容 注意不经老师允许不准烧写自己修改的代码 两人(个别三人)一组 参考云班课资源中"信息安全系统实验箱指导书.pdf "第一章,1.1-1.5安装MDK,JLink驱动,注意,要用系统管理员身分运行uVision4,破解MDK(破解程序中target一定选ARM) 提交破解程序中产生LIC的截图 提交破解成功的截图 实验截图 1.安装MDK 2.安装Jlink 3.进行破解 Exp

RPG girls今天和大家一起去游乐场玩,终于可以坐上梦寐以求的过山车了.可是,过山车的每一排只有两个座位,而且还有条不成文的规矩,就是每个女生必须找个个男生做partner和她同坐.但是,每个女孩都有各自的想法,举个例子把,Rabbit只愿意和XHD或PQK做partner,Grass只愿意和linle或LL做partner,PrincessSnow愿意和水域浪子或伪酷儿做partner.考虑到经费问题,boss刘决定只让找到partner的人去坐过山车,其他的人,嘿嘿,就站在下面看着吧.聪

prim算法---典型的贪心算法 求最小生成树的算法 (Minimum Spanning Tree)最小生成树: 算法思想:设图G顶点集合为U,首先任意选择图G中的一点作为起始点a,将该点加入集合V,再从集合U中找到另一点b使得点b到V中任意一点的权值最小,此时将b点也加入集合V:以此类推,现在的集合V={a,b},再从集合U中找到另一点c使得点c到V中任意一点的权值最小,此时将c点加入集合V,直至所有顶点全部被加入V,此时就构建出了一颗MST. 算法用途(解决的问题):最实际的n个村庄然后建路

1.算法用途: 是一种图像搜索演算法.用于遍历图中的节点,有些类似于树的深度优先遍历.这里唯一的问题是,与树不同,图形可能包含循环,因此我们可能会再次来到同一节点. 2.主要思想: 主要借助一个队列.一个布尔类型数组.邻接矩阵完成(判断一个点是否查看过,用于避免重复到达同一个点,造成死循环等),先将各点以及各点的关系存入邻接矩阵. 再从第一个点开始,将一个点存入队列,然后在邻接表中找到他的相邻点,存入队列,每次pop出队列头部并将其打印出来(文字有些抽象,实际过程很简单),整个过程有点像往水中投

1.算法用途: 用于遍历图中的节点,有些类似于树的深度优先遍历.这里唯一的问题是,与树不同,图形可能包含循环,因此我们可能会再次来到同一节点. 2.主要思想: 借用一个邻接表和布尔类型数组(判断一个点是否查看过,用于避免重复到达同一个点,造成死循环等),先将所有点按一定次序存入邻接表,再通过迭代器,对邻接表的linklist和布尔数组做出操作,从而达到不重复递归遍历的效果. (邻接表是表示了图中与每一个顶点相邻的边集的集合,这里的集合指的是无序集)   3.代码(java): (以上图为例的代码

1.DNS的概念,用途      DNS是由解析器以及域名服务器组成的.      域名服务器是指保存有该网络中所有主机的域名和对应IP地址,并具有将域名转换为IP地址功能的服务器.      DNS使用TCP与UDP端口号都是53,主要使用UDP,服务器之间备份使用TCP.        域名到IP地址的解析过程的要点如下:      当某一个应用进程需要主机名解析为IP地址时,该应用进程就调用解析程序,并成为DNS的一个客户,把待解析的域名放在DNS请求报文中,以UDP用户数据报方式发给本地

学习记录: 一致性Hash算法原理及java实现:https://blog.csdn.net/suifeng629/article/details/81567777 一致性Hash算法介绍,原理,及使用场景:https://blog.csdn.net/cbmljs/article/details/88021598 纯转载,侵删

USDN的标签是"数字美元",与大多数稳定资产一样,USDN是一种金融服务产品.基于NGK公链发行的算法型稳定币USDN,USDN是和美元1:1锚定的加密数字货币,1USDN等于1美元,且永远保持去中心化,在功能上,USDN的开发人员声称,可以将USDN用于点对点(P2P)的资金转移.商业.交易以及作为一种持有机制. 此外,未来USDN还可以提供汇款.国际转账.跨境支付和向消费者贷款等服务.具体来说,在跨境支付中,USDN代币可能会有一个巨大的市场.个人消费者需要更好.更快.更便宜.更

1. 预备知识 (1) 基本概念     如图,(二叉)堆是一个数组,它可以被看成一个近似的完全二叉树.树中的每一个结点对应数组中的一个元素.除了最底层外,该树是完全充满的,而且从左向右填充.堆的数组A包括两个属性:A.length给出了数组的长度:A.heap-size表示有多少个堆元素保存在该数组中(因为A中可能只有部分位置存放的是堆的有效元素).     由于堆的这种特殊的结构,我们可以很容易根据一个结点的下标i计算出它的父节点.左孩子.右孩子的下标.计算公式如下: parent(i) =

Nginx最大客户连接数算法一些遐想 现在很多互联网公司都在使用nginx,并且替换掉以前的Apache,nginx的优点就不说了,浅聊两句nginx的某些配置参数,找到这些参数设置的目的和关联性,并且理论计算出nginx的并发量. 废话不多说,贴跟其相关的配置选项 依次讲解各个参数的用途: worker_processes:表示开启nginx的worker进程的个数,nginx启动会开两种进程,master进程用来管理调度,worker进程用来处理请求: 上面表示两种设置方法,比如 方法一:w

A*寻路算法探究 A*算法常用在游戏的寻路,是一种静态网路中求解最短路径的搜索方法,也是解决很多搜索问题的算法.相对于Dijkstra,BFS这些算法在复杂的搜索更有效率.本文在U3D中进行代码的测试和验证.  未完待续-- 1.原理: A*通过开启集合和关闭集合对路径点收集并进行启发式函数的过滤和筛选以达到最优解的目的. 一般利用原理公式:f(n)=g(n)+h(n),其中 f(n) 是从初始经由状态n到目标状态的代价估计,g(n) 是在从初始状态到状态n的实际代价,h(n) 是从状态n到目标

这篇文章做了什么 朴素贝叶斯算法是机器学习中非常重要的分类算法,用途十分广泛,如垃圾邮件处理等.而情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(Natural Language Progressing)中的重要问题,用以对文本进行正负面的判断,以及情感度评分和意见挖掘.本文借助朴素贝叶斯算法,针对文本正负面进行判别,并且利用C#进行编程实现. 不先介绍点基础? 朴素贝叶斯,真的很朴素 朴素贝叶斯分类算法,是一种有监督学习算法,通过对训练集的学习,基于先验概率与贝叶斯公式,计算出

1.改变图像的亮度和对比度: 算法介绍:对每一点像素值的r,g,b,值进行乘法和加法的运算. 代码使用: ; y < image.rows; y++ ) { ; x < image.cols; x++ ) { ; c < ; c++ ) { new_image.at<Vec3b>(y,x)[c] = saturate_cast<uchar>( alpha*( image.at<Vec3b>(y,x)[c] ) + beta ); } } } 2.ope