摘要 随着路由器接口速率的提高,传统的软件路由查找机制已经不能满足要求.目前常见的硬件解决方案是采用TCAM实现关键词 TCAM,路由查找,最长前缀匹配. 1.引言 路由器转发IP 分组时,转发引擎需要在路由表中查找该IP 报文中2.CAM 与TCAM 目前研究人员已经提出了基于RAM 的路由查找算法.但是工业界中使用最多的硬件实现路由查找的方法仍然是使用 路由查找具有 为了能够克服上述方法的缺点,又提出了一种CAM 实现机制任意长度的关键字表项. TCAM 中每一个表项都是以地址和掩码分别占用

李航老师书上的的算法说明没怎么看懂,看了网上的博客,悟出一套循环(建立好KD树以后的最近邻搜索),我想应该是这样的(例子是李航<统计学习算法>第三章56页:例3.3): 步骤 结点查询标记 栈内元素(本次循环结束后) 最近点 最近距离 说明 A B C D E F G 初始化 ABD M=空 Mdis = ∞ 初始化:先将S所在的区域找到,将经过的各个结点依次加入栈中,将查询标记初始化为0 循环 AB M=D Mdis = dis(S,D) 取出栈顶元素D,D被查询,更新D的标记为1,计算S与

目标:查询目标点附近的10个最近邻邻居. load fisheriris x = meas(:,:); figure(); g1=gscatter(x(:,),x(:,),species); %species分类中是有三个分类:setosa,versicolor,virginica legend('Location','best') newpoint = [ 1.45]; line(newpoint(),newpoint(),'marker','x','color','k',... ,) Mdl

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53156836 ball tree k-d tree也有问题[最近邻查找算法kd-tree].矩形并不是用到这里最好的方式.偏斜的数据集会造成我们想要保持树的平衡与保持区域的正方形特性的冲突.另外,矩形甚至是正方形并不是用在这里最完美的形状,由于它的角.如果图6中的圆再大一些,即黑点距离目标点点再远一些,圆就会与左上角的矩形相交,需要多检查一个区域的点,而且那个区域是当前区域双亲结点的兄弟结点的子结点

(一):次优最近邻:http://en.wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor_search 有少量修改:如有疑问,请看链接原文.....1.Survey:Nearest neighbor search (NNS), also known as proximity search,similarity search orclosest point search, is anoptimization problem for finding closest (or mo

What is FLANN? FLANN is a library for performing fast approximate nearest neighbor searches in high dimensional spaces. It contains a collection of algorithms we found to work best for nearest neighbor search and a system for automatically choosing t

一:简单C++版本的链接: http://blog.csdn.net/kaka20080622/article/details/9039749 OpenCV的ml模块实现了人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN)最典型的多层感知器(multi-layer perceptrons, MLP)模型.由于ml模型实现的算法都继承自统一的CvStatModel基类,其训练和预测的接口都是train(),predict(),非常简单. 下面来看神经网络 CvANN_M

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52186307 )选择特征(坐标轴)的方法  (2)以该特征的哪一个为界 (3)达到什么条件算法结束. (1)选择特征的方法 计算当前观测点集合中每个特征的方差,选择方差最大的一个特征,然后画一个垂直于这个特征的超平面将所有观测点分为两个集合. (2)以该特征的哪一个值为界 即垂直选择坐标轴的超平面的具体位置. 第一种是以各个点的方差的中值(median)为界.这样会使建好的树非常地平衡,会均匀地分开

OpenCV 可以检测图像的主要特征,然后提取这些特征,使其成为图像描述符,这些图像特征可作为图像搜索的数据库:此外可以利用关键点将图像拼接 stitch 起来,组成一个更大的图像.如将各照片组成一个360度的全景照片. 本章节将介绍使用 OpenCV 来检测图像特例,并利用这些特征进行图像匹配和搜索.本章节选取一些图像,检测它们的主要特征,并通过单应性(homography)来检测这些图像是否存在于另一个图像中. 1 特征检测算法 特征检测和提取算法有很多,OpenCV 中常用的有如下几种:

faiss 个人理解: https://github.com/facebookresearch/faiss 上把代码clone下来,make编译 我们将CNN中经过若干个卷积/激励/池化层后得到的激活映射(向量形式)存储到硬盘上, Faiss是一个高效的相似性搜索和密集向量聚类的库.它包含了搜索任意大小的向量集合的算法,这些算法可能不适合RAM.它还包含用于评估和参数优化的支持代码.Faiss是用c++编写的,带有Python/numpy的完整包装.一些最有用的算法是在GPU上实现的.它是由Fa

Idx = knnsearch(X,Y) finds the nearest neighbor in X for each query point in Y and returns the indices of the nearest neighbors in Idx, a column vector. Idx has the same number of rows as Y. 为Y中的每个查询点在X中查找最近的邻居,并返回IDX(列向量)中最近邻居的索引.IDX的行数与y相同. Idx = k

转自基于R-Tree的最近邻查询 BAB(Branch．and．Band)算法是由Nick Roussopoulousnl等人于1995年提出的,是最早的基于R．树的静态最近邻查询算法.该算法使用MINDIST和MINMAXDIST两个距离作为查询过程中的判断条件,对R树进行深度优先 搜索以查找最近邻,适用于基于静态对象的最近邻搜索.BAB思想已经被广泛的应用于人工智能以及运筹学等领域.如果搜索顺序和剪枝的规则选取适当,可以有效的减少系统在大规模空间搜索过程中的结点访问数目. 一.The MBR

前排提示:本文为综述性文章,梳理搜索相关技术,如寻求前沿应用可简读或略过 搜索引擎介绍 搜索引擎(Search Engine),狭义来讲是基于软件技术开发的互联网数据查询系统,用户通过搜索引擎查询所需信息,如日常使用的Baidu.Google等:广义上讲,搜索引擎是信息检索(Information Retrieval,IR)系统的重要组成部分,完整的信息检索系统包含搜索引擎.信息抽取(Information Extraction).信息过滤(Infomation Filtering).信息推荐(

K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用.比如,我们判断一个人的人品,只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了.这里就运用了KNN的思想.KNN方法既可以做分类,也可以做回归,这点和决策树算法相同. KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同.KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法,即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本,预测为里面有最多类别数的类别.而KNN做回归时,一般是选择平均

原文地址:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 发表于 12月 30 2014 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不

转自:http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/21811271 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合内容: 1.算法概述 K近邻算法是一种基本分类和回归方法:分类时,根据其K个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测:k近邻法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的"模型"(Cover和Hart 在1968)--参考自<统计学习方法> 回归是根据k个最近邻预测值计算的平均值--参考自scikit-learn官网 2.算法推导 2.1 kNN三

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl

对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的\(k\)个实例,这\(k\)个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分给这个类. \(k\) 近邻法(\(k\)-nearest neighbor, \(k\)-NN)是一种基本分类与回归方法,这里只讨论分类问题中的\(k\)-NN. 三要素: \(k\)值的选择 距离度量 分类决策规则 \(k\)近邻算法 输入:训练数据集\(T = \{ (x_1,y_1), (x_2,y_2), \cdot \cdot \cdot , (x_N,y_N) \

本系列是根据 浅墨大神 的opencv系列而写的,,应该大部分内容会一样..如有侵权还请告知........... 开发环境:win7 + VS2013 + opencv3.1.0 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我们进入到D:\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和opencv2这两个文件夹.显然,opencv这个文件夹里

之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我们进入到D:\ProgramFiles\opencv\build\include目录,可以看到有opencv和open