高斯模糊,见 百度百科. 也使用卷积来实现,每个卷积元素的公式为: 其中б是标准方差,一般取值为1. x和y分别对应当前位置到卷积中心的整数距离. 由于需要对高斯核中的权重进行归一化,即使所有权重相加为1,因此e前面的系数实际不会对结果产生任何影响. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/jietian331/p/7238032.html 综上,公式简化为: G(x,y) = e-(x*x+y*y)/2 因此,高斯核计算代码如下: using System; namesp

山体阴影原理以及算法具体解释 山体阴影基本原理: 山体阴影是假想一个光源在某个方向和某个太阳高度的模拟下.用过临近像元的计算来生成一副0-255的灰度图. 一.山体阴影的主要參数: 1.  太阳光线的入射角度:这个角度的量算起点是正北方向,依照顺时针的方向,角度的范围是0到360度.例如以下图所看到的,默认的角度是315度,西北方向,例如以下图所看到的: 2.  太阳高度角:太阳高度角也简称太阳高度.是太阳光线和当地地平面之间的夹角,范围是0-90度,默认的太阳高度是45度,例如以下图所看到的:

资源下载 #本文PDF版下载 Python下探究随机数的产生原理和算法(或者单击我博客园右上角的github小标,找到lab102的W7目录下即可) #本文代码下载 几种随机数算法集合(和下文出现过的相同) 前言 我们对于随机数肯定不会陌生,随机数早已成为了我们经常要用到的一个方法,比如用于密码加密,数据生成,蒙特卡洛算法等等都需要随机数的参与.那么我们的电脑是怎么才能够产生随机数的呢?是电脑自己的物理存在还是依靠算法?它到底是如何工作的呢?所以我也对这些问题有着好奇心,所以找到了许多资料学习了

红黑树插入删除 具体参考:红黑树原理以及插入.删除算法 附图例说明   (阿里的高德一直追着问) 或者插入的情况参考:红黑树原理以及插入.删除算法 附图例说明 红黑树与AVL树 红黑树 的时间复杂度 O(logn) TreeMap TreeSet本身就是一个红黑树的实现. “红黑树”,它一种特殊的二叉查找树.红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色,可以是红(Red)或黑(Black). 红黑树的时间复杂度为: O(lgn) (1) 一棵含有n个节点的红黑树的高度至多为2log(n+1)  

unity 卡牌聚拢算法 前言 代码 前言 笔者在做项目时遇到了一个要聚拢手牌,像三国杀里的手牌聚拢的效果 大概效果图: 代码 public Dictionary<int, int> level_index ;//全部牌数据,卡牌id-卡牌阶级 //objects是需要洗的牌数 public void Xipai(GameObject[] objects) { float readonly position1=-2.28f; float readonly position2=-3.5f; fl

一.A*寻路算法的原理 如果现在地图上存在两点A.B,这里设A为起点,B为目标点(终点) 这里为每一个地图节点定义了三个值 gCost:距离起点的Cost(距离) hCost:距离目标点的Cost(距离) fCost:gCost和gCost之和. 这里的Cost可以采用直线距离,也可以采用曼哈顿距离等,只要适合就行 那么先计算起点周围的所有节点的三个值 这里设每两个相邻节点间的距离为10,那么对角线距离为14 那么计算得出,F值最小的是A点左上角的方块,将节点放入列表(数组也行)将A设为该节点的

高斯模糊(英语:Gaussian Blur),也叫高斯平滑,是在Adobe Photoshop.GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果,通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次.这种模糊技术生成的图像,其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像,这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同.高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段,以增强图像在不同比例大小下的图像效果(参见尺度空间表示以及尺度空间实现). 从数学的角度来看,图像的高斯模糊过程就是图像与

前言: 当做重要决定时,大家可能综合考虑多个专家而不是一个人的意见.机器学习处理问题也是如此,这就是元算法背后的思路.元算法是对其他算法进行组合的一种方式,前几天看了一个称作adaboost方法的介绍,今天和大家分享一下. 一.bagging算法:基于数据随机抽样的分类器构建方法 自举汇聚法,也称为bagging算法,就是从原始数据集中选择S次后得到S个新数据集的一种技术.新数据集和原数据集大小相等,每个数据集都是在原始数据集中选择一个样本来进行替换得到的,这里的替换意味着可以多吃选择同一个样本

Java 内存模型.GC原理:https://blog.csdn.net/ithomer/article/details/6252552 GC算法:https://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4744233.html

之前我们在使用cnn做图片分类的时候使用了CIFAR-10数据集 其他框架对于CIFAR-10的图片分类是怎么做的 来与TensorFlow做对比. Caffe Keras 安装 官方安装文档: https://github.com/IraAI/caffe-gpu-installation https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows windows下安装gpu加速版的caffe mark 使用的数据集依然是CIFAR-10,使用的也依然是卷积神经网络.查

原理: 二维高斯函数 1)         为了计算权重矩阵,需要设定σ的值.假定σ=1.5,则模糊半径为1的权重矩阵如下: 2)         这9个点的权重总和等于0.4787147,如果只计算这9个点的加权平均,还必须让它们的权重之和等于1,因此上面9个值还要分别除以0.4787147,得到最终的权重矩阵. 有了权重矩阵,就可以计算高斯模糊的值了. 3)         假设现有9个像素点,灰度值(0-255)如下: 4)         每个点乘以自己的权重值: 5)        

什么是BP网络 BP网络的数学原理 BP网络算法实现 转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/44514073  上一篇文章介绍了KNN分类器,当时说了其分类效果不是很出色但是比较稳定,本文后面将利用BP网络同样对Iris数据进行分类. 可以结合下面这几篇文章一起看: http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.html http://www.cnblogs

https://blog.csdn.net/gz_huangzl/article/details/52484611 Canvas Scaler Canvas Scaler是Unity UI系統中,控制UI元素的總體大小和像素密度的Compoent,Canvas Scaler的縮放比例影響著Canvas下的元素,包含字體大小和圖像邊界. Size Reference Resolution:預設螢幕大小 Screen Size:目前螢幕大小 Canvas Size:Canvas Rect Trans

Hash Join只能用于相等连接,且只能在CBO优化器模式下.相对于nested loop join,hash join更适合处理大型结果集       Hash Join的执行计划第1个是hash表(build table),第2个探查表(probe table),一般不叫内外表,nested loop才有内外表       Hash表也就是所谓的内表,探查表所谓的外表       两者的执行计划形如:       nested loop           outer table    

滤波器在2017年IC前端的笔试中,出现频率十分的高.不论今后是否会涉及,还是要记住一些会比较好.接下来就将从这四个方面来讲解,FIR数字滤波器的工作原理(算法)与verilog实现. ·什么是FIR数字滤波器 ·FIR数字滤波器与IIR数字滤波器的对比 ·从sobel算法.高斯滤波算法着手,讲解FIR滤波器算法 ·FIR数字滤波器的几种verilog代码实现 一.什么是FIR数字滤波器 FIR滤波器的全称是Finite Impulse Respond Filter.中文全称是有限脉冲响应滤波器

不管是BAT面试,还是工作实践中的JVM调优以及参数设置,或者内存溢出检测等,都需要涉及到Java虚拟机的内存模型.内存分配,以及回收算法机制等,这些都是必考.必会技能. JVM内存模型 JVM内存模型可以分为两个部分,如下图所示,堆和方法区是所有线程共有的,而虚拟机栈,本地方法栈和程序计数器则是线程私有的. 1. 堆(Heap) 堆内存是所有线程共有的,可以分为两个部分:年轻代和老年代.下图中的Perm代表的是永久代,但是注意永久代并不属于堆内存中的一部分,同时jdk1.8之后永久代也将被移除

二叉树存储路径节点 1.0中虽然实现了寻路的算法,但是使用List<>来保存节点性能并不够强 寻路算法学习1.0在这里:https://www.cnblogs.com/AlphaIcarus/p/16185843.html 更好的方法是使用堆(或者叫树)来代替列表存储节点 注意:这里使用数组来实现堆,而非使用链表实现堆 这里使用二叉树的方式来存储节点之间的关系 如果在树的末尾添加了一个较小的值, 那么需要和父节点比较大小,如果更小,则交换位置 然后再与父节点比较大小,如果小于父节点,则再次交换

前言:又是一个月没写博客了,每次下班都懒得写,觉得浪费时间.... 深度优先搜索和广度优先搜索的定义,网络上已经说的很清楚了,我也是看了网上的才懂的,所以就不在这里赘述了.今天讲解的实例,主要是通过自定义拓展方法,再编辑Editor脚本,实现在游戏面板中选中物体,并按照一定顺序获取子物体,打印他们的名字. 这里通过的while而非递归,是因为(明明有简单易用的数据结构,非得写成递归这不是故意炫技?).action在本例中是一个debug的方法,目的是打印物体名字,当然你也可以用其他方法. 在Un

An ahead-of-time (AOT) compiler is a compiler that implements ahead-of-time compilation. This refers to the act of compiling an intermediate language, such as Java bytecode, .NET Common Intermediate Language (CIL), or IBM System/38 or IBM System i "T

一 简介:针对查询和事务的页在内存中的处理,是如何进行的 二 LRU算法 普通 : 实现的是末尾淘汰法,当整个链表已满时,淘汰尾部,将新的数据页加入头部 mysql_lru改进 : 分为两部分 yang和old,对过期页实行末尾淘汰没有问题,针对新插入的数据页需要做二次判断 1 如果数据页保持1S以上时间,则推进到yang头部 2 如果数据页不能保持1S,则依然保留到old区,等待被淘汰 改进优点:防止一次性的大查询读取的数据页污染整个LRU列表,影响整体的事务命中率 三 相关参数 1 inno

概述 Java语言中,提供了一套数据集合框架,其中定义了一些诸如List.Set等抽象数据类型,每个抽象数据类型的各个具体实现,底层又采用了不同的实现方式,比如ArrayList和LinkedList. 除此之外,Java对于数据集合的遍历,也提供了几种不同的方式.开发人员必须要清楚的明白每一种遍历方式的特点.适用场合.以及在不同底层实现上的表现.下面就详细分析一下这一块内容. 数据元素是怎样在内存中存放的? 数据元素在内存中,主要有2种存储方式: 1.顺序存储,Random Access(Di