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GitHub上有相当多的Delphi开源项目可以为你节省一些时间.我在GitHub上搜索了Delphi,然后按最主要的项目进行排序,并列出了前十名单.这里有一些非常好的东西,包括Awesome Delphi(这是另一个顶级列表),Delphi IDE颜色主题项目,MVC Web框架,REST API客户端,Delphi开源计算机视觉库标题,一个非常强大的自定义TreeView组件,单元测试框架,将Chrome嵌入到您的应用中的组件,以及最终的OmniThreadLibrary. 查看下面的完整列

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)       欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式.(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离:(4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as np x=

前言 一位小妹去面试前端,前端leader问了"什么是ajax?",答:"接收后台的数据,然后然后自己填充和渲染样式":一位小哥去面试后台,技术经理问了"什么是ajax?",答:"在不需重新加载整个网页的情况下,发送异步请求,返回json数据给前端".准确答案到底是什么?Ajax到底属于前端还是属于后端?前端(或者后端)到底需不需要懂得Ajax?Ajax请求与普通的http请求有什么区别?数据库中的数据通过Ajax请求和普通请

1.f 散度(f-divergence) KL-divergence 的坏处在于它是无界的.事实上KL-divergence 属于更广泛的 f-divergence 中的一种. 如果P和Q被定义成空间中的两个概率分布,则f散度被定义为: 一些通用的散度,如KL-divergence, Hellinger distance, 和total variation distance,都是f散度的一种特例.只是f函数的取值不同而也. 在python中的实现 : import numpy as np imp

RGBHistogram: 分别计算把彩色图像的三个通道R.G.B的一维直方图,然后把这三个通道的颜色直方图结合起来,就是颜色的描写叙述子RGBHistogram. 以下给出计算RGBHistogram的代码: <span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:18px;">#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/img

前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或者针对不必要的循环进行排除.近年来,最短路算法大量应用于需要高及时性的领域,比如GIS领域,也大量应用于网络规模巨大的社会网络分析领域,这使得传统思路并不能很好地解决,于是把最短路算法思路本身抽象成两阶段算法,第一阶段为数据预处理,第二阶段为实时地搜索.这二者是互相矛盾的,如何找到平衡是各种算法技术

资料来源: <集体智慧编程>&网络 一.推荐系统 概述 定义 维基百科定义: 推荐系统属于资讯过滤的一种应用. 推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物(例如:电影.电视节目.音乐.书籍.新闻.图片.网页)推荐给使用者. 形成过程 随着互联网的发展,人们正处于一个信息爆炸的时代.相比于过去的信息匮乏,面对现阶段海量的信息数据,对信息的筛选和过滤成为了衡量一个系统好坏的重要指标.一个具有良好用户体验的系统,会将海量信息进行筛选.过滤,将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前.这大大增加了系统

K近邻(KNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特征.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别.KNN方法在类别决策时,只与极少数的相邻样本有关.由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的

一.一抹前言 没有爱的日子,时间如指尖细沙,不知不觉就流逝了.写“CSS float浮动的深入研究.详解及拓展(一)”和“CSS float浮动的深入研究.详解及拓展(二)”似乎就在不久前,然而相隔差不多有一年之久了.文章最后留下了“浮动布局更好的替代方案是什么?”后文再介绍的预告. 由于自己肚子中的货物不足以撑起一篇足够质量的文章,所以关于“浮动布局更好的替代方案是什么?”的文章一直并未动笔.好在事物总是在发展的,我也是每天都是在进步,对于列表布局的思考也愈发成熟.加上正好前不久又有人询问我“

时间序列与数据挖掘 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到: 1. LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令2. GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器3. R:在命令行输入‘R’进入交互式环境,下面的代码都是在交互式环境运行4. 数据:在命令行终端输入以下命令:

前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或者针对不必要的循环进行排除.近年来,最短路算法大量应用于需要高及时性的领域,比如GIS领域,也大量应用于网络规模巨大的社会网络分析领域,这使得传统思路并不能很好地解决,于是把最短路算法思路本身抽象成两阶段算法,第一阶段为数据预处理,第二阶段为实时地搜索.这二者是互相矛盾的,如何找到平衡是各种算法技术

一.DXF文件格式分析 DXF文件由标题段.表段.块段.实体段和文件结束段5部分组成,其内容如下. ☆标题段(HEADER)标题段记录AutoCAD系统的所有标题变量的当前值或当前状态.标题变量记录了AutoCAD系统的当前工作环境,如SNAP捕捉当前状态.栅格间距式样.当前图层层名及线型.颜色等. ☆表段(TABLES)表段共包含4个表,每个表又包含可变数目的表项.这些表在文件中出现的顺序是线型表(LTYPE).图层表(LAYER).字样表(STYLE).视图表(VIEW). ☆块段(BLOC

高维数据的聚类分析 高维聚类研究方向 高维数据聚类的难点在于: 1.适用于普通集合的聚类算法,在高维数据集合中效率极低 2.由于高维空间的稀疏性以及最近邻特性,高维的空间中基本不存在数据簇. 在高维聚类的研究中有如下几个研究重点: 1)维度约简,主要分为特征变换和特征选择两大类.前者是对特征空间的变换映射,常见的有PCA.SVD等.后者则是选择特征的子集,常见的搜索方式有自顶向下.随机搜索等:(降维) 2)高维聚类算法,主要分为高维全空间聚类和子空间聚类算法.前者的研究主要聚焦在对传统聚类算法的

一.一抹前言 没有爱的日子,时间如指尖细沙,不知不觉就流逝了.写“CSS float浮动的深入研究.详解及拓展(一)”和“CSS float浮动的深入研究.详解及拓展(二)”似乎就在不久前,然而相隔差不多有一年之久了.文章最后留下了“浮动布局更好的替代方案是什么?”后文再介绍的预告. 由于自己肚子中的货物不足以撑起一篇足够质量的文章,所以关于“浮动布局更好的替代方案是什么?”的文章一直并未动笔.好在事物总是在发展的,我也是每天都是在进步,对于列表布局的思考也愈发成熟.加上正好前不久又有人询问我“

前几天看了一下Memcached,看到Memcached的分布式算法时,知道了一种Consistent Hashing的哈希算法,上网搜了一下,大致了解了一下这个算法,做下记录. 数据均衡分布技术在分布式存储系统中非常重要,数据分布越均匀,系统的总体性能就越好. 简单的哈希算法:以K取余法,这种算法虽然简单,但难以满足单调性要求,并且平衡性差,增删节点时更新效率低.当系统中存储节点数量发生增加或者减少时,整个系统的数据对象的映射位置都要重新进行计算,严重影响了缓存的命中率,可能会导致系统无法对外

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前言 由于性能的限制,实时光照模型往往会忽略间接光因素(即场景中其他物体所反弹的光线).但在现实生活中,大部分光照其实是间接光.在第7章里面的光照方程里面引入了环境光项: \[C_a = \mathbf{A_L}\otimes\mathbf{m_d} \] 其中颜色\(\mathbf{A_L}\)表示的是从某光源发出,经过环境光反射而照射到物体表面的间接光总量.漫反射\(\mathbf{m_d}\)则是物体表面根据漫反射率将入射光反射回的总量.这种方式的计算只是一种简化,并非真正的物理计算,它直

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不知道从什么时候开始,很多一说起国产好像就非常愤慨,其实大可不必.做开源中国六年有余,这六年时间国内的开源蓬勃发展,从一开始的使用到贡献,到推出自己很多的开源软件,而且还有很多软件被国外的认可.中国是开源不可忽视的力量. 而我们这个榜单也是从这些国人开发.主要参与开发或者基于国外开源软件进行改进并形成独立版本的软件中,根据该软件的访问.收藏.下载等多个角度,从而得出前 100 名最受欢迎的开源软件.我们所评选出来的软件并非同类型,尽管放在一起不是很科学,但我们仍希望通过我们的视角让大家对国内一些

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