加入实验室后,经过张老师的介绍,有幸与某公司合共共同完成某个项目,在此项目中我主要负责的是三维 pdf 报告生成.Dicom图像上亮度.对比度调整以及 Dicom图像三维重建.今天主要介绍一下完成Dicom图像三维重建的过程以及自己的心得体会.实现Dicom三维图像重建最主要用的VTK(Visualization Toolkit,也就是可视化工具包),由于今天的主题不是有关VTK,所以有关VTK的学习(包括VTK介绍.使用.实列),可以参考此链接:https://blog.csdn.net/wi…
关于素数的基本介绍请参考百度百科here和维基百科here的介绍 首先介绍几条关于素数的基本定理: 定理1:如果n不是素数,则n至少有一个( 1, sqrt(n) ]范围内的的因子 定理2:如果n不是素数,则n至少有一个(1, sqrt(n) ]范围内的素数因子 定理3:定义f(n)为不大于n的素数的个数,则 f(n) 近似等于 n/ln(n) (ln为自然对数) ,具体请参考here 求不超过n的素数                         本文地址 算法1:埃拉托斯特尼筛法,该算法的…
判断正整数p是否是素数 方法一 朴素的判定   …
一.基于密度的聚类算法的概述     最近在Science上的一篇基于密度的聚类算法<Clustering by fast search and find of density peaks>引起了大家的关注(在我的博文“论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法”中也进行了中文的描述).于是我就想了解下基于密度的聚类算法,熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法,如K-Means算法之间的区别.     基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域.与基于距离的聚类算…
最近在学习使用阿里云的推荐引擎时,在使用的过程中用到很多推荐算法,所以就研究了一下,这里主要介绍一种推荐算法—基于物品的协同过滤算法.ItemCF算法不是根据物品内容的属性计算物品之间的相似度,而是通过分析用户的行为记录来计算用户的相似度.该算法认为物品A和物品B相似的依据是因为喜欢物品A的用户也喜欢物品B.基于物品的协同过滤算法实现步骤:1.计算物品之间的相似度2.根据物品的相似度和用户的历史行为记录给用户生成推荐列表下面我们一起来看一下这两部是如何实现的:一.计算物品之间的相似度通过查询一下…
一.推荐系统简介 推荐系统主要基于对用户历史的行为数据分析处理,寻找得到用户可能感兴趣的内容,从而实现主动向用户推荐其可能感兴趣的内容: 从物品的长尾理论来看,推荐系统通过发掘用户的行为,找到用户的个性化需求,从而将长尾商品准确地推荐给需要它的用户,帮助用户发现那些他们感兴趣但很难发现的商品. 推荐系统使用的是基于邻域的算法,一类是基于用户的协同过滤算法,另一类是基于物品的协同过滤算法: 二.数据集准备 我们采用GroupLens提供的MovieLens数据集 These files conta…
在以往判断一个数n是不是素数时,我们都是采用i从2到sqrt(n)能否整除n.如果能整除,则n是合数;否则是素数.但是该算法的时间复杂度为O(sqrt(n)),当n较大时,时间性能很差,特别是在网络安全和密码学上一般都是需要很大的素数.而从目前来看,确定性算法判断素数的性能都不好,所以可以用MC概率算法来解决,其中Miller Rabin算法就是其中的很经典的解决方法.下面首先介绍下相关的数学理论. 数学原理 Fermat小定理:若n是素数,则对所有1≤a≤n-1的整数a,有a^(n-1)mod…
看一个数是否为质数,我们通常会用那个O(√N)的算法来做,那个算法叫试除法.然而当这个数非常大的时候,这个高增长率的时间复杂度就不够这个数跑了. 为了解决这个问题,我们先来看看费马小定理:若n为素数,a与n互质,则an-1Ξ1(mod n).于是有人想过把它倒过来判断n是否为素数.首先,若a与n不互质,那么n为合数.所以只需要满足an-1Ξ1(mod n)即可,这个a干脆就让它等于2了.即判断2n-1Ξ1(mod n)是否成立.若不成立,那么n必定为合数.但成立时n就是素数吗?又有人找出了个数:…
一些前置知识可以看一下我的联赛前数学知识 如何判断一个数是否为质数 方法一:试除法 扫描\(2\sim \sqrt{n}\)之间的所有整数,依次检查它们能否整除\(n\),若都不能整除,则\(n\)是质数,否则\(n\)是合数. 代码 bool is_prime(int n){ if(n<2) return 0; int m=sqrt(n); for(int i=2;i<=m;i++){ if(n%i==0) return 0; } return 1; } 方法二.线性筛 用 \(O(n)\)…
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