1.  查表法,外循环用 这种格式 :  //for(int j = 0; j != h; ++j)// for(int i = 0; i!=w;++i)//. for(int j = 0; j != h; ++j) for(int i = 0; i!=w;++i) { int r,g,b,y,r1,g1,b1,y1; r = D[in[of3]];//查表 //这里给第一个ALU执行 g = E[in[of3+1]]; b = F[in[of3+2]]; y = r + g + b; out[…

代码的运算速度取决于以下几个方面 1. 算法本身的复杂度,比如MPEG比JPEG复杂,JPEG比BMP图片的编码复杂. 2. CPU自身的速度和设计架构 3. CPU的总线带宽 4. 您自己代码的写法 将RGB格式的彩色图像先转换成YUV图像. 图像转换的公式如下: Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B; 图像尺寸640*480*24bit,RGB图像已经按照RGBRGB顺序排列的格式,放在内存里面了. 以下是输入和输出的定义: #define XSIZE…

var CRC = {}; CRC._auchCRCHi = [ 0x00, 0xC1, 0x81, 0x40, 0x01, 0xC0, 0x80, 0x41, 0x01, 0xC0, 0x80, 0x41, 0x00, 0xC1, 0x81, 0x40, 0x01, 0xC0, 0x80, 0x41, 0x00, 0xC1, 0x81, 0x40, 0x00, 0xC1, 0x81, 0x40, 0x01, 0xC0, 0x80, 0x41, 0x01, 0xC0, 0x80, 0x41, 0…

这篇文章并不是介绍排序算法原理的,纯粹是想比较一下各种排序算法在真实场景下的运行速度. 算法由 Python 实现,用到了一些语法糖,可能会和其他语言有些区别,仅当参考就好. 测试的数据是自动生成的,以数组形式保存到文件中,保证数据源的一致性. 排序算法 直接插入排序 时间复杂度:O(n²) 空间复杂度:O(1) 稳定性:稳定 def insert_sort(array): for i in range(len(array)): for j in range(i): if array[i] <…

查表算法,无疑也是一种非常常用.有效而且快捷的算法,我们在很多算法的加速过程中都能看到他的影子,在图像处理中,尤其常用,比如我们常见的各种基于直方图的增强,可以说,在photoshop中的调整菜单里80%的算法都是用的查表,因为他最终就是用的曲线调整. 普通的查表就是提前建立一个表,然后在执行过程中算法计算出一个索引值,从表中查询索引对应的表值,并赋值给目标地址,比如我们常用的曲线算法如下所示: int IM_Curve_PureC(unsigned char *Src, unsigned ch…

前面的文章对线性回归做了一个小结,文章在这: 线性回归原理小结.里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍.提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归,以及线程回归的L1正则化-Lasso回归.但是对于Lasso回归的解法没有提及,本文是对该文的补充和扩展.以下都用矩阵法表示,如果对于矩阵分析不熟悉,推荐学习张贤达的<矩阵分析与应用>. 1. 回顾线性回归 首先我们简要回归下线性回归的一般形式: \(h_\mathbf{\theta}(\mathbf{X}) = \mathbf{X\theta…

目录: 一:大O记法 二:各函数高阶比较 三:常用算法和数据结构的复杂度速查表 四:常见的logn是怎么来的 一:大O记法 算法复杂度记法有很多种,其中最常用的就是Big O notation(大O记法): 对于其中的g(x)是关于操作元素数x为自变量的计算次数函数,而x趋近无穷大从而只留下最高项且忽略其常数项是为了集中看函数随着元素个数的大量增加后运行时间的增加速度从而用来衡量时间复杂度. e.g: for i in range(x): print(‘aha’) print(i) print(…

”基于用户的协同过滤算法“是推荐算法的一种,这类算法强调的是:把和你有相似爱好的其他的用户的物品推荐给你. 要实现该推荐算法,就需要计算和你有交集的用户,这就要用到物品到用户的反查表. 先举个例子说明下反查表:甲喜欢的物品有:A.B.C:乙喜欢的物品有:B.E.F:丙喜欢的物品有:A.J.K:而你喜欢的物品是:A.J.M.反查表就是喜欢A物品的有你.甲.丙,喜欢J物品的有你.丙,喜欢M物品的只有你,这就是和你喜欢的物品有联系的用户.有了这个反查表,我们就可以看出和你有关系的用户只有甲和丙,乙用户…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘( 博主亲自录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 原文出处: Cheatsheet – Python & R codes for common Machine Learning Algorithm…

原创,转载请注明出处.https://www.cnblogs.com/yangf428/p/11254370.html 天勤例题[2-1]: 设顺序表va中的数据元素递增有序.试写一算法,将x插入到顺序表的适当位置上,以保持该表的有序性 先建立一个待插入的结点,然后依次与与链表中的各结点的数据域比较大小,找到插入该结点的位置,最后插入该结点. 算法如下: //设顺序表中的数据元素递增有序, //试着写一算法,将x插入到顺序表上的适当位置上, //以保持该表的有序性. #include<stdio…