描述 两个整数的Hamming距离是对应比特位不同的个数. 给定两个整数x和y,计算两者的Hamming距离. 0 ≤ x, y < 2^31. 您在真实的面试中是否遇到过这个题? 样例 输入: x = 1, y = 4 输出: 2 public class Solution { /** * @param x: an integer * @param y: an integer * @return: return an integer, denote the Hamming Distance b…

仔细阅读ORB的代码,发现有很多细节不是很明白,其中就有用暴力方式测试Keypoints的距离,用的是HammingLUT,上网查了才知道,hamming距离是相差位数.这样就好理解了. 我理解的HammingLUT lut; result=lut((a),(b),size_t size):result=a与b的hamming distance+size; unsigned int hamdist(unsigned int x, unsigned int y) { unsigned int di…

P1461 海明码 Hamming Codes 98通过 120提交 题目提供者该用户不存在 标签USACO 难度普及/提高- 提交  讨论  题解 最新讨论 暂时没有讨论 题目描述 给出 N,B 和 D,要求找出 N 个由0或1组成的编码(1 <= N <= 64),每个编码有 B 位(1 <= B <= 8),使得两两编码之间至少有 D 个单位的“Hamming距离”(1 <= D <= 7).“Hamming距离”是指对于两个编码,他们二进制表示法中的不同二进制位…

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 在之前的开篇提到了text2vec,笔者将其定义为R语言文本分析"No.1",她是一个文本分析的生态系统.笔者在学习之后发现开发者简直牛!基于分享精神,将自学笔记记录出来.开篇内容参考: 重磅︱R+NLP:text2vec包--New 文本分析生态系统 No.1(一,简介) R+NLP︱text2vec包--BOW词袋模型…

题目描述 给出 N,B 和 D,要求找出 N 个由0或1组成的编码(1 <= N <= 64),每个编码有 B 位(1 <= B <= 8),使得两两编码之间至少有 D 个单位的“Hamming距离”(1 <= D <= 7).“Hamming距离”是指对于两个编码,他们二进制表示法中的不同二进制位的数目.看下面的两个编码 0x554 和 0x234(0x554和0x234分别表示两个十六进制数) 0x554 = 0101 0101 0100 0x234 = 0010…

▶ 与 Hamming  距离相关的两道题. ▶ 461. 求两个数 x 与 y 的哈夫曼距离. ● 代码,4 ms,对 x 和 y 使用异或,然后求值为 1 的位的个数. class Solution { public: int hammingDistance(int x, int y) { int i,temp; , temp = x ^ y; temp > ; temp &= temp - , i++); return i; } }; ● 代码,7 ms,转化为 bitset 来逐位比…

题目大意:求n个两两hamming距离大于等于d的序列,每个元素是一个b bit的数 思路:仍然暴力大法好 /*{ ID:a4298442 PROB:hamming LANG:C++ } */ #include<iostream> #include<fstream> #define maxn 500 using namespace std; ifstream fin("hamming.in"); ofstream fout("hamming.out&q…

P1461 海明码 Hamming Codes 题目描述 给出 N,B 和 D,要求找出 N 个由0或1组成的编码(1 <= N <= 64),每个编码有 B 位(1 <= B <= 8),使得两两编码之间至少有 D 个单位的“Hamming距离”(1 <= D <= 7).“Hamming距离”是指对于两个编码,他们二进制表示法中的不同二进制位的数目.看下面的两个编码 0x554 和 0x234(0x554和0x234分别表示两个十六进制数): 0x554 = 010…

题目描述 给出 N,B 和 D,要求找出 N 个由0或1组成的编码(1 <= N <= 64),每个编码有 B 位(1 <= B <= 8),使得两两编码之间至少有 D 个单位的"Hamming距离"(1 <= D <= 7)."Hamming距离"是指对于两个编码,他们二进制表示法中的不同二进制位的数目.看下面的两个编码 0x554 和 0x234(0x554和0x234分别表示两个十六进制数) 0x554 = 0101 010…

用一个二维数组装m个字符串,然后用一个数组装每个字符串的hamming距离.找到最小的hanming距离即可 #include<stdio.h> #include<string.h> //比较两个字符串有多少个元素不同 int hamming(char s1[],char s2[],int n){ ; ;i<n;i++) if(s1[i] != s2[i]) count++; return count; } int main(){ int m,n; ][]; ]; int c…

matlab中自带的计算距离矩阵的函数有两个pdist和pdist2.前者计算一个向量自身的距离矩阵,后者计算两个向量之间的距离矩阵.基本调用形式如下: D = pdist(X) D = pdist2(X,Y) 这两个函数都提供多种距离度量形式,非常方便,还可以调用自己编写的距离函数. 需要注意的是:pdist2返回是n*n的距离矩阵,pdist则返回距离矩阵的下三角串联形式. 下面是具体的介绍: 一.pdist Pairwise distance between pairs of object…

1. 最近邻法的应用 1.1 Jaccard 相似集 如何定义相似:即相关属性交集的大小,越大则越相似.我们给相似一个数学上的定义:Jaccard 相似集. 集合 \(S\) 与集合 \(T\) 的 Jaccard 集合被定义为 \(|S \cap T|/|S \cup T|\),即它们交集与并集的大小之比.我们简单地定义为\(SIM(S,T)\)  1.2 文件的相似度 大范围内搜索内容相似的文本是相似度分析的一个非常重要的应用: 查找剽窃,即相似度查询 网站针对不同主机的镜像页面维护 查找…

题目 Source http://acm.timus.ru/problem.aspx?space=1&num=1996 Description Emperor Palpatine has been ruling the Empire for 25 years and Darth Vader has been the head of the Empire Armed Forces. However, the Rebel movement is strong like it never used t…

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(…

看了大牛的解法  第一次知道可以产生随机数解题   在计算hamming距离时用了位运算  很简便 /************************************************************************* > Author: xlc2845 > Mail: xlc2845@gmail.com > Created Time: 2013年10月29日 星期二 15时35分21秒 ***********************************…

一.Brief算法 1.基本原理 BRIEF是2010年的一篇名为<BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features>的文章中提出,Brief为特征描述子,对已检测到的特征点进行描述,是一种二进制编码描述子,摒弃了区域灰度直方图描述特征点的传统方法,加快特征描述子建立速度,降低特征匹配时间.因为需要事先得到特征点的位置,可以利用Fast特征点检测算法或Harris角点检测算法或者SIFT.Surf等算法检测特征点的位置,接下来利用特征点邻域…

  一.数据挖掘 数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的.不全然的数据集中获取隐含在当中的实用知识的高级过程.Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用.Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式. 数据挖掘涉及的学科领域和方法非常多,有多种分类法. (1)依据挖掘对象分:关系数据库.面向对象数据库.空间数据库.时序数据库.DNA 数据库.多媒体数据…

[题目描述] 给出 N,B 和 D,要求找出 N 个由0或1组成的编码(1 <= N <= 64),每个编码有 B 位(1 <= B <= 8),使得两两编码之间至少有 D 个单位的“Hamming距离”(1 <= D <= 7).“Hamming距离”是指对于两个编码,他们二进制表示法中的不同二进制位的数目.看下面的两个编码 0x554 和 0x234(0x554和0x234分别表示两个十六进制数): 0x554 = 0101 0101 0100 0x234 = 00…

局部敏感哈希 转载请注明http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/44456679 在检索技术中,索引一直须要研究的核心技术.当下,索引技术主要分为三类:基于树的索引技术(tree-based index).基于哈希的索引技术(hashing-based index)与基于词的倒排索引(visual words based inverted index)[1]. 本文主要对哈希索引技术进行介绍. 哈希技术概述 在检索中.须要解决的问题是给定一…

  一.数据挖掘 数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的.不全然的数据集中获取隐含在当中的实用知识的高级过程.Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用.Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式. 数据挖掘涉及的学科领域和方法非常多.有多种分类法. (1)依据挖掘对象分:关系数据库.面向对象数据库.空间数据库.时序数据库.DNA 数据库.多媒体数据…

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主…

本篇介绍DBoW2算法原理介绍,下篇介绍DBoW2的应用. DBow2算法 DBow2是一种高效的回环检测算法,DBOW2算法的全称为Bags of binary words for fast place recognition in image sequence,使用的特征检测算法为Fast,描述子使用的是brief描述子,(TODO:和DBow的区别在哪里?)是一种离线的方法. 二进制特征(ORB特征):Fast特征点+Brief描述子 (Hamming distance) 256bits的…

图像检索中,对一幅图像编码后的向量的维度是很高.以VLAD为例,基于SIFT特征点,设视觉词汇表的大小为256,那么一幅图像编码后的VLAD向量的长度为$128 \times 256 = 32768 $.通常要对编码后的VLAD向量进行降维,降维后的向量长度应该根据图像库中图像量的大小来,如果只是几百张的小的图像库,那么可以降维到128甚至是64维,在这种情况下降维后的VLAD向量仍然有很好的区分度:但是如果图片库的数量是几千,几万张,如果VLAD降维的维度太低,损失的信息过多,就不能有很好的区…

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主…

对于BF匹配器,首先我们得用cv2.BFMatcher()创建BF匹配器对象.它取两个可选参数,第一个是normType.它指定要使用的距离量度.默认是cv2.NORM_L2.对于SIFT,SURF很好.(还有cv2.NORM_L1).对于二进制字符串的描述子,比如ORB,BRIEF,BRISK等,应该用cv2.NORM_HAMMING.使用Hamming距离度量,如果ORB使用VTA_K == 3或者4,应该用cv2.NORM_HAMMING2 第二个参数是布尔变量,crossCheck模式是…

我们要知道三维空间中的点在图像中的位置,就需要提取特征与特征匹配了. 1.检测特征点 2.计算描述子 3.特征匹配 1.检测特征点 我们用到的检测特征点的方法是FAST算法,最大的特点就是快! 算法原理:遍历图像,找到所有的角点.我们就拿一个角点举例,例如只拿到一个角点p,设其像素灰度值为I,取这个角点以三为半径的圆上的所有像素点,能取到16个,然后设定一个阈值t,如果连续n个像素点的灰度值都大于I+t或者都小于I-t.我们则认为其为特征点.接着计算方向:特征点与重心的角度. 2.计算描述子 描…

传统的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上相当于伪随机数产生算法.产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概 率 下是相等的:如果不相等,除了说明原始内容不相等外,不再提供任何信息,因为即使原始内容只相差一个字节,所产生的签名也很可能差别极大.从这个意义 上来 说,要设计一个 hash 算法,对相似的内容产生的签名也相近,是更为艰难的任务,因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外,还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息.而 Google 的 s…

1.介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量: estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题. Scoring参数:使用cross-validation的模型评估工具,依赖于内部的scoring策略.见下. Metric函数:metrics模块实现了一些函数,用来评估预测误差.见下. 2. scoring参数 模型选择和评估工具,例如: grid_search.GridSearchCV 和 cross…

原文链接:https://www.cnblogs.com/baochuan/p/9089244.html  背景     提升产品体验,节省用户感知度.——想想,如果看到一堆相似性很高的新闻,对于用户的留存会有很大的影响.     技术方案1.信息指纹算法   思路:为每个网页计算出一组信息指纹(Fingerprint).比较两个网页相同信息指纹数量,从而判断内容的重叠性.   步骤: 1)提取网页正文信息特征(通常是一组词),并进行向量化处理(权重算法:如nf/df). 2)取前N个信息特征,…

引言 该文是由EPFL的Calonder在ECCV2010上提出了一种可以快速计算且表达方式为二进制编码的描述子.主要思路就是在特征点附近随机选取若干点对,将这些点对的灰度值的大小,组合成一个二进制串,并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子. 算法描述 首先,该文特征点提取算法与SIFT一致,也可以仿照SURF算法.在此,主方向的计算在此省略(更为详见,参考资料[1]),因该描述子针对的是两幅小角度偏转(30°以内)图像的特征点匹配. 其次,描述子的建立过程: 选定建立描述子的区域(特征点的一…