简单介绍: 本文介绍DM8168 DVRRDK中传入DSP内部的视频格式以及大概的处理流程. 背景: 可能有非常多人为了加快研发的速度.减少难度,选择在DVRRDk已有的OSD内加入自己的DSP算法. 今天我打算将自己的算法加入进去,发现无论是隔行採集的视频和逐行採集的视频都是能够支持的.那么内部怎么实现的呢? 详述: DVR_RDK_McFW_Link_API_Training.pdf中写道: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ3VvO…

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:…

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程…

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产…

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 欢迎光临天资小屋:http://user.qzone.qq.com/593830943/main --------------------------------------------------…

作者:July. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/. 引记 此前一天,一位MS的朋友邀我一起去与他讨论高速排序,红黑树,字典树,B树.后缀树,包含KMP算法,只有在解说KMP算法的时候,言语磕磕碰碰,我想,原因有二:1.博客内的东西不常回想,忘了不少:2.便是我对KMP算法的理解还不够彻底,自不用说解说自如,运用自如了.所以,特再写本篇文章.因为此前,个人已经写过关于KMP算法的两篇文章,所以,本文名为:KMP算法之总结篇. 本文分为例如以下六个部分: 第一部分…

Dijkstra算法 说明:求解从起点到任意点的最短距离,注意该算法应用于没有负边的图. 来,看图. 用邻接矩阵表示 int[][] m = { {0, 0, 0, 0, 0, 0}, {0, 0, 4, 2, 0, 0}, {0, 0, 0, 3, 2, 3}, {0, 0, 1, 0, 4, 5}, {0, 0, 0, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 1, 0}}; 备注:第一行(从第零行开始)表示A,第一列(从第零列开始)表示A.m[1][2]表示A到B的距离,如果没有相连则…

本篇文章先介绍了提升放法和AdaBoost算法.已经了解的可以直接跳过.后面给出了AdaBoost算法的两个样例.附有详细计算过程. 1.提升方法(来源于统计学习方法) 提升方法是一种经常使用的统计学习方法,应用十分广泛且有效.在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能. 提升算法基于这样一种思路:对于一个复杂任务来说,将多个专家的推断进行适当的综合所得出的推断.要比当中不论什么一个专家单独的推断好. 实际上.就是"三个臭皮匠顶个诸葛亮&q…

Bloom Filter 算法 Bloom filter是由Burton Bloom 在1970年提出的,其后在P2P上得到了广泛的应用.Bloom filter 算法可用来查询某一数据是否在某一数据集合中.其长处是查询效率高.可节省空间.但其缺点是会存在一定的错误.因此Bloom filter 算法仅仅能应用于那些同意有一定错误的场合.可使用Bloom filter 算法的场合包含字典软件.分布式缓存.P2P网络和资源路由等等. 使用Bloom Filter我们能够推断一个元素是否在某一个集合…

这几天学习kmp算法,解决字符串的匹配问题.開始的时候都是用到BF算法,(BF(Brute Force)算法是普通的模式匹配算法,BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配,若相等,则继续比較S的第二个字符和 T的第二个字符;若不相等,则比較S的第二个字符和T的第一个字符,依次比較下去,直到得出最后的匹配结果.BF算法是一种蛮力算法. )尽管也能解决一些问题.可是这是常规思路,在内存大,数据量小.时间长的情况下.还能解决一些问题,可是假设遇到一些限制时间和内存的字符串…

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 数据挖掘模型中的IV和WOE详解 1.IV的用途 IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量. 我们在用逻辑回归.决策树等模型方法构…

近邻算法是机器学习算法中的入门算法,该算法用于针对已有数据集对未知数据进行分类. 该算法核心思想是通过计算预測数据与已有数据的相似度猜測结果. 举例: 如果有例如以下一组数据(在下面我们统一把该数据作为训练数据): 身高 年龄 国籍 170 23 中国 180 21 美国 185 22 俄国 175 24 中国 120 23 日本 我们将该组数据的前两列作为一个特征值.最后一项作为一个待分类结果.当数据量足够大时,能够通过该数据便可得出较为精确的分类. 比如我们拿到測试数据.年龄23岁,身高17…

最大期望算法(EM) K均值算法很easy(可參见之前公布的博文),相信读者都能够轻松地理解它. 但以下将要介绍的EM算法就要困难很多了.它与极大似然预计密切相关. 1 算法原理 最好还是从一个样例開始我们的讨论.如果如今有100个人的身高数据,并且这100条数据是随机抽取的. 一个常识性的看法是.男性身高满足一定的分布(比如正态分布),女性身高也满足一定的分布.但这两个分布的參数不同. 我们如今不仅不知道男女身高分布的參数,甚至不知道这100条数据哪些是来自男性.哪些是来自女性.这正符合聚类问…

先上图: 现在要找到地点V1到其余各个地点的最短路径(图中数字的单位默认为km.).有一个原则是:永远找最小,确保无更小. 第一步:v1->v1,v1->v2,...v1->v7的距离用一维数组dis[0],dis[1],dis[2],...dis[6]表示.初始化数组:dis=[0 50 inf inf 30 inf inf]; 第二步:找到dis数组中的最小值(注意不算v1->v1=0),它是dis[4]=30;这个距离就是v1->v5的最小距离了,因为所有的距离都是正数…

做了几年开发,一直不理解HASH算法的原理.今天偶从百度知道上看到一个牛人神一样的理解: 这个问题有点难度.不是非常好说清楚. 我来做一个比喻吧. 我们有非常多的小猪,每一个的体重都不一样,假设体重分布比較平均(我们考虑到公斤级别),我们依照体重来分,划分成100个小猪圈. 然后把每一个小猪,依照体重赶进各自的猪圈里.记录档案. 好了.假设我们要找某个小猪怎么办呢?我们须要每一个猪圈.每一个小猪的比对吗? 当然不须要了. 我们先看看要找的这个小猪的体重,然后就找到了相应的猪圈了. 在这个猪圈里的…

​ 讲KMP算法,离不开BF,实际上,KMP就是BF升级版,主要流程和BF一样 ​ 不同是在匹配失败时能利用子串的特征减少回溯,利用根据子串特征生成的Next数组来减少 <(￣︶￣)↗[GO!] !!!所有数组下标都是从0开始 1. 先看看BF算法(暴力破解) int Brute_force_1(const char *S, const char *T) { if (!S || !T) return -1; int lenS = strlen(S); int lenT = strlen(T);…

https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/79135909 概念 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降.TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用,…

转载自http://blog.jobbole.com/58246/ 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一.没有正规计算机科学课程背景的我,使用这个算法多年,但这周我却突然想起自己从没思考过为什么FFT能如此快速地计算离散傅里叶变换.我打开一本老旧的算法书,欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中,以看似简单的计算技巧来讲解这个东西. 本文的目标是,深入Cooley-Tukey  FFT 算法,解释…

我不想直接拷贝google 上面所有对算法的解释.所以我想怎么说就怎么说了,QAQ 1:什么是程序? 解决问题的范式 2:什么是问题? 程序输入与输出之间的联系 3:什么是算法: 算法就是解决问题的思路. 4:为什么需要算法? 提高程序弹性跟速度(减少运行成本) 5:什么是数据结构? 数据的存储方式 6:问什么需要数据结构? 数据结构是算法实现依赖的积木…

在聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明. 本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明. 1. GMM模型: 每一个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成.每一个 Gaussian 称为一个"Component",这些 Component 线性加成在一起就组成了 GMM 的概率…

快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一.我打开一本老旧的算法书,欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中,以看似简单的计算技巧来讲解这个东西. 本文的目标是,深入Cooley-Tukey  FFT 算法,解释作为其根源的“对称性”,并以一些直观的python代码将其理论转变为实际.我希望这次研究能对这个算法的背景原理有更全面的认识. FFT(快速傅里叶变换)本身就是离散傅里叶变换(Discrete…

字符串匹配是计算机的基本任务之一. 举例来说,有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE",我想知道,里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"? 下面的的KMP算法的解释步骤,引用于http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/Knuth%E2%80%93Morris%E2%80%93Pratt_algorithm.html 1. 首先,字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"的…

1 EM算法的引入1.1 EM算法1.2 EM算法的导出2 EM算法的收敛性3EM算法在高斯混合模型的应用3.1 高斯混合模型Gaussian misture model3.2 GMM中参数估计的EM算法4 EM推广4.1 F函数的极大-极大算法 期望极大值算法(expectation maximizition algorithm,EM).是一种迭代算法,1977年由Dempster总结提出,用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计.EM算法分为…

目录 1. 需要的微积分知识 1.1 导数 1.2 求导的链式法则 2. 梯度下降法 2.1 梯度 2.2 梯度算法的解释 3.误差反向传播算法 3.1 理论推导 3.1.1 符号说明 3.1.2 推导过程 3.2 BP算法的小结 3.3 Python实现 3.3.1 最简单三层网络 3.4 附录: 1. 需要的微积分知识 1.1 导数 对于一元函数,在导数存在的情况下,在某一点的导数,也就是该点的斜率. 对于多元函数,对于某一点求导,则需要指明方向,两个特殊的方向,1. 偏导:在坐标轴方向的导…

一.PAM聚类算法:         选用簇中位置最中心的对象,试图对n个对象给出k个划分:代表对象也被称为是中心点,其他对象则被称为非代表对象:最初随机选择k个对象作为中心点,该算法反复地用非代表对象来代替代表对象,试图找出更好的中心点,以改进聚类的质量:在每次迭代中,所有可能的对象对被分析,每个对中的一个对象是中心点,而另一个是非代表对象.对可能的各种组合,估算聚类结果的质量:一个对象Oi可以被使最大平方-误差值减少的对象代替:在一次迭代中产生的最佳对象集合成为下次迭代的中心点. 对比kme…

版权声明:本文为博主原创文章.未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/u013081425/article/details/26729375 http://poj.org/problem?id=2449 大致题意:给出一个有向图,求从起点到终点的第K短路. K短路与A*算法具体解释  学长的博客.. . 算法过程 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <algorithm> #incl…

写本文的目的: 1.加深自己的理解,以便自己日后复习 2.给看到此文的人一点启发 KMP算法看懂了就觉得特别简单,思路也好理解,但是看不懂之前,查各种资料看大佬的博客,都很懵逼...... 1.  算法过程解释 首先,字符串"BBCABCDAB ABCDABCDABDE"的第一个字符与搜索词"ABCDABD"的第一个字符,进行比较.因为B与A不匹配,所以搜索词后移一位. 就这样,直到字符串有一个字符,与搜索词的第一个字符相同为止. 接着比较字符串和搜索词的下一个字符…

LRU算法的解释详情请见 https://baike.baidu.com/item/LRU/1269842 这里百度百科给出的比较详细,然后后面有一个例子 说 LRU(least recently used)最近最少使用. 假设 序列为 4 3 4 2 3 1 4 2 物理块有3个 则 首轮 4调入内存 4 次轮 3调入内存 3 4 之后 4调入内存 4 3 之后 2调入内存 2 4 3 之后 3调入内存 3 2 4 之后 1调入内存 1 3 2(因为最少使用的是4,所以丢弃4) 之后 4调入内…

设置n为字符串s的长度.("我是个小仙女") 设置m为字符串t的长度.("我不是个小仙女") 如果n等于0,返回m并退出.如果m等于0,返回n并退出.构造两个向量v0[m+1] 和v1[m+1],串联0..m之间所有的元素. 2 初始化 v0 to 0..m. 3 检查 s (i from 1 to n) 中的每个字符. 4 检查 t (j from 1 to m) 中的每个字符 5 如果 s[i] 等于 t[j],则编辑代价cost为 0:如果 s[i] 不等于…

canopy是聚类算法的一种实现 它是一种快速,简单,但是不太准确的聚类算法 canopy通过两个人为确定的阈值t1,t2来对数据进行计算,可以达到将一堆混乱的数据分类成有一定规则的n个数据堆 由于canopy算法本身的目的只是将混乱的数据划分成大概的几个类别,所以它是不太准确的 但是通过canopy计算出来的n个类别可以用在kmeans算法中的k值的确定(因为人为无法准确的确定k值到底要多少才合适,而有kmeans算法本身随机产生的话结果可能不是很精确.有关kmeans算法的解释请看点击打开链…