clear all;close all;clc; n=20; p=rand(n,2); p=createSimplyPoly(p); %创建简单多边形 hold on; for i=1:n if i==1 %处理第一个点 v1=p(n,:)-p(1,:); %当前点到前一点向量 v2=p(2,:)-p(1,:); %当前点到后一点向量 elseif i==n %最后一个点 v1=p(n-1,:)-p(n,:); v2=p(1,:)-p(n,:); else %其他点 v1=p(i-1,:)-p(

生成简单多边形后,有时还需要对多边形各顶点的凹凸性做判断. 先计算待处理点与相邻点的两个向量,再计算两向量的叉乘,根据求得结果的正负可以判断凹凸性. 结果为负则为凹顶点,为正则为凸顶点. 凹顶点用o表示,凸顶点用*表示. 结果如下: matlab代码如下: clear all;close all;clc; n=; p=rand(n,); p=createSimplyPoly(p); %创建简单多边形 hold on; :n %处理第一个点 v1=p(n,:)-p(,:); %当前点到前一点向量

1.图像分割的两条思路 场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础.但是大家搞了几十年也还没搞定——不是我说的,是接下来要介绍的这篇论文说的.图像分割的搞法大概有两种:剑宗——自低向上:先将图像聚类成小的像素团再慢慢合并,气宗——自顶向下:用多尺度模板分割图像,再进一步将图像优化分割成不同物体.当然,还有将二者合而为一的方法:training with data set. 这第三种方法也不好,太依赖于已知的物体而失去了灵活性.家庭机器人面对家里越

命题 1: 定义区间$I$上的Schwarz导数$$D^{2}f(x)=\lim_{h\to 0}\frac{f(x+h)+f(x-h)-2f(x)}{h^{2}}$$若$D^{2}f(x)\geq 0$则$f(x)$为$I$上的下凸函数,若$D^{2}f(x)\leq 0$,则$f(x)$为$I$上的上凸函数.证明: 任意$\varepsilon >0$,构造辅助函数$$F(x)=f(x)-\left[f(a)+\frac{f(b)-f(a)}{b-a}(x-a)\right]+\vareps

还是计算几何, 多边形的核可以这样理解:这个核为原多边形内部的一个多边形,站在这个叫核的多边形中,我们能看到原多边形的任何一个位置. 算法步骤如下: 1.根据原多边形最大和最小的x,y初始化核多边形,就是个矩形. 2.计算多边形当前处理的点的凹凸性. 3.用当前点与其后继点构成直线,判断当前点的前驱点在该直线的左边或右边. 4.用该直线将原核多边形分为两个部分,选择其中一个部分作为处理下一个点将用到的核,选择的依据有以下两点: 1)如果当前点为凸点,那么选择的核与3步中前驱点的所在方向相同. 2

原文:Matlab随笔之插值与拟合(上) 1.拉格朗日插值 新建如下函数: function y=lagrange(x0,y0,x) %拉格朗日插值函数 %n 个节点数据以数组 x0, y0 输入(注意 Matlat 的数组下标从1开始), %m 个插值点以数组 x 输入,输出数组 y 为 m 个插值 n=length(x0);m=length(x); :m z=x(i); s=0.0; :n p=1.0; :n if j~=k p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j)); end

原文:Matlab随笔之插值与拟合(下) 1.二维插值之插值节点为网格节点 已知m x n个节点:(xi,yj,zij)(i=1…m,j=1…n),且xi,yi递增.求(x,y)处的插值z. Matlab可以直接调用interp2(x0,y0,z0,x,y,`method`) 其中 x0,y0 分别为 m 维和 n 维向量,表示节点, z0 为 n × m 维矩阵,表示节点值, x,y 为一维数组,表示插值点, x 与 y 应是方向不同的向量,即一个是行向量,另一个是列 向量, z 为矩阵,它的

MATLAB小波变换指令及其功能介绍 1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt函数 功能:一维离散小波变换 格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname') [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维.二维和 N 维 DFT 说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解,cA.cD 分别为近似分量和细节分量:[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D.Hi_D 

前言   做一些数据处理软件,使用matlab文件,.mat文件.   准备条件   安装matlab2016,发现是vs 12(是vs2011版本),Qt5.9.3是支持vs 14(是vs2015版本),安装matlab2020a版本(该版本是vs 14版本的,每年matlab上半年发布a版本,下半年发布b版本).  安装请自行百度,下载,解压,安装都比较费时间.  安装完后:     Qt的准备条件   (Qt5.9.3+QtCreator+msvc2015)  挑选Qt的版本,需要支持ma

Alink漫谈(十一) :线性回归 之 L-BFGS优化 目录 Alink漫谈(十一) :线性回归 之 L-BFGS优化 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 优化基本思路 1.2 各类优化方法 0x02 基本概念 2.1 泰勒展开 如何通俗推理? 2.2 牛顿法 2.2.1 泰勒一阶展开 2.2.2 泰勒二阶展开 2.2.3 高维空间 2.2.4 牛顿法基本流程 2.2.5 问题点及解决 2.3 拟牛顿法 2.4 L-BFGS算法 0x03 优化模型 -- L-BFGS算法 3.1 如何分布

HDOJ 题目分类 //分类不是绝对的 //"*" 表示好题,需要多次回味 //"?"表示结论是正确的,但还停留在模块阶 段,需要理解,证明. //简单题看到就可以敲的 1000:    入门用: 1001:    用高斯求和公式要防溢出 1004:1012: 1013:    对9取余好了 1017:1021: 1027:    用STL中的next_permutation() 1029:1032:1037:1039:1040:1056:1064:1065: 10

HDOJ 题目分类 /* * 一:简单题 */ 1000:    入门用:1001:    用高斯求和公式要防溢出1004:1012:1013:    对9取余好了1017:1021:1027:    用STL中的next_permutation()1029:1032:1037:1039:1040:1056:1064:1065:1076:    闰年 1084:1085:1089,1090,1091,1092,1093,1094, 1095, 1096:全是A+B1108:1157:1196:1

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在分布式训练时,提高计算通信占比是提高计算加速比的有效手段,当网络通信优化到一定程度时,只有通过增加每个worker上的batch size来提升计算量,进而提高计算通信占比.然而一直以来Deep Learning模型在训练时对Batch Size的选择都是异常敏感的,通常的经验是Large Batch Size会使收敛性变差,而相对小一点的Batch Size才能收敛的更好

它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法,极大似然原理的直观想法是,一个随机试验如有若干个可能的结果A,B,C,... ,若在一次试验中,结果A出现了,那么可以认为实验条件对A的出现有利,也即出现的概率P(A)较大.极大似然原理的直观想法我们用下面例子说明.设甲箱中有99个白球,1个黑球:乙箱中有1个白球．99个黑球.现随机取出一箱,再从抽取的一箱中随机取出一球,结果是黑球,这一黑球从乙箱抽取的概率比从甲箱抽取的概率大得多,这时我们自然更多地相信这个黑球是取自乙箱的.一般说来,事件A发生的概

This file is implementation of Common Common Computational Geometry Algorithms.Please please pay attention to input according to the specified data type. 个人实现的一些计算几何中常见的算法,包括点,线,多边形等:所有算法只依赖于C++标准库,不用包含任何其他第三方库,包含此头文件即可使用.使用时请注意按照规定的数据类型进行输入,目前只使用C++

[白话解析] 深入浅出极大似然估计 & 极大后验概率估计 0x00 摘要 本文在少用数学公式的情况下,尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解 极大似然估计 & 极大后验概率估计,并且从名著中找了几个实例给大家看看这两种估计如何应用 & 其非常有趣的特点. 0x01 背景知识 1. 概率 vs 统计 概率(probability)和统计(statistics)看似两个相近的概念,其实研究的问题刚好相反. 1.1 概率 概率研究的是,已经知道了模型和参数后,给出一个事件发生的概率. 概率是一种

1.树上拓扑排序计数 结论$\dfrac{n!}{\prod\limits_{i=1}^n size_i}$ 对于节点$i$,其子树随意排序的结果是$size[i]!$ 但$i$需要排在第一位,只有$size[i]-1$个数可以任意排 乘上$\frac{1}{size[i]}$ 2.DAG上的问题退化成有向树解决 如果转化为DAG问题的题目,如果边与边之间有传递关系 可以退化成树进行解决 在建树的时候需要关心的是某一个点的直接父亲是什么 如ATcoder的ABC158F 3.在基环树上DP 主要

其实是一个还算 trivial 的知识点吧--早在 2019 年我就接触过了,然鹅当时由于没认真学并没有把自己学懂,故今复学之( 1. 决策单调性 引入:在求解 DP 问题的过程中我们常常遇到这样的问题:我们列出了一个 \(dp\) 状态转移方程式形如 \(dp_i=\min\limits_{j<i}dp_j+w(j+1,i)\) 或类似的形式,暴力转移时间复杂度 \(\mathcal O(n^2)\) 过不去,但是你发现这里的代价函数 \(w(l,r)\) 有一些比较好的性质,譬如单调性或凹凸

正交变换是保持图形形状和大小不变的几何变换,包含旋转,轴对称及上述变换的复合. 几何意义 正交变换是保持图形形状和大小不变的几何变换,包含旋转,轴对称及上述变换的复合. 代数定义 欧几里得空间V的线性变换σ称为正交变换,如果它保持向量内积不变,即对任意的α,β∈V,都有 (σ(α),σ(β))=(α,β) 设σ是n维欧式空间V的一个线性变换,于是下面4个命题等价 1.σ是正交变换 2.σ保持向量长度不变,即对于任意α∈V,丨σ(α)丨=丨α丨 3.如果ε_1,ε_2,...,ε_n是标准正交基,

作者:@wzyer 拉格朗日乘子法无疑是最优化理论中最重要的一个方法.但是现在网上并没有很好的完整介绍整个方法的文章.我这里尝试详细介绍一下这方面的有关问题,插入自己的一些理解,希望能够对大家有帮助.本文分为两个部分:第一部分是数学上的定义以及公式上的推导:第二部分主要是一些常用方法的直观解释.初学者可以先看第二部分,但是第二部分会用到第一部分中的一些结论.请读者自行选择. 拉格朗日乘子法的数学基础 共轭函数 对于一个函数f:Rn→R(不要求是凸函数),我们可以定义它的共轭函数f⋆:Rn→R为: