如题 import cv2 import numpy as np def rgbe2float(rgbe): res = np.zeros((rgbe.shape[0],rgbe.shape[1],3)) p = rgbe[:,:,3]>0 m = 2.0**(rgbe[:,:,3][p]-136.0) res[:,:,0][p] = rgbe[:,:,0][p] * m res[:,:,1][p] = rgbe[:,:,1][p] * m res[:,:,2][p] = rgbe[:,:,2]

概述 狄克斯特拉算法--用于在加权图中找到最短路径 ps: 广度优先搜索--用于解决非加权图的最短路径问题 存在负权边时--贝尔曼-福德算法 下面是来自维基百科的权威解释. 戴克斯特拉算法(英语:Dijkstra's algorithm,又译迪杰斯特拉算法)由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉在1956年提出.戴克斯特拉算法使用了广度优先搜索解决赋权有向图的单源最短路径问题.该算法存在很多变体:戴克斯特拉的原始版本找到两个顶点之间的最短路径,但是更常见的变体固定了一个顶点作为源节点然后找到该顶

Atitit.java图片图像处理attilax总结 BufferedImage extends java.awt.Image 获取图像像素点 image.getRGB(i, lineIndex); 图片剪辑 /AtiPlatf_cms/src/com/attilax/img/imgx.java cutImage 图片处理 titit 判断判断一张图片是否包含另一张小图片  atitit 图片去噪算法的原理与实践 attilax 总结.docx Atitit. 图像处理jpg图片的压缩 清理垃圾

机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

数据结构与算法(Python) Why? 我们举一个可能不太恰当的例子: 如果将最终写好运行的程序比作战场,我们码农便是指挥作战的将军,而我们所写的代码便是士兵和武器. 那么数据结构和算法是什么?答曰:兵法! 我们可以不看兵法在战场上肉搏,如此,可能会胜利,可能会失败.即使胜利,可能也会付出巨大的代价.我们写程序亦然:没有看过数据结构和算法,有时面对问题可能会没有任何思路,不知如何下手去解决:大部分时间可能解决了问题,可是对程序运行的效率和开销没有意识,性能低下:有时会借助别人开发的利器暂时解决

目录 前言 概述 启发式的理解(重点) 优化问题的定义 个体编码 初始族群的创建 评价 配种选择 锦标赛 轮盘赌选择 随机普遍抽样选择 变异 单点交叉 两点交叉 均匀交叉 部分匹配交叉 突变 高斯突变 乱序突变 位翻转突变 均匀整数突变 环境选择 完全重插入(Pure reinsertion) 均匀重插入(Uniform reinsertion) 精英重插入(Elitist reinsertion) 精英保留重插入(Fitness-based reinsertion) 进化算法的python实现

Dijkstra 算法是一种用于计算带权有向图中单源最短路径(SSSP:Single-Source Shortest Path)的算法,由计算机科学家 Edsger Dijkstra 于 1956 年构思并于 1959 年发表.其解决的问题是:给定图 G 和源顶点 v,找到从 v 至图中所有顶点的最短路径. Dijkstra 算法采用贪心算法(Greedy Algorithm)范式进行设计.在最短路径问题中,对于带权有向图 G = (V, E),Dijkstra 算法的初始实现版本未使用最小优先

Bellman-Ford 算法是一种用于计算带权有向图中单源最短路径(SSSP:Single-Source Shortest Path)的算法.该算法由 Richard Bellman 和 Lester Ford 分别发表于 1958 年和 1956 年,而实际上 Edward F. Moore 也在 1957 年发布了相同的算法,因此,此算法也常被称为 Bellman-Ford-Moore 算法. Bellman-Ford 算法和 Dijkstra 算法同为解决单源最短路径的算法.对于带权有向

转载: 八大排序算法的 Python 实现 本文用Python实现了插入排序.希尔排序.冒泡排序.快速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序.基数排序. 1.插入排序 描述 插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的.个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2).是稳定的排序方法.插入算法把要排序的数组分成两部分:第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外(让数组多一个空间才有插入的位置),而第二部分就只包含这一个元素(即待

1基本概念 购物篮事务(market basket transaction),如下表,表中每一行对应一个事务,包含唯一标识TID,和购买的商品集合.本文介绍一种成为关联分析(association analysis)的方法,这种方法,可以从下表可以提取出,{尿布}->牛奶. 两个关键问题:1大型数据计算量很大.2发现的某种模式可能是虚假,偶然发生的. 2问题定义 把数据可以转换为如下表的二元表示,非二元不在本文讨论范围 项集 项集的支持度计数: 关联规则: 我们要发现,满足最小支持度与最小置信度

机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶 机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试题整了一下,可以阶段性的留下些脚印——没办法,平时太忙,基本上没有时间写博客.面试测试开发的话,这些也许能帮得上一些. 这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,

kNN算法原理 k最近邻(k-Nearest Neighbor)算法是比较简单的机器学习算法.它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,思想很简单:如果一个样本在特征空间中的k个最近邻(最相似)的样本中大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. kNN算法的步骤 第一阶段:确定k值(指最近的邻居的个数),一般是一个奇数 第二阶段:确定距离度量公式.文本分类一般使用夹角余弦,得出待分类数据点和所有已知类别的样本点,从中选择距离最近的k个样本: 第三阶段:统计这k个样本点钟各个类别的数量 kN

1.图类基本组成 存储在邻接表中的基本项 /** * Represents an edge in the graph * */ class Edge implements Comparable<Edge> { public Vertex dest; //Second vertex in Edge public double cost; //Edge cost public Edge(Vertex d, double c) { dest = d; cost = c; } @Override pu

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,

这个算法是在听北大人工智能mooc的时候,老师讲的一种局部搜索算法,可是举得例子不太明白.搜索网页后,发现<禁忌搜索(Tabu Search)算法及python实现>(https://blog.csdn.net/adkjb/article/details/81712969) 已经做了好详细的介绍,仔细看了下很有收获.于是想泡泡代码,看前面还好,后边的代码有些看不懂了,而且在函数里定义函数,这种做法少见,并且把函数有当作类来用,为什么不直接用类呢.还有就是,可能对禁忌搜索不太了解,可能具体算法在

DES的加密与解密算法(Python实现) 密码学实验:实现了DES的简单的加密和解密算法,DES算法的相关资料网上很多,这里不再赘述,仅仅贴出源代码给大家分享,源码中包含很多汉字注释,相信大家都是可以读懂的. 为了方便阅读和理解DES算法的原理,这里我将代码进行了模块化,分为了四个模块:密钥生成模块.F函数模块.DES加密模块.DES解密模块. 注:DES的加密算法和解密算法几乎是一模一样的,仅仅是密钥的使用顺序不同,所以模块的代码也几乎没有什么区别.输入输出要求是16个十六进制的字符,刚好是

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哈夫曼编码与哈夫曼算法 哈弗曼编码的目的是,如何用更短的bit来编码数据. 通过变长编码压缩编码长度.我们知道普通的编码都是定长的,比如常用的ASCII编码,每个字符都是8个bit.但在很多情况下,数据文件中的字符出现的概率是不均匀的,比如在一篇英语文章中,字母“E”出现的频率最高,“Z”最低,这时我们可以使用不定长的bit编码,频率高的字母用比较短的编码表示,频率低的字母用长的编码表示. 但这就要求编码要符合“前缀编码”的要求,即较短的编码不能是任何较长的编码的前缀,这样解析的时候才不会混淆.