在微处理器芯片中,乘法器是进行数字信号处理的核心,同一时候也是微处理器中进行数据处理的wd=%E5%85%B3%E9%94%AE%E9%83%A8%E4%BB%B6&hl_tag=textlink&tn=SE_hldp01350_v6v6zkg6" rel="nofollow">关键部件.乘法器完毕一次操作的周期基本上决定了wd=%E5%BE%AE%E5%A4%84%E7%90%86%E5%99%A8&hl_tag=textlink&tn

数字数组中只出现一次 代码(C) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 题目: 一个整型数组里除了两个数字以外, 其它的数字都出现了两次. 请敲代码找出这两个仅仅出现一次的数字. 假设从头到尾依次异或数组中的每个数字, 那么终于的结果刚好是那个仅仅出现一次的数字. 依据结果数组二进制某一位为1, 以此分组, 为1的一组, 为0的一组, 再又一次进行异或. 最后得出两个结果. 时间复杂度O(n). 代码: /* * main.cpp * * Creat

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/u012515223/article/details/36869869 数字在排序数组中出现的次数 代码(C) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 题目: 统计一个数字在排序数组中出现的次数. 通过折半查找, 找到首次出现的位置, 再找到末次出现的位置, 相减就可以. 时间复杂度O(logn). 代码: /* * main.cpp * * Create

2)DFS 深度优先搜索总是对最近发现的节点v的出发边进行搜索,直到该节点的所有出发边都被发现 一旦节点v的所有出发边都被发现,搜索回溯到v的前驱结点进行 实现细节:时间戳 每一个结点有一个发现时间和完成时间 DFS后原图的前驱子图构成一个深度优先森林 #include<iostream> using namespace std; #define NIL -1 ][]; int n; struct Node { int color; int d; int f; int pi; }t[]; in

1)BFS 广度优先搜索:给定源节点s,生成广度优先搜索树广度优先搜索树中从节点s到节点v的简单路径对应的就是s到v的最短路径(边数最少的路径)广度优先:将已发现节点与未发现节点之间的边界(灰色节点),沿其广度方向向外扩张 #include<stack> #include<vector> #include<queue> #include<algorithm> using namespace std; #define INF 99999999 #define

目录 八位"Booth二位乘算法"乘法器 原理 补码乘法器 Booth一位乘 Booth二位乘 设计思路 减法变加法 vivado特性 设计文件 综合电路 测试文件 仿真波形 八位"Booth二位乘算法"乘法器 原理 补码乘法器 之前介绍了几篇无符号乘法器或加法器的写法,当然,稍作修改也就可以改成符合有符号数的乘法器或加法器. 但是呢,我们之前写的乘法器或加法器,其实都是默认是正数来写的,而且是以正数的原码来写的,所以上面说稍作修改也就可以成为有符号数的乘法器或加法

一.前言 FFT运算是目前最常用的信号频谱分析算法.在本科学习数字信号处理这门课时一直在想:学这些东西有啥用?公式推来推去的,有实用价值么?到了研究生后期才知道,广义上的数字信号处理无处不在:手机等各种通信设备和WIFI的物理层信号处理.摄像头内的ISP.音频信号的去噪等.各种算法中,FFT是查看信号本质,也就是频谱的重要手段.之前仅直接调用FFT/IFFT IP核,今天深入探讨下算法本身和实现方案. 二.FFT运算原理及结构 本文仅对FFT的核心思想.作用和算法结构进行介绍,FFT具体原理和公

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

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

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share adaboost(adaptive boost) bootsting is a fairly simple variation on bagging

1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景

1.集成学习概述 1.1 集成学习概述 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率,不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂,效率不是很高.目前接触较多的集成学习主要有2种:基于Boosting的和基于Bagging,前者的代表算法有Adaboost.GBDT.XGBOOST.后者的代表算法主要是随机森林. 1.2 集成学习的主要思想 集成学习的主要思想是利用一定的手段学习出多个分类器,而且这多个分类器要求是弱分类器,然后将多个分类器进行组合公共预测.核心思想就是如何训练处多个弱分类器以及如何将这些

引自:http://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/54584040 人脸对齐之SDM(Supervised Descent Method) 人脸对齐之LBF(Local Binary Features) 人脸识别技术大总结(1):Face Detection & Alignment Real-time Expression Transfer for Facial Reenactment https://www.youtube.com/watch

1) 数据输入和输出WOW():查看Weka函数的参数.Weka_control():设置Weka函数的参数.read.arff():读Weka Attribute-Relation File Format (ARFF)格式的数据.write.arff:将数据写入Weka Attribute-Relation File Format (ARFF)格式的文件. 2) 数据预处理Normalize():无监督的标准化连续性数据.Discretize():用MDL(Minimum Descriptio

"""class Vector2d: typecode = 'd' def __init__(self,x,y): self.__x = float(x) self.__y = float(y) @property def x(self): return self.__x @property def y(self): return self.__y def __iter__(self): return (i for i in (self.x,self.y))from rand

1.集成学习概述 1.1 集成学习概述 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率,不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂,效率不是很高.目前接触较多的集成学习主要有2种:基于Boosting的和基于Bagging,前者的代表算法有Adaboost.GBDT.XGBOOST.后者的代表算法主要是随机森林. 1.2 集成学习的主要思想 集成学习的主要思想是利用一定的手段学习出多个分类器,而且这多个分类器要求是弱分类器,然后将多个分类器进行组合公共预测.核心思想就是如何训练处多个弱分类器以及如何将这些

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3949 一开始给做出来的线性基wa了很久,最后加了一步高斯消元就过了. 之所以可以这样做,证明如下. 首先,把线性基做出来肯定是没有问题的,因为线性基的值域跟原来的n个数的值域是一样的. 那么为什么不可以直接用原始的线性基做呢?因为,假设我加入数的顺序是1111,0111,0011,0001(二进制),那么形成的线性基是这样的: 这是正常的形成线性基的算法,但是会发现,他们的异或和是杂乱无章的,没很难

线性基求可重rank 题目描述 给定 n 个数 $\{ a_i \}$ ,以及数 $x$. 将 $\{ a_i \}$​ 的所有子集(包括空集)的异或值从小到大排序,得到 $\{ b_i \} $. 求 $x$ 在 $\{ b_i \}$ 中第一次出现的下标.保证 $x$ 在 $\{ b_i \}$ 中出现. HINT 数据范围: 1 <= N <= 10,0000 其他所有输入均不超过10^9 题目分析 考虑线性基求rank的过程,是一个求第k大的逆过程.也就是首先对线性基消元,再把线性基的

传送门 不知道线性基是什么东西的可以看看蒟蒻的总结 线性基居然有这性质我还不知道orz 假设$n$个数的线性基中有$k$个数,那么显然共有$2^k$个不同的异或和,而其中每一个异或和的出现次数都是$2^{n-k}$ 感性理解一下的话……就是不在线性基中的每一个数字都可以被线性基中的数字表示出来从而异或之后为0,那么这些数字都可以看做0, 所以每一个异或和都可以异或上0变成自己,那么0有多少种选法呢?加上空集就是$2^{n-k}$种 然后只要算出$q$之前有多少个数就好了…… 然后这个东西具体怎么

DDA算法        数字微分分析仪(digital differential analyzer, DDA)方法是一种线段扫描转换算法.基于使用等式(3.4)或等式(3.5)计算的&x或&y. 在一个坐标轴上以单位间隔对线段取样,从而确定还有一个坐标轴上最靠近线路径的相应整数值.首先考虑如图3.6所看到的的具有正斜率的线段.比如.如果斜率小于等于1.则以单位x间隔(&x = 1)取样,并逐个计算每个y值:        下标k取整数值,从第一个点1開始递增直至最后端点.因为m能