CLAHE CLAHE 是一种非常有效的直方图均衡算法, 目前网上已经有很多文章进行了说明, 这里说一下自己的理解. CLAHE是怎么来的 直方图均衡是一种简单快速的图像增强方法, 其原理和实现过程以及改进可以查看这里: 一文搞懂直方图均衡_yfor1008-CSDN博客 目前存在一些问题: 直方图均衡是全局的, 对图像局部区域存在过亮或者过暗时, 效果不是很好; 直方图均衡会增强背景噪声, 如下图所示为 CLAHE 中的示例: 为了解决上述2个问题, 就有2方面的解决方法: 一是解决全局性问题

本文通过示例详细分析rsync算法原理和rsync的工作流程,是对rsync官方技术报告和官方推荐文章的解释. 以下是本文的姊妹篇: 1.rsync(一):基本命令和用法 2.rsync(二):inotify+rsync详细说明和sersync 3.rsync技术报告(翻译) 4.rsync工作机制(翻译) 5.man rsync翻译(rsync命令中文手册) 本文目录: 1.1 需要解决的问题 1.2 rsync增量传输算法原理 1.3 通过示例分析rsync算法 1.4 rsync工作流程分

本文通过示例详细分析rsync算法原理和rsync的工作流程,是对rsync官方技术报告和官方推荐文章的解释.本文不会介绍如何使用rsync命令(见rsync基本用法),而是详细解释它如何实现高效的增量传输. 以下是rsync系列篇: 1.rsync(一):基本命令和用法 2.rsync(二):inotify+rsync详细说明和sersync 3.rsync算法原理和工作流程分析 4.rsync技术报告(翻译) 5.rsync工作机制(翻译) 6.man rsync翻译(rsync命令中文手册

在开始分析算法原理之前,简单说明下rsync的增量传输功能. 假设待传输文件为A,如果目标路径下没有文件A,则rsync会直接传输文件A,如果目标路径下已存在文件A,则发送端视情况决定是否要传输文件A.rsync默认使用"quick check"算法,它会比较源文件和目标文件(如果存在)的文件大小和修改时间mtime,如果两端文件的大小或mtime不同,则发送端会传输该文件,否则将忽略该文件. 如果"quick check"算法决定了要传输文件A,它不会传输整个文件

图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般能够看作是一个阶跃,既从一个灰度值在非常小的缓冲区域内急剧变化到还有一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的,同一时候也是图象切割所依赖的重要特征,边缘检測主要是图象的灰度变化的度量.检測和定位,自从1959提出边缘检測以来,经过五十多年的发展,已有很多中不同的边缘检測方法.依据作者的理解和实践,本文对边缘检測的原理进行了描写叙述,在此基础上着重对

一直以来对linux中的ssh认证.SSL.TLS这些安全认证似懂非懂的.看到阮一峰博客中对RSA算法的原理做了非常详细的解释,看完之后茅塞顿开,关于RSA的相关文章如下 RSA算法原理(一) RSA算法原理(二) RAS算法原理

GBDT算法原理深入解析 标签: 机器学习 集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升(Gradient boosting)是一种用于回归.分类和排序任务的机器学习技术,属于Boosting算法族的一部分.Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,属于集成学习(ensemble learning)的范畴.Boosting方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断要好.通俗地说,就是"三个臭皮匠顶个

1. 引言 LZ77算法是采用字典做数据压缩的算法,由以色列的两位大神Jacob Ziv与Abraham Lempel在1977年发表的论文<A Universal Algorithm for Sequential Data Compression>中提出. 基于统计的数据压缩编码,比如Huffman编码,需要得到先验知识--信源的字符频率,然后进行压缩.但是在大多数情况下,这种先验知识是很难预先获得.因此,设计一种更为通用的数据压缩编码显得尤为重要.LZ77数据压缩算法应运而生,其核心思想:

很多游戏特别是rts,rpg类游戏,都需要用到寻路.寻路算法有深度优先搜索(DFS),广度优先搜索(BFS),A星算法等,而A星算法是一种具备启发性策略的算法,效率是几种算法中最高的,因此也成为游戏中最常用的寻路算法. 直入正题: 在游戏设计中,地图可以划分为若干大小相同的方块区域(方格),这些方格就是寻路的基本单元. 在确定了寻路的开始点,结束点的情况下,假定每个方块都有一个F值,该值代表了在当前路线下选择走该方块的代价.而A星寻路的思路很简单:从开始点,每走一步都选择代价最小的格子走,直到达

SSH原理与运用(一)和(二):远程登录  RSA算法原理(一)和(二) http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/12/ssh_remote_login.html http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/12/ssh_port_forwarding.html RSA算法原理(一) http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/06/rsa_algorithm_part_one.html RSA算法原理(二)

kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据聚类后,然后研究不同聚类下数据的特点. 算法原理: (1) 随机选取k个中心点: (2) 在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类: (3) 更新中心点为每类的均值: (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新,直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数,误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次数 为什么迭代后误差逐渐减小: SSE=  对于 而言,求导

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类: 第一个是个体学习器之间存在强依赖关系: 另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系. 前者的代表算法就是提升(boosting)系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 一 回顾boosting算法的基本原理 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.

聚类的基本思想 俗话说"物以类聚,人以群分" 聚类(Clustering)是一种无监督学习(unsupervised learning),简单地说就是把相似的对象归到同一簇中.簇内的对象越相似,聚类的效果越好. 定义:给定一个有个对象的数据集,聚类将数据划分为个簇,而且这个划分满足两个条件:(1)每个簇至少包含一个对象:(2)每个对象属于且仅属于一个簇. 基本思想:对给定的,算法首先给出一个初始的划分方法,以后通过反复迭代的方法改变划分,使得每一次改进之后的划分方案都较前一次更好. 监

stacking算法原理 1:对于Model1,将训练集D分为k份,对于每一份,用剩余数据集训练模型,然后预测出这一份的结果 2:重复上面步骤,直到每一份都预测出来.得到次级模型的训练集 3:得到k份测试集,平均后得到次级模型的测试集 4: 对于Model2.Model3…..重复以上情况,得到M维数据 5:选定次级模型,进行训练预测 ,一般这最后一层用的是LR. 优缺点: 优点:        1.  采用交叉验证方法构造,稳健性强:        2.  可以结合多个模型判断结果,进行次级训

SPF Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 7406   Accepted: 3363 Description Consider the two networks shown below. Assuming that data moves around these networks only between directly connected nodes on a peer-to-peer basis, a

转自:http://www.cnblogs.com/dengxinglin/archive/2012/12/14/2817761.html geohash 算法原理及实现方式 1.geohash 特点 2.geohash 原理 3.geohash 的 php .python.java.C# 实现代码 4.观点讨论 w微博: http://weibo.com/dxl0321 geohash 有以下几个特点: 首先,geohash 用一个字符串表示经度和纬度两个坐标.某些情况下无法在两列上同时应用索

摘自:https://mp.weixin.qq.com/s/GXbFxlExDtjtQe-OPwfokA https://www.cnblogs.com/zhibei/p/9391014.html CRF(Conditional Random Field),即条件随机场.经常被用于序列标注,其中包括词性标注,分词,命名实体识别等领域. Viterbi算法,即维特比算法.是一种动态规划算法用于最可能产生观测时间序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文.隐马尔科夫模型.条件随机

[机器学习]算法原理详细推导与实现(六):k-means算法 之前几个章节都是介绍有监督学习,这个章解介绍无监督学习,这是一个被称为k-means的聚类算法,也叫做k均值聚类算法. 聚类算法 在讲监督学习的时候,通常会画这样一张图: 这时候需要用logistic回归或者SVM将这些数据分成正负两类,这个过程称之为监督学习,是因为对于每一个训练样本都给出了正确的类标签. 在无监督学习中,经常会研究一些不同的问题.假如给定若干个点组成的数据集合: 所有的点都没有像监督学习那样给出类标签和所谓的学习样

//2019.08.01下午机器学习算法1——k近邻算法1.k近邻算法是学习机器学习算法最为经典和简单的算法,它是机器学习算法入门最好的算法之一,可以非常好并且快速地理解机器学习的算法的框架与应用.2.kNN机器学习算法具有以下的特点:(1)思想极度简单(2)应用的数学知识非常少(3)解决相关问题的效果非常好(4)可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题(5)更加完整地刻画机器学习应用的流程 其原理图如下:在所有的原有数据集基础上判断新的点的属性分类时,指定k的值,然后找到所有原始数据点中与

Svm(support Vector Mac)又称为支持向量机,是一种二分类的模型.当然如果进行修改之后也是可以用于多类别问题的分类.支持向量机可以分为线性核非线性两大类.其主要思想为找到空间中的一个更够将所有数据样本划开的超平面,并且使得本本集中所有数据到这个超平面的距离最短. 一.基于最大间隔分隔数据 1.1支持向量与超平面 在了解svm算法之前,我们首先需要了解一下线性分类器这个概念.比如给定一系列的数据样本,每个样本都有对应的一个标签.为了使得描述更加直观,我们采用二维平面进行解释,高维

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,