ANN的方法分为三大类:基于树的方法.哈希方法.矢量量化方法.brute-force搜索的方式是在全空间进行搜索,为了加快查找的速度,几乎所有的ANN方法都是通过对全空间分割,将其分割成很多小的子空间,在搜索的时候,通过某种方式,快速锁定在某一(几)子空间,然后在该(几个)子空间里做遍历. 1.基于树的方法 1.1 kd树 1.2 Annoy Annoy是一个以树为数据结构的近似最近邻搜索库,并用在Spotify的推荐系统中.Annoy的核心是不断用选取的两个质心的法平面对空间进行分割,最终将每

交互式变形是编辑几何模型的重要手段,目前出现了许多实时.直观的交互式变形方法.本文介绍一种利用线性混合蒙皮(Linear Blending Skinning,LBS)技术来实现网格变形的方法,线性混合蒙皮技术由于计算速度优势使得其成为商业应用中最主要的方法之一.蒙皮算法一般分两步:第一步用户在几何模型上选择一系列控制单元,并计算几何模型受这些控制单元的影响权重:第二步用户拖动控制单元,几何模型随控制单元发生相应变形.第一步中权重的计算决定了蒙皮算法的效果,如果想要几何模型发生自然.高质量的形变,

为了加深对缓存算法的理解,特转此篇,又由于本文内容过多,故不做翻译,原文地址Working Set页面置换算法 In the purest form of paging, processes are started up with none of their pages in memory. As soon as the CPU tries to fetch the first instruction, it gets a page fault, causing the operating sy

常见算法是js实现汇总 /*去重*/ <script> function delRepeat(arr){ var newArray=new Array(); var len=arr.length; for(var i=0;i<len;i++){ for(var j=i+1;j<len;j++) { if(arr[i]==arr[j]) { ++i; } } newArray.push(arr[i]); } return newArray; } var arr=new Array(&

前景分割中一个非常重要的研究方向就是背景减图法,因为背景减图的方法简单,原理容易被想到,且在智能视频监控领域中,摄像机很多情况下是固定的,且背景也是基本不变或者是缓慢变换的,在这种场合背景减图法的应用驱使了其不少科研人员去研究它. 但是背景减图获得前景图像的方法缺点也很多:比如说光照因素,遮挡因素,动态周期背景,且背景非周期背景,且一般情况下我们考虑的是每个像素点之间独立,这对实际应用留下了很大的隐患. 这一小讲主要是讲简单背景减图法和codebook法. 一.简单背景减图法的工作原理. 在视频

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 ==============================================

本文介绍一种用于高维空间中的高速近期邻和近似近期邻查找技术--Kd-Tree(Kd树). Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,经常使用于在大规模的高维数据空间进行近期邻查找(Nearest Neighbor)和近似近期邻查找(Approximate Nearest Neighbor),比如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配.本文首先介绍Kd-Tree的基本原理,然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍.最后给出一些參考文献和开源实现

前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或者针对不必要的循环进行排除.近年来,最短路算法大量应用于需要高及时性的领域,比如GIS领域,也大量应用于网络规模巨大的社会网络分析领域,这使得传统思路并不能很好地解决,于是把最短路算法思路本身抽象成两阶段算法,第一阶段为数据预处理,第二阶段为实时地搜索.这二者是互相矛盾的,如何找到平衡是各种算法技术

文件处理 python对文件进行读写操作的方法与具体步骤,包括打开文件.读取内容.写入文件.文件中的内容定位.及关闭文件释放资源等 open().file(),这个两函数提供了初始化输入\输出(I\O)操作的通用接口.两函数的功能相同 在3X版本 file()被抛弃. 1.基本用法: file_object=open(file, mode='r', buffering=None, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True) fi

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52186307 )选择特征(坐标轴)的方法  (2)以该特征的哪一个为界 (3)达到什么条件算法结束. (1)选择特征的方法 计算当前观测点集合中每个特征的方差,选择方差最大的一个特征,然后画一个垂直于这个特征的超平面将所有观测点分为两个集合. (2)以该特征的哪一个值为界 即垂直选择坐标轴的超平面的具体位置. 第一种是以各个点的方差的中值(median)为界.这样会使建好的树非常地平衡,会均匀地分开

又有很久没有动笔了,主要是最近没研究什么东西,而且现在主流的趋势都是研究深度学习去了,但自己没这方面的需求,同时也就很少有动力再去看传统算法,今天一个人在家,还是抽空分享一个简单的算法吧. 前段日子在看水下图像处理方面的资料时,在github搜到一个链接,里面居然有好几篇文章附带的代码,除了水下图像的文章外,我看到了一篇<Adaptive Local Tone Mapping Based on Retinex for High Dynamic Range Images  >的文章,也还不算老,

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/jinxueliu31/article/details/37768995 高维数据的高速近期邻算法FLANN 1.     简单介绍          在计算机视觉和机器学习中,对于一个高维特征,找到训练数据中的近期邻计算代价是昂贵的.对于高维特征,眼下来说最有效的方法是 the randomized k-d forest和the priority search k-means tree,而对于二值

前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或者针对不必要的循环进行排除.近年来,最短路算法大量应用于需要高及时性的领域,比如GIS领域,也大量应用于网络规模巨大的社会网络分析领域,这使得传统思路并不能很好地解决,于是把最短路算法思路本身抽象成两阶段算法,第一阶段为数据预处理,第二阶段为实时地搜索.这二者是互相矛盾的,如何找到平衡是各种算法技术

目录 简介 举例 Bloom Filter 算法过程 1)位数组: 2)添加元素,k个独立hash函数 3)判断元素是否存在集合 Quotient Filter and Cascade Filter 参考文献 简介 AMQ(approximate membership queries近似成员查询): 是一种字典数据结构 是在空间使用和查询错误率的权衡 用于解决大量数据的处理 拥有以下操作 查找 插入 可选择元素的删除 设e误检率,当查询时报出absent值时,e的概率为误检,1-e的概率为确实没

题目大意:原题链接 给定三个n*n的矩阵A,B,C,验证A*B=C是否成立. 所有解法中因为只测试一组数据,因此没有使用memset清零 Hint中给的傻乎乎的TLE版本: #include<cstdio> #include<cstring> ][]; ][],C[][]; ][]) { ;i<=n;i++){ ;j<=n;j++) scanf("%d",&m[i][j]); } } int main() { scanf("%d&q

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 00 目录 局部搜索再次科普 变邻域搜索 造轮子写代码 01 局部搜索科普三连 虽然之前做的很多篇启发式的算法都有跟大家提过局部搜索这个概念,为了加深大家的印象,在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念.热热身嘛- 1.1 局部搜索是什么玩意儿? 官方一点:局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法.对于某些计算起来非常复杂的最优化问题,比如各种NP完全问题,要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长,因此诞生了各种启发

迭代局部搜索(Iterated Local Search, ILS) 源代码下载请关注微信公众号[程序猿声],在后台回复:[ILS],不包括[]即可下载. 00 目录 局部搜索算法 简单局部搜索 迭代局部搜索 01 局部搜索算法 1.1 什么是局部搜索算法? 局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法.因为对于很多复杂的问题,求解最优解的时间可能是极其长的.因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解,局部搜索就是其中一种.它是一种近似算法(Approximate algorithms). 局部

关于APIT定位算法的讨论 [摘要]   无线传感器网络节点定位机制的研究中,基于距离无关的定位技术得到快速发展,其中基于重叠区域的APIT定位技术在实际环境中的定位精度高,被广泛研究和应用. [关键词] 无线传感器网络:定位算法:APIT: [正文] 在传感网络中的许多应用中,用户一般都会关心一个重要问题,即特定时间发生的具体位置或区域.例如,目标跟踪,入侵检测,环境监控等,若不知道传感器自身的位置,感知的数据是没有意义的.因此,传感器网络及诶单必须知道自身所在的位置,才能够有效地说明被检测物

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时

/*去重*/ <script> function delRepeat(arr){ var newArray=new Array(); var len=arr.length; for(var i=0;i<len;i++){ for(var j=i+1;j<len;j++) { if(arr[i]==arr[j]) { ++i; } } newArray.push(arr[i]); } return newArray; } var arr=new Array("red&quo

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/6342661 两组图像:左边较暗,右边较亮 第一行是原图像,他们下面是用四种算法处理的结果 依次为: 1.一种混合算法 2.msr,multi-scale retinex 3.msrcr,multi-scale retinex with color restoration 4.ssr,single scale retinex           源码,retinex算法