//绑定显示曲线数据(Chart控件名:) //X轴标题 this.CurveChart.ChartAreas["ChartArea1"].AxisX.Title = " "; //Y轴标题 this.CurveChart.ChartAreas["ChartArea1"].AxisY.Title = "数值"; //X轴坐标间隔 ; Series series = new Series("数据"); ///

继上文继续写.有了顶点迭代器之后就可以利用MItMeshVertex类的getConnectedVertices方法来获取相连点并代入平滑算法. 选择什么样的平滑算法呢?本人比较懒,直接打开了计算机图形学(第四版)322页直接用bezier样条曲线的方法来做平滑.该算法的公式比较复杂,有大量阶乘计算,考虑到执行效率的问题,我决定简化这个式子,即在三点相连形成一条线的情况下,中间点的位置式子如下: x(u) = x0 *(2!/(0!*2!) )*(u^0)*((1-u)^2) + x1 *(2!

关于n-gram 语言模型,大部分在这篇博客里 记过了,   SRILM 语言模型格式解读 , 其实看完了,ngram的大概用法都比较清楚了, 但是关于平滑算法,一直很模糊,就晓得一个"劫富济贫" ,也不知 回退 ,插值,折扣,平滑,都说的什么东西,模模糊糊的,找了很多资料,还是看官方文档吧,看具体公式,就明白了.   看全部翻译 参考 :   Ngram 折扣平滑算法 ,本文里夹带着自己的一些理解.  本文档翻译自 srilm 手册ngram-discount.7.html NAME

本文档翻译自srilm手册ngram-discount.7.html     NAME ngram-discount – 这里主要说明srilm中实现的平滑算法   NOTATION a_z         代表以a为起始词,以z为结束词的ngram,其中_代表0个或多个词 p(a_z)     前n-1个词为a_的情况下,第n个词为z的条件概率 a_           n元a_z的前n-1个词构成的前缀 _z           n元a_z的后n-1个词构成的后缀 c(a_z)   n元a_

from:http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/04/01/2993583.html 在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测. 时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend)  2. 季节性(Seasonality). 趋势描述的是时间序列的整体走势

https://blog.csdn.net/left_la/article/details/6347373 感谢强大的google翻译. 我从中认识到了航位推算dead reckoning,立方体样条Cubic Splines 算法. 我单独查找了 Cubic Splines ,里面的原理简单说明: Cubic Splines 认为在 x 在[a, b]区间中,y对应是一条平滑的曲线,所以 y = f(x); 的一阶导函数和二阶导函数是平滑连续可导的. 拟定用三次方程,所以得出了一般的三次方程和

平滑降噪测试,代码如下 % 平滑降噪 % FFT变换和小波变换 clc clf clear length_of_sig=128; x=linspace(0,2*pi,length_of_sig); % signal=5*sin(x)+2*sin(5*x)+randn(x);书上的这个是错的,随机数里的参数要求是整数 raw=5*sin(x)+2*sin(5*x); signal=5*sin(x)+2*sin(5*x)+randn(1,length_of_sig); jiequ=16; trans

大清早的我们就来做一个简单有趣的图像处理算法实现,作为对图像处理算法学习的开端吧.之所以有趣就在于笔者把算法处理的各个方式的处理效果拿出来做了对比,给你看到原图和各种处理后的图像你是否能够知道那幅图对应那种算法模式呢?嘻嘻,拭目以待吧 平滑的意义: 图像平滑image smoothing:压制.弱化或消除图像中的细节.突变.边缘和噪声,就是图像平滑化. 图像平滑是对图像作低通滤波,可在空间域或频率域实现.空间域图像平滑方法主要用低通卷积滤波.中值滤波等:频率域图像平滑常用的低通滤波器有低通梯形滤

本路由继承自AbstactRouter,参数只有EditPart(编辑器内容控制器),gridLength(寻路用单元格大小),style(FLOYD,FLOYD_FLAT,FOUR_DIR). 字符集编码为GBK,本文只做简单的代码解析,源码戳我 如果源码不全,可以联系本人. 算法实现主要有三: 1.Astar单向寻路 2.地图预读 3.弗洛伊德平滑算法 Astar寻路的实现: ANode minFNode = null; while (true) { minFNode = findMinNo

两天写论文中,本来设计的是要画这个Precision-Recall Curve的,因为PRC是从信息检索中来的,而且我又做的类似一个检索,所以要画这个图,但是我靠,竟然发现不好画,找了很多资料等.最后也没画好,多么重要好看实用的图啊,可惜了. 今天就花了一点功夫,专门为自己弄了个工具包,用来计算多分类问题中的Precision-Recall Curve.混淆矩阵Confusion Matrix并且进行可视化输出. 不过Precision-Recall Curve对于每一类的画法还是很有讲究的,我

已迁移到我新博客,阅读体验更佳parsing:NLP之chart parser句法分析器 完整代码实现放在我的github上:click me 一.任务要求 实现一个基于简单英语语法的chart句法分析器. 二.技术路线         采用自底向上的句法分析方法,简单的自底向上句法分析效率不高,常常会重复尝试相同的匹配操作(回溯之前已匹配过).一种基于图的句法分析技术(Chart Parsing)被提出,它把已经匹配过的结果保存起来,今后需要时可直接使用它们,不必重新匹配.(动态规划) cha

1.简介 SRILM是通过统计方法构建语言模型,主要应用于语音识别,文本标注和切分,以及机器翻译等. SRILM支持语言模型的训练和评测,通过训练数据得到语言模型,其中包括最大似然估计及相应的平滑算法:评测是计算测试集的困惑度.其最基础和最核心的模块是n-gram模块,包括两个工 具:ngram-count和ngram,被用来估计语言模型和计算语言模型的困惑度. 2.使用方法 (1).语料初始化 a.数据清洗        b.分词(以空格划分)        c.将数据分为训练集和测试集 (2

一.均匀圆阵(UCA, Uniform Circular Array)的MUSIC算法 假设一个半径为R的M元均匀圆阵的所有阵元均位于坐标系X-Y平面内,第k-1个阵元坐标为,第i个窄带信号波长为,来波方向为,如图1,则第k-1个阵元到圆心(即原点)的波程差为: 均匀圆阵 存在P个入射信号均匀圆阵的接收模型可表示为: 其他步骤与基于ULA的MUSIC算法一致. 令任意两阵元间的波程差为: 当时,即产生相位模糊.将均匀圆阵各阵元投影到入射方向,得到一个随入射方向变动的非均匀线阵.需要保证在任意入射

http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38961399 之前一段我们提到的算法都是和平滑有关, 经过平滑算法之后, 图像锐度降低, 降低到一定程度, 就变成了模糊. 今天我们反其道行之, 我们看看锐化是怎么做的. 这里的锐化, 还是的从平滑谈开去.我们先来观察原来的图像和平滑图像的区别: 原图 raw: 模糊图 blur: _________________________________________________________ 源图

1. 主要观点总结 0x1:什么场景下应用时序算法有效 历史数据可以被用来预测未来数据,对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题,时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用,例如: 四季与天气的关系模式 以交通量计算的交通高峰期的模式 心跳的模式 股票市场和某些产品的销售周期 数据需要有较强的稳定性,例如”预测商店营业额“和"预测打车订单"的稳定性就比"预测某台服务器何时处于被入侵的异常状态"要强.从形成机制上讲,商店营业额和打车订单是由人的行为驱动的,风是由自

Apollo问答 | 关于Lattice Planner规划算法的若干问答   上周,我们在Apollo开发者交流群内做了关于Lattice Planner的分享.这里,我们将社群分享里开发者提出的问题进行了归纳整理,现场没有得到回答的问题,大家可以从本期问答内寻找答案. 1 Q Lattice Planner将规划统一成代价函数,寻找代价最小的.在规划的上层是否还需要决策层? A 在规划上层的决策仅仅包含了来自交规的停车指令(比如红绿灯),其余的策略均有下层采样+cost来完成. 2 Q La

Design and Implementation of Global Path Planning System for Unmanned Surface Vehicle among Multiple Task Points (针对多任务点的水面无人艇全局路径规划的设计和实现)   针对多任务点的全局路径规划,是指在存在静态障碍物的环境中,给定水面无人艇起始点.目标点以及多个任务点的情况下,设计从起始点出发,安全地遍历各个任务点,最终返回目标点的全局路径,要求行驶的航路代价总和最小.   本文主

本文来自于腾讯Bugly公众号(weixinBugly),未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://mp.weixin.qq.com/s/9DJxipJaaBC8yC-buHgnTQ 作者简介: 曹少琨,微信移动客户端开发工程师,2014年加入腾讯,从事手Q跨平台移动服务框架 MSF 的开发及优化工作,2015 年转入微信终端基础开发组参与网络组件的开发及维护工作. 前言 mars 是微信官方使用 C++ 编写的业务性无关.平台性无关的终端基础组件,目前在微信 Android.iOS.Wi

ggplot2 R的作图工具包,可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果. qplot 加载qplot library(ggplot2) # 测试数据集,ggplot2内置的钻石数据 qplot(carat, price, data = diamonds) dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样 #1. 按color,size,shape的基本分类可视化      #1.1 简单的散点图(利用co

    Kinect for Windows SDK1.7中引入了Kinect Fusion功能.在1.8的SDK中对该功能进行了改进和强化,Kinect Fusion能够使得我们使用Kinect for Windows 传感器来进行真实场景的三维几何重建,目前已支持导出.obj及.stl等三维数据格式.Kinect Fusion技术在支持GPU加速的机器上能够对物体进行实时的三维建模.和传统的三维建模方式相比,Kinect Fusion最大的优势是快速便捷.     Kinect Fusion

说到建模和细分,估计用过3dsmax的同学就会心有余悸,每次添加"涡轮平滑"或者"网格平滑"之前,都会下意识的进行保存,没有为啥,就是因为太容易使软件挂掉了. 更别说在涡轮平滑过后,多出来的线让整个场景处于非常卡顿的状态,特别是打开了线框模式,完全没有继续工作的欲望.(使用丽台的土豪们请无视) 图 密麻麻的线,涡轮平滑的日常 但是随着计算机性能的进步,特别是近年来GPU技术的发展,让很多传统CPU负荷很重的任务得到了改善.对于细分平滑,使用3dsmax的小伙伴从20