何为抽稀 在处理矢量化数据时,记录中往往会有很多重复数据,对进一步数据处理带来诸多不便.多余的数据一方面浪费了较多的存储空间,另一方面造成所要表达的图形不光滑或不符合标准.因此要通过某种规则,在保证矢量曲线形状不变的情况下, 最大限度地减少数据点个数,这个过程称为抽稀. 通俗的讲就是对曲线进行采样简化,即在曲线上取有限个点,将其变为折线,并且能够在一定程度保持原有形状.比较常用的两种抽稀算法是:道格拉斯-普克(Douglas-Peuker)算法和垂距限值法. 道格拉斯-普克(Douglas-Pe

一.算法原理 Douglas-Peucker算法 在数字化过程中,需要对曲线进行采样简化,即在曲线上取有限个点,将其变为折线,并且能够在一定程度 上保持原有的形状. 经典的Douglas-Peucker算法描述如下: (1)在曲线首尾两点A,B之间连接一条直线AB,该直线为曲线的弦: (2)得到曲线上离该直线段距离最大的点C,计算其与AB的距离D: (3)比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小,如果小于threshold,则该直线段作为曲线的近似,该段曲线处理完毕. (4)如果距离大

Douglas一Peukcer算法由D.Douglas和T.Peueker于1973年提出,简称D一P算法,是眼下公认的线状要素化简经典算法.现有的线化简算法中,有相当一部分都是在该算法基础上进行改进产生的.它的长处是具有平移和旋转不变性,给定曲线与阂值后,抽样结果一定.本章线化简重点解说该算法. 算法的基本思路是:对每一条曲线的首末点虚连一条直线,求所有点与直线的距离,并找出最大距离值dmax ,用dmax与限差D相比:若dmax < D ,这条曲线上的中间点所有舍去;若dmax ≥D ,保留

..摘自<C++网络编程 卷1:运用ACE和模式消除复杂性> <C++ Network Programming Volume 1 Mastering Complexity with ACE and Patterns> -Douglas C.Schmidt, Stephen D. Huston -叶斌译 ..算法设计根据具体的功能能需求来分解应用的结构,而这些功能需求是不稳定的,且可能随着时间改变.因此这种设计范式会产生无扩展能力的软件架构.

c语言系统学习与进阶: 1. C primer plus C primer plus 作为一本被人推崇备至的 c 入门经典,C primer plus 绝非浪得虚名.应该 算得上 C 教材里最好的入门书了.    在知识广度上,很少有书能匹及.它能为你系统学习 c 提供一个良好的平台.作者对 c 的见解精辟.在娓娓叙述的同时,作者辅以大量程序以分析.它让我对 C 有了更加系统的全 新认识.决非国人所写的那些公理化的教条说教,我觉得作者把自己的心血全部吐露.书很 厚,近 700 页,却不没有让我觉

凸形状内部的任意两点的连线都应该在形状里面. 1 道格拉斯-普克算法 Douglas-Peucker algorithm 这个算法在其他文章中讲述的非常详细,此处就详细撰述. 下图是引用维基百科的.ε称之为阈值 shreshold 图一 静态图如下: 具体详细的可以参考如下两篇文章. 相关文章如下: 道格拉斯-普克 抽稀算法 附javascript实现,该文章只看他的文字讲解就好,他的代码不是通过python实现的. 道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm),该文

每周荐书:云原生.Docker.Web算法(评论送书) 感谢大家对每周荐书栏目的支持,先公布下上周中奖名单 名优秀评论可以免费获得此书.   云原生应用架构实践 云原生架构,关注简化开发流程.提升研发效率 实现大规模弹性伸缩应对业务爆发! 网易云基础服务架构团队 著 ISBN 978-7-121-31516-9 2017年7月出版 定价:79.00元 372页 编辑推荐 √网易云平台开发一线的主力,为你讲述云原生的技术体系,展示从单体到服务化架构的演进.   自己动手写Docker 阿里容器王牌

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

自适应滤波是数字信号处理的核心技术之一,在科学和工业上有着广泛的应用领域.自适应滤波技术应用广泛,包括回波抵消.自适应均衡.自适应噪声抵消和自适应波束形成.回声对消是当今通信系统中普遍存在的现象.声回波引起的信号干扰会分散用户的注意力,降低通信质量.本文重点介绍了LMS和NLMS算法的使用,以减少这种不必要的回声,从而提高通信质量 关键词:自适应滤波器,自适应算法,回声消除 1  引言 当音频信号在真实环境中产生混响时,就会产生声学回声,从而导致原始信号加上信号[1]的衰减.延时图像.本文将重点

liboqs是一个用于量子安全密码算法的开源C库. 一,概述 liboqs提供: 量子安全 密钥封装机制(KEM)和数字签名算法的开源实现的集合: 这些算法的通用API: 测试工具和基准测试例程. liboqs是由Douglas Stebila和Michele Mosca领导的开放量子安全(OQS)项目的一部分,该项目旨在开发量子安全密码学并将其集成到应用程序中,以促进在现实环境中的部署和测试.特别是,OQS通过OpenSSL和OpenSSH将liboqs原型集成到TLS和SSH中. 有关OQS

1.道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker) 道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm,亦称为拉默-道格拉斯-普克算法.迭代适应点算法.分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点,并减少点的数量的一种算法.该算法的原始类型分别由乌尔斯·拉默(Urs Ramer)于1972年以及大卫·道格拉斯(David Douglas)和托马斯·普克(Thomas Peucker)于1973年提出,并在之后的数十年中由其他学者予以完善. 算法的基本思路是:对每一条曲线的

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

1. 什么是红黑树 (1) 简介     上一篇我们介绍了基本动态集合操作时间复杂度均为O(h)的二叉搜索树.但遗憾的是,只有当二叉搜索树高度较低时,这些集合操作才会较快:即当树的高度较高(甚至一种极端情况是树变成了1条链)时,这些集合操作并不比在链表上执行的快.     于是我们需要构建出一种"平衡"的二叉搜索树.     红黑树(red-black tree)正是其中的一种.它可以保证在最坏的情况下,基本集合操作的时间复杂度是O(lgn). (2) 性质     与普通二叉搜索树不

1. 引言 许多应用都需要动态集合结构,它至少需要支持Insert,search和delete字典操作.散列表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 2. 直接寻址表 在介绍散列表之前,我们先介绍直接寻址表. 当关键字的全域U(关键字的范围)比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术.我们假设某应用要用到一个动态集合,其中每个元素的关键字都是取自于全域U={0,1,…,m-1},其中m不是一个很大的数.另外,假设每个元素的关键字都不同. 为表示动态集合,我们用一个数组,或称为

好文集合: 深入浅出React(四):虚拟DOM Diff算法解析 全面理解虚拟DOM,实现虚拟DOM

以前看过kmp算法,当时接触后总感觉好深奥啊,抱着数据结构的数啃了一中午,最终才大致看懂,后来提起kmp也只剩下“奥,它是做模式匹配的”这点干货.最近有空,翻出来算法导论看看,原来就是这么简单(先不说程序实现,思想很简单). 模式匹配的经典应用:从一个字符串中找到模式字串的位置.如“abcdef”中“cde”出现在原串第三个位置.从基础看起 朴素的模式匹配算法 A:abcdefg  B:cde 首先B从A的第一位开始比较,B++==A++,如果全部成立,返回即可:如果不成立,跳出,从A的第二位开

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(