在Miktex下有三个latex algorithm包,分别为:algorithm,algorithmic,algorithm2e三个,其中algorithm,algorithmic经常成套使用: latex中algorithm模板为: latex文件中顶端加入的package: \usepackage{algorithm} \usepackage{algorithmic} \usepackage{setspace} 算法块代码: \begin{algorithm}[htb] \setstret

起因: 1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分,而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现.同时考虑了性能和效率.因此,学习使用opencv接口是非常重要的. 2. 但对一个工具使用到一定程度后,有时候需要进行内置算法的改进,此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译. 双目深度估计传统算法流程: A. 固定相机对(严格固定!),制作高精度棋盘格,挑选合适光源,选择合适的拍摄角度对棋盘格进行拍摄取样 B. 使用matlab或opencv单目标定两个相机,采

深度学习(一)——CNN(卷积神经网络)算法流程 参考:http://dataunion.org/11692.html 0 引言 20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN).现在,CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一,特别是在模式分类领域,由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接输入原始

PBFT && RBFT算法流程以及其实现(上) 这篇文章主要是讲一下RBFT中共识算法流程以及节点的加入的流程.在下一篇博客中,将使用Java实现该算法. 传统的PBFT算法无法动态的添加和删除结点,高鲁棒拜占庭容错算法RBFT(Robust Byzantine Tolerance)算法实现了该功能. 在RBFT算法中,有几个变量我们需要知道:f,N,quorum N ; 代表结点的数量. f :代表PBFT中最多能容忍的错误的结点$ f = \lfloor\frac{N-1} { 3}

Imu_tk算法流程 由于VIO中,普遍使用的是精度较低的imu,所以其需要一个较为准确的内参数和noise的估计.Noise大家通常使用Allan方差进行估计可以得到较为可信的结果,这里不赘述了.内参数标定比较方便的一个工具就是imu_tk.所以本篇文章主要详细介绍一下imu_tk的算法流程以及使用时的注意事项.下一篇的内容 计划是imu-camera外参数的标定方法. 首先分步介绍算法流程: 1. 读入数据,将时间单位转化为秒 2. 设置初始参数和标定算法的控制参数 3. 开始标定 3.1

1. Boosting提升方法(源自统计学习方法) 提升方法是一种常用的统计学习方法,应用十分广泛且有效.在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能.提升算法基于这样一种思路: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独断的判断好.实际上,就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的道理. 历史上,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习(Strongly learnable)”和“弱可学习(Weekl

博客转载自:https://blog.csdn.net/sunflower_boy/article/details/50783179 zbar算法是现在网上开源的条形码,二维码检测算法,算法可识别大部分种类的一维码(条形码),比如I25,CODE39,CODE128,不过大家更关心的应该是现在很火的QR码的解码效率,随着现在生活中QR码的普及,扫码支付等行为越来越多的被人们接受,关于QR码是什么,QR码的解码流程是什么样的.本篇文章就互联网上的一个开源解码算法zbar进行简单剖析. 源码可以在网

终于考上人工智能的研究僧啦,不知道机器学习和深度学习有啥区别,感觉一切都是深度学习 挖槽,听说学长已经调了10个月的参数准备发有2000亿参数的T9开天霹雳模型,我要调参发T10准备拿个Best Paper 现在搞传统机器学习相关的研究论文确实占比不太高,有的人吐槽深度学习就是个系统工程而已,没有数学含金量.   但是无可否认的是深度学习是在太好用啦,极大地简化了传统机器学习的整体算法分析和学习流程,更重要的是在一些通用的领域任务刷新了传统机器学习算法达不到的精度和准确率.   深度学习这几年特

SSL/TLS 早已不是陌生的词汇,然而其原理及细则却不是太容易记住.本文将试图通过一些简单图示呈现其流程原理,希望读者有所收获. 一.相关版本 Version Source Description   Browser Support SSL v2.0 Vendor Standard (from Netscape Corp.) [SSL2] First SSL protocol for which implementations exist - NS Navigator 1.x/2.x - MS

这期的话题可能不是很好, 我没有想到很好的词句去更好的表达. 我一直都是很固执的认为, 同一类型的游戏,在开发做的前期工作上面其实都是可以复用的,也就是大同小异的.从游戏启动,启动日志,启动检查,检查更新,到进入游戏.这些都是那一套东西,我想把这些东西抽象一下,概括出一个叫做"流程"的概念. 我的想法就是流程是顺序执行的, 就像我喜欢画图,先做什么,然后做什么,做完什么做什么.其实从一款app启动到进入游戏,这之间的过程都是流程化进行的.还有一个很经典的例子,新手引导,其实新手引导就是

Eclipse中配置weka 1 找到weka的安装位置,寻找weka的压缩文件weka-src.jar,将压缩文件解压,解压出的文件夹weka-src. 2 打开Eclipse,新建Java project项目weka. 3 选中包src,右击导入,选择General,选择文件系统,选择程序(weka-src\src\main\java)所在的路径,然后再Java前打勾,点击完成. 4 此时有很多错误,这是因为缺少java-cup.jar,选中右击工程项目weka,选择属性,然后选择Java构

Python多继承MRO 在Python2.1中,采用了经典类,使用深度优先算法解析. Python2.2中,引入了新式类,使用深度优先算法和广度优先算法. 在Python2.3以后的版本中,经典类和新式类共存,使用了DFS算法和C3算法. Python2中的经典类 class A(object): pass Python3的新式类 class A: pass C3算法 In computing, the C3 superclass linearization is an algorithm u

在开发一个Web程序的时候用到了网购这个功能,上来分享并记录一下,以便以后忘记了可以自己看看(电脑东西太多,笔记都不知道放哪里去了啊啊啊啊啊!!!) 没有什么高并发量,什么什么技术理论,只是一个最最基本的网购功能 首先,我们需要一张购物车表,这里我使用的是mssql2005,表结构如下: Id,不用说,标识字段,自动增长(你tm不是说了吗...) userId,购买用户的Id BookId,购买的图书的Id(因为我做的是网上书城,所以是图书Id,根据需要更改) Count,商品的数量 AddDa

感谢朋友支持本博客.欢迎共同探讨交流,因为能力和时间有限,错误之处在所难免.欢迎指正! 如有转载,请保留源作者博客信息. Better Me的博客:blog.csdn.net/tantexian 如需交流,欢迎大家博客留言. 在前面文章中,已经具体介绍了.怎样从页面dashboard调用novaclient然后生成一个url地址 .或从启动nova --debug list 然后调用novaclient然后生成URL地址 url地址形如: GET /v2/b077619bde964a4eb924

概述 上一篇 Android DecorView 与 Activity 绑定原理分析 分析了在调用 setContentView 之后,DecorView 是如何与 activity 关联在一起的,最后讲到了 ViewRootImpl 开始绘制的逻辑.本文接着上篇,继续往下讲,开始分析 view 的绘制流程. 上文说到了调用 performTraversals 进行绘制,由于 performTraversals 方法比较长,看一个简化版: // ViewRootImpl 类 private vo

android修复了添加账户代码中的2处bug,retme取了很酷炫的名字launchAnyWhere.broadAnywhere(参考资料1.2).本文顺着前辈的思路学习bug的原理和利用思路. 我们先看下源码里setting中添加账户的代码,来理解bug产生的原理. /packages/apps/Settings/src/com/android/settings/accounts/AddAccountSettings.java下oncreate: public void onCreate(B

前言 先说一下,写这篇博文的动机,原文的博主代码写的十分潇洒,以至于代码说明和注释都没有,最近恰逢看到,所以以此博文来分析其中的算法和流程 参考博文:https://blog.csdn.net/linxinfa/article/details/78816362 github网址:https://github.com/linxinfa/Unity-ArbitraryPolygonMesh 先复习一下线代 向量的混合积的数学意义是:两个向量叉乘的结果是一个新向量,这个新向量垂直于原向量组成的平面,并

1.将需要引用的参考文献新建为.bib格式,例如referencesTest.bib文件,具体如下: 新建txt文件,后缀名改为.bib: 然后打开谷歌学术,搜索参考文献, 点击导入BibTeX,具体如下图: 图1---导入BibTeX方法 图2---将BibTex格式复制到刚刚新建的.bib文件中保存 2.在latex中新建.tex文件,例如referencesTest.tex文件,在其中添加以下命令然后编译: \bibliographystyle{splncs03} \bibliograph

1.优化模型的两种策略: 1)基于残差的方法 残差其实就是真实值和预测值之间的差值,在学习的过程中,首先学习一颗回归树,然后将“真实值-预测值”得到残差,再把残差作为一个学习目标,学习下一棵回归树,依次类推,直到残差小于某个接近0的阀值或回归树数目达到某一阀值.其核心思想是每轮通过拟合残差来降低损失函数. 总的来说,第一棵树是正常的,之后所有的树的决策全是由残差来决定. 2)使用梯度下降算法减小损失函数. 对于一般损失函数,为了使其取得最小值,通过梯度下降算法,每次朝着损失函数的负梯度方向逐步移

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