背景: Level Set方法是美国数学家Osher(加州大学洛杉矶分校)和Sethian(加州大学伯克利分校)合作提出的.后者因为对Level Set的贡献获得了去年美国数学会与工业应用数学会联合颁发的维纳奖.遗憾的是这两位Level Set的开创者现在正为争夺Level Set的名誉而对簿公堂. 年文章"Front Propagation with Curvature Depedent Speed: Algorithms Based on Hamilton-Jacobi Formulatio

简易解释:在曲面中插入一个平面所形成的轮廓,即是该轮廓的水平集表示,可见,该轮廓的水平集表示有多个.对于图像分割,在图像力的驱动下曲面进行更新. 轮廓的数学表达有隐式和显式两种表达.用曲面演化代替Front (C)演进. C(t) = {(x, y)|φ(x, y, t) = 0} ∂φ/ ∂t + F|∇φ| =0 (1) φ(x, y, 0) = φ0(x, y) 方程的本质是什么? 几何解释是什么 edge-based level set ∂φ /∂t = g(∇I)|∇φ| (div (

并查集算法,也叫Union-Find算法,主要用于解决图论中的动态连通性问题. Union-Find算法类 这里直接给出并查集算法类UnionFind.class,如下: /** * Union-Find 并查集算法 * @author Chiaki */ public class UnionFind { // 连通分量个数 private int count; // 存储若干棵树 private int[] parent; // 记录树的"重量" private int[] size

作者:周平章链接:https://www.zhihu.com/question/52008623/answer/187927508来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 不知道这个问题提出来有多久了,我是拓扑优化方向的PhD,下面是我自己的一点感受,未必准确. ------------------------------------------------------- 首先说结论:从现在的情形来看,水平集法以及其余所有方法都不能在短时间内超越变密度法.

一.动态连通性(Dynamic Connectivity) Union-Find 算法(中文称并查集算法)是解决动态连通性(Dynamic Conectivity)问题的一种算法.动态连通性是计算机图论中的一种数据结构,动态维护图结构中相连信息.简单的说就是,图中各个节点之间是否相连.如何将两个节点连接,连接后还剩多少个连通分量.有点像我们的微信朋友圈,在社交网络中,彼此熟悉的人之间组成自己的圈子,熟悉之后就会添加好友,加入新的圈子.微信用户有几亿人,如何快速计算任意两个用户是否同属于一个圈子呢

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1232 畅通工程 Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 31088    Accepted Submission(s): 16354 Problem Description 某省调查城镇交通状况,得到现有城镇道路统计表,表中列出了每条

在jsp文件中加入以下代码,用来测试是否共享session: SessionID: <%= session.getId() %> 之前尝试在linux中,但是因为模拟环境是虚拟机,虚拟机只有在read-only的模式才能用组播技术,组播技术是tomcat集群的基础.但是read-only的网络模式下就不能和主机连接了,所以现在尝试使用windows 2008,作为测试环境.

import hjzgg.first.First; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.TreeMap; import java.util.TreeSet; public class Follow { private Map<String, Set<Character>> first = null; private Map<St

import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.TreeMap; import java.util.TreeSet; public class First { private Map<String, Set<Character>> first = new TreeMap<String, Set<Character>>();

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1213 How Many Tables Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 13787    Accepted Submission(s): 6760 Problem Description Today is Ignatius' b

<多分辨率水平集算法的乳腺MR图像分割> 针对乳腺 MR 图像信息量大.灰度不均匀.边界模糊.难分割的特点, 提出一种多分辨率水平集乳腺 MR图像分割算法. 算法的核心是首先利用小波多尺度分解对图像进行多尺度空间分析, 得到粗尺度图像; 然后对粗尺度图像利用改进 CV 模型进行分割. 为了去除乳腺 MR 图像中灰度偏移场对分割效果的影响, 算法中引入局部拟合项, 并用核函数进一步改进 CV模型, 进而对粗尺度分割效果进行优化处理. 仿真和临床数据分割结果表明, 所提算法分割灰度不均匀图像具有较

本文介绍一种网格分割线的优化算法,该方法能够找到网格上更精确.更光滑的分割位置,并且分割线能够自由地合并和分裂,下面介绍算法的具体原理和过程. 曲面上的曲线可以由水平集(level set)形式表示,通常表示为φ(r) = 0,其代表曲面上具有相同函数值的等值曲线,由于函数值为零,一般称为零水平集.当曲线在曲面上移动时,可以用如下水平集方程表示: 上式为函数φ(r)对时间t的偏导,即函数φ(r)随时间t的变化情况,等式右边v表示曲线移动速度,▽φ表示曲面上函数φ(r)的梯度. 驱动曲线在曲面上移

这是悦乐书的第225次更新,第238篇原创 01 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第92题(顺位题号是429).给定n-ary树,返回其节点值的级别顺序遍历.(即,从左到右,逐级).例如,给定一个3-ary树: 我们应该返回它的级别顺序遍历: [[1],[3,2,4][5,6]] 注意: 树的深度最多为1000. 节点总数最多为5000. 本次解题使用的开发工具是eclipse,jdk使用的版本是1.8,环境是win7 64位系统,使用Java语言编写和测试. 02

水平序 Graham 扫描算法: 计算二维凸包的时候可以用到,Graham 扫描算法有水平序和极角序两种. 极角序算法能一次确定整个凸包, 但是计算极角需要用到三角函数,速度较慢,精度较差,特殊情况较多. 水平序算法需要扫描两次,但排序简单,讨论简单,不易出错. [算法流程] 1.对顶点按x为第一关键字,y为第二关键字进行排序. 2.准备一个空栈,并将前两个点压入栈. 3.对于每一个顶点A,只要栈顶中还至少两个顶点,记栈顶为T,栈中第二个为U. 若UT(向量) * TA(向量) <= 0, 则将

第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 前言 在 第11章 时我们已经介绍了用 Apriori 算法发现 频繁项集 与 关联规则.本章将继续关注发现 频繁项集 这一任务,并使用 FP-growth 算法更有效的挖掘 频繁项集. FP-growth 算法简介 一种非常好的发现频繁项集算法. 基于Apriori算法构建,但是数据结构不同,使用叫做 FP树 的数据结构结构来存储集合.下面我们会介绍这种数据结构. FP-growth 算法步骤 基于数据构建FP树 从FP树种挖掘频繁项集

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48918007 FP-Growth频繁项集挖掘算法(Frequent-Pattern Growth, 频繁模式增长) FP-树频集算法 这个没时间写,下次有空写吧╮(╯_╰)╭ from:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48918007 ref:数据挖掘概率与技术 J.Han,J.Pei,and Y.Yin.Mining frequent

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48914067 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之关联规则Apriori算法的改进:非hash方法 - 大数据集下的频繁项集:挖掘随机采样算法.SON算法.Toivonen算法 Apriori算法的改进:大数据集下的频繁项集挖掘 1. 前面所讨论的频繁项都是在一次能处理的情况.如果数据量过大超过了主存的大小,这

常见的挖掘频繁项集算法有两类,一类是Apriori算法,另一类是FP-growth.Apriori通过不断的构造候选集.筛选候选集挖掘出频繁项集,需要多次扫描原始数据,当原始数据较大时,磁盘I/O次数太多,效率比较低下.FPGrowth不同于Apriori的“试探”策略,算法只需扫描原始数据两遍,通过FP-tree数据结构对原始数据进行压缩,效率较高. FP代表频繁模式(Frequent Pattern) ,算法主要分为两个步骤:FP-tree构建.挖掘频繁项集. FP树表示法 FP树通过逐个读

第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 前言 在 第11章 时我们已经介绍了用 Apriori 算法发现 频繁项集 与 关联规则.本章将继续关注发现 频繁项集 这一任务,并使用 FP-growth 算法更有效的挖掘 频繁项集. FP-growth 算法简介 一种非常好的发现频繁项集算法. 基于Apriori算法构建,但是数据结构不同,使用叫做 FP树 的数据结构结构来存储集合.下面我们会介绍这种数据结构. FP-growth 算法步骤 基于数据构建FP树 从FP树种挖掘频繁项集

所谓图像分割指的是根据灰度.颜色.纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性.我们先对目前主要的图像分割方法做个概述,后面再对个别方法做详细的了解和学习. 一.图像分割算法概述 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值,并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较,最后将像素根据比较结果分到合适的类别中.因此,该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值. 2.基于边