1. 通俗详细地讲解什么是P和NP问题 http://blog.sciencenet.cn/blog-327757-531546.html   NP----非定常多项式(英语:non-deterministic polynomial,缩写NP)时间复杂性类,或称非确定性多项式时间复杂性类   要计算或解决一个问题,该问题通常有一个大小规模,用n表示.例如,若分析计算一个二进制数,该数有多少位,这个位就是其大小规模.再比如,从n个数里面找出最大的那个数,这个n就是该问题的规模大小.怎么找?我们要比

<Xenogears>(异度装甲)隐含的原型与密码 X 彩虹按:一种高次元的“生命体”,因“事故”被抓来当成“超能源”,其实那不只是“无限的能源”而已,“它”是有意志的!在我们眼里看来,这种“有意志的 无穷能量”就是“神”,不过它并不如此认为,它自称是“波动存在”.它倒霉的被抓到我们次元充当单纯的能量使用,更倒霉的是它虽然是高次元的生命体,被降 格到我们次元后意志反而受到制约而无法发挥,需要借助低次元的灵体或肉身.虽然它很想回去,却无法离开,除非有人帮忙破坏掉那个捕捉它的装置…… 序幕[游戏片

近日逛博客的时候偶然发现了一个有关图片相似度的Python算法实现.想着很有意思便搬到C#上来了,给大家看看. 闲言碎语 才疏学浅,只把计算图像相似度的一个基本算法的基本实现方式给罗列了出来,以至于在最后自己测评的时候也大发感慨,这个算法有点不靠谱.不管怎么样,这个算法有时候还是有用的,所以还是列出来跟大家伙一起分享分享~~ PS:图像处理这一块博大精深,个人偶尔发现了点东西拿来分享.说的不好的地方,写得太糟的地方,诸位准备扔砖头还望淡定,淡定~~ 基本知识介绍 颜色直方图 颜色直方图是在许多图

Capel, David, and Andrew Zisserman. "Computer vision applied to super resolution." Signal Processing Magazine, IEEE 20, no. 3 (2003): 75-86. 简介 超分辨率重建的目的是使用一组低分辨率的图像来估计一副高分辨率图像.重建主要通过两个步骤来完成:配准低分辨率的图片组到一个公共的坐标系,然后使用图像的生成模型(generative image model

一起啃PRML - 1.1 Example: Polynomial Curve Fitting @copyright 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/chxer/ 前言:真是太糟糕了,本地的公式和图片粘上来全都喂汪了... We begin by introducing a simple regression problem, 用一个例子穿起这些零碎的知识点. 回顾最前面的Mathematical Notation: A superscript T denotes

上周,正在忙,突然有个同学找我帮忙,说有个需求:图片相似度比较. 网上搜了一下,感觉不是很难,就写了下,这里分享给需要的小伙伴. 首先,本次采用的是OpenCV,图片哈希值: 先说一下基本思路: 1.      缩小尺寸:将图像缩小到8*8的尺寸,总共64个像素.这一步的作用是去除图像的细节,只保留结构/明暗等基本信息,摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异: 注:实际操作时,采取了两种尺寸作对比(10*10,100*100)尺寸再大的话就会性能影响就会较大了,我实现了两种,目的是为了展示怎么设定不同

Super Sampling Anti-AliasingSSAA算是在众多抗锯齿算法中比较昂贵的一种了,年代也比较久远,但是方法比较简单,主要概括为两步1.    查找边缘2.    模糊边缘这是一种post processing的处理方法,接下来我们就看看怎么实现 查找边缘 查找边缘的原因也是因为减少消耗,这样就可以只在边缘处进行超级采样,不必为全图进行采样了.之前的文章详细说过三种查找边缘的方法Roberts,Sobel,Canny ,其中sobel最优,所以我们就是用sobel查找边缘这里

demo功能:用UIimageView实现360度旋转效果. demo说明:iPhone6.1 测试成功.主要代码在:FVImageSequence.m中.在touchesMoved事件中,通过替换UIimageView的image来产生旋转效果. demo截屏: demo主要代码: -(void)touchesMoved:(NSSet *)touches withEvent:(UIEvent *)event { [super touchesMoved:touches withEvent:eve

排序:nlogn 二分查找:logn <-- 利用单调性,查n次,每次logn Multiply the following pairs of polynomials using at most the prescribed numberof multiplications of large numbers (large numbers are those which depend on thecoefficients and thus can be arbitrarily large). Hi

1 Fundamentals A polynomial is either zero, or can be written as the sum of one or more non-zero terms. The number of terms is finite. A term consist of a constant coefficient and a monomial, that is, the product of zero or more variables. Each varia

public class Test { public static void main(String [] args){ Plate<? extends Fruit> p = new Plate<Apple>(new Apple()); Food food = p.get(); Fruit fruit = p.get(); //ERROR // p.set(new Fruit()); // p.set(new Orange()); // p.set(new Apple()); //

我们可以对runloop添加观察者,当观察到状态为kCFRunLoopExit,kCFRunLoopBeforeWaiting的时候,做一些耗时的处理,废话不说,直接上代码 - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; self.view.backgroundColor = [UIColor redColor]; UITableView *tableView = [[UITableView alloc] initWithFrame:self.view.bo

1.      缩小尺寸:将图像缩小到8*8的尺寸,总共64个像素.这一步的作用是去除图像的细节,只保留结构/明暗等基本信息,摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异: 注:实际操作时,采取了两种尺寸作对比(10*10,100*100)尺寸再大的话就会性能影响就会较大了,我实现了两种,目的是为了展示怎么设定不同尺寸. 2.      简化色彩:将缩小后的图像,转为64级灰度,即所有像素点总共只有64种颜色: 注:关于多少灰度级的问题,我并没有太在意,采取了一个合适的RGB to GRAY 算法就好,个人

Write a program to find the nth super ugly number. Super ugly numbers are positive numbers whose all prime factors are in the given prime list primes of size k. For example, [1, 2, 4, 7, 8, 13, 14, 16, 19, 26, 28, 32] is the sequence of the first 12

https://en.wikipedia.org/wiki/Time_complexity#Polynomial_time An algorithm is said to be of polynomial time if its running time is upper bounded by a polynomial expression in the size of the input for the algorithm, i.e., T(n) = O(nk) for some consta

方式1:借助栈 空间辅助度是O(N) 方式2: 借助栈 空间复杂度是 O(n/2).只存后半个链表 方式3: 反转后半个链表  最后再反转回来 package my_basic.class_3; import java.util.Stack; //是否是回文结构 121 1221, public class Code_11_IsPalindromeList { public static class Node{ int value; Node next; public Node(int valu

实现:使用onScrollStateChanged回调检测滚动状态,并在RecyclerViewAdapter内部设置类似isScrolling的状态值来控制网络图片的加载. 下面是代码举例: // BaseAdapter中添加如下代码 public abstract class BaseRecyclerViewAdapter<T> extends RecyclerView.Adapter<RecyclerView.ViewHolder> { …… protected boolea

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/hu948162999/article/details/47727159 本文主要介绍了在短语.句子.多词查询中.solr在控制查询命中数量.之后再对结果集进行排序. 在solr中 默认是or 查询.也就是说:假设搜索q 中 分出来的词越多.所匹配的数量也就越多. 如:搜索短语  "中国联想笔记本" ,分词结果:中国 .联想 . 笔记本. 覆盖结果集:仅仅要文档中包括这3个随意词,都给返回. 排序结果:依照solr的打分公式.默

写在前面 原始视频(30fps) 补帧后的视频(240fps) 本文是博主在做实验的过程中使用到的方法,刚好也做为了本科毕设的翻译文章,现在把它搬运到博客上来,因为觉得这篇文章的思路真的不错. 这篇文章的简要思路:整个网络由两个U-Net构成,第一个U-Net负责计算光流,第二个U-Net负责矫正光流(有点借鉴了残差的意思),从而对视频进行补帧. 参考资料: 原文: Super SloMo: High Quality Estimation of Multiple Intermediate Fra

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉

.katex { display: block; text-align: center; white-space: nowrap; } .katex-display > .katex > .katex-html { display: block; } .katex-display > .katex > .katex-html > .tag { position: absolute; right: 0px; } .katex { font: 1.21em/1.2 KaTeX_M