在上一节.我们已经介绍了使用HOG和SVM实现目标检测和识别,这一节我们将介绍使用词袋模型BOW和SVM实现目标检测和识别. 一 词袋介绍 词袋模型(Bag-Of-Word)的概念最初不是针对计算机视觉的,但计算机视觉会使用该概念的升级.词袋最早出现在神经语言程序学(NLP)和信息检索(IR)领域,该模型忽略掉文本的语法和语序,用一组无序的单词来表达一段文字或者一个文档. 我们使用BOW在一系列文档中构建一个字典,然后使用字典中每个单词次数构成向量来表示每一个文档.比如: 文档1:I like

比较好想的一道题,直接用队列滑窗,因为扫一遍往队列里加东西时,改变的只有一个值,开桶储存好就行了! #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n, k, r; inline int min(int a, int b) { return a > b ? b : a; } inline int max(int a, int b) { return a > b ? a : b; } ], q[], cnt[], vis[], ned

在处理图像时,为了提取特征,经常用各种核函数和图像进行卷积,其实就是通过一个矩阵以滑窗的形式与原图像进行点乘求和,可以看作对一个像素和附近像素进行了加权平均. 比如经常用3x3的近似高斯卷积核 0 1 0 1 2 1 0 1 0 其实就是这幅图的俯视图中z值(高度)的近似,中间最高,边缘低.可见原来的一个像素现在经过卷积由周围的像素加权构成,所以以高斯为例,高斯有平滑效果. 但是刚才的举例是近似的于真正的高斯分布还有差距,我们怎么用matlab产生真正的高斯核呢? fspecial函数: 可以在

一.TCP流控 之前我们介绍过TCP是基于窗口的流量控制,在TCP的发送端会维持一个发送窗口,我们假设发送窗口的大小为N比特,网络环回时延为RTT,那么在网络状况良好没有发生拥塞的情况下,发送端每个RTT就可以发送N比特的数据,发送端的速率应该与N/RTT成正比,因此通过改变发送窗口的大小就可以控制发送端的发送速率,那么接收端就可以通过控制发送端发送窗口的大小来控制发送速率.这样接收端需要有一种方式通告发送端接收端期望的发送窗口大小,这种方式就叫做窗口通告(window advertisemen

程序设计:蒜厂年会 问答问题反馈 只看题面 16.79% 1000ms 262144K   在蒜厂年会上有一个抽奖,在一个环形的桌子上,有 nn 个纸团,每个纸团上写一个数字,表示你可以获得多少蒜币.但是这个游戏比较坑,里面竟然有负数,表示你要支付多少蒜币.因为这些数字都是可见的,所以大家都是不会出现的赔的情况. 游戏规则:每人只能抓一次,只能抓取一段连续的纸团,所有纸团上的数字和就是你可以获得的蒜币. 蒜头君作为蒜厂的一员在想,我怎么可以获得最多的蒜币呢?最多能获取多少蒜币呢? 因为年会是发奖

题目链接:http://poj.org/problem?id=3261 这个是可以交叉的重复串,所以用height就可以了,但是题目说让重复k次以上,也就是直接做一个k-1长度的滑窗最小值,从这些最小值里取最大即可. 这里其实为了节省空间可以先给数字离散化一下,这样就只有20000了,不过不离散化空间也够用. #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> #include<queue> usin

2018 Multi-University Training Contest 3 6319.Problem A. Ascending Rating 题意就是给你长度为k的数列,如果数列长度k<n,就利用一个构造数列的方法构造数列使数列长度为n. 然后求定长区间为m的数列中最大值是几,最大值是第几次更新maxnum得到的,得到所有结果之后,用一个求和的公式将结果输出来,具体题意自己翻译. 滑窗问题,单调队列可以解决.关于滑窗问题和单调队列,具体的自行百度. 对于这个题,倒着遍历数列才能既找到最大值

区间的价值 Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 844    Accepted Submission(s): 398 Problem Description 我们定义“区间的价值”为一段区间的最大值*最小值. 一个区间左端点在L ,右端点在R ,那么该区间的长度为(R−L+1) . 现在聪明的杰西想要知道,对于长度为k 的区

Feel Good Time Limit: 3000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 12409   Accepted: 3484 Case Time Limit: 1000MS   Special Judge Description Bill is developing a new mathematical theory for human emotions. His recent investigations are dedicated

UVA 11572 唯一的雪花 题意:给你从1到n的数组,要求求得其中的最长连续不重复子序列,经典的滑窗问题,方法是维护一个窗口,设置左框和右框,然后不断的进行维护和更新 方法一: #include"iostream" #include"set" #include"cstring" #include"cstdio" #include"algorithm" using namespace std; const

TCP的几大模块:分段与流,滑窗,连接,流量控制,重新发送,堵塞控制. 1.checksum:在发送TCP报文的时候,里面的信息可能会因为环境的问题,发送变化,这时,接收信号的时候就需要通过checksum,进行校验,一般处理:如果没问题的话,就接受,有问题的话就丢弃. 2.超时重传机制:接收端在接受一个到一个TCP包的时候会返回一个ack,如果发送端接收到了这个ack就知道接收端顺利接收到了原先的TCP包:反之在一段时间内(这个计时等待的时间叫做重新发送超时时间(RTO, retransmis

前言 在大数据时代,软件系统需要具备处理海量数据的能力,同时也更加依赖于系统强大的存储能力与数据响应能力.各种大数据的工具如雨后春笋般孕育而生,这对于系统来说是极大的利好.但在后端采用分布式.云存储和虚拟化等技术大刀阔斧地解决大部分存储问题后,仍然不足以满足所有的业务需求.对于以用户为终点的软件系统来说,无论后台多么强大都难以避免有一部分数据流向终端,面向用户.为了应对这最后一公里的通勤问题,我们得在终端缓存部分数据来提高系统的响应效率.另外一方面,受限于用户终端的机器性能,缓存大量的数据反而会

协议森林10 魔鬼细节 (TCP滑窗管理) 作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 在TCP协议与"流"通信中,我们建立了滑窗(sliding window)的基本概念.通过滑窗与ACK的配合,我们一方面实现了TCP传输的可靠性,另一方面也一定程度上提高了效率.其工作方式如下面的视频所示: 如果视频加载有问题,可点下面链接: http://v.youku.com/v_show/id_XNDg1NDUyMDUy

http://codeforces.com/contest/680/problem/E 题目大意:给你一个n*n的图,然后图上的 . (我们下面都叫做‘点’)表示可以走,X表示不能走,你有如下的操作,每次你可以选择一个k*k的框,把其中的所有的X都变成 ‘点’,问在该操作后点相连的数目最多是多少? 没看别人代码和思路自己思考并优化了好久,于是敲了两个多小时...还是代码能力太差了 思路:当然最最单纯的做法就是O(n^4).为了优化,起初想用二维树状数组+并查集的,结果发现窗口中的‘点‘’容易造成

Problem 1603 - Minimum Sum Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536KB   Total Submit: 623  Accepted: 178  Special Judge: No Description There are n numbers A[1] , A[2] .... A[n], you can select m numbers of it A[B[1]] , A[B[2]] ... A[B[m]]  ( 1 <= B[

#import nessary library before start import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import os a=np.random.normal(0,1,100) b=a.reshape(25,4) data=pd.DataFrame(b,index=pd.date_range('2018/10/1',periods=25),

时间序列数据统计-滑动窗口 窗口函数 import pandas as pd import numpy as np ser_obj = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('20180101', periods=1000)) ser_obj = ser_obj.cumsum() print(ser_obj.head()) 2018-01-01 0.797334 2018-01-02 0.451286 2018-01-03 1.

按照score排序,贪心,从左到右用堆维护并且记录前面的最小N/2个花费之和. 然后从右向左枚举中位数,维护N/2个数之和加上并判断是否满足条件.(stl的队列没有clear(),只能一个一个pop... 复杂度O(nlogn) 也可以二分.先按照score排序,记录备份牛在排序后的下标.然后将备份按照资金排序, ,二分中位数的值,对于mid值,按照备份顺序贪心选择牛,根据之前的下标判断在左边或者右边. 因为是最贪心的选,如果两边都不够,说明无解.如果某一边少了,mid就应该往相反的方向移动.

用set,保存当前区间出现过的数字,如果下一个数字没有出现过,加入,否则删掉左端点,直到没有重复为止 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ; int A[maxn]; int main() { int T; scanf("%d",&T); while(T--){ int n; scanf("%d",&n); ; i < n; i++) scanf("%d",A

LeetCode题目总结-滑动窗口法 滑动窗口法:此方法首先建立一个长度为零的窗口,把右侧窗口向右移动,当新的元素与原来窗口中的元素不重复时,把新的元素加入其中,并更新窗口长度:当新的元素与原集合中的元素重复时,把窗口的左侧向右移动,直至原窗口中的元素不含新的元素. 3.  无重复字符的最长子串 class Solution: def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int: if not s: return 0 start, end = 0,

一.目标检测和目标识别 目标识别(object recognition)是要指明一张图像中包含哪类目标.输入是图像,输出是图像中的目标属于的类别(class probability).目标检测是识别出图像中的类别外,还要框出目标的具体位置(bounding boxes). 在目标检测时,为定位到目标的具体位置,通常将图像分成许多子块(subregions/patchs),然后把子块作为输入,送入到目标识别模型中.分子块的最直接的方法是滑动窗口法(sliding window approach),