OpenGL研究3.0 多边形区域填充 DionysosLai(906391500@qq.com)2014-06-22 所谓多边形区域填充.就是将多边形内部区域,所有已相同色块填充.注意:这里讨论的多边形是简单多边形(即不考虑诸如五角星这样的相交多边形).简单多边形,分为凹多边形和凸多边形. 多边形区域填充有下面几种方法: 1.      逐点扫描方法: 原理:扫描多边形区域,逐点推断点是否在多边形内. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvR

1.k近邻算法是学习机器学习算法最为经典和简单的算法,它是机器学习算法入门最好的算法之一,可以非常好并且快速地理解机器学习的算法的框架与应用.它是一种经典简单的分类算法,当然也可以用来解决回归问题.2.kNN机器学习算法具有以下的特点:(1)思想极度简单(2)应用的数学知识非常少(3)解决相关问题的效果非常好(4)可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题(5)更加完整地刻画机器学习应用的流程3.KNN算法pyhton代码实现如下: (1)解决分类问题的代码如下:#1-1输入任意的自定义数据集

. . Adaboost算法及其代码实现 算法概述 AdaBoost(adaptive boosting),即自适应提升算法. Boosting 是一类算法的总称,这类算法的特点是通过训练若干弱分类器,然后将弱分类器组合成强分类器进行分类. 为什么要这样做呢?因为弱分类器训练起来很容易,将弱分类器集成起来,往往可以得到很好的效果. 俗话说,"三个臭皮匠,顶个诸葛亮",就是这个道理. 这类 boosting 算法的特点是各个弱分类器之间是串行训练的,当前弱分类器的训练依赖于上一轮弱分类器

Python实现各种排序算法的代码示例总结 作者:Donald Knuth 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2015-12-11我要评论 这篇文章主要介绍了Python实现各种排序算法的代码示例总结,其实Python是非常好的算法入门学习时的配套高级语言,需要的朋友可以参考下 在Python实践中,我们往往遇到排序问题,比如在对搜索结果打分的排序(没有排序就没有Google等搜索引擎的存在),当然,这样的例子数不胜数.<数据结构>也会花大量篇幅讲解排序.之前一段时间,由于需要,我复习了

10个经典的C语言面试基础算法及代码作者:码农网 – 小峰 原文地址:http://www.codeceo.com/article/10-c-interview-algorithm.html 算法是一个程序和软件的灵魂,作为一名优秀的程序员,只有对一些基础的算法有着全面的掌握,才会在设计程序和编写代码的过程中显得得心应手.本文是近百个C语言算法系列的第二篇,包括了经典的Fibonacci数列.简易计算器.回文检查.质数检查等算法.也许他们能在你的毕业设计或者面试中派上用场. 1.计算Fibona

1.正整数序列Q中的每个元素都至少能被正整数a和b中的一个整除,现给定a和b,需要计算出Q中的前几项, 例如,当a=3,b=5,N=6时,序列为3,5,6,9,10,12 (1).设计一个函数void generate(int a,int b,int N ,int * Q)计算Q的前几项 (2).设计测试数据来验证函数程序在各种输入下的正确性. 感觉有点类似归并排序的Merge.有两个数组A.B. 数组A存放:3*1.3*2.3*3… 数组B存放:5*1.5*2.5*3… 有两个指针 i, j,

注:本解决方案适用于使用N卡的PC 出现该错误 , 一般是由于开源的nouveau驱动和Nvidia专有驱动冲突导致的 .在解决该问题时 , 尝试过卸载 N 卡专有驱动 , 仅使用开源nouveau驱动 , 这样做以后这个错误是没有了, 但是OpenGL代码执行起来以后出现了各种问题 , 对 shader 支持也不好 , 使用的时候会提示 仅支持低版本的 GLSL , 通过 调用 glutInitContextVersion 指定了 OpenGL 版本后 错误提示没有了 , 但是程序还是不能正常

分享php排序的四种算法与代码. 冒泡:function bubble_sort($arr){ $num = count($arr); for($i=0;$i<$num;$i++){ for($j=$num-1;$j>$i;$j--){ if($arr[$j-1]>$arr[$j]){ $tmp = $arr[$j]; $arr[$j] = $arr[$j-1]; $arr[$j-1] = $tmp; } } } return $arr; } 选择:function select_sor

前几天公司来了个新同事,使用的VS2013,但我们的所有项目都是使用VS2012创建的,我想用13打开应该没有什么问题.昨天新同事修改完代码提交后,我获取完成后无法编译成功,提示: 错误 3 命令“mkdir "E:\vssdata\BCenter.root\BCenter\BCenter.Control\\Views" xcopy "E:\vssdata\BCenter.root\BCenter\BCenter.Control\\Views" "E:\v

以下几篇随笔都是记录的我实现八大排序的代码,主要是贴出代码吧,讲解什么的都没有,主要是为了方便我自己复习,哈哈,如果看不明白,也不要说我坑哦! 本片分为两部分代码: 常用方法封装 排序算法里需要频繁使用 交换数组中两数位置 的操作,另外,为了方便我打印数组查看结果,我封装一个 ArrayBase.java基类,用来实现swap方法和printArray方法: 选择排序算法 (一)ArrayBase.java /** * */ package com.cherish.SortingAlgorith

离散概率值(discrete) 和 重置\洗牌(shuffle) 算法 及 代码 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/17120687 离散概率值, 是根据离散分布的概率(归一化), 计算出一个随机的值, 概率越大, 离散值出现的可能性就越大; 原理: 随机生成一个0-1的值,顺次累加概率值, 大于等于随机值输出, 由于概率值越大, 相加之后跨度越大, 越有可能输出; 重置(洗牌)(shuffle), 是随机打乱数组

机器学习算法及代码实现–K邻近算法 1.K邻近算法 将标注好类别的训练样本映射到X(选取的特征数)维的坐标系之中,同样将测试样本映射到X维的坐标系之中,选取距离该测试样本欧氏距离(两点间距离公式)最近的k个训练样本,其中哪个训练样本类别占比最大,我们就认为它是该测试样本所属的类别. 2.算法步骤: 1)为了判断未知实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照 2)选择参数K 3)计算未知实例与所有已知实例的距离 4)选择最近K个已知实例 5)根据少数服从多数的投票法则(majority-voting

目录 2.3 分布式ID 2.3.1 功能概述 2.3.2 应用场景 2.3.3 使用说明 2.3.4 项目截图 2.3.5 Snowflake雪花算法的代码实现 2.3 分布式ID 2.3.1 功能概述 ID,全称Identifier,中文翻译为标识符,是用来唯一标识对象或记录的符号.比如我们每个人都有自己的身份证号,这个就是我们的标识符,有了这个唯一标识,就能快速识别出每一个人. 在计算机世界里,复杂的分布式系统中,经常需要对大量的数据.消息.HTTP 请求等进行唯一标识.比如对于分微服务架

转自:http://blog.renren.com/blog/311453043/736944237 一.快速排序 void qsort(int x,int y) //待排序的数据存放在a[1]..a[n]数组中 {int h=x,r=y; int m=a[(x+y)>>1]; //取中间的那个位置的值 while(h<r) {while (a[h]<m) h++; //比中间那个位置的值小,循环直到找一个比中间那个值大的 while (a[r]>m) r--; //比中间那

上周看到一个变调算法,挺有意思的,原本计划尝试用来润色TTS合成效果的. 实测感觉还需要进一步改进,待有空再思考改进方案. 算法细节原文,移步链接: http://blogs.zynaptiq.com/bernsee/pitch-shifting-using-the-ft/ C++开源的项目,比较老的一个项目了. 源码下载地址: http://blogs.zynaptiq.com/bernsee/download/ 本人对这份算法源码进行简单的优化调整. 稍微提升了一点性能. 修改后的完整代码:

目录 写在前面 算法Pipeline详解 如何训练 损失函数 训练数据准备 多任务学习与在线困难样本挖掘 预测过程 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 主页:https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/index.html 论文:https://arxiv.org/abs/1604.02878 代码:官方matlab版.C++ caffe版 第三方训练代码:tensorflow

Logistic回归算法原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10033567.html 主要思想 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类,其核心是通过最优化算法寻找最佳回归系数(权重系数),主要应用于二分类. 算法原理 二分类的特点是非此即彼,其数学特性符合单位阶跃函数,在某一点会发生突变.这也符合我们现实当中的一些应用场景(比如分数从0 到 60会很容易,越往上你所花的时

1.        有一个整数数组,请求出两两之差绝对值最小的值.记住,只要得出最小值即可,不需要求出是哪两个数.(Microsoft)  方法1:两两作差求绝对值,并取最小,O( n2 ). 方法2:排序,相邻两点作差求绝对值,并取最小,O( nlgn ). 方法3:有没有O( n )的解法?网上有如下解法: 设数组A = { a1, a2, - , an }, 求 s = min( |ai - aj| ), 其中1<= i, j <=n. 设B = { b1, b2, - , bn-1 }

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11089327.html 已经刷了很多篇leetcode题了,不过最近在找c++的实习工作(大佬们有推荐的吗QAQ),现在慢慢补上吧 虽然有点烦,但是还是要提一句,刷leetcode题目的时候,最好还是自己先思考然后写出一个通过的代码,再去看其他人的代码参考比较好,当然了,写不出来就当我没说.尽力而为即可. 一.反转字符串 编写一个函数,其作用是将输入的字符串反转过来.输入字符串以字符数组 c

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11209807.html 一.1道网易c++的面试题 我当时第一时间的解答方案 #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main() { const int Wi = 3840; const int Hi = 2160; int N,M; int temp; int x,y,w,h; int x

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/10940636.html 唉!最近忙着面试找实习,然后都是面试的很多是leetcode的算法题,所以自己就刷了一遍,并且做些笔记,以后再来复习好了,悲催的大学生..... 一.从(排序!)数组中删除重复项 给定一个排序数组,你需要在原地删除重复出现的元素,使得每个元素只出现一次,返回移除后数组的新长度. 不要使用额外的数组空间,你必须在原地修改输入数组并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成.