一、算法概述1、kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。最简单平庸的分类器或许是那种死记硬背式的分类器，记住全部的训练数据，对于新的数据则直接和训练数据匹配，假设存在同样属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这样的方式有一个...
转载
2015-02-10 21:16:00
105阅读
2评论
gcd是什么？ 有什么用？求两个数的最大公约数（最大公因子）举例子：1和7的最大公因子（最大公约数）就是12和8的最大公因子（最大公约数）就是24和6的最大公因子（最大公约数）就是212和46的最大公因子（最大公约数）就是2 怎么实现？代码： &n
原创
2022-11-14 16:04:51
104阅读
对于model中含有hidden variables and parameters 来说，我们可以先 随机初始化parameter，e.g. alpha in ldaE step求
原创
2023-06-29 10:07:36
82阅读
KNN算法理解
一、算法概述
1、kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器，记住所有的训练数据，对于新的数据则直接和训练数据匹配，如果存在相同属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这种方式有一个明显的缺点，那就是很可能无法找到完全匹配的训练记录。kNN算法则是从训练集中
转载
2018-08-17 13:18:46
191阅读
这篇文章推出了一种具有亚像素卷积层结构的SR算法——ESPCN；相比于SRCNN直接对领域像素做卷积，ESPCN是直接对输入像素做特征提取，在当时来说，可以算是一种提高计算效率的有效途径。参考文档： ①:【超分辨率】Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network Real-Time Single Image and Video Super-Reso
堆排序算法用到的大顶堆/小顶堆 以使用大顶堆的堆排序算法为例，其实堆排序算法的原理就是不断将剩余的未完成排序的数据构造成一个大顶堆，然后每次将大顶堆的堆顶元素（也就是最大的元素）取出，如此循环即完成了堆排序。 大顶堆：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，如下图所示，就是一个大顶堆： 堆排序算 ...
转载
2021-08-17 00:29:00
455阅读
2评论
时间轮算法；kafka实现；
原创
2022-10-30 09:45:45
243阅读
SORT 是一种简单的在线实时多目标跟踪算法。文章要点为： 以 IoU 作为前后帧间目标关系度量指标； 利用卡尔曼滤波器预测当前位置； 通过匈牙利算法关联检测框到目标； 应用试探期甄别虚检； 使用 Faster R-CNN，证明检测好跟踪可以很简单。 运动估计模型(卡尔曼滤波) FilterPy 是
原创
2022-10-03 15:14:24
252阅读
几种排序算法的联系 希尔排序相当于直接插入排序的升级，同属于插入排序类； 堆排序相当于简单选择排序的升级，同属于选择排序类； 快速排序是最慢的冒泡排序的升级，属于交换排序类； 快速排序的基本四想 快速排序是通过不断比较和移动交换来实现排序的，只不过它的实现增大了记录的比较和移动的距离，将关键字较大的 ...
转载
2021-08-17 18:07:00
217阅读
2评论
1、01背包是解决什么问题？ 答：当书包容量大小固定，面对1堆重量固定而且带有价格的物品。在不超出包容量前提下，选择那些物品使包里物品总价值最大。 2、问：为什么01背包？ 答：因为0表示不将物品放进包里，1表示将物品放进包里。 放：意味着包的容量减小，总价值增大。 不放：意味着包容量不变，总价值不
转载
2019-06-22 13:46:00
194阅读
2评论
2017-09-17 21:10:45 writer：pprp 看了看dijkstra算法，用自己语言总结一下主要过程吧， 首先，明确这个算法用处是在于计算单源最短路径问题并且边权非负，给出一个起点可以找到其他点的最短路径 复杂度为O(n^2) 思想：贪心的做法，每次只看现在的最短路的部分，但是要记
原创
2021-12-28 16:28:08
81阅读
前言 MeanShift(均值漂移)是基于密度的非参数聚类算法，其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布，找到任一样本点密度增大的最快方向（最快方向的含义就是Mean Shift），样本密度高的区域对应于该分布的最大值，这些样本点最终会在局部密度最大值收敛，且收敛到相同局部最大值的点被认为是同一簇类的成员。MeanShift算法沿着
原创
2022-11-04 06:25:37
330阅读
前言匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法，匈牙利算法（Hungarian Algorithm）与KM算法（Kuhn-Munkres Algorithm）是做多目标跟踪的小伙伴很容易在论文中见到的两种算法。他们都是用来解决多目标跟踪中的数据关联问题。匈牙利算法与KM算法都是为了求解二分图的最大匹配问题，Kuhn–Munkres算法在匈牙利算
原创
2022-11-04 06:27:58
262阅读
几种IoU的理解IoUIOU是用来衡量两个边界框的重叠程度的。 GIoU论文的地址为：https://arxiv.org/abs/1902.09630github代码地址：https://github.com/generalized-iou这篇论文出自CVPR2019，这篇论文提出了一种优化边界框的新方式即GIOU。对于任意的两个Ａ、B框，首先找到一个能够包住它们的最小
原创
2022-11-04 06:28:34
289阅读
base64 Base64 是一种用于将二进制数据编码成 ASCII 字符的编码方式。它主要用于在文字环境中传输或存储二进制数据，如在电子邮件
原创
2023-11-30 10:29:22
83阅读
存储在linux中的密码必须是经过加密后的密码，linux通过加密算法来产生加密后的密码数据。目前linux中主要有两种加密算法：
DES:这是传统的unix使用的加密算法，只支持八个字符内的密码数据，如果密码长度超过八个字符，则会只匹配前八个字符，后面的字符可以忽略，该算法相对安全性较差。
MD5：常见的linux
原创
2012-05-10 17:02:02
1053阅读
雪花算法理解与实现背景雪花算法（snowflake）用于分布式环境下生成唯一的ID。在单机时代，我们一般通过数据库自增字段来作为唯一主键，但是进入分布式时代，数据不单单存在一张表中，ID的唯一性就受到了挑战，有推特公司研发的雪花算法就运营而生。为什么不选择UUID？说到唯一主键，有的同学就说我用UUID就能解决唯一性问题了，且不依赖ID服务、网络，何乐而不为呢？选择雪花算法，有以下几点理由排序 相
原创
2023-07-06 20:26:15
114阅读
存储在linux中的密码必须是经过加密后的密码，linux通过加密算法来产生加密后的密码数据。目前linux中主要有两种加密算法：
DES:这是传统的unix使用的加密算法，只支持八个字符内的密码数据，如果密码长度超过八个字符，则会只匹配前八个字符，后面的字符可以忽略，该算法相对安全性较差。
MD5：常见的linux
原创
2012-03-13 17:25:40
1087阅读
归并排序算法简介 归并排序就是利用归并的思想实现的排序方法 假设初始序列含有n个记录，看成是n个有序的子序列，每个子序列的长度为1，然后两两归并，得到 |n/2|（|x|表示不小于x的最小整数）个长度为2或1的有序子序列；再两两归并，如此重复，直至得到一个长度为n的有序序列为止，这种排序方法称为2路 ...
转载
2021-08-17 14:46:00
173阅读
2评论
NMS算法的大致过程可以看原文这段话：First, it sorts all detection boxes on the basis of their scores. The detection box M with the maximum score is selected and all other detection boxes with a significant overlap (using a pre-defined threshold) with M are suppressed. T
原创
2023-01-13 09:14:52
529阅读
