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C语言算法-学习

也就是 算法(algorithm) 一个程序除了 算法 和 数据结构 这两个要素外,还应当采用 结构程序设计方法 进行程序设计,并用某一种 计算机语言 表示。...*i→a; S4:使i的加1,即i+1→i; S5:如果i不大于5,返回重新执行S3;否则,算法结束; 最后a的就是要求的结果 ; 算法的特性 有穷性。...算法的目的是为了求解,“解”就是输出 有效性。算法中的每一个步骤都应当能有效地执行,并得到确定的结果 怎么表示一个算法 常用的方法有: 自然语言 流程图 NS图 伪代码 .........用C语言表示算法 while循环 #include int main() { int a,i; a = 1; i = 2; while(i <=...输入x的,按下列函数计算y的并输出y的

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算法OTSU源码解析

概述: 本文中小编将会跟大家分享一下OpenCV3.1.0中图像算法OTSU的基本原理与源代码解析,最终还通过几行代码演示了一下如何使用OTSU算法API实现图像。...OTSU阈值方法是一种基于寻找合适阈值实现的方法,其最重要的部分是寻找图像阈值,然后根据阈值将图像分为前景(白色)或者背景(黑色)。...上述是假设图像灰度级别为0~5六个,实际中图像灰度取值范围为0~255之间,所以要循环计算使用每个灰度作为阈值,得到类内方差,最终取最小类内方差对应的灰度作为阈值实现图像即可。...三:使用 使用OTSU算法实现图像,首先要把图像从彩色图像转换为灰度图像然后通过threshold函数指定方法为THRESH_OTSU。具体的代码调用演示如下: ?...上图左边输入RGB图像,右边是基于OTSU产生的图像。从OpenCV图像方法OTSU代码实现我们可以看出OpenCV在算法编码实现环节都是从简洁计算入手,考虑效率优先。非常值得我们学习。

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Wellner 自适应阈值算法

图 5 从光照不均匀的纸张图像中产生较好的图像需要一种自适应的阈值算法。这个技术根据每个像素的背景亮度来改变阈值。下面的讨论都配以图5先显示新算法的效果。...为了补偿或多或少的照明,每个像素的亮度需要正规,之后才能决定某个像素时黑色还是白色。问题是如何决定每个点的背景亮度。一个简单的方式就是在拍摄需要图片之前先拍一张空白的页面。...根据Pratt的理论,对于图像,还没有任何量化性能指标提出过。似乎主要评价算法性能的方式就是简单看看结果然后判断其是否很好。...对于文字图像,有一个可行的量化办法:不同光照条件下的图片使用不同的算法处理的后的结果被送往OCR系统,然后将OCR识别的结果和原文字比较。...虽然该法可能有用,但是他不能用在以下描述的算法中,因为不可能给出一个看起来好的标准。对于一些交互式的应用,比如复制黏贴操作用户必须等到的处理。因此另外一个重要的指标就是速度。

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一文搞懂图像算法

图像分割结果 最简单的图像分割方法是(Binarization)。...彩色图、灰度图、图对比 由于图像数据足够简单,许多视觉算法都依赖图像。通过图像,能更好地分析物体的形状和轮廓。...进行有多种方式,其中最常用的就是采用阈值法(Thresholding)进行。 在计算机视觉里,一般用矩阵来表示图像。也就是说,无论你的图片看上去多么好吃,对计算机来说都不过是个矩阵而已。...这个方法称为大津算法(Otsu’s method)。大津算法类似于一维Fisher判别分析的离散模拟。通过穷举法找到一个阈值数字,把这些像素切成两类,使得这两类像素的亮度的类内方差最小。...局部方法分割维码 实际运用中,我们要根据需求选择不同的方法,没有哪个方法是绝对完美的。

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R语言-缺失

运行结果可知,0表示变量列中有缺失,1表示变量列中缺失,第一行表示无缺失,第行表示除了span之外无缺失,第一列表示各个缺失模式实例个数,最后一列表示各模式中有缺失的变量个数。...可看到,sleep数据集有42例没有缺失,仅2个实例缺失span,9个实例同时缺失NanD和Dream,数据集总共包含42x0+2x1+.....1x3=38个缺失 aggr()函数不仅仅绘制每个变量的缺失数...左边的图可知缺失数量,NonD有最大的缺失数14个,右边的图显示有2个哺乳动物缺失NonD、Dream、Sleep评分。42个动物没有缺失。...>marginplot(sleep[c("Gest","Dream")],pch=c(20),col=c("darkgray","red","blue"))#做梦时间和哺乳动物妊娠时间的关系,pch和col...两个变量均有缺失的观测个数在两边界交叉处 (左下角 )蓝色标出。

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清华ETH提出首个光谱重建算法

为了推动光谱重建算法的实际应用,本文做了如下贡献: (1)提出了光谱压缩重建领域内首个基于神经网络(Binarized Neural Network,BNN)的算法光谱重分布网络(Binarized...(4)我们的 BiSRNet 显著地超越了当前最先进的算法,甚至取得了能与全精度CNN比肩的效果,然而我们的BiSRNet算法却只需要极低的存储空间(约 0.06 %)和计算代价(约 1 %)。...2.2 光谱重分布卷积单元 光谱重分布卷积的细节如图 4(c)所示。将输入的全精度激活信号记为 {X}_f 。...我们证明当 {\alpha}\to{\infty} 时, {Tanh({\alpha}x)}\to{Sign(x)} 如下: 我们仿照之前的算法,定义: \lim \limits_{{\alpha...图6 本文卷积卷积块与普通卷积块在处理特征图维度变化时的对比 全精度信息流在算法中非常重要,因为它在一定程度上弥补了量化导致的信息损失。

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编码原理(附)----

,开门见山的讲,就是将非进制的字符按照一定的规则编码为进制串了,这样编码以后,出现的编码符号便只有0和1,从算术编码的角度来讲,可能出现的字符就只有“0”和“1”,这样更有利于编码...常见的编码算法有,一元码,截断一元码,K阶指数哥伦布编码,在此做简单介绍,希望能给大家一个直观的认识。 1....2.截断一元码 截断一元码属于一元码的变体,用在已知待编码的语法元素的最大Max的情况下。...假设待编码符号为x: 如果0 < x < Max,x采用一元码的方式; 如果x = Max,x进制串全部由1组成,长度为Max。...编码步骤如下: (1)将待编码的数据以进制的形式表示,去掉最低位的k个比特,然后加1,得到心得T1,查看T1含多少个bit,将该减1,得到的便是前缀0的个数; (2)将第一步中去掉的最低

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【初学者入门C语言】之算法篇(

个人主页:天寒雨落的博客_CSDN博客-C,CSDN竞赛,python领域博主 刷题网站:一款立志于C语言的题库网站蓝桥杯ACM训练系统 - C语言网 (dotcpp.com)  特别标注:...该博主将长期更新c语言内容,初学c语言的友友们,订阅我的《初学者入门C语言》专栏,关注博主不迷路!...因为知道鸡的总数所以在列举的时候可以选上面三个的其中两个列举,另一个的数量用100减去其中两个列举的即可,因为百钱全买鸡雏的数量远远比前两个大,所以鸡雏的数量用100减鸡翁减鸡母,第一个循环从0开始到20结束,表示可以买鸡翁的范围,第个循环从...- jm) / 3 == 100) { printf("鸡翁%d只,鸡母%d只,鸡雏%d只\n", jw, jm, 100 - jw - jm); } } } } 4.执行结果 、...fun(int n) { if (n == 1 || n == 2) { return 1; } return fun(n - 1) + fun(n - 2); } 6.执行结果 各位C语言的初学者有问题随时都可以问我

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system在c语言中_c语言system返回

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 需包含头文件:C 标准库 – 文章目录 描述 声明 参数 返回 实例1 实例2:列出 windows 机上当前目录下所有的文件和目录...描述 C 库函数 int system(const char *command) 把 command 指定的命令名称或程序名称传给要被命令处理器执行的主机环境,并在命令完成后返回。...int system(const char *command) 参数 command – 包含被请求变量名称的 C 字符串。 返回 如果发生错误,则返回为 -1,否则返回命令的状态。...system(command); return(0); } 让我们编译并运行上面的程序,在 windows 机上将产生以下结果: a.txt amit.doc sachin saurav file.c...参考文章:C 库函数 – system() 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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C语言面试(

昨天分享四道嵌入式 C 语言面试题目,在发完文章后,就有好多网友说后面文章里面可不可以多搞点面试题目,暂时打算写个 5 篇左右的嵌入式面试题目,如果确实对各位有很大的帮助,后期再继续分享。   ...2、第题目,主要是考察数值溢出问题,这个比较容易发现,细心注意就行。...4、第四道题目可以使用#pragma pack (n) 来实现,具体想了解这个用法可以参考这篇文章——剖析c语言结构体的高级用法()。...今天面试题目分享 1、c语言里面关键static的作用是什么?...其中.bss段保存的是未初始的全局变量,当全局变量未初始化时,系统默认初始化为0;常量区保存的是常量,里面保存的不能被修改,只能做读操作;.data段是保存已经初始的全局变量以及被static修饰的变量

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