上一篇推送中，为大家介绍了几种图像处理算法总结的方法，在本次推送中，二白继续为大家介绍余下的方法。 1.图像放大算法 图像放大有许多算法，其关键在于对未知像素使用何种插值方式。 以下我们将具体分析几种常见的算法，然后从放大后的图像是否存在色彩失真，图像的细节是否得到较好的保存，放大过程所需时间是否分配合理等多方面来比较它们的优劣。 图6 图像放大4倍后已知像素分布图 1)最临近点插值算法(Nearest Neighbor) 最邻近点插值算法是最简单也是速度最快的一种算法，其做法是將放大后未知的像素点P，將其位置换算到原始影像上，与原始的邻近的 图7 双线性插值算法示意图 其具体的算法分三步： 第一步插值计算出AB两点对P点的影响得到e点的值。 ? 3)双立方插值算法(Bicubic Interpolation) 双立方插值算法与双线性插值算法类似，对于放大后未知的像素点P，将对其影响的范围扩大到邻近的16个像素点，依据对P点的远近影响进行插值计算
算法三：选择排序 ? 选择排序示意图 选择排序(Selectionsort)也是一种简单直观的排序算法。 算法四：冒泡排序 ? 冒泡排序示意图 冒泡排序(BubbleSort)也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。 归并排序示意图 归并排序(Mergesort)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(DivideandConquer)的一个非常典型的应用。 堆排序示意图 堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 前面说的几大排序算法，大部分时间复杂度都是O(n2)，也有部分排序算法时间复杂度是O(nlogn)。而桶式排序却能实现O(n)的时间复杂度。
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八大排序算法图文介绍 排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。 算法二：希尔排序 ? 希尔排序示意图 希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。 算法三：选择排序 ? 选择排序示意图 选择排序(Selection sort)也是一种简单直观的排序算法。 归并排序示意图 归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。 算法步骤： 1. 堆排序示意图 堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
---- 算法二：希尔排序序 ? 希尔排序示意图 希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。 ---- 算法三：选择排序 ? 选择排序示意图 选择排序(Selection sort)也是一种简单直观的排序算法。 归并排序示意图 归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。 堆排序示意图 堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。 前面说的几大排序算法 ，大部分时间复杂度都是O（n2），也有部分排序算法时间复杂度是O(nlogn)。而桶式排序却能实现O（n）的时间复杂度。
导读：通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。 1. 通过源数据计算可以得到相应的系数了： ? 最后得到 logistic 的图形： ? 将这个超平面表示成一个线性方程，在线上方的一类，都大于等于1，另一类小于等于－1： ? 点到面的距离根据图中的公式计算： ? 6、K最近临算法 给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类。 7、K均值算法 先要将一组数据，分为三类，粉色数值大，黄色数值小 。 最开始先初始化，这里面选了最简单的 3，2，1 作为各类的初始值 。
来源：图灵人工智能、凹凸数据本文约3600字，建议阅读7分钟本文利用图解的方式介绍了10大常见的机器学习算法。 对于渴望了解机器学习基础知识的机器学习新人来说，这儿有份数据科学家使用的十大机器学习算法，为你介绍这十大算法的特性，采用图解的方式便于大家更好地理解和应用。 在具体实践中，我们会用到优化算法来找到能最大化边界的系数值。 SVM可能是最强大的即用分类器之一，在你的数据集上值得一试。 bootstrap是一种强大的统计方法，用于从数据样本中估计某一数量，例如平均值。它会抽取大量样本数据，计算平均值，然后平均所有平均值，以便更准确地估算真实平均值。 问题的答案取决于许多因素，其中包括： 数据的大小，质量和性质 可用的计算时间 任务的紧迫性 你想要对数据做什么 即使是一位经验丰富的数据科学家，在尝试不同的算法之前，也无法知道哪种算法会表现最好。
今天给大家分享一篇机器学习算法的文章，利用图解的方式介绍了10大常见的机器学习算法。 对于渴望了解机器学习基础知识的机器学习新人来说，这儿有份数据科学家使用的十大机器学习算法，为你介绍这十大算法的特性，采用图解的方式便于大家更好地理解和应用， 1、线性回归Linear Regression 在具体实践中，我们会用到优化算法来找到能最大化边界的系数值。 SVM可能是最强大的即用分类器之一，在你的数据集上值得一试。 bootstrap是一种强大的统计方法，用于从数据样本中估计某一数量，例如平均值。它会抽取大量样本数据，计算平均值，然后平均所有平均值，以便更准确地估算真实平均值。 转自：图灵人工智能 - END - 对比Excel系列图书累积销量达15w册，让你轻松掌握数据分析技能，可以在全网搜索书名进行了解选购：
前言 分治算法（divide and conquer）是五大常用算法(分治算法、动态规划算法、贪心算法、回溯法、分治界限法)之一，很多人在平时学习中可能只是知道分治算法，但是可能并没有系统的学习分治算法 当求解一个问题规模很大很难直接求解，但是规模较小的时候问题很容易求解并且这个问题并且问题满足分治算法的适用条件，那么就可以使用分治算法。 ? 分治算法经典问题 对于分治算法的经典问题，重要的是其思想，因为我们大部分借助递归去实现，所以在代码实现上大部分都是很简单，而本篇也重在讲述思想。 如图所示： ? 这样下去就可以节省很多次的计算量。 但是这种分治会存在一种问题就是二维坐标可能点都聚集某个方法某条轴那么可能效果并不明显(点都在x=2附近对x分割作用就不大)，需要注意一下。 ，因为分治算法重要在于理解其思想，还有一些典型的分治算法解决的问题，例如大整数乘法、Strassen矩阵乘法、棋盘覆盖、线性时间选择、循环赛日程表、汉诺塔等问题你可以自己研究其分治的思想和原理。
前言 分治算法（divide and conquer）是五大常用算法(分治算法、动态规划算法、贪心算法、回溯法、分治界限法)之一，很多人在平时学习中可能只是知道分治算法，但是可能并没有系统的学习分治算法 当求解一个问题规模很大很难直接求解，但是规模较小的时候问题很容易求解并且这个问题并且问题满足分治算法的适用条件，那么就可以使用分治算法。 ? 分治算法经典问题 对于分治算法的经典问题，重要的是其思想，因为我们大部分借助递归去实现，所以在代码实现上大部分都是很简单，而本篇也重在讲述思想。 最大子序列和的问题我们可以使用动态规划的解法，但是也可以使用分治算法来解决问题，但是最大子序列和在合并的时候并不是简单的合并，因为子序列和涉及到一个长度的问题，所以正确结果不一定全在最左侧或者最右侧， 如图所示： ? 这样下去就可以节省很多次的计算量。 但是这种分治会存在一种问题就是二维坐标可能点都聚集某个方法某条轴那么可能效果并不明显(点都在x=2附近对x分割作用就不大)，需要注意一下。
《构建智慧法院，促进司法职能——魔方大数据》“圆桌互动”环节，来自司法界和大数据应用供应企业的专家、负责人齐聚一厅，就智慧法院的建设和未来发展趋势进行了热烈讨论 官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn 2017年11月10日，由上海大数据联盟、数据猿主办，上海科睿联合主办的《构建智慧法院，促进司法职能——魔方大数据》在上海超级计算机中心举行。 各位今天来到的地方叫上海超级计算中心。超算有三大要素，计算机能力、数据和算法。上海超算中心可以为各位的公司提供强大的计算能力，人工智能在有限可能性的场景下是可以实现的，围棋就是一种。 我不知道大家有没有注意到，我分享的报告里面有一张图叫人工智能在美国司法的应用。我同意麦总讲的在中国就要赚老百姓的钱，BAT在前面做了这么多的案例了。但是更大的市场其实在企业，这个企业是掏得起钱的。 吴海崟：非常感谢魔方大数据今天设立的这样一个专题，构建智慧法院，促进司法智能。
正规的来说，眼睛缩放属于图像的一种局部扭曲，关于扭曲，Photoshop中的液化滤镜最能体现这类算法的灵魂。眼睛缩放完全可以用其中的一种方式来实现，如下图所示： ? （为节省篇幅，旋转了下） 使用该膨胀工具，选择合适的参数能得到非常理想的效果，但是如果仅仅为了这个功能区研究庞大的液化滤镜的算法，是极其需要勇气的精力的。 中心点是用户通过鼠标单击获得的，画笔的大小决定了算法所影响到的范围。力度影响眼睛放大的程度。 我的算法是通过如下图所示的简单过程实现的。 ? 上述代码有很多可以改进的地方，第一，上述出现的结果会有些不清晰，只是 由于计算的取样的坐标实际上是浮点数，因此直接取整会带来较大的误差，较为合理的做法是利用双线性插值之类的插值算法进行计算优化。 第二：线性映射的计算公式也可以做调整，比如调整成那种离眼珠越进的那些像素的变化越小，而越远的变换越大等。 效果如下图： ? ?
设置初始点到初始点的距离为0，其他为Tu[v0][i]; Distance[v0]=0; Judge_IF_IS_IN_MIN[v0]=true; //对除了初始点外的每个点进行最短路径的计算。
目前供热改革的进展缓慢，很大程度由热量表计的标准不一，质量参差不齐所导致。有业内人士指出，云计算和物联网或将成为加快热计量改革的关键点。物联网和云计算将大大促进热力企业的创新、标准统一等。 云计算和物联网技术应用于供热领域 云计算和物联网是近年国内外信息产业的热点领域，我国政府极其重视，大力扶持。这两者都将在热计量改造和企业创新上发挥积极作用。 需要更大的存储空间时，向系统申请就好。云计算是一种新型的IT服务，它对于热力企业提供IT基础设施和服务，好比电网公司提供电力服务一样。 从国家的层面，如果热力公司自己不大建机房，交给专业的云计算服务提供商，更能减少财政、纳税人的负担，更能得到可靠的、较廉价的、弹性的、面向未来的服务。云计算正好大显身手。 展望 未来的热计量改造将愈来愈精彩，物联网和云计算将大大促进热力企业的创新努力，统一的标准、政府积极的推动、多种技术、多个厂家的参与融合将是热计量改造成功的保证。
01 — Dijkstra算法的理论部分 关于Dijkstra算法的原理部分，请参考之前的推送： 图算法|Dijkstra最短路径算法 Dijkstra算法总结如下： 1. 此算法是计算从入度为0的起始点开始的单源最短路径算法，它能计算从源点到图中任何一点的最短路径，假定起始点为A 2. 选取一个中心点center，是S集合中的最后一个元素，注意起始点到这个点的最短距离已经计算出来，并存储在dist字典中了。 3. 求出以上图中，从A到各个节点的最短路径： shortestRoad = Dijkstra("A","F",graphdict={"A":[("B",6),("C",3)], "B":[("C",2),(
注： 1）本文的所有图解均来自百度图片搜索，侵删 2）代码使用java编写 3）本文主要用于记录我对排序算法的理解，若有错误，望指出 1、冒泡排序 思路 1）每次循环中，比较相邻的两个数，大的往下沉 ，那么一轮循环后，最大的数就放在最后了 2）由于上一次循环，已经把最大的数沉到最后了，因此下一次循环的需要比较的元素个数就减1 3）直至需要比较的元素个数为0 图解 ? + 1] = tmp; } } } } 2、直接选择排序 思路 对于n次循环，每一次循环都把最小的数，交换到最前面的位置 图解 3）这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后, 数列就变成一个有序序列 图解 ? 地址如下： https://www.jianshu.com/p/9494a3ba1555 8、归并算法 也是单独写了一篇blog，文中提到了归并排序的两个延伸算法问题。
0.算法概述 ---- 0.1 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类： 非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序 这个称为分区（partition）操作； 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 6.2 动图演示 ? 当输入的元素是 n 个 0到 k 之间的整数时，时间复杂度是O(n+k)，空间复杂度也是O(n+k)，其排序速度快于任何比较排序算法。当k不是很大并且序列比较集中时，计数排序是一个很有效的排序算法。 9.1 算法描述 设置一个定量的数组当作空桶； 遍历输入数据，并且把数据一个一个放到对应的桶里去； 对每个不是空的桶进行排序； 从不是空的桶里把排好序的数据拼接起来。 9.2 图片演示 ? 10.1 算法描述 取得数组中的最大数，并取得位数； arr为原始数组，从最低位开始取每个位组成radix数组； 对radix进行计数排序（利用计数排序适用于小范围数的特点）； 10.2 动图演示 ?
计算BMP方法 法一：lpbmiHeader->biSizeImage = (cx * biBitCount + 31)/32*4*cy; 法二：lpbmiHeader->biSizeImage = ( 上面公式红色部分都是一样的结果，都是计算BMP图像中每行的字节数。 其中cx * biBitCount是实际一行占用的位数。暂且用dwRowBit表示吧。 2.由图像的高度和宽度来计算图像数据的字节数。要注意的是并不是图像的高度乘以图像宽度乘以表示每象 素的字节数就行了，因为在BMP的文件格式中规定每行的字节数必须是4的整数倍，不是4的整数倍的要补 零。 因此，正确的算法是： biSizeImage=(biWidth*biBitCount+31)/32*4*biHeight 其中，biWidth*biBitCount是每一行图像占用的位数，除以8是每行图像占用的字节数 ，除以8是每行图像占用的字节数，要为4的整数倍，所以除以32再乘以4 31是按整数除法自动取整的原则来的，其保证每行图像字节数必须是4的整倍数！
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