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数字像放

上一篇推送中,为家介绍了几种像处理总结的方,在本次推送中,二白继续为家介绍余下的方。 1.像放 像放有许多,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,然后从放后的像是否存在色彩失真,像的细节是否得到较好的保存,放过程所需时间是否分配合理等多方面来比较它们的优劣。 6 像放4倍后已知像素分布 1)最临近点插值(Nearest Neighbor) 最邻近点插值是最简单也是速度最快的一种,其做是將放后未知的像素点P,將其位置换到原始影像上,与原始的邻近的 7 双线性插值示意 其具体的分三步: 第一步插值计出AB两点对P点的影响得到e点的值。 ? 3)双立方插值(Bicubic Interpolation) 双立方插值与双线性插值类似,对于放后未知的像素点P,将对其影响的范围扩到邻近的16个像素点,依据对P点的远近影响进行插值计

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8排序文讲解

三:选择排序 ‍ ? 选择排序示意 选择排序(Selectionsort)也是一种简单直观的排序四:冒泡排序 ?  冒泡排序示意 冒泡排序(BubbleSort)也是一种简单直观的排序。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 归并排序(Mergesort)是建立在归并操作上的一种有效的排序。该是采用分治(DivideandConquer)的一个非常典型的应用。 堆排序示意 堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序。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(或者于)它的父节点。 前面说的几排序部分时间复杂度都是O(n2),也有部分排序时间复杂度是O(nlogn)。而桶式排序却能实现O(n)的时间复杂度。

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    排序文介绍

    排序文介绍 排序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,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。 二:希尔排序 ? 希尔排序示意 希尔排序,也称递减增量排序,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三:选择排序 ? 选择排序示意 选择排序(Selection sort)也是一种简单直观的排序。 归并排序示意 归并排序(Merge sort)是建立在归并操作上的一种有效的排序。该是采用分治(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。 步骤: 1. 堆排序示意 堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序。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(或者于)它的父节点。

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    8排序文讲解

    ---- 二:希尔排序序 ? 希尔排序示意 希尔排序,也称递减增量排序,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。 ---- 三:选择排序 ? 选择排序示意 选择排序(Selection sort)也是一种简单直观的排序。 归并排序示意 归并排序(Merge sort)是建立在归并操作上的一种有效的排序。该是采用分治(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。 堆排序示意 堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序。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(或者于)它的父节点。 前面说的几排序部分时间复杂度都是O(n2),也有部分排序时间复杂度是O(nlogn)。而桶式排序却能实现O(n)的时间复杂度。

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    解机器学习十

    导读:通过本篇文章可以对ML的常用有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是解一下,知道这些是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。 1. 通过源数据计可以得到相应的系数了: ? 最后得到 logistic 的形: ? 将这个超平面表示成一个线性方程,在线上方的一类,都于等于1,另一类小于等于-1: ? 点到面的距离根据中的公式计: ? 6、K最近临 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 先要将一组数据,分为三类,粉色数值,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 。

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    解十机器学习

    来源:灵人工智能、凹凸数据本文约3600字,建议阅读7分钟本文利用解的方式介绍了10常见的机器学习。 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机器学习,为你介绍这十的特性,采用解的方式便于家更好地理解和应用。 在具体实践中,我们会用到优化来找到能最化边界的系数值。 SVM可能是最强的即用分类器之一,在你的数据集上值得一试。 bootstrap是一种强的统计方,用于从数据样本中估计某一数量,例如平均值。它会抽取量样本数据,计平均值,然后平均所有平均值,以便更准确地估真实平均值。 问题的答案取决于许多因素,其中包括: 数据的小,质量和性质 可用的计时间 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,在尝试不同的之前,也无知道哪种会表现最好。

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    解10机器学习

    今天给家分享一篇机器学习的文章,利用解的方式介绍了10常见的机器学习。 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机器学习,为你介绍这十的特性,采用解的方式便于家更好地理解和应用, 1、线性回归Linear Regression 在具体实践中,我们会用到优化来找到能最化边界的系数值。 SVM可能是最强的即用分类器之一,在你的数据集上值得一试。 bootstrap是一种强的统计方,用于从数据样本中估计某一数量,例如平均值。它会抽取量样本数据,计平均值,然后平均所有平均值,以便更准确地估真实平均值。 转自:灵人工智能 - END - 对比Excel系列书累积销量达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:

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    「五常用」一文解分治和思想

    前言 分治(divide and conquer)是五常用(分治、动态规划、贪心、回溯、分治界限)之一,很多人在平时学习中可能只是知道分治,但是可能并没有系统的学习分治 当求解一个问题规模很很难直接求解,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的适用条件,那么就可以使用分治。 ? 分治经典问题 对于分治的经典问题,重要的是其思想,因为我们部分借助递归去实现,所以在代码实现上部分都是很简单,而本篇也重在讲述思想。 如所示: ? 这样下去就可以节省很多次的计量。 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),需要注意一下。 ,因为分治重要在于理解其思想,还有一些典型的分治解决的问题,例如整数乘、Strassen矩阵乘、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。

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    「五常用」一文解分治和思想

    前言 分治(divide and conquer)是五常用(分治、动态规划、贪心、回溯、分治界限)之一,很多人在平时学习中可能只是知道分治,但是可能并没有系统的学习分治 当求解一个问题规模很很难直接求解,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的适用条件,那么就可以使用分治。 ? 分治经典问题 对于分治的经典问题,重要的是其思想,因为我们部分借助递归去实现,所以在代码实现上部分都是很简单,而本篇也重在讲述思想。 如所示: ? 这样下去就可以节省很多次的计量。 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),需要注意一下。 ,因为分治重要在于理解其思想,还有一些典型的分治解决的问题,例如整数乘、Strassen矩阵乘、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。

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    「五常用」一文解分治和思想

    前言 分治(divide and conquer)是五常用(分治、动态规划、贪心、回溯、分治界限)之一,很多人在平时学习中可能只是知道分治,但是可能并没有系统的学习分治 当求解一个问题规模很很难直接求解,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的适用条件,那么就可以使用分治。 ? 分治经典问题 对于分治的经典问题,重要的是其思想,因为我们部分借助递归去实现,所以在代码实现上部分都是很简单,而本篇也重在讲述思想。 如所示: ? 这样下去就可以节省很多次的计量。 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),需要注意一下。 ,因为分治重要在于理解其思想,还有一些典型的分治解决的问题,例如整数乘、Strassen矩阵乘、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。

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    「五常用」一文解分治和思想

    前言 分治(divide and conquer)是五常用(分治、动态规划、贪心、回溯、分治界限)之一,很多人在平时学习中可能只是知道分治,但是可能并没有系统的学习分治 当求解一个问题规模很很难直接求解,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的适用条件,那么就可以使用分治。 ? 分治经典问题 对于分治的经典问题,重要的是其思想,因为我们部分借助递归去实现,所以在代码实现上部分都是很简单,而本篇也重在讲述思想。 最子序列和的问题我们可以使用动态规划的解,但是也可以使用分治来解决问题,但是最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, 如所示: ? 这样下去就可以节省很多次的计量。 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),需要注意一下。

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    「五常用」一文解分治和思想

    前言 分治(divide and conquer)是五常用(分治、动态规划、贪心、回溯、分治界限)之一,很多人在平时学习中可能只是知道分治,但是可能并没有系统的学习分治 当求解一个问题规模很很难直接求解,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的适用条件,那么就可以使用分治。 ? 分治经典问题 对于分治的经典问题,重要的是其思想,因为我们部分借助递归去实现,所以在代码实现上部分都是很简单,而本篇也重在讲述思想。 如所示: ? 这样下去就可以节省很多次的计量。 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),需要注意一下。 ,因为分治重要在于理解其思想,还有一些典型的分治解决的问题,例如整数乘、Strassen矩阵乘、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。

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    咖互动:构建智慧院,进司职能

    《构建智慧院,进司职能——魔方数据》“圆桌互动”环节,来自司界和数据应用供应企业的专家、负责人齐聚一厅,就智慧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,由上海数据联盟、数据猿主办,上海科睿联合主办的《构建智慧院,进司职能——魔方数据》在上海超级计机中心举行。 各位今天来到的地方叫上海超级计中心。超有三要素,计机能力、数据和。上海超中心可以为各位的公司提供强的计能力,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。 我不知道家有没有注意到,我分享的报告里面有一张叫人工智能在美国司的应用。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:非常感谢魔方数据今天设立的这样一个专题,构建智慧院,进司智能。

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    像美容之眼睛放

    正规的来说,眼睛缩放属于像的一种局部扭曲,关于扭曲,Photoshop中的液化滤镜最能体现这类的灵魂。眼睛缩放完全可以用其中的一种方式来实现,如下所示: ?      (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的液化滤镜的,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,画笔的小决定了所影响到的范围。力度影响眼睛放的程度。   我的是通过如下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 由于计的取样的坐标实际上是浮点数,因此直接取整会带来较的误差,较为合理的做是利用双线性插值之类的插值进行计优化。 第二:线性映射的计公式也可以做调整,比如调整成那种离眼珠越进的那些像素的变化越小,而越远的变换越等。        效果如下: ? ?

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    】Dijkstra

    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

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    物联网和云计进热力企业的创新

    目前供热改革的进展缓慢,很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。物联网和云计进热力企业的创新、标准统一等。    云计和物联网技术应用于供热领域    云计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,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。 需要更的存储空间时,向系统申请就好。云计是一种新型的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建机房,交给专业的云计服务提供商,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。云计正好显身手。    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。

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    |Dijkstrapython实现

    01 — Dijkstra的理论部分 关于Dijkstra的原理部分,请参考之前的推送: |Dijkstra最短路径 Dijkstra总结如下: 1. 此是计从入度为0的起始点开始的单源最短路径,它能计从源点到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出来,并存储在dist字典中了。 3. 求出以上中,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),(

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    】八排序

    注: 1)本文的所有解均来自百度片搜索,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,的往下沉 ,那么一轮循环后,最的数就放在最后了 2)由于上一次循环,已经把最的数沉到最后了,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 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 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 解 ? 地址如下: https://www.jianshu.com/p/9494a3ba1555 8、归并 也是单独写了一篇blog,文中提到了归并排序的两个延伸问题。

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    经典排序(动演示)

    0.概述 ---- 0.1 分类  十种常见排序可以分为两类: 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于基准值元素的子数列排序。 6.2 动演示 ? 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。当k不是很并且序列比较集中时,计数排序是一个很有效的排序。 9.1 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 片演示 ? 10.1 描述 取得数组中的最数,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 动演示 ?

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    bmp小biSizeImage公式由来

    BMP方 一:lpbmiHeader->biSizeImage = (cx * biBitCount + 31)/32*4*cy; 二:lpbmiHeader->biSizeImage = ( 上面公式红色部分都是一样的结果,都是计BMP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.由像的高度和宽度来计像数据的字节数。要注意的是并不是像的高度乘以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,正确的是: biSizeImage=(biWidth*biBitCount+31)/32*4*biHeight 其中,biWidth*biBitCount是每一行像占用的位数,除以8是每行像占用的字节数 ,除以8是每行像占用的字节数,要为4的整数倍,所以除以32再乘以4 31是按整数除自动取整的原则来的,其保证每行像字节数必须是4的整倍数!

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