Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。...在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中，Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。 ...（4）速度相对较快，经优化的Sift匹配算法甚至可以达到实时的要求。 （5）可扩展性强，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。 ...Sift特征匹配算法主要包括两个阶段，一个是Sift特征的生成，即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量；第二阶段是Sift特征向量的匹配。 ...当两幅图像的Sift特征向量生成以后，下一步就可以采用关键点特征向量的欧式距离来作为两幅图像中关键点的相似性判定度量。取图1的某个关键点，通过遍历找到图像2中的距离最近的两个关键点。
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！ 目录 一、什么是算法？...算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。 直白点儿算法就是对特定问题求解步骤的一种描叙。...二、算法的特征 一个算法应该具有以下五个重要的特征： 有穷性 （Finiteness） 算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止； 确切性 (Definiteness) 算法的每一步骤必须有确切的定义...三、为什么大家都在学算法？ 数据结构与算法是我们 IT 从业人员的基础内功，如果算法学的好，那证明你有极强的学习能力和成熟稳定的心智。...，第二项精简算法的量可以忽略不计，第三项才是我们衡量算法空间复杂度的关键因素。
每一个Key-Value都具有它的前驱Key-Value、后继Key-Value，就像双向链表中的节点一样。 ? 这样一来，原本无序的哈希表拥有了固定的排列顺序。 ? ?...让我们以用户信息的需求为例，来演示一下LRU算法的基本思路： 1.假设我们使用哈希链表来缓存用户信息，目前缓存了4个用户，这4个用户是按照时间顺序依次从链表右端插入的。 ?...这时候，链表中最右端变成了最新访问到的用户2，最左端仍然是最近最少访问的用户1。 ? ? 4.接下来，业务方请求修改用户4的信息。...同样道理，我们把用户4从原来的位置移动到链表最右侧，并把用户信息的值更新。这时候，链表中最右端是最新访问到的用户4，最左端仍然是最近最少访问的用户1。 ? ?...假设这时候缓存容量已经达到上限，必须先删除最近最少访问的数据，那么位于哈希链表最左端的用户1就会被删除掉，然后再把用户6插入到最右端。 ? ? 以上，就是LRU算法的基本思路。 ? ?
PBFT算法的QC性质3. 提交阶段的作用3.1 前两个阶段3.2 假设只有两个阶段3.3 提交阶段的作用1....本文讨论PBFT提交阶段的作用，要求读者对PBFT的算法有一个大致了解，如果你是刚听过这个算法，知道算法的基本流程，看完本文可能会对PBFT有更深入的理解；如果你研读过PBFT原论文，那么本文也许可以作为阅读拓展...3.2 假设只有两个阶段为了看清提交阶段的作用，我们假设没有这个阶段，看是否能够保证算法的正确（安全性和活动性），或者说，我们能否设计出一个算法，可以将提交阶段去除。...可见，设计出这样的算法是不太可能的。3.3 提交阶段的作用那么提交阶段是如何解决这个问题的呢？...这个要求保证了在执行请求的时候，已经有2f+1个节点收集到了准备证书，这对于后续请求的重放起了关键作用。
蝶形算法可以自动提取文档中的关键词，减轻用户手动提取的工作负担。摘要生成：为了快速了解文档的主要内容和结论，文档管理系统可能需要生成文本摘要。...这些示例展示了蝶形算法在文档管理系统中的广泛应用，它提高了系统的效率和准确性，更好地满足了用户需求。...蝶形算法在文档管理系统中的优势包括：快速高效：蝶形算法能够快速高效地处理大量文本数据，提高了文档管理系统的处理速度和效率。...高精度：蝶形算法能够提取文本数据的频率成分，实现精确的分析和处理，提高了信息的准确性和精度。...可扩展性强：蝶形算法可以与其他算法和技术结合使用，使文档管理系统更具灵活性和可扩展性，以适应不断变化的需求和场景。
今天给大家推荐一本挺有趣的书《算法图解》，里面很多有趣的插图，赠送PDF书籍，可以方便大家理解算法： PDF获取方式，评论获取 简单查找算法： ? 二分查找算法： ? 旅行商： ? 书籍封面： ?...很有趣的一本算法书~
正在写国自然的你，怎么能错过circRNA这个热点 在过去的十年中，环状RNA (circRNAs)作为一大类主要是非编码RNA分子出现，通过不同的作用机制在癌症的发生和发展中发挥关键作用。...位于细胞质中的circRNAs可以通过对miRNAs的海绵化作用参与转录后的基因调控，从而阻止特定的miRNAs与靶mRNAs相互作用并抑制它们。...一些circRNAs可以与RBP相互作用，起到蛋白质海绵或抑制剂的作用，可以作为支架使不同的蛋白质接近，或者可以将蛋白质招募到特定的亚细胞隔室。...circRNA在癌症中的病理生理功能 参与癌症的关键circRNA作用机制和生物学功能 在致癌转化过程中，经常观察到从头获得的干细胞和发育基因表达程序，由此产生的细胞具有无限的自我更新潜力。...尽管circRNAs在癌症中的作用机制和病理生理作用存在争议，但这些分子作为诊断、预后和预测性生物标记物仍具有特殊的前景。
) 只不过就是密码学 (encryption) 中的两种解密算法罢了，什么是算法，你就可以理解成为是一种规则吧，这种规则可以将信息从一种形式转变成另一种形式 《算法新解》作者刘新宇：我只是想打开那些黑盒子...javascript 的 Object 类就是以这样的一种字典形式设计的。 算法学习 算法学习笔记 算法虐我千百遍，我待算法如初恋。这里的内容是我学习算法过程的一些记录，希望能一直坚持下去。...聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：kmeans），基于层次的聚类算法（如：BIRCH），基于密度的聚类算法（如：DBScan），基于网格的聚类算法等等。...Java 加密算法 JAVA加密算法（1）- 密码学概述及BASE64算法使用 密码学基本功能：机密性、鉴别、报文完整性、不可否认性 JAVA加密算法（2）- 消息摘要算法（MD5、SHA、HMAC）...（需Bouncy Castle） 前端也要学算法 为什么我认为数据结构与算法对前端开发很重要？
什么是算法?有什么用? 算法是对某种问题给出的较优解,它不能像学习sql一样,很容易就学会了怎么查询,怎么修改. 那它是没用的么? 不是!...你学的sql或者其他某些技术,他能帮你解决工作中80%或者90%的问题,但真正能体现出你价值的却是剩下的20%或者10,甚至5%的工作....为解决这些问题,你需要的是日积月累,不断沉淀的技术.而这些技术中很重要的一点就是算法. 算法是你登上金字塔顶的阶梯!~ ---- 提问:价值如何体现? 回答:不可替代!...---- 常用数据结构和算法推荐 时间复杂度 插入排序 快速排序 KMP字符串匹配 单向链表反转 如何删除给定单向链表的倒数第N个元素 --快慢指针 如何从有序数组中找到和为指定值的两个元素下标...--贪心算法 如何找出单向链表中每个节点之后的下个较大值? --单调栈
尽管个别情况下，出现顺序查找的比较次数较少，但大多数情况下还是折半查找的比较次数少。为了便于说明，还做了个统计图。 为了更形象的对比，这里引入了箱式图，做了个统计图。（顺便普及下统计学，呵呵）。...正如人生最大的遗憾就是，不是你不行，而是你本可以。 如上面两类算法比较可见，不同算法的执行效率差别很大，那么如何比较不同算法的执行时长呢？这里引入了一个方法—大O表示法。...它并不是以秒为单位的速度比较，而是通过比较操作数，衡量出算法运行时间的增速。借用书中的原图，表示常见的几个算法的执行效率。...下面按从快到慢的顺序列出了经常会遇到的5种大O运行时间 O(log n) 也叫对数时间，这样的算法包括折半查找。 O(n) 也叫线性时间，这样的算法包括简单查找。...O(n＊log n) 这样的算法包括快排序，一种速度较快的排序算法。 O(n2) 这样的算法包括选择排序，一种速度较慢的排序算法。 O(n! ) 例子中未谈到的算法，比如旅行路径问题。
因为我主要研究Python，赶紧点进去看一下Python的相关算法： ? 哇发现有近38000多颗星，要知道Python里面的最火的flask也才4.4w。一个算法的实现库能这么多星，真是牛逼啊！...02 主要覆盖的算法 这么火的repo到底有啥好东西，引来这么多人围观点赞呢。...上面只是挑选了2个比较典型的算法实现，还有很多经典的排序算法，比如桶排序，鸡尾酒排序，插入排序，归并排序，选择排序；以及搜索算法，比如线性搜索： ? 线性搜索或顺序搜索是用于在列表中查找目标值的方法。...快速选择是一种选择算法，用于查找无序列表中的第k个最小元素。它与快速排序算法有关。像quicksort一样，它是由Tony Hoare开发的，因此也被称为Hoare的选择算法。...还有有趣的RSA加密算法: ? 除了上面的各种算法之外，还有很多机器学习和人工智能的代码，比如神经网络的代码实现: ?
然而，随着区块链应用的普及和使用规模的扩大，一些缺点也逐渐浮现，因此人们开始寻求新的共识算法来替代POW。本文将探讨共识算法的演变和作用，并探究POW是否会被取代。...共识算法的作用是确保分布式网络中各节点对交易和区块的认可达成一致。在POW算法中，节点需要通过计算复杂的数学问题来获得新的区块并验证交易。由于计算量很大，因此难以被篡改。然而，这也带来了一些问题。...综合来看，共识算法的演变是一个不断发展的过程，旨在寻找更加公平、高效、安全的共识机制。目前还没有一种算法能够完美地解决所有问题，每种算法都有自己的优点和缺点。...虽然它存在一些问题，但在某些场景下仍然是一种可行的选择。 其次，目前很多新的共识算法都是在POW算法的基础上进行改进的，例如POS和DPOS算法等。...这些算法都在一定程度上解决了POW算法存在的问题，但仍然需要在实际应用中得到验证。 最后，新兴的共识算法，例如BFT算法，也值得我们关注。这些算法在提高系统安全性和稳定性方面具有很大的潜力。
不知道大家有没有听说过BP（Backpropagation）神经网络算法，听上去比较高级，但其实也是挺酷的！而且BP算法还可以在企业电脑监控软件方面大显身手哦。想知道怎么玩转它吗？...别担心，接下来咱们就用通俗易懂的语言来了解一下BP算法在企业电脑监控软件中的作用： 搜集数据和准备阶段：是在搜集各种有关企业电脑的情况，像使用情况、性能指标，甚至是过去的故障记录。...还有，找个好的帮手也很重要，这里就是选合适的优化器，像是Adam、SGD之类的，让你的模型学得更好。...训练模型：就像是在训练一只会蹦迪的小狗一样，你通过反向传播的方法不断调整模型的参数，直到它对数据的预测越来越准确。...要是发现模型的表现不尽如人意，别怕，可以考虑加点新特征，或者改进一下数据预处理的方法，甚至试试其他算法。 上阵实战：如果模型表现得不错，那就别它空等着啦，把它投入到企业的电脑监控系统中吧。
数组旋转的反转算法 给定一个大小为N的数组 arr[]，任务是将数组向左旋转d 个位置。...使用复杂算法。 另一种方法（反转算法）： 这里我们将讨论另一种方法，该方法使用反转数组的一部分的概念。这个想法背后的直觉如下： 如果我们仔细观察，我们可以看到一组数组元素正在改变其位置。...算法： 该算法可以借助以下伪代码进行描述： 伪代码： 算法反向(arr, start, end): mid = (start + end)/2 从i = start到mid循环: ...，1，N）； 插图： 请按照下图更好地理解算法： 例如，采用数组arr[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}和d = 2。...代码实现 Python ＃Python程序用于数组旋转的逆向算法 ＃函数将 []从索引start到end反转 def reverseArray(arr, start, end): while (start
作用域链基本上是对 对象（即上图中的 activation object 和 global object）的 “引用链”，这些对象中包含了对该执行上下文中 可引用的变量及其他作用域 的引用。...并且，作用域链是在执行上下文被创建的时候创建的，即这一切发生在 运行时。 简单来说，作用域（链）里面存储着执行上下文需要访问的变量。...然而，本篇先不讲 activation object 或者 执行上下文，我们先把注意力放在 作用域（链） 上！ 本地作用域 在下图的例子中，执行上下文中的键值对即代表了作用域链对变量的引用。 ?...本篇就到这里啦，本文是翻译的系列文章： 动图学 JS 之：声明提升（Hoisting） 动图学 JavaScript 之：作用域链（Scope Chain）【本篇】 动图学 JS 之：事件循环（Event...Loop）【Pending】 动图学 JS 之：JavaScript 引擎 【Pending】 参考资料 JavaScript Visualized: Scope (Chain)
我们也可以说，不存在连接同一集合的顶点的边。 如果图着色可以使用两种颜色使得集合中的顶点使用相同颜色着色，则二分图是可能的。 请注意，可以使用两种颜色对具有偶数循环的循环图进行着色。...不可能使用两种颜色对具有奇数循环的循环图进行着色。 检查图是否为二分图的算法： 解法步骤： 一种方法是使用 回溯算法 m 着色问题来检查图是否为 2-colorable 。 ...以下是一个使用广度优先搜索 (BFS) 来确定给定图是否为二分图的简单算法。 将红色分配给源顶点（放入 U 组）。 将所有邻居涂成蓝色（放入集合 V 中）。 ...在分配颜色时，如果我们找到与当前顶点颜色相同的邻居，则图不能用 2 个顶点着色（或者图不是二分图） 回溯算法 Python: # Python 程序查找 给定图形是否为二方图 class Graph()...上述算法仅在 图是连通的情况下才有效。在上面的代码中，我们总是从源 0 开始，并假设从源 0 访问顶点。一个重要的观察是，没有边的图也是二分图。请注意，二分条件表示所有边都应从一组到另一组。
一般算法教程的知识，要么有些碎片化，要么有点枯燥无味，而这篇文章尝试用思维导图的方法总结了算法的最基本的概念。以后也会更新有关数据结构和常见算法的其它知识点。 陈满 绘制
当然，最简单的办法就是循环这个二维数组，然后在每一个位置随机地产生0或者1，但是这种算法产生的图形比较难看，并且不一定保证图中的任意两点可以相连通。 ...产生连通图的常见方法有克鲁斯卡尔和普利姆算法，这里我们以普利姆算法为例实现一下，使用普利姆算法产生的迷宫比较自然和随机。 ?...通过以上的迷宫生成算法，可以生成一个自然随机的迷宫、 下面使用代码实现一个R行N列大小的随机迷宫，R行表示的是刚开始空白格子的行数，而格子之间还有墙壁和障碍物，所以最终产生的二维数组大小实际为2R+...67 } 68 } 69 var a = init(r,c); 70 process(a); 71 return a; 72 } 利用上面的算法我们就可以实现一个类似于下面的随机迷宫了...有了随机迷宫就得开始寻路了，下一篇的博客中我们将一起学习一下最常见的A*寻路算法。
排序算法 什么是排序？ 排序算法用于根据元素上的比较运算符重新排列给定的数组或元素列表。比较运算符用于决定相应数据结构中元素的新顺序。 例如： 下面的字符列表按其 ASCII 值的升序排序。...选择排序 选择排序是一种简单而高效的排序算法，其工作原理是重复从列表的未排序部分中选择最小（或最大）元素并将其移动到列表的已排序部分。...选择排序不会进行超过 O(N) 的交换，并且在内存写入成本高昂时非常有用。 选择排序算法的优点 简单易懂。 适用于小型数据集。...选择排序算法的缺点 在最坏和平均情况下，选择排序的时间复杂度为 O(n^2)。 在大型数据集上效果不佳。 不保留具有相同键的项目的相对顺序，这意味着它不稳定。 选择排序的常见问题 Q1....选择排序算法稳定吗？ 选择排序算法的默认实现并不稳定。 Q2。选择排序算法是否到位？ 是的，选择排序算法是一种原地算法，因为它不需要额外的空间。
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