大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...采用高斯消去法求逆 直接上代码 void Matrix_inverse(double arc[6][6], int n, double ans[6][6])//计算矩阵的逆 { int i, j, k...for (k = 0; k < n; k++) { ans[j][k] = ans[j][k] - ans[i][k] * arcs[j][i]; } } } } 我写的是针对...6×6矩阵的，有需要的话，把6改成其他数字就好了 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/129049.html原文链接：https://javaforall.cn
题目 你有两个 有序 且数组内元素互不相同的数组 nums1 和 nums2 。 一条 合法路径 定义如下： 选择数组 nums1 或者 nums2 开始遍历（从下标 0 处开始）。...如果你遇到了 nums1 和 nums2 中都存在的值，那么你可以切换路径到另一个数组对应数字处继续遍历（但在合法路径中重复数字只会被统计一次）。 得分定义为合法路径中不同数字的和。...请你返回所有可能合法路径中的最大得分。 由于答案可能很大，请你将它对 10^9 + 7 取余后返回。 示例 1： ?...解题 把上下相同的地方作为断点，取前面较大的片段 class Solution { public: int maxSum(vector& nums1, vector& nums2...} } while(i 的没遍历完的 up_sum += nums1[i++]; while(j < n2) down_sum
优点： 计算很快而且简单 从算法可以看出，只是求了平均，并没有很复杂的计算 缺点： 得到的图像很模糊 当方框的半径越大，得到的图像中那些变化较大的地方（边缘）计算后变化就越小，即边缘不明显，即模糊...#####非局部均值滤波 非局部均值滤波的基本原理与均值滤波类似，都是要取平均值，但是非局部均值滤波在计算中加入了每一个点的权重值，所以能够保证在相邻且相差很大的点在方框中求平均值时相互之间的影响减小...非局部均值滤波的算法我认为可以大致分为以下几个步骤： 首先在一个点A周围取一个大的框（搜索框），设边长为s，A在方框的中心，然后再在方框中取小的方框，即相似框，设边长为d 那么在A周围也有一个边长为d的方框...而且这个计算出来w就是一个(0,1)的值哦，自动归一化啦 然后就是根据得到的权重值以及各个点本身的灰度值计算出非局部均值滤波后A点的灰度值。...，当然，还是需要一个对比来显示出非局部均值算法的去噪能力，这里先写了一个简单的均值滤波，代码如下： function [Im]=Average_Filter(I,r) %I:原始图像 r：框半径 In=
这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第30天，点击查看活动详情 ---- 日拱算法，接着冲~~ 题目： 给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k，请找出所有滑动窗口里的最大值。...滑动窗口的最大值 题解： 第一反应 有时候搞不太懂力扣对于难度等级的判定，此题为“困难”？...用长度为 k 的数组去遍历 nums 就可以了，每次拿到它的最大值，然后push进结果数组中，再返回不就行了？...res.push(Math.max.apply(null, stack)) } return res }; 提交看看，结果报错“超出时间限制” QAQ 噢噢，再回看算法...while (last >= 0 && nums[i] > q[last]) { //2.循环求解序列中的最大值 //2.求队列中的最大值：如果新入队列的元素
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 之前发布了一款声源定位机器人，但是其中还包括图像处理和超声波传感器，以及单片机开发的内容，对于专门想要研究声源定位的朋友可能过于复杂。...这次把声源定位的程序摘取出来，并且保证可以独立运行（只需要放到镜像里项目文件夹下），给想研究声源定位的朋友参考。 #!...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
声源定位 ---- 根据现有的研究成果来看，声源定位(Sound Source Localization, SSL)存在以下几种方法：基于最大输出功率的可控波束成形的定位方法、基于高分辨谱估计的定位方法和基于到达时延差...其中基于时延估计的定位方法计算量小，实时性好，实用性强等特点，我们就先介绍这种较为简单的声源定位算法。...基于TDOA的方法一般分为两步，首先计算声源信号到达麦克风阵列的时间差(时延估计)，然后通过麦克风阵列的几何形状建立声源定位模型并求解从而获得位置信息(定位估计)。 1....此外波束成形(Beam forming, BF)和声源定位联系比较密切，因为时延和BF所要求的导向量等价，因此也有基于BF的声源定位算法。...最后提一下机器学习/深度学习的定位方法，前面的流程还是不变，只是最后通过最大值估计时延的这一步换成了使用机器学习模型来估计时延，即模型输入为gcc-phat，输出结果为时延。
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种逐步构建解决方案的方法。在每一步选择中，贪心算法总是选择在当前看来最优的选择，希望通过这些局部最优选择最终能构建出全局最优解。...贪心算法的特点是简单高效，但它并不总能保证得到最优解。 一、贪心算法的基本概念 贪心算法的核心思想是每一步都选择当前最优的决策，不考虑未来的影响。...贪心算法的适用场景 贪心算法通常适用于以下场景： 最小生成树：如Kruskal和Prim算法。 最短路径问题：如Dijkstra算法。 区间调度问题：如选择最多的不重叠区间。...贪心算法在实际开发中有广泛的应用，常见的应用场景包括： 图算法：最小生成树、最短路径问题。...活动选择：选择最多的不重叠活动。 任务分配：将任务尽可能多地分配给工人。 区间覆盖：用最少数量的区间覆盖所有点。 四、总结 贪心算法是一种通过局部最优选择构建全局最优解的方法。
参考： 算法学习笔记(5)：匈牙利算法 漫谈匈牙利算法 匈牙利算法、KM算法 匈牙利算法（二分图） 通俗易懂小白入门）二分图最大匹配——匈牙利算法 多目标跟踪之数据关联（匈牙利匹配算法和KM算法）...【小白学习笔记】（一）目标跟踪-匈牙利匹配 一、匈牙利算法基本概念 匈牙利算法（Hungarian algorithm），即图论中寻找最大匹配的算法，暂不考虑加权的最大匹配（用KM算法实现）。...当且仅当不存在关于图M的增广路径，则图M为最大匹配。所以匈牙利算法的思路就是：不停找增广路，并增加匹配的个数。...二、匈牙利算法概述 匈牙利算法主要用来解决两个问题：求二分图的最大匹配数和最小点覆盖数。 1. 最大匹配问题 看完上面讲的，相信读者会觉得云里雾里的：这是啥？这有啥用？...三、匈牙利算法核心 匈牙利算法的核心就是不停的寻找增广路径来扩充匹配集合M。 我们给出实例来理解。 我们寻找如上图的最大匹配。
贪心算法的基本思想是每一步都选择当前状态下的最优解，通过局部最优的选择，来达到全局最优。...贪心算法的解题思路贪心算法的基本思想可以简单概括为以下几个步骤：制定选择策略： 在每一步中，根据某个标准选择一个元素。这个选择通常是基于当前局部最优的判断。...贪心算法只能得到局部最优解，而不一定是全局最优解。以下是一些贪心算法常见的应用场景：找零钱问题： 例如硬币找零问题，选择最大面值的硬币直到凑够总金额。...最终，算法选择的活动是 {A1, A2, A4, A5}，它们是互相兼容的，不重叠。这就是贪心算法的基本思路：在每一步选择中，选取局部最优解以期望达到全局最优解。...然而，需要注意的是，贪心算法并不适用于所有问题，因为贪心选择可能会导致局部最优解并不一定是全局最优解。不全局最优： 在某些情况下，贪心算法可能会陷入局部最优解，而无法达到全局最优。
在局部对比度增强方面，有两种方式是最为有名的，一种是自适应直方图均衡化(AHE),这个算法可以参考我的博文限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果。还有一种就是自适应对比度增强(ACE)。...AHE算法使用局部的直方图的相关信息对数据进行映射。这改变了图像的对比度，但是需要大量的计算。后来有人利用了双线性差值技术克服了这个问题，首先将图像分块，然后分别计算这些快内部的映射关系。...局部的平均值，也就是低频部分，可以用下式计算： ? 而局部方差为： ? 上式中σx(i,j)就是所谓的局部标准差（LSD)。定义f(i,j)表示x(i,j)对应的增强后的像素值。...然而，在平滑的区域，局部均方差就会很小，这样CG的值比较大，从而引起了噪音的放大，所以需要对CG的最大值做一定的限制才能获得更好的效果。 ...为什么要对CG的最大值进行限制，我们举下面这个图作为例子： ?
问题描述 对于给定整数数组a[],寻找其中最大值，并返回下标。 输入格式 整数数组a[],数组元素个数小于1等于100。...输出数据分作两行：第一行只有一个数，表示数组元素个数；第二行为数组的各个元素。...输出格式 输出最大值，及其下标 样例输入 3 3 2 1 样例输出 3 0 import java.util.Scanner; public class Main {
本文字数：2000字 阅读本文大概需要：5 分钟 做算法题了，题的难度我们分为“士，尉，校，将”四个等级。这个算法题的模块是篇幅比较小的那种模块。...首先是给出一道题的描述，之后我会用我的想法来做这道题，今天算是算法题的第一道题，先来试试水。...显然，max=5左边的窗口实际上是不必再遍历的了，也就是它不可能会是窗口的最大值。 而 max = 5 右边的 4 有可能会是窗口的最大值吗？...由于窗口还会一直向右移动，所以 max = 5 右边的窗口元素还是有可能是某一个窗口的最大值的。 因此，我们可以用一个双向的队列，来记录有可能成为窗口最大值的下标，注意，这里指的是有可能。...像刚才的 max = 5 前面的 1,3 就不可能成为窗口的最大值了，而右边的4还是有可能成为窗口的最大值的。
爬山算法是人工智能算法的一种，特点在于局部择优，所以不一定能够得到全局最优解，尽管效率比较高。...使用爬山算法寻找序列最大值的思路是：在能看得到的局部范围内寻找最大值，如果当前元素已经是最大值就结束，如果最大值仍在前面就往前移动到该最大值位置（往上爬），重复上面的过程。...如果原始数据的大小和分布类似于下面的图，那么从右往左爬的话就可以找到全局最大值，并且能节省一些时间。...而如果从左往右爬的话无法找到全局最大值，只能找到局部最大值，除非把“邻域”定义的非常大，但是如果邻域定义的非常大的话有时候会严重影响算法效率。 ?...[start] loc = lst[start:start+howFar] mm = max(loc) if m == mm: return m else: #局部最大数的位置
文献发表：《基于pHash分块局部探测的海量图像查重算法》https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?...网上搜到的方法 方法1-pHash分块局部探测 该算法的主要步骤是这样 生成所有图片的pHash（64bit）指纹特征，也可以是图片的二值化特征向量； 将每个图片的二值化特征等分成n等分，比如对于64bit...参考：https://www.xzbu.com/8/view-7438065.htm 方法3-基于minHash的局部敏感Hash 局部敏感Hash算法希望原始特征空间中保持相邻的数据在经过某种Hash...这里我们以基于minHash的局部敏感Hash算法为例。 首先讲解一下minHash算法的步骤： 对每个样本生成二值化的特征向量（列形式）。...，https://xdrush.github.io/2017/08/09/%E5%B1%80%E9%83%A8%E6%95%8F%E6%84%9F%E5%93%88%E5%B8%8C/ pHash分块局部探测算法用法
input 蚁群 % tau input 信息素 % P0 input 转移概率常数 % lamda input 局部搜索参数...% xl input x最小值 % xu input x最大值 % yl input y最小值 % yu...input y最大值 % sants output 输出蚁群 下面计算函数的状态转移概率，进行局部搜索和全局搜索： sants= ants; % 计算状态转移概率 [taubest,~...] = max(tau); p= abs((taubest - tau) / taubest); lsindex= find(p < P0); gsindex= find(p >= P0); % 局部搜索...% yl input y最小值 % yu input y最大值 % step input 采样距离 [x,y] = meshgrid(xl:step:xu,
因为在技术面试中，它里面罗列的算法题在面试中出现的频率是非常非常高的。...这本书快要成为评判学生算法能力的唯一标准，这使得考前突击变成了一个惯例，反而让投机倒把成了必要，并不一定能真正的考察考生的算法能力。...解题思路 方法一：蛮力法 思路 扫描窗口k，得到最大值。对于长度为n的数组，算法时间复杂度O（nk） 显然不是最优解。...方法二：用两个栈实现队列 思路 面试题30中，我们实现过用两个栈实现了队列，可以在O（1）时间得到栈的最大值，也就可以得到队列的最大值。...第四个数字2比4小，但是当4滑出之后它还是有可能成为最大值的，所以我们把2存入队列的尾部。下一个数字是6，比4和2都大，删4和2，存6。就这样依次进行，最大值永远位于队列的头部。
1、直方图滤波(Histogram Filter)的算法思想 直方图滤波的算法思想在于：它把整个状态空间 dom(x(t))切分为互不相交的部分 image.png ，使得： image.png 然后定义一个新的状态空间...image.png ，当且仅当 image.png 时， image.png 由于 image.png 是一个离散的状态空间，我们就可以采用离散贝叶斯算法计算 image.png 。...3、2D直方图滤波在自动驾驶定位中的应用(一) 1D 的直方图滤波可以很好的帮助我们理解直方图滤波的原理以及在如何应用在自动驾驶的定位过程中。...但是 1D 的直方图滤波在实际应用中几乎是不存在的，所以我们从更偏向应用的角度，看看 2D 直方图滤波在自动驾驶定位中是如何工作的。...2D 直方图滤波定位算法 def calc_gaussian_observation_pdf(gmap, z, iz, ix, iy, std): # predicted range x
这里使用蚁群算法求函数的最大值，函数是： f = -(x.^4 + 3*y.^4 - 0.2*cos(3*pi*x) - 0.4*cos(4*pi*y) + 0.6); 步骤如下： 初始化参数。...初始化信息素，第一代信息素采用第一代蚁群的函数值表示，函数值越大，信息素越多。 状态转移，计算状态转移概率，根据状态转移概率进行局部搜索或全局搜索。 约束边界。...选择，根据目标函数值在原始蚁群和状态转移之后的蚁群之间进行选择。 更新信息素，tau = (1 – Rou) .* tau + calObjFun(ants)。...对选择后的蚁群重复进行状态转移、约束边界和更新信息素3步，直至结束。
我相信大部分人都见过这么一个题目：“寻找任意一个一维数组中的局部最大值”，无论是在算法课上还是在 Leetcode 上，并为了理解讲解而抓耳挠腮。...引入 题目描述 峰值元素是指其值大于左右相邻值的元素。给你一个输入数组 nums，找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回任何一个峰值所在位置即可。...; return solve(mid+1,r); } int main() { int ans=solve(0,n-1); } 二维 二维这个问题，笔者最早是在 Stanford 的某次算法课作业中看到...，我们考虑这种解法的时间复杂度，显然首次需要询问 6n 个位置，而之后每一次子矩阵中均只需要询问中间行和中间列的元素（因为其周围的边界在上一次询问中已经完成，可以重复使用询问结果），所以询问次数的上限是...8n ，即使用此方法解决问题的时间复杂度是O(n)。
基于局部直方图的算法有很多很多，我们已经研究这类算法有以下一些： 1、中值滤波 2、表面模糊 3、选择性模糊 4、中值锐化 5、图像局部熵 这类算法有个通病，就是即使选择使用...一个简单的方法就是减少直方图的数量，常规状态下我们直方图有256个元素，因为基于局部直方图的算法基本都是一些统计类算法，是大面积像素的统计信息，所以最终的结果其实也是个统计结果。...对于选择性模糊、局部熵等算法，也是同样的道理。 上面的几个算法，其结果值都是某个权重累加值除以权重，其中间结果其实是个浮点数，因此，等级量化后对结果不是影响很大。 ...比如我们把色阶调整为64阶，那么细分则有64个元素，粗分有8个元素，这个时候算法的速度大概能提高一倍，不过效果会有一定差异，实际使用时这个差异是否在容许的范围，就要看具体的应用了。 ...所以具体的如何优化以及是否值得优化还要看具体的算法需求和应用场景。
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