网上有很多类似的介绍，但是本文会结合实例进行介绍，尽量以最简单的语言进行解析。 CORDIC ( Coordinate Rotation Digital Computer ) 是坐标旋转数字计算机算法的简称，由 Vloder• 于 1959 年在设计美国航空导航控制系统的过程中首先提出[1], 主要用于解决导航系统中三角函数、 反三角函数和开方等运算的实时计算问题。 1971 年， Walther 将圆周系统、 线性系统和双曲系统统一到一个 CORDIC 迭代方程里 ， 从而提出了一种统一的CORDIC 算法形式[2]。 CORDIC 算法应用广泛， 如离散傅里叶变换 、 离散余弦变换、 离散 Hartley 变换、Chirp-Z 变换、 各种滤波以及矩阵的奇异值分解中都可应用 CORDIC 算法。 从广义上讲，CORDIC 算法提供了一种数学计算的逼近方法。 由于它最终可分解为一系列的加减和移位操作， 故非常适合硬件实现。 例如， 在工程领域可采用 CORDIC 算法实现直接数字频率合成器。 本节在阐述 CORDIC 算法三种旋转模式的基础上， 介绍了利用 CORDIC 算法计算三角函数、 反三角函数和复数求模等相关理论。 以此为依据， 阐述了基于 FPGA 的 CORDIC 算法的设计与实现及其工程应用。
经常有读者问我学算法有什么用，我觉得算法是一种抽象的思维能力。现实中的很多问题只要稍加抽象，就能联想到算法题中的编程技巧，然后得心应手地解决它们。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
的介绍，主要包括了MUSIC算法，求根MUSIC算法，循环MUSIC算法，波束空间MUSIC算法，SMART
图片来源于:Omid Sani & Maryam Shanechi, Shanechi Lab at the USC Viterbi School of Engineering
随着近几年AI和算法岗位越来越热门，很多开发者都选择从开发岗向算法岗转型，但是由于大家对算法岗并不是很熟悉，并且自身对算法岗所需要的技术技能也不是很了解，因此，在转型过程中困难重重，我早在6年前也是一名Android开发工程师，那么今天我就来结合自身经验以及周边同学的经验，来和大家聊聊如何从开发岗向算法岗转型。
eBay利用各种营销渠道将新客户和现有客户汇集到该网站，其中之一就是eBay的联盟计划。eBay还提供工具包来帮助发布商/分支机构增加佣金。有些工具可在eBay网站上购物时创建可跟踪的链接。至于更复杂的工具，如我们的API，可以支持自定义访问eBay的产品列表数据。例如，用户可以创建横幅来添加实时的eBay清单到自己的网站。本文讨论了如何根据页面内容在发布商网站进行上下文广告。这种方法的亮点包括： 根据页面内容，通过算法确定如何识别出页面的标题/相关关键词。 忽略凌乱的HTML内容，只筛选相关和重要的关键词
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G SAIT-China Lab是三星综合技术院(Samsung Advanced Institute of Technology)在海外的8个研究机构之一，于2008年6月在北京成立。 部门介绍 蔚来数字座舱软件团队负责汽车智能语音对话系统、舱内视觉和交互基础算法，座舱平台系统软件，车载信息娱乐软件等所有数字座舱相关的软件研发工作。软件
Hilltop算法是由Krishna Baharat 在2000年左右研究的，于2001年申请专利，但是有很多人以为Hilltop算法是由谷歌研究的。只不过是Krishna Baharat 后来加入了Google成为了一名核心工程师，然后授权给Google使用的。
SEO是一个推陈出新的过程，每隔一定周期，搜索引擎都会推出相应的算法，用于提高用户的搜索体验，特别是针对一些试图快速排名的策略。
目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类：基于最大输出功率的可控波束形成技术、基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差（time-delay estimation，TDE）的声源定位技术。
今天来聊一个 Elasticsearch 的另一个关键概念——相关性算分。在查询 API 的结果中，我们经常会看到 \_score 这个字段，它就是用来表示相关性算分的字段，而相关性就是描述一个文档和查询语句的匹配程度。
今天来聊一个 Elasticsearch 的另一个关键概念——相关性算分。在查询 API 的结果中，我们经常会看到 _score 这个字段，它就是用来表示相关性算分的字段，而相关性就是描述一个文档和查询语句的匹配程度。
很多人都会问，数据结构重要吗？结果当然是重要的。却又说不上来，这可怎么办？今天小轩就给大家分享一份字节跳动内部的数据结构算法实战笔记。接下来就和小轩一起来学习下吧。
1. YaqiLYU在知乎问题【计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法？】下的回答
协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法，它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进行相关item的推荐，以达到精准满足用户喜好的目的。比如亚马逊等电商网站上的“买过XXX的人也买了XXX”就是一种协同过滤算法的应用。 推荐算法简介 目前的推荐算法一般分为四大类： 协同过滤推荐算法 基于内容的推荐算法 混合推荐算法 流行度推荐算法 协同过滤的推荐算法 协同过滤推荐算法应该算是一种用的最多的推荐算法，它是通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进
以下文章来源于Datawhale ，作者王茂霖 本文分享了机器学习概念，学习路线和知识体系，希望帮助大家更好地入门机器学习。 Part 1 机器学习相关概念 📷 现如今，关于人工智能（AI）领域出现
本文的研究目的是基于R语言的k-prototype算法，帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据集的聚类分析。
今天推荐一款可视化的动态规划的项目 PathPlanning，可以辅助我们理解动态规划的相关算法，一次性搞定它。
上面使用了波士顿房价的13个特征，通过在全部数据集上进行拟合，不进行train_test_split方法是因为此时我们并不需要验证模型的性能，只是对得到结果的系数进行解释。
聚类算法在企业文档管理软件中有着广泛的应用，可以帮助企业组织和管理大量文档，并提供更高效的检索和浏览功能。
目前，推荐系统在信息过滤中起着至关重要的作用。现有主流的推荐系统主要是通过学习数据中的相关性进而提取用户的行为偏好，例如协同过滤中的行为相关性，点击率预测中的特征-特征或特征-行为相关性。然而，遗憾的是，现实世界是由因果关系而不是相关关系驱动的，相关关系并不意味着因果关系。例如，推荐系统可以在用户购买手机后向其推荐电池充电器，其中后者可以作为前者的原因，而这种因果关系是无法反过来的。最近，为了解决这个问题呢，推荐系统的研究人员开始利用因果推理来提取因果关系，进而增强推荐系统的性能。
作者在《推荐算法工程师的成长之道》这篇文章中讲到推荐算法工程师是一个好的职业选择，并且讲解了职业发展路径及定位、怎么成长等话题(还没看的可以看起来)。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)，和基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)。简单的说就是：人以类聚，物以群分。下面我们将分别说明这两类推荐算法的原理和实现方法。
上一节，我们一起学习了表示复杂度的几个符号，我们说，通常使用大O来表示算法的复杂度，不仅合理，而且书写方便。
来源：学术头条本文约3200字，建议阅读5分钟《互联网信息服务算法推荐管理规定》（以下简称《规定》），自2022年3月1日起施行。 近日，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家市场监督管理总局联合发布《互联网信息服务算法推荐管理规定》（以下简称《规定》），自2022年3月1日起施行。 国家互联网信息办公室有关负责人表示，出台《规定》，旨在规范互联网信息服务算法推荐活动，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益，促进互联网信息服务健康发展。 1、应用算法推荐技术包括什么？
A Decision Variable Clustering-Based Evolutionary Algorithm for Large-Scale Many-Objective Optimization 此篇文章为 X. Zhang, Y. Tian, R. Cheng and Y. Jin, "A Decision Variable Clustering-Based Evolutionary Algorithm for Large-Scale Many-Objective Optimization,
近年来随着机器人技术的普及，越来越多的机器人巡检被选择用来替代人工巡检。传统人工巡检存在巡检效率低，作业风险高等运营成本问题，而巡检机器人在提升巡检效率同时，可保障巡检人员人身安全，因此在商超，化工，能源，园区等场景被广泛关注。 优图依赖图像匹配技术与弱监督训练算法，结合丙晟科技的机器人通用调度平台和真机智能的青翼蝠mini无人巡控机器人，共同打造了一套针对巡检机器人的技术解决方案，并成功在商超场景落地使用。 01 巡检机器人应用场景 巡检机器人作为人工巡检的取代方案，具有巡检效率高，作业风
经过多年的研究和实践，一些成熟的文本索引算法如倒排索引已经被广泛应用并被证明是稳定可靠的。这些算法经过了大量的测试和优化，并且在各种场景下都能提供一致性的性能和准确的搜索结果。此外，索引数据的备份和复制等措施可以进一步提高稳定性，确保索引数据的持久性和可恢复性。
其主要特点有以下三点：选择了在实践中广泛应用的算法；依赖最少；容易阅读，容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。
相机定位算法是SLAM或者增强现实的一部分，主要有基于回归和基于结构两种，基于回归的定位算法精度较低，现在比较流行的是基于结构的相机定位算法，基于结构的定位算法有两个阶段：1、建立二维图像与三维场景点之间的对应关系；2、估计相机位姿。对于SLAM来说，相机定位算法属于前端工作，是视觉里程计的一部分，论文结合深度学习的方式对传统前端进行了优化，近几年神经网络与SLAM的结合越来越多，论文提出的算法是对特征匹配的方式进行了改进，通过卷积神经网络对图像进行特征提取，并用CNN进行特征点的匹配操作，很符合当前流行的SLAM趋势。这篇文章中提到的DSM算法主要是对2D和3D场景进行匹配，计算特征点的坐标，再通过计算的坐标，使用PNP+RANSAC算法求解位姿。
随着人工智能的火热，机器学习和深度学习技术再一次进入了大众的视野。python的scikit-learn模块专注于机器学习领域，提供了数据集构建，数据预处理，模型算法，效果评估等各个环节的接口，是入门机器学习的最佳模块。
1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。 (2) 为什么要做特征选择 在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易导致如下的后果： 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。 特征个数越多，容易引
翻出来了17年自己梳理的数据工程师的算法学习内容，当时的理解和现在会有些许不同，但整体来看还是可以的，有一些比较细节的内容并没有花较多的时间来整理，留待大家自己补充了，在此不再做任何修改分享给大家参考，也算是对当时思路的一种保留吧。
想做好Google SEO，就必须认识Google算法，并深入了解Google搜索引擎的运作原理。而Google算法时常更新，及时掌握Google算法更新，可以让网站排名不会因为算法更新而受到大幅波动，符合算法的网站也能更好地获取排名。下面一尘SEO就来阐述下什么是Google算法。
来源：专知本文为综述介绍，建议阅读5分钟本文对基于元学习的算法选择进行综述总结， 为研究人员了解相关领域的发展现状提供参考。 摘要： 随着人工智能的快速发展，从可行的算法中选择满足应用需求的算法已经成为各领域亟待解决的关键问题，即算法选择问题。基于元学习的方法是解决算法选择问题的重要途径，被广泛应用于算法选择研究并取得了良好成果。方法通过构建问题特征到候选算法性能的映射模型来选择合适的算法，主要包括提取元特征、计算候选算法性能、构建元数据集以及训练元模型等步骤。首先，阐述基于元学习的算法选择概念和框架，回
接上文数据界的达克摩斯之剑----深入浅出带你理解网络爬虫(First)-CSDN博客
在面向对象程序设计中，设计者在决定所包含的内容与数量时，往往很难下决心。面向对象设计遵循的一个基本原则是责任分离，另一个原则是高内聚与低耦合。高内聚意味着一个类所能提供的功能应该是相关的，即一个类不要设计得包括很多互不相干的功能。但是，像其他设计原则一样，当高内聚原则运用到实际设计场合中时，也是一个相对的概念。到底“内聚”到什么程度才算“高内聚”？高内聚是否与可扩展性有矛盾？
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性，所以就有一些读者经常问我，数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢？，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的，并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构，当然，我也会整理一些看过不错的文章给大家。大家也可以留言区补充。
该算法利用扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）实现传感器混合本地化。
✎ 文 | 常江龙 在图像分析应用中，海量图片样本的有效自动化过滤是一项重要的基础工作。本文介绍一种基于多重算法过滤的处理方案，能够自动提取有效图像样本，极大减少人工标注的工作量。 作者：常江龙，苏宁云商IT总部资深算法专家。拥有多年的图像及视觉相关算法研发经验，目前专注于基于深度学习的图像内容分析算法平台的开发及优化，面向商品、人脸、OCR等图像算法实用技术领域。 责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错 背景及问题描述 深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其标志性事件之一就是
本文介绍了 SNG 数据中心立身 QQ 大数据构建的神盾推荐系统中，基于热传导模型的相关推荐模块。
主成分分析法通过克服相关性、重叠性，用较少的变量来代替原来较多的变量，而这种代替可以反映原来多个变量的大部分信息，这实际上是一种“降维”的思想。 因子分析法用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。
HITS（HITS(Hyperlink - Induced Topic Search) ） 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的,为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分。
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