对信道估计的算法也有了诸多了解，包括常见的RLS、LMS、MMSE等，还有最近在研究的压缩感知信道估计，包括贪婪算法的MP、OMP、SP以及凸优化算法中的LS0、LS0-BFGS、LS0 -FR。...在单载波频域均衡(SC-FDE)系统中是在未知数据中间插入已知的训练序列，通过上述的估计算法估计出已知训练序列处的信道，再通过一定的插值算法插出未知数据处的信道。...于是我就想有没有一种在极低信噪比情况下依然可以准确估计出信道的，于是我研究了一下压缩感知算法中的OMP算法（MP、OMP的算法理论），这种类型的压缩感知算法相较于RLS等经典的算法区别为：主要利用了信道的稀疏特性...影响压缩感知信道估计性能的因素主要有三个： 1）导频图案的选择。导频图案的选择和长度决定了观测矩阵的导频图案的选择，决定了压缩感知算法中观测矩阵的形状。 2）导频图案的长度。...因此，使用压缩感知技术的信道估计，只需较少的导频数量，就能得到信道的完整估计。 3）信号重构算法。使用不同的重构算法，都会使信道估计的性能有所差异。
请你返回修改数组 nums1 至多 k1 次且修改数组 nums2 至多 k2 次后的最小 差值平方和 。 注意：你可以将数组中的元素变成 负 整数。...差值平方和为：(1 - 2)^2 + (2 - 10)^2 + (3 - 20)^2 + (4 - 19)^2 = 579 。...示例 2： 输入：nums1 = [1,4,10,12], nums2 = [5,8,6,9], k1 = 1, k2 = 1 输出：43 解释：一种得到最小差值平方和的方式为： - 将 nums1[0...最小差值平方和为： (2 - 5)^2 + (4 - 8)^2 + (10 - 7)^2 + (12 - 9)^2 = 43 。...注意，也有其他方式可以得到最小差值平方和，但没有得到比 43 更小答案的方案。
首先，我们要明白最小二乘估计是个什么东西？说的直白一点，当我们确定了一组数的模型之后，然后想通过最小二乘的办法来确定模型的参数。...这样，每条直线都可以有一个值，我们把这个距离的和最小的那条直线找出来，我们认为这条直线它最顺眼，因为它照顾到了所有的训练样本点的情绪，不偏不倚。这种方法就是最小二乘法。...公式4 我们要想办法在β的可能取值中找到一组特殊的β，使得上面这个式子的值最小。那我们自然而然想到对上面的式子进行求导，然后让导数=0，得到驻点。然后验证一下这个驻点是不是最值点，如果是的话。...公式7 那这组β可不可以让我们的公式4取得最小值呢，我们把公式7带入到公式4中 ? 公式8 公式8中的第三项它是等于0的。所以公式8只剩下了 ?
单位向量时需要用到平方根倒数，而计算单位向量在游戏引擎中会大量使用，属于底层代码，因此其效率将会直接影响游戏体验。...float无法进行位操作，而long可以，并且都是4字节，因此可以把float*转换成long*来进行位操作. float y = number; long i = *(long *) &y; 计算y的平方根倒数...设y是x的平方根倒数，则函数表达式为 转换为x关于y的函数，得到 利用牛顿迭代法 带入Xn=y，得到 化简 得到最后一行代码. y = y * (threehalfs - (x2 * y
资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB 问题描述 请用函数重载实现整型和浮点习型的两个数的平方和计算 输入格式 测试数据的输入一定会满足的格式。 ...import java.util.*; public class 求平方和 { /** * @param args */ public static void main(String[]
题目链接 https://leetcode-cn.com/problems/perfect-squares/ 题目描述 给定正整数 n，找到若干个完全平方数（比如 1, 4, 9, 16, ...）...你需要让组成和的完全平方数的个数最少。 示例 1: 输入: n = 12 输出: 3 解释: 12 = 4 + 4 + 4....每次都将当前数字先更新为最大的结果，即dp[i]=i，比如i=4，最坏结果为4=1+1+1+1即为4个数字 动态转移方程为：dp[i] = MIN(dp[i], dp[i - j * j] + 1)，i表示当前数字，j*j表示平方数...时间复杂度：O(n*sqrt(n))，sqrt为平方根 代码 Java版本 class Solution { public int numSquares(int n) { int
序 这是一个神奇的算法！ 一、介绍 起源于一篇《改变计算技术的伟大算法》文章，知道这个算法，然后google一下，维基讲的还不错，本文权当自己理清下思路。...所以弄清算法关键障碍是：在计算机中是如何表示浮点数和整数的、整数运算又怎能算出浮点数的平方根倒数的近似值、0x5f3759df怎么来的。...“现在不仅该算法的原作者不明，人们也仍无法明确当初选择这个“魔术数字”的方法。...Chris Lomont在研究中曾做了个试验：他编写了一个函数，以在一个范围内遍历选取R值的方式将逼近误差降到最小，以此方法他计算出了线性近似的最优R值0x5f37642f（与代码中使用的0x5f3759df...平方根倒数速算法的神奇之处在于：1、充分利用了浮点数和整数在计算机中的表示，然后以两次转换表示和一次整数运算替换复杂的浮点数计算，最后通过牛顿法加强精度；2、R的取值。
概述 量子相位估计算法（quantum phase estimation，QPE）也称作量子特征值估计算法，是很多量子算法的基本步骤，其中包括Shor`s算法（秀尔算法）和HHL算法（线性方程组的量子算法...量子相位估计，顾名思义是用来估计相位的整体操作的特征向量的。更精确地说，量子相位估计其实是一种量子算法，是量子傅里叶变换的一个重要应用。...2.量子傅立叶变换 量子相位估计算法是用来估计某个幺正算符本征态对应本征值的算法。它是许多量子算法的子程序，例如Shor 算法。量子傅里叶变换是在量子计算机上 对量子态进行傅里叶变换的算法。...它是量子相位估计的子程序。量子傅里叶变换在Shor算法中有非常大的作用，但更准确的说是在量子相位估计(QPE)中起到作用。...3.量子相位估计算法 量子相位估计算法（Quantom Phase Estimation）也称作量子特征值估计算法，是一个比较基础的算法。它的作用就是快速的估计一个酉变换的特征值。
流体运动估计光流算法研究 大家好！我是苏州程序大白，今天讲讲流体运动估计光流算法研究。请大家多多关注支持我。谢谢！！！...首先介绍了光流法的基本原理,然后将现有算法按照要解决的突出问题进行分类:结合流体力学知识的能量最小化函数,提高对光照变化的鲁棒性,大位移估计和消除异常值。...光流计算即从图像数据中估计物体的运动。 Horn 和 Schunck(1981)开创性地提出了经典的变分光流估计模型,该模型的目标函数是包含一个数据项和一个平滑项的能量函数的最小化。...本文按照光流法需要解决的几个关键问题,将现有算法分为结合流体力学知识的能量最小化函数、提高对光照变化的鲁棒性、大位移估计和消除异常值等 4 类方法。...2. 1 结合流体力学知识的能量最小化函数 Wildes 等人(2000)和 Corpetti 等人(2002)尝试将经典光流模型应用于云运动估计,但是结果表明该模型不能准确地估计云的运动。
0.概述 人脸姿态估计算法，主要用以估计输入人脸块的三维欧拉角。一般选取的参考系为相机坐标系，即选择相机作为坐标原点。...姿态估计可用于许多业务场景，比如在人脸识别系统的中，姿态估计可以辅助进行输入样本的筛选（一般人脸要相对正脸才进行召回和识别）；在一些需要人脸朝向作为重要业务依据的场景中，人脸姿态算法也是不可或缺的，比如疲劳驾驶产品中驾驶员的左顾右盼检测...人脸姿态估计的算法，其大致可分为两类：一类是通过2D标定信息来估计3D姿态信息的算法，如先计算人脸的关键点，然后选取一个参考系（平均正脸的关键点），计算关键点和参考系的变换矩阵，然后通过迭代优化的算法来估计人脸的姿态...如何进行姿态估计 姿态估计过程中有三个坐标系，分别为世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系。...方法二介绍 本文要给大家介绍的这个算法，属于上述提到的第二类方法，给定一个人脸patch，该算法能直接对人脸patch的三维欧拉角进行回归预测。
# 最大最小距离算法的Python实现 # 数据集形式data=[[],[],...,[]] # 聚类结果形式result=[[[],[],...],[[],[],...],...] # 其中[]为一个模式样本
这个唯一的元素是栈A的当前最小值。...（考虑到栈中元素可能不是类对象，所以B栈存储的是A栈元素的下标） 3.每当新元素进入栈A时，比较新元素和栈A当前最小值的大小，如果小于栈A当前最小值，则让新元素的下标进入栈B，此时栈B的栈顶元素就是栈A...当前最小值的下标。...4.每当栈A有元素出栈时，如果出栈元素是栈A当前最小值，则让栈B的栈顶元素也出栈。此时栈B余下的栈顶元素所指向的，是栈A当中原本第二小的元素，代替刚才的出栈元素成为了栈A的当前最小值。...这个解法中近栈、出栈、取最小值的时间复杂度都是O(1)，最坏情况空间复杂度是O(N)。
基本思想： 1 置S={1} 2 只要S是V的真子集就做如下的贪心选择： 选取满足条件的i ，i属于S，j输入V-S，且c[i][j]最小的边，并将定点j加入S中 这个过程直到S==V为止。...3 这个过程所选的边，恰好就是最小生成树 算法描述： void Prim(int n,Type * * c) { T = 空集; S = {1}; while(S !...= V) { (i,j)=i 属于 S 且 j属于V-S的最小权边; T = T∪{(i,j)}; S = S ∪ {j}; } } 模版代码
文章整理自网络 简介 随机增量算法是计算几何的一个重要算法，它对理论知识要求不高，算法时间复杂度低，应用范围广大。...最小圆覆盖问题 题意描述 在一个平面上有n个点，求一个半径最小的圆，能覆盖所有的点。 算法 假设圆O是前i-1个点得最小覆盖圆，加入第i个点，如果在圆内或边上则什么也不做。...（因为最多需要三个点来确定这个最小覆盖圆，所以重复三次） 遍历完所有点之后，所得到的圆就是覆盖所有点的最小圆。...，则p一定在SU{p}的最小覆盖圆上。...令前i-1个点的最小覆盖圆为C 如果第i个点在C内，则前i个点的最小覆盖圆也是C 如果不在，那么第i个点一定在前i个点的最小覆盖圆上，接着确定前i-1个点中还有哪两个在最小覆盖圆上。
算法思想： 1 将G的n个顶点看成n个孤立的连通分支，所有的边按权从小到大排序 2 当查看到第k条边时， 如果断点v和w分别是当前的两个不同的连通分支t1和t2中的顶点时，就用边（v,m）j将t1,
最大相关度与最小冗余度 设S表示特征{xi}的集合，|S|=m. 为了选出m个最相关特征，使得S满足如下公式： ? 可见目标是选出m个平均互信息最大的集合S。...最终目标是求出拥有最大相关度-最小冗余度的集合S，直接优化下式： ? 直观上说D的增大，R的减小都会使得目标函数增大。 假设现在S中已有m-1个特征，现在需要从余下的特征中选择第m个特征。
02 — 最小生成树 看下最小生成树的定义 在一给定的无向图 G = (V, E) 中，(u, v) 代表连接顶点 u 与顶点 v 的边，而 w(u, v) 代表此边的权重，若存在 T 为 E 的子集且为无循环图...，使得 w(T) 最小，则此 T 为 G 的最小生成树。...最小生成树可以用kruskal（克鲁斯卡尔）算法或 prim（普里姆）算法求出。...03 — prim（普里姆）算法 算法描述 输入：一个加权连通图，其中顶点集合为V，边集合为E； 初始化：Vnew = {A}，其中 A 为顶点集合V中的任一节点（起始点），Enew = {},为空；...得到的最小生成树如下： D / \ A F \ B / E / \ G C 总费用最小为39 05
贪心算法不是对所有的问题都能得到整体最优解（也就是说这两种算法不是万能的）。 并且 最小生成树是不唯一的！...Ⅱ、Kruskal算法 任给一个有 n 个顶点的连通网络 N={V,E}， 首先构造一个由这 n 个顶点组成、不含任何边的图 G={V,NULL}，其中每个顶点自成一个连通分量， 其次不断从 E 中取出权值最小的一条边...除了 Kruskal 算法以外，普里姆算法（Prim 算法）也是常用的最小生成树算法。...prim 算法的核心信仰是：从已知扩散寻找最小。它的实现方式和 Dijkstra算法相似但稍微有所区别，Dijkstra 是求单源最短路径。而每计算一个点需要对这个点从新更新距离。...总的来说，Prim 算法是 以点为对象，挑选与点相连的最短边来构成最小生成树。而 Kruskal 算法是以边为对象，不断地加入新的不构成环路的最短边来构成最小生成树。
而今天我们要说一个非常实用的算法——最小生成树的建立！这是图论中一个经典问题，可以使用Kruskal和Prim两种算法来进行实现！...在实际中，这种算法的应用非常广泛，比如我们需要在n个城市铺设电缆，则需要n-1条通信线路，那么我们如何铺设可以使得电缆最短呢？最小生成树就是为了解决这个问题而诞生的！ ?...最小生成树 如上图所示，一幅两两相连的图中，找到一个子图，连接到所有的节点，并且连接边的权重最小（也就是说边的数量也是最小的，这也保证了其是树结构）. 2 Kruskal算法（克鲁斯卡算法） Kruskal...算法是一种贪心算法，我们将图中的每个edge按照权重大小进行排序，每次从边集中取出权重最小且两个顶点都不在同一个集合的边加入生成树中！...4 资源分享 以上完整代码文件（C++版）,文件名为：最小生成树（Kruskal算法和Prim算法）.cpp，请关注我的个人公众号 （算法工程师之路），回复"左神算法基础CPP"即可获得，并实时更新！
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