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。
求凸包的最小覆盖圆的半径。事实上就是在求完凸包以后再求一下最小覆盖圆即可了。
算法工程师成长计划 近年来，算法行业异常火爆，算法工程师年薪一般20万～100 万。越来越多的人学习算法，甚至很多非专业的人也参加培训或者自学，想转到算法行业。尽管如此，算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需，算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能，而人工智能的核心是算法，算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说，算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师，万丈高楼平地起，尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习，或数据挖
钢铁在退火的时候，其中某一点的温度是在不断变化的，也就是反复横跳的。模拟退火算法模拟了这一过程，在模拟精度达到一定的时候，可以实现得到全局最优解。
缘起 封面图是不是很酷炫? 该图的核心算法就是 Delaunay三角剖分. 这种低多边形的成像效果在现代游戏设计中越来越被喜欢，其中的低多边形都是由三角形组成的。于是我们来学习一下. 分析 首先，先来
小 A 有一个 m 维空间。在这个空间中有 n 个特殊点，其中第 i 个特殊点 p_i 的坐标为 (x_{i,1},x_{i,2},\cdots,x_{i,m})。
距离上一篇从零开始学Python系列已将近1年，在这一年中我一直忙于新书的编写，如今新书已上市，即《从零开始学Python数据分析与挖掘》。接下来我可以继续分享Python相关的知识点，主题包含数据可视化、数据分析和数据挖掘。
【新智元导读】计算机折纸是计算机科学长期研究的一个问题，MIT的新论文提出一种新的通用折纸算法，能在保证最小的折缝数量的情况下折出几乎任何东西，包括1000种简单的纸鹤。 曾有人说，折1000只纸鹤，内心深处的愿望便可以实现。我曾试过一次，那时我还是一名孤独的大学生，最后以患上结膜炎结束。然而，麻省理工学院最新的一篇论文描述了一种可以用一张纸折出1000种花样的方法，这一独特的技艺得益于一种新的折纸算法（origami algorithm）。 计算机科学界长期以来一直在计算机折纸问题上努力。1999 年，1
「嘿，我的牛仔裤破洞了。你能帮我补一补吗？」你的朋友正发消息向你寻求帮助，他知道你的针线活做得很不错。
换句话说，如果可用训练数据的数量是固定的，我们继续添加维度的话，则会发生过拟合。另一方面，如果我们不断增加维度，训练数据的数量需要快速增长以保持相同的覆盖，并避免过拟合。在上面的例子中，我们表明维度的诅咒引入了训练数据的稀疏性。我们使用的特征越多，数据越稀疏，使得对分类器参数（即，其判定边界）的精确估计变得更加困难。维度的诅咒的另一个效果是，这种稀疏性在搜索空间上不是均匀分布的。事实上，围绕原点（在超立方体的中心）的数据比搜索空间的角落中的数据稀疏得多。这可以理解如下：
这个问题在数学上叫做：万有覆盖问题（universal covering problem)。
大学期间，ACM队队员必须要学好的课程有： l C/C++两种语言 l 高等数学 l 线性代数 l 数据结构 l 离散数学 l 数据库原理 l 操作系统原理 l 计算机组成原理 l 人工智能 l 编译原理 l 算法设计与分析 除此之外，我希望你们能掌握一些其它的知识，因为知识都是相互联系，触类旁通的。
我们老规矩来看LeetCode周赛第290场。这一场比赛的赞助商是华为，应该说是目前为止赞助商当中规模最大的公司了。
在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意 -采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。
问题描述： 给定n个大小不等的圆 c1 c2 c3 c4 要将n个圆排进一个矩形框中，且要求底边相切。找出有最小长度的圆排列。 例如：当n=3，且所给的3个圆半径分别为1,1,2时，这3个圆的最小长度的圆排列 最小长度为2+4根号2. 算法设计： 设开始的a =【r1,r2,r3,r4...rn】是所给的n歌圆半径。 CirclePerm(n,a)返回最小长度。 Center计算当前选择的圆中心的横坐标。 Compute计算当前圆排列的长度。 数组r当
Opencv内部提供了一个基于Hough变换理论的找圆算法，HoughCircle与一般的拟合圆算法比起来，各有优势：优势：HoughCircle对噪声点不怎么敏感，并且可以在同一个图中找出多个圆；反观拟合圆算法，单纯的拟合结果容易受噪声点的影响，且不支持一个输入中找多个圆 缺点：原始的Hough变换找圆，计算量很大，而且如果对查找圆的半径不加控制，不但运算量巨大，而且精度也不足，在输入噪声点不多的情况下，找圆效果远不如拟合找圆；为了提高找圆精度，相比拟合法，需要提供更多的参数加以控制，参数要求比较严格，且总体稳定性不佳 OpenCV内的HoughCircles对基础的Hough变换找圆做了一定的优化来提高速度，它不再是在参数空间画出一个完整的圆来进行投票，而只是计算轮廓点处的梯度向量，然后根据搜索的半径R在该梯度方向距离轮廓点距离R的两边各投一点，最后根据投票结果图确定圆心位置，其示意图如图1
例：有两个外形完全相同的箱子，1号箱有99只白球，1只黑球；2号箱子有1只白球，99只黑球。在一次实验中，取出的是黑球，请问从哪个箱子中取出的？
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机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如 L1 和 L2 正则化。但是，正则化项是如何得来的？其背后的数学原理是什么？L1 正则化和 L2 正则化之间有何区别？本文将给出直观的解释。
Hough（霍夫）变换是一种用于检测线、圆或者图像中其他简单形状的方法。最初Hough变换是一种线变换，这是一种相对较快的检测二值图像中直线的方法，可以进一步推广到除简单线之外的情况。
摘要总结：本文主要介绍了如何通过Java和Python分别实现一个排序算法，比较它们的性能差异。同时，还介绍了如何利用工具类实现一个高精度加法器。
运营商的网络大数据具有实时性高、覆盖业务广、业务价值大等特点，利用网络大数据赋能网络运营智慧化是各运营商的迫切诉求，今天就给大家分享一下我们在利用网络大数据提升移动网智慧运营方面做过的一些实践活动。
最近一直在完善一个视频人脸聚类的算法，开始时一直使用DBSCAN算法，不过视频测试的时候，发现该算法对参数的依赖太过严重，有些视频的人脸阀值很难去界定。
一、介绍 本篇文章，我们将讨论所谓的“维度灾难”，并解释在设计一个分类器时它为何如此重要。在下面几节中我将对这个概念进行直观的解释，并通过一个由于维度灾难导致的过拟合的例子来讲解。 考虑这样一个例子，
一、介绍 本篇文章，我们将讨论所谓的“维度灾难”，并解释在设计一个分类器时它为何如此重要。在下面几节中我将对这个概念进行直观的解释，并通过一个由于维度灾难导致的过拟合的例子来讲解。 考虑这样一个例子，我们有一些图片，每张图片描绘的是小猫或者小狗。我们试图构建一个分类器来自动识别图片中是猫还是狗。要做到这一点，我们首先需要考虑猫、狗的量化特征，这样分类器算法才能利用这些特征对图片进行分类。例如我们可以通过毛皮颜色特征对猫狗进行识别，即通过图片的红色程度、绿色程度、蓝色程度不同，设计一个简单的线性分类器：
studyinsweden AI科技评论按：运行大型Web服务需要负载平衡，例如内容托管。通常做法是在多个服务器之间均匀分发客户端，以免任何服务器超负荷运行。此外，谷歌的研究者们期望找到一种分发方式，使得在客户端和服务器可以随时增加或删除的动态环境中，分发也不会随时间波动产生太大变化。 谷歌与哥本哈根大学访问研究员Mikkel Thorup合作，开发了一种新的高效分配算法来解决这个问题：即严格控制每个服务器的最大负载，并从理论和经验上进行了研究。紧接着，谷歌研究院与云团队合作，在Google Clou
使用原生canvasAPI绘制饼图（南丁格尔玫瑰）。（截图以及数据来自于百度Echarts官方示例库【查看示例链接】)。
之前吃串串火锅，老板数竹签不是称重就是用手慢慢数，但是称重似乎总是得不到正确的竹签数目，而且容易暗箱操作；而慢慢数总是要等待比较长的时间，感觉两者对处理数竹签的问题都存在比较大的缺陷。因此，一款可以数竹签的应用因此产生，一下就弥补了两种处理方式所存在的缺陷。
在车端配置一个双目相机再加上一个激光雷达已经成为一种比较常用的配置。但是为了融合相机和激光数据我们需要一个复杂的标定过程。本文提供了一种不需要人干预的自动化的双目和激光雷达的外参估计方法。本文的标定方法是克服在自动驾驶车辆中的传感器的常见的限制，如低分辨率和特殊的传感器的位置（如你在车端在没有升降台的情况下不能让车上下动，roll,pitch旋转）。为了证明算法的可行性，作者分别在仿真和真实环境中做的实验都表现出了比较好的结果。
霍夫圆变换与霍夫直线变换的原理类似，也是将圆上的每个点转换到霍夫空间， 其转换的参数方程如下： 对于圆来说，θ的取值范围在0～360°，这样就有了三个参数， 另外两个参数是圆心（x
GNSS的全称是全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System）.
https://www.cnblogs.com/armysheng/p/3422923.html
在我们开始对图像应用霍夫变换之前，我们需要了解霍夫空间是什么，我们将通过一个例子来进行了解。
这个是设定半径范围 50-70 后的效果，因为原图稍微大一点，半径也大了一些。
计算机的出现使得很多原本十分繁琐的工作得以大幅度简化，但是也有一些在人们直观看来很容易的问题却需要拿出一套并不简单的通用解决方案，比如几何问题。作为计算机科学的一个分支，计算几何主要研究解决几何问题的算法。在现代工程和数学领域，计算几何在图形学、机器人技术、超大规模集成电路设计和统计等诸多领域有着十分重要的应用。在本文中，我们将对计算几何常用的基本算法做一个全面的介绍，希望对您了解并应用计算几何的知识解决问题起到帮助。
如图，这种地图上经常出现的地标特效，我们用shader做一个，记录一下源码。这种特效有以下几个特征：
物种注释；测序深度和覆盖度；真菌plug；宏基因组sam；SEM变量；跨域网络；OTU相关矩阵；中国地图；数据标准化/归一化；metaphlan2
参考：http://bbs.byr.cn/#!article/ACM_ICPC/11777
从这个矩，你可以提取有用的数据，如面积、中心点等。中心点是由Cx=M10/M00和Cy=M01/M00的关系给出的。这可以按以下方式进行。
365算法每日学计划 39打卡： 描述 现有一块草坪，长为20米，宽为2米，要在横中心线上放置半径为Ri的喷水装置，每个喷水装置的效果都会让以它为中心的半径为实数Ri(0<ri<15)的圆被湿润，这有充足的喷水装置i（1<i<600)个，并且一定能把草坪全部湿润，你要做的是：选择尽量少的喷水装置，把整个草坪的全部湿润。< p=""> 输入 第一行m表示有m组测试数据 每一组测试数据的第一行有一个整数数n，n表示共有n个喷水装置，随后的一行，有n个实数ri，ri表示该喷水装置能覆盖的圆的半径。 输出 输出所
最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。
本文主要介绍如何在OpenCV中使用EdgeDrawing模块查找圆(详细步骤 + 代码)。
前言 基于有需必写的原则，并且当前这个目录下的文章数量为0(都是因为我懒QAQ)，作为开局第一篇文章，为初学者的入门文章，自然要把该说明的东西说明清楚，于是。。。我整理了如下这篇文章，作者水平有限，有不足之处还望大家多多指出~~~ 概念 首先，回溯是什么意思？很多初学者都会问这样的一个问题。我们可以举这样一个例子： 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 我们看到了
图像处理是利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、重建、编码、压缩、几何变换、分割，提取特征等的理论、方法和技术。图像处理中，输入的是低质量的图像，输出的是改善质量后的图像。
请计算 ⌊\frac{a+b+c}{2}⌋，即 a,b,c 相加的和除以 2 再下取整的结果。
RRT与PRM一样，也是概率完备且不最优的。概率完备是指只要解存在就一定能在某一时刻找到。但解不一定是最优的。RRT与PRM相比，有一个优势就是，它在构建图的过程中就在寻找路径。
OpenCV 霍夫变换与轮廓提取 3. 霍夫变换 3.1 霍夫直线 3.2 霍夫圆 4. 轮廓提取 4.1 查找轮廓 4.2 绘制轮廓 3. 霍夫变换 首先放上霍夫变换官方文档：[霍夫直线变换官网文档] 3.1 霍夫直线 import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 1. 将图片以灰度的方式读取进来 img = cv.imread("../img/weiqi.jpg", cv.IMREAD_COLOR) gr
霍夫变换是检测直线或者圆的一种比较简单的方法。霍夫变换检测直线是比较简单的，做完以后是一个二维平面上的许多曲线，通过统计平面上交点的个数，就可以得出哪些点事处于同一条直线上的。
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