前面我们介绍了《C++ OpenCV特征提取之SURF特征检测》，这一篇我们在介绍一下SIFT的特征提取。
一、数值的极值概述 数值类型有着与平台相依的极值 C++标准规定了各种类型必须保证的最小精度。这些最小值如下图所示： 类型 最小长度 char 1byte(8bits) shortint 2bytes int 2bytes longint 4bytes longlongint 8bytes float 4bytes double 8bytes longdouble 8bytes 二、numeric_limits 传统C语言使用预处理器常量来决定数值的极值，其中整数常量定义于<climits>或<li
同时在本微信公众号中，回复“SIGAI”+日期，如“SIGAI0515”，即可获取本期文章的全文下载地址（仅供个人学习使用，未经允许，不得用于商业目的）。
写 dijkstra 等等经典算法时；我们希望 dist 数组初始值是 无穷大 的数，常常会用到 memset(dist, 0x3f, sizeof dist) 。为什么要给 dist 赋值为 0x3f3f3f3f 呢？
前言 Hello！小伙伴！ 非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ 自我介绍 ଘ(੭ˊᵕˋ)੭ 昵称：海轰 标签：程序猿｜C++选手｜学生 简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，有幸拿过一些国奖、省奖...已保研。目前正在学习C++/Linux/Python 学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！ 初学Python 小白阶段 文章仅作为自己的学习笔记 用于知识体系建立以及复习 题不在多 学一题 懂一题 知其然
计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作：求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略，然后直接给出一个公式，SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值，但是具体怎么插的就不太详尽了，对于初学者来说更是不知所云。因此本文打算在参看的文章上对有关这些细节给出一些比较详细的说明，还有本文尽量对操作过程配备对应图片或示意图说明，同时附上robwhesss开源SIFT C代码对应程序块并给予注解，方便理解。
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关键点是由DOG空间的局部极值点组成的，关键点的初步探查是通过同一组内各DoG相邻两层图像之间比较完成的。为了寻找DoG函数的极值点，每一个像素点要和它所有的相邻点比较，看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。如图下图所示，中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://pytlab.org github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近需要用到遗传算法来优化一些东西，最初是打算直接基于某些算
日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这周工作日不知不觉中又快过半了…… 在这个看似平平无奇的星期三，科技圈还有哪些值得关注的新鲜事？ 日报君为您呈上~ 今日大新闻 任正非：把活下来作为最主要纲领 据华为2022上半年财报，华为营收下降，净利润率从去年同期的9.8%变为今年的5.0%，近乎腰斩，主要是由智能手机等终端业务下跌所致。 面对此番境况，华为总裁任正非在公司内部讲话中提出： 暂且不谈理想，把活下来作为最主要纲领； 边缘业务全线收缩和关闭；夯实责任，奖金升职升级与经营结果挂钩，把寒
量化开发类笔试题目，开卷 48h。第一题倾向于逻辑题和算法题相结合的形式。第二题是项目题，考察候选人对C++编写项目和回测系统的理解和认识，可以看出系统设计能力和相关代码经验，区分度明显。
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）
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有时在一些签到题上卡住的时候，不妨去想一想“二分”，这个简单的思想往往是最容易忽视的。
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最近我们被客户要求撰写关于极值理论EVT的研究报告，包括一些图形和统计输出。 “In cauda venenum”是您在极值理论一书中看到的第一句话：Laurens de Haan 和 Anna Ferreira 的介绍，这是关于您在应用 EVT 时将要处理的数据的性质的非常富有表现力的句子，极端数据通常具有更重要的尾部信息，反映真实行为
Rose今天主要介绍一下EMD算法原理与Python实现。关于EMD算法之前介绍过《EMD算法之Hilbert-Huang Transform原理详解和案例分析》,
为了帮助客户使用POT模型，本指南包含有关使用此模型的实用示例。本文快速介绍了极值理论（EVT）、一些基本示例，最后则通过案例对河流的极值进行了具体的统计分析
感谢水友们积极的提问，大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。通过对水友们问题的汇总，我们发现大多数水友存在一些R语言的应用误区，在此出一期关于该问题的解读。
SSVEP信号中含有自发脑电和大量外界干扰信号，属于典型的非线性非平稳信号。传统的滤波方法通常不满足对非线性非平稳分析的条件，1998年黄鄂提出希尔伯特黄变换(HHT)方法，其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。EMD可以将原始信号分解成为一系列固有模态函数(IMF) [1]，IMF分量是具有时变频率的震荡函数，能够反映出非平稳信号的局部特征，用它对非线性非平稳的SSVEP信号进行分解比较合适。
不论是刚入门SLAM的小白，还是导航相关专业的同学，都对“非线性优化”这个词不陌生，如果你说你没听过这个词，那“因子图”一词总该略有耳闻吧，如果还是不知道，那就只能拿SLAM14讲敲你了。
b. 当时投递简历时调研了一下，大文娱、本地生活以及飞猪，据说都不是太核心，竞争较小。
在计算机视觉领域，经常需要检测极值位置，比如SIFT关键点检测、模板匹配获得最大响应位置、统计直方图峰值位置、边缘检测等等，有时只需要像素精度就可以，有时则需要亚像素精度。本文尝试总结几种常用的一维离散数据极值检测方法，几个算法主要来自论文《A Comparison of Algorithms for Subpixel Peak Detection》，加上自己的理解和推导。
在各种场景可能都会遇到需要求解多元二次函数极值的问题，本系列文章介绍相关的计算方法，核心内容为共轭梯度法。 本文介绍问题定义。 问题定义 多元二次多项式，维度为n，那么可以用以下公式描述该函数： f({x_1},{x_2},{x_3},…,{x_n}) = {a_{1,1}}x_1^2 + {a_{1,2}}{x_1}{x_2} + {a_{1,3}}{x_1}{x_3} + \cdots + {a_{1,n}}{x_1}{x_n} + {a_{2,1}}x_2{x_1} + {a_{2,2}}
步骤（1）.函数的定义域 （2）.函数的驻点 （3）判别法，（高阶导数）类似于韦达定理。
粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是计算智能领域一种群体智能的优化算法。该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。PSO算法源于对鸟类捕食行为的研究，鸟类捕食时，找到食物最简单有效的策略就是搜寻当前距离食物最近的鸟的周围区域。PSO算法就是从这种生物种群行为特征中得到启发并用于求解优化问题的，算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解，每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值。粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子的移动经验进行动态调整，从而实现个体在可解空间中的寻优。 假设在一个 D D D维的搜索空间中，由 n n n个粒子组成的种群 X = ( X 1 , X 2 , ⋯ , X n ) \boldsymbol{X}=(X_1,X_2,\dotsm,X_n) X=(X1,X2,⋯,Xn)，其中第 i i i个粒子表示为一个 D D D维的向量 X i = ( X i 1 , X i 2 , ⋯ , X i D ) T \boldsymbol{X_i}=(X_{i1},X_{i2},\dotsm,X_{iD})^T Xi=(Xi1,Xi2,⋯,XiD)T，代表第 i i i个粒子在 D D D维搜索空间中的位置，亦代表问题的一个潜在解。根据目标函数即可计算出每个粒子位置 X i \boldsymbol{X_i} Xi对应的适应度值。第 i i i个粒子的速度为 V = ( V i 1 , V i 2 , ⋯ , V i D ) T \boldsymbol{V}=(V_{i1},V_{i2},\dotsm,V_{iD})^T V=(Vi1,Vi2,⋯,ViD)T，其个体最优极值为 P i = ( P i 1 , P i 2 , ⋯ , P i D ) T \boldsymbol{P_i}=(P_{i1},P_{i2},\dotsm,P_{iD})^T Pi=(Pi1,Pi2,⋯,PiD)T，种群的群体最优极值为 P g = ( P g 1 , P g 2 , ⋯ , P g D ) T \boldsymbol{P_g}=(P_{g1},P_{g2},\dotsm,P_{gD})^T Pg=(Pg1,Pg2,⋯,PgD)T。 在每次迭代过程中，粒子通过个体极值和群体极值更新自身的速度和位置，即 V i d k + 1 = ω V i d k + c 1 r 1 ( P i d k − X i d k ) + c 2 r 2 ( P g d k − X i d k ) (1) V_{id}^{k+1}=\omega V_{id}^k+c_1r_1(P_{id}^k-X_{id}^k)+c_2r_2(P_{gd}^k-X_{id}^k)\tag{1} Vidk+1=ωVidk+c1r1(Pidk−Xidk)+c2r2(Pgdk−Xidk)(1) X i d k + 1 = X i d k + V k + 1 i d (2) X_{id}^{k+1}=X_{id}^k+V_{k+1_{id}}\tag {2} Xidk+1=Xidk+Vk+1id(2)其中， ω \omega ω为惯性权重； d = 1 , 2 , ⋯ , n d=1,2,\dotsm,n d=1,2,⋯,n； k k k为当前迭代次数； V i d V_{id} Vid为粒子的速度； c 1 c_1 c1和 c 2 c_2 c2是非负的常数，称为加速度因子； r 1 r_1 r1和 r 2 r_2 r2是分布于 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]区间的随机数。为防止粒子的盲目搜索，一般建议将其位置和速度限制在一定的区间 [ − X m a x , X m a x ] [-X_{max},X_{max}] [−Xmax,Xmax]、 [ − V m a x , V m a x ] [-V_{max},V_{max}] [−Vmax,Vmax]。
整理自其他优秀博文及自己理解。 目录 无约束优化 等式约束 不等式约束（KKT条件） 1、无约束优化 无约束优化问题即高数下册中的 “多元函数的极值" 部分。 驻点：所有偏导数皆为0的点； 极值点：在邻域内最大或最小的点； 最值点：在定义域内最大或最小的点； 关系： 驻点不一定是极值点，极值点一定是驻点； 极值点不一定是最值点，最值点一定是极值点； 求解最值： 求出所有的极值点，将所有的极值点带入函数中，最大或最小的那个就是最值点。 2、等式约束 等式约束问题即高数下册中的 “条件极值 拉格朗日乘数法”
█ 本文译自算法R&D，内核开发工程师 Devendra Kapadia 于2017年11月9日的博客文章： Limits without Limits in Version 11.2. 这是一个序
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）。使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验，并使用 Block Maxima 和 Peak-Over-Threshold 的 EVT 方法估计 VaR/CvaR。最后，使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未来值。本文将确定计算风险因素的不同方法对模型结果的影响。
步骤4. 对于每一个驻点,计算判别式,如果,则该驻点是极值点,当为极小值, 为极大值;如果,需进一步判断此驻点是否为极值点; 如果则该驻点不是极值点.
最近我们被客户要求撰写关于股票指数的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）
今天我们继续来看伯克利CS61A，我们来看作业5的最后一道附加题。这道题非常有意思，涉及很多知识，因此想要完整讲明白，需要很多篇幅，所以单独写了一篇。
在数学最优问题中，拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名）是一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多元函数的极值的方法。这种方法将一个有n 个变量与k 个约束条件的最优化问题转换为一个有n + k个变量的方程组的极值问题，其变量不受任何约束。本文介绍拉格朗日乘数法（Lagrange multiplier）。 概述 我们擅长解决的是无约束极值求解问题，这类问题仅需对所有变量求偏导，使得所有偏导数为0，即可找到所有极值点和鞍点。我们解决带约束条件的问题时便会尝试将其转化为无约束优化问题
目标检测，实例分割和姿态估计本质上都是识别物体，只是表征物体的形式有所不同，目标检测用bbox，实例分割用mask，姿态估计用keypoint。既然都是识别物体，能否只用一套方案来实现这三个任务？能
对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中，SIGAI将对机器学习中所使用的优化算法做一个全面的总结，并理清它们直接的脉络关系，帮你从全局的高度来理解这一部分知识。
梯度垂直于等高线，指向函数变化最快的方向，指向极大值点方向 约束条件为等式求极值 先来看个简单求极值例子 h(x,y) = x+y-1=0,f(x,y) = (x-2)**2+(y-2)**2 先
nums 中有一个值最小的元素和一个值最大的元素。分别称为 最小值 和 最大值 。你的目标是从数组中移除这两个元素。
主函数首先初始化种群，对于第1代种群，个体极值和全局极值都在本代种群中；之后进行迭代，每次迭代根据公式更新速度和位置，并更新个体极值和全局极值，重复此过程直至迭代结束。
三维模型重建的流程： 三维点云获取——几何结构恢复——场景绘制 三维点云获取： 1.激光雷达 2.微软Kinect 有效距离比较短 3.单目多视角 ：几乎很难实时 4.双目立体视觉
给定一个大小为 n \le 10^6 的数组。有一个大小为 k 的滑动窗口，它从数组的最左边移动到最右边。你只能在窗口中看到 k 个数字。每次滑动窗口向右移动一个位置。以下是一个例子：该数组为 \left\{ {1,3, - 1, - 3,5,3,6,7} \right\}，k 为 \rm{3}。
极值理论对样本尾部分布的极值指数的估计方法主要有两类：半参数方法和全 参数方法，前者主要是基于分布尾部的 Hill 估计量，后者则主要基于广义帕累托分布（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
你们可能知道，实际极值分析有两种常用方法：分块极大值Block-maxima、阈值超额法threshold excess
粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
解决该类问题的思路也很简单，直接沿用我们在 一元函数 中的手段：通过 驻点 找 极值点
在C/C++11中，std::numeric_limits为模板类，在库编译平台提供基础算术类型的极值等属性信息。
其实我对算法不是很在行, 但是项目中有用到某种算法 来实现某种功能, 也得硬着头皮来实现. 这是很早之前的一个项目了, 要计算一个凸包多边形最小外切矩形 . 遇到这种情况肯定是束手无策.. 在翻了一些资料之后. 终于完成了.
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