一.原理 二.步骤 a.用各自像片的角元素计算出左右像片的旋转矩阵R1和R2. b.有同名像点列出共线方程. c.将方程写为未知数的线性方程形式,计算线性系数. d.写出误差方程,系数矩阵与常数项. e.计算未知点的最小二乘解. f.重复以上步骤完成所有点的地面坐标的计算. 三.示例代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Nov 25 09:38:08 2019 @author: L JL """

一.原理 二.步骤 a.用各自像片的角元素计算出左右像片的旋转矩阵R1和R2. b.根据左右像片的外方位元素计算摄影基线分量Bx,By,Bz. c.逐点计算像点的空间辅助坐标. d.计算投影系数. e.计算未知点的地面摄影测量坐标. f.重复以上步骤完成所有点的地面坐标的计算. 三.示例代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Nov 25 08:18:30 2019 @author: L JL ""&qu

单个学习器要么容易欠拟合要么容易过拟合,为了获得泛化性能优良的学习器,可以训练多个个体学习器,通过一定的结合策略,最终形成一个强学习器.这种集成多个个体学习器的方法称为集成学习(ensemble learning). 集成学习通过组合多种模型来改善机器学习的结果,与单一的模型相比,这种方法允许产生更好的预测性能. 集成学习属于元算法,即结合数个“好而不同”的机器学习技术,形成一个预测模型,以此来降方差(bagging),减偏差(boosting),提升预测准确性(stacking). 1. 集成

dp的刷表法和填表法 参考: 动态规划刷表法 - acmer_xue的博客 - CSDN博客http://blog.csdn.net/qq_30241305/article/details/52198780 一.先简单讲下什么是填表法,什么是刷表法. 填表法 :就是一般的动态规划,当前点的状态,可以直接用状态方程,根据之前点的状态推导出来. 刷表法:由当前点的状态,更新其他点的状态.需要注意:只用当每个状态所依赖的状态对它的影响相互独立. 二.通过例题看刷表 链接:http://exam.upc

一,这种方法是直接传入一个数组进行排序(选择排序法) public static void selectSort(int arr[]){ for (int i = 0; i < arr.length-1; i++) { for (int j = i+1; j < arr.length; j++) { if(arr[j]<arr[i]){ int temp=arr[i]; arr[i]=arr[j]; arr[j]=temp; } } } } 二,这种事传入一个数组和一个数组个数(选择排序

问题描述:求全由小写字母组成的不超过200个字符序列的全排列 如输入序列bbjd,排列结果为: bbdj bbjd bdbj bdjb bjbd bjdb dbbj dbjb djbb jbbd jbdb jdbb   方法一:递归法   代码如下:   #include <stdio.h> ]; ]; ; void permutation(int i) { int k; // a~z的ASCII码在97到122之间 ; k < ; k++) { if(t[k]) { t[s[i] =

梯度下降法是优化函数参数最常用.简单的算法 通常就是将一组输入样本的特征$x^i$传入目标函数中,如$f(x) = wx + b$,再计算每个样本通过函数预测的值$f(x^i)$与其真实值(标签)$y^i$之差,然后计算所有差的平方和获得一个关于$w$损失函数$L(w)$: $L(w) = \sum\limits_{i=0}^m [f(x^i) - y^i]^2 =  \sum\limits_{i=0}^m (wx^i + b - y^i)^2 $ 目标就是让通过调整$w$让这个损失函数尽量小.

BF算法 def Index(s1,s2,pos = 0): """ BF算法 """ i = pos j = 0 while(i < len(s1) and j < len(s2)): if(s1[i] == s2[j]): i += 1 j += 1 else: i = i - j + 1 j = 0 if(j >= len(s2)): return i - len(s2) else: return 0 if __name_

前言:排序(Sorting) 是计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个数据元素(或记录)的任意序列,重新排列成一个关键字有序的序列.本文主要讲述python中经常用的两种排序算法,选择排序法和冒泡排序法及其区别.通过对列表里的元素大小排序进行阐述. 一,选择排序法 从第一个位置开始比较,找出最小的,和第一个位置互换,开始下一轮. lt = [3, 5, 2, 1, 8, 4] #求出lt的长度 n = len(lt) #外层循环确定比较的轮数,x是下标,lt[x]在外层循环中代表lt中

我们将现有的 提取方法(Extractive)(如LexRank,LSA,Luhn和Gensim现有的TextRank摘要模块)与含有51个文章摘要对的Opinosis数据集进行比较.我们还尝试使用Tensorflow的文本摘要算法进行抽象技术(Abstractive),但由于其极高的硬件需求(7000 GPU小时,$ 30k云信用额),因此无法获得良好的结果. 为什么要文字摘要? 随着推送通知和文章摘要获得越来越多的需求,为长文本生成智能和准确的摘要已经成为流行的研究和行业问题. 文本摘要有两

本文从阐述Python实现客观赋权法的四种方式: 一. 熵权法 二. 因子分析权数法(FAM) 三. 主成分分析权数法(PCA) 四. 独立性权系数法 Python实现客观赋权法,在进行赋权前,先导入数据(列:各维属性:行:各样本),并自行进行去空值.归一化等操作. import pandas as pd import numpy as np data=pd.DataFrame(pd.read_excel('路径')) 一. 熵权法 若某个指标的信息熵越大(即离散程度越大),表明指标提供的信息量

接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析5.利用pandas实现SQL操作6.利用pandas进行缺失值的处理7.利用pandas实现Excel的数据透视表功能8.多层索引的使用 一.数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Series类似于numpy中的一维数组,除了通吃一维

本文总结一下Python中用到的各种数据类型,以及如何使用可以使得我们的代码变得简洁. 基本结构 我们首先要看的是几乎任何语言都具有的数据类型,包括字符串.整型.浮点型以及布尔类型.这些基本数据类型组成了基本控制块,从而创建我们的Python应用程序. 字符串 字符串(String) 是一段文本字符,通常以某种形式向用户输出.如果我们打开Python的解释器,我们试着最常见的输出“Hello World!”应用: >>> print ("Hello, world!")

Python中的pandas模块进行数据分析. 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析5.利用pandas实现SQL操作6.利用pandas进行缺失值的处理7.利用pandas实现Excel的数据透视表功能8.多层索引的使用 一.数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Ser

前景分割中一个非常重要的研究方向就是背景减图法,因为背景减图的方法简单,原理容易被想到,且在智能视频监控领域中,摄像机很多情况下是固定的,且背景也是基本不变或者是缓慢变换的,在这种场合背景减图法的应用驱使了其不少科研人员去研究它. 但是背景减图获得前景图像的方法缺点也很多:比如说光照因素,遮挡因素,动态周期背景,且背景非周期背景,且一般情况下我们考虑的是每个像素点之间独立,这对实际应用留下了很大的隐患. 这一小讲主要是讲简单背景减图法和codebook法. 一.简单背景减图法的工作原理. 在视频

Python 数据类型及其用法: 本文总结一下Python中用到的各种数据类型,以及如何使用可以使得我们的代码变得简洁. 基本结构 我们首先要看的是几乎任何语言都具有的数据类型,包括字符串.整型.浮点型以及布尔类型.这些基本数据类型组成了基本控制块,从而创建我们的Python应用程序. 字符串 字符串(String) 是一段文本字符,通常以某种形式向用户输出.如果我们打开Python的解释器,我们试着最常见的输出"Hello World!"应用: >>> print

一 . 成员 在类中你能写的所有内容都是类的成员 class 类名: # 方法 def__init__(self, 参数1, 参数2...): # 属性变量 self.属性1 = 参数1 self.属性2 = 参数2 ... # 方法 def method(self): pass 在上⾯代码中__init__和method都属于类的成员⽅法. ⼜称为实例⽅法. 总之这样的东⻄ 需要⽤对象来访问. ⽽上⽅的self.属性1 = 参数1 这个代码的含义是给对象设置属性信息. 含 义是这个对象的xxx

目录 一.基础概念 1.模块定义 2.包的定义 3.导入包的本质 4.导入模块的本质 5.导入方法 6.import的本质 7.导入优化 8.模块分类 9.标准库介绍 1.time与datetime 2.random模块 3.os模块 4.sys模块 5.shutil模块 6.shelve模块 7.XML模块 8.Pyyaml模块 9.configParser模块 10.hashlib模块 11.re模块 12.collections模块 13.subprocess模块 14.logging模块

一.历史由来 Adjustment computation最早是由geodesy的人搞出来的.19世纪中期的时候,geodetics的学者就开始研究large scale triangulations(大型三角剖分)了.20世纪中期,随着camera和computer的出现,photogrammetry(照相测量法)也开始研究adjustment computation,所以他们给起了个名字叫bundle adjustment.21世纪前后,robotics领域开始兴起SLAM,最早用的recu

Python中的pandas模块进行数据分析. 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析5.利用pandas实现SQL操作6.利用pandas进行缺失值的处理7.利用pandas实现Excel的数据透视表功能8.多层索引的使用 一.数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构,即序列Series和数据框DataFrame.Ser

压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 Orthogonal Least Squares (OLS)算法流程 实验 要利用python实现,电脑必须安装以下程序 python (本文用的python版本为3.5.1) numpy python包(本文用的版本