bokeh百度百科的解释 摄影镜头光圈大小和拍摄距离决定了拍摄时的景深,相对于焦点位置,焦点前与焦点后的被拍摄物体会显得模糊,这个模糊区域被称为焦外.焦外具体的模糊程度还受到镜头中镜片单体和组合的物理特性影响,形成了由镜头不同而得到的不同的焦点外的图像.于是焦外成像这个技术名词出现了.优秀的焦外成像柔顺而迷人,色彩过渡自然,丝毫不逊色于焦点处的图像魅力.最典型的例子,就是夜景拍摄中的远景模糊炫丽的灯光效果. 由于算法逻辑比较简单,就不多解释. 简单的说就是以半径圆圈内的各通道基于明度进行权重计算

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 数智物语(公众号ID:decision_engine)出品 策划.编写:卷毛雅各布 「我们相信,在垃圾泛滥的互联网海洋中,真正有价值的信息是绝对的稀缺品.」知乎CTO李大海曾在全球移动互联网大会提到知乎诞生的初心,而这位CTO也在各种场合不遗余力的提到知乎对于AI投入和应用. 知乎合伙人.CTO李大海 对于一个的坐拥1.4亿多用户,平均日活跃用户量超过 3400 万,人均日访问时长 1 小时,月累计

长这样: 理解的前提: (1)状态:生成观测值的变量(上图中的"吃"和"睡"). (2)观测值:状态乘上输出概率对应的输出(上图中的橙色节点). (3)输出概率:输出概率矩阵里面的某个元素(状态和观测值两层之间的某个权重参数). (4)输出概率矩阵:由输出概率组成的矩阵. (5)bi: 第i个状态(比如"睡")输出所有观测值对应的概率构成的行向量(上图中所有红线构成的行向量). (6)o1:表示我要输出第一个观测值.不是把o1做为自变量输入到bi

前言 Miller-Rabin 算法用于判断一个数 \(p\) 是否是质数,若选定 \(w\) 个数进行判断,那么正确率约是 \(1-\frac{1}{4^w}\) ,时间复杂度为 \(O(\log p+w\log p)\).(我的实现) Pollard-Rho 算法可以在期望 \(O(n^{\frac{1}{4}})\) 的时间复杂度内找到合数 \(n\) 的某一个非平凡的(即既不是 \(1\),也不是它本身的)因子. 下文中用 \(\mathbb{P}\) 来表示质数集合. Miller-R

夫妻双码农,北京 or 硅谷,值得吗? http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MzE4MjgyMw==&mid=401228574&idx=1&sn=34ec475056e0399dbef17579f6fc6318&scene=5&srcid=0128jJWXuNqprr5KI3ahR7vl#rd 2016-01-25 九章君 九章算法 知乎网友提问: “ 夫妻双码农,税前年薪北京 60W+ CNY,如去硅谷 23W+ USD,小孩

这是学习时的笔记,包含相关资料链接,有的当时没有细看,记录下来在需要的时候回顾. 有些较混乱的部分,后续会再更新. 欢迎感兴趣的小伙伴一起讨论,跪求大神指点~ VAD(ffnn神经网络)-Alex tags:voice Documentation(README)中说现在的NN VAD方法比GMM方法效果好的多. Material Paper [ ] [神经网络在语音信号检测中的研究](http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%28b54de14b7f2f1

Kruskal算法证明   易证,对于一个无向加权连通图,总是存在一棵或以上的有限课生成树,而这些生成树中肯定存在至少一棵最小生成树.下面证明Kruskal算法构造的生成树是这些最小生成树中的一棵. 设T为Kruskal算法构造出的生成树,U是G的最小生成树.如果T==U那么证明结束.如果T != U,我们就需要证明T和U的构造代价相同.由于T != U,所以一定存在k > 0条边存在于T中,却不在U中.接下来,我们做k次变换,每次从T中取出一条不在U中的边放入U,然后删除U一条不在T中的边,最

From: https://www.zhihu.com/question/26493945 可以载入史册的知乎贴 目标跟踪之NIUBILITY的相关滤波 - 专注于分享目标跟踪中非常高效快速的相关滤波方法 [1] 跟踪是一个很混乱的方向. 比如TLD.CT.Struct这些效果不错的Tracker其实都不是单纯的Tracker了. 09年的时候我记得比较流行的是Particle Filtering, 或者一些MeanShift/CamShift的变形,比如特征变了,比如对问题的假设变了. 后来突

一.引言 主串(被扫描的串):S='s0s1...sn-1',i 为主串下标指针,指示每回合匹配过程中主串的当前被比较字符: 模式串(需要在主串中寻找的串):P='p0p1...pm-1',j 为模式串下标指针,指示每回合匹配过程中模式串的当前被比较字符. 字符串匹配:在主串中扫描与模式串完全相同的部分,并返回其在主串中的位置,这里的起始扫描位置默认为主串的第一个字符,即默认pos=0,其他情况类似. 朴素匹配算法:在模式串与主串的匹配过程中,一共要进行n=Length(S)回合的匹配,每一回合

1 核函数K(kernel function)定义 核函数K(kernel function)就是指K(x, y) = <f(x), f(y)>,其中x和y是n维的输入值,f(·) 是从n维到m维的映射(通常,m>>n).<x, y>是x和y的内积(inner product)(也称点积(dot product)). 举个小小栗子.令 x = (x1, x2, x3, x4); y = (y1, y2, y3, y4);令 f(x) = (x1x1, x1x2, x1x

一.     JVM内存分区 分为程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈.Java堆.方法区5个区域 其中Java堆和方法区是线程共享的,虚拟机栈.本地方法栈.程序计数器是线程隔离的. 程序计数器: 1.可以看作当前线程所执行的字节码的行号指示器 2.Java多线程之间进行切换的时候需要之后恢复到之前执行位置,所以每条线程需要一个程序计数器,程序计数器是线程隔离的. 3.不会发生内存溢出 虚拟机栈(堆内存): 描述的是Java方法执行的内存模型,每个方法在执行的同时会创建一个栈帧用于存储局部变量表什么

C:\Users\Administrator\Documents\sumdoc 2019\sumdoc t5 final\sumdoc t511C:\Users\Administrator\Documents\sumdoc 2019\sumdoc t5 final\sumdoc t515C:\Users\Administrator\Documents\sumdoc 2019\sumdoc t5 final\sumdoc t516C:\Users\Administrator\Documents\s

概述 系数为常数,递推项系数均为一次的,形如下面形式的递推式,称为线性递推方程. \[f[n]=\begin{cases} C &n\in Value\\ a_1 f[n-1]+a_2 f[n-2]+⋯a_t f[n-t]&n∉Value \end{cases}\] \((a_1,a_2,-,a_t,C∈\mathbb{R},0<t<n)\) 其中\(Value\)为终止条件的集合. 例如:斐波那契\((Fibonacci)\)数列则通过下面这个线性递推方程定义 \[f[n]=

前一段时间, 一个老师建议我能够学学 '大数据' 和 '机器学习', 他说这必定是今后的热点, 学会了, 你就是香饽饽.在此之前, 我对大数据, 机器学习并没有非常深的认识, 总觉得它们是那么的缥缈, 高不可攀, 也没想着深入学习. 之后, 一次偶然的机会, 在csdn官方博客上看到了这种一个活动 [置顶] 话题讨论&征文--谈论大数据时我们在谈什么 于是, 从下载试读样章, 到正式读书, 開始了学习大数据的过程... 到今天, 差点儿相同两周过去了, 马马虎虎过了一遍, 感触颇多. 以下简单评

找出数组中出现次数超过一半的数,现在有一个数组,已知一个数出现的次数超过了一半,请用O(n)的复杂度的算法找出这个数 #include<iostream>using namespace std;int findMore(int a[],int n){ int A=a[0],B=0; for(int i=0;i<n;i++) {  if(A==a[i])   B++;  else   B--;  if(B==0)  {   A=a[i];   B=1;  }  } return A;} 电

/** * @author:(LiberHome) * @date:Created in 2019/2/27 23:34 * @description: * @version:$ */ /*已知长度为n的线性表采用顺序结构,写一算法删除该线性表中所有值为item的元素*/ public class page06 { public static void main(String[] args) { String[] arr = {"item", "item", &qu

https://www.researchgate.net/post/How_to_determine_unknown_class_using_neural_network 里面有讨论,说是用rbf神经网络,O-SVM可以搞定 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/7t3xei/d_detecting_unknown_classes/ reddit上的讨论,有人专门提到svm是最适合解决这个问题的模型. I've spent lots

1. 注水算法的使用条件和推导 注水算法是根据某种准则,并根据信道状况对发送功率进行自适应分配,通常是信道状况好的时刻,多分配功率,信道差的时候,少分配功率,从而最大化传输速率.实现功率的“注水”分配,发送端必须知道CSI. 1. 当接收端完全知道信道而发送端不知道信号时,发送天线阵列中的功率平均分配是合理的. 2. 当发送端知道信道,可以增加信道容量.例如当发射端已知CSI时,可以采用注水原理来分配各个发送天线的功率,在功率受限的情况下,注水原理可以通过MIMO信道容量最大化推导出来. 2.

8种排序之间的关系 直接插入排序 (1)基本思想:在要排序的一组数中,假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排 好顺序的,现在要把第n个数插到前面的有序数中,使得这n个数 也是排好顺序的.如此反复循环,直到全部排好顺序. (2)实例 (3)用java实现 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 public class insertSort {     public insertSort(){         int a[]={49,38,65,97,76,13,27

布隆过滤器(bloom filter,BF): 二进制向量数据结构,时空效率很好,尤其是空间效率极高.作用:检测某个元素在某个巨量集合中存在. 构造: 查询: 不会发生漏判(false negative),但误判(false positive)存在,因此BF适合允许少量误判的场景. 计数布隆过滤器(counting bloom filter,CBF): BF基础上支持删除元素操作.数组每个位置1bit扩展为n bits. 另外需要考虑计数溢出问题. BF应用: Chrome浏览器判断恶意url: