转 https://blog.csdn.net/weixin_42167759/article/details/81209320 网上找到的实现md5函数代码,包括一个头文件md5.h和一个源文件md5.c,用下面的测试代码test.c测试通过,各文件依次如下: .h文件——md5.h #ifndef MD5_H #define MD5_H typedef struct { unsigned int count[2]; unsigned int state[4]; unsigned char b

上一篇文章 SURF算法与源码分析.上 中主要分析的是SURF特征点定位的算法原理与相关OpenCV中的源码分析,这篇文章接着上篇文章对已经定位到的SURF特征点进行特征描述.这一步至关重要,这是SURF特征点匹配的基础.总体来说算法思路和SIFT相似,只是每一步都做了不同程度的近似与简化,提高了效率. 1. SURF特征点方向分配 为了保证特征矢量具有旋转不变性,与SIFT特征一样,需要对每个特征点分配一个主方向.为些,我们需要以特征点为中心,以$6s$($s = 1.2 *L /9$为特征点

以优化SVM算法的参数c和g为例,对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解. tic % 计时器 %% 清空环境变量 close all clear clc format compact %% 数据提取 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load wine.mat % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集 train_w

如果说SIFT算法中使用DOG对LOG进行了简化,提高了搜索特征点的速度,那么SURF算法则是对DoH的简化与近似.虽然SIFT算法已经被认为是最有效的,也是最常用的特征点提取的算法,但如果不借助于硬件的加速和专用图像处理器的配合,SIFT算法以现有的计算机仍然很难达到实时的程度.对于需要实时运算的场合,如基于特征点匹配的实时目标跟踪系统,每秒要处理8-24帧的图像,需要在毫秒级内完成特征点的搜索.特征矢量生成.特征矢量匹配.目标锁定等工作,这样SIFT算法就很难适应这种需求了.SURF借鉴了S

最近在学习python,用python实现几个简单的排序算法,一方面巩固一下数据结构的知识,另一方面加深一下python的简单语法. 冒泡排序算法的思路是对任意两个相邻的数据进行比较,每次将最小和最大的数据都放在数组头和尾的位置,每次比较完成后除去头.尾的数据,进行比较.python源码如下: def bubble_sort( ): str_array = raw_input("Input your numbers:") array = list(str_array) l = len(

一.概述 作为一个合格的程序员,算法是必备技能,特此总结6大基础算法.java版强烈推荐<算法第四版>非常适合入手,所有算法网上可以找到源码下载. PS:本文讲解算法分三步:1.思想2.图示3.源码4.性能分析 1.1 时间复杂度 算法的运行时间,在这里主要考量:比较和交换的成本. 常见的时间复杂度排序:常数阶O(1)<对数阶O( )<线性阶O(n)<线性对数阶O(nlog2n)<平方阶O(n^2)<立方阶O(n^3)<指数阶O(2^n) 1.2 空间复杂度

前言 本篇将结合JDK1.6的TreeMap源码,来一起探索红-黑树的奥秘.红黑树是解决二叉搜索树的非平衡问题. 当插入(或者删除)一个新节点时,为了使树保持平衡,必须遵循一定的规则,这个规则就是红-黑规则: 1) 每个节点不是红色的就是黑色的 2) 根总是黑色的 3) 如果节点是红色的,则它的子节点必须是黑色的(反之倒不一定必须为真) 4) 从跟到叶节点或者空子节点的每条路径,必须包含相同数目的黑色节点 插入一个新节点 红-黑树的插入过程和普通的二叉搜索树基本一致:从跟朝插入点位置走,在每个节

在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variable).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering) 领域.最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值:第二步是最大化(M),最大 化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值.M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算

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1. 通过代码理解faster-RCNN中的RPN http://blog.csdn.net/happyflyy/article/details/54917514 2. faster rcnn详解 R-CNN物体检测http://www.neurta.com/node/155 http://blog.csdn.net/u011746554/article/details/74999010 3. 源码解析 http://www.cnblogs.com/zf-blog/category/908817

五个线程同时往 HashMap 中 put 数据会发生什么? ConcurrentHashMap 是怎么保证线程安全的? 在分析 HashMap 源码时还遗留这两个问题,这次我们站在 Java 多线程内存模型和 synchronized 的实现原理,这两个角度来彻底分析一下.至于 JDK 1.8 的红黑树不是本文探讨的内容. 640?wx_fmt=gif1. Java 多线程内存模型 五个线程同时往 HashMap 中 put 数据会出现两种现象,大概率会出现数据丢失,小概率会出现死循环,我们不

<?php $md5 = "c1c95b382230eb9e27a60c4baceb5f2e"; $uid = "hhp-ImZRY"; $token = strtolower(md5('1878399009')); $url = "http://www.ttmd5.com/do.php?c=Api&m=crack&uid=$uid&token=$token&cipher=$md5"; $data = fil

如下内容段是关于C++二分查找算法演示的内容. #include <cstdio>{ int l = 0, r = n-1; int mid; while (l <= r){ mid = (l + r) >> 1; if (a[mid] == key) return mid; if (a[mid] > key) r = mid - 1; else l = mid + 1; } return -1;}{ int l = 0, r = n-1; while (l <

ArrayList,排序方法的调用过程 // 排序方法 public void sort(Comparator<? super E> c) { final int expectedModCount = modCount; Arrays.sort((E[]) elementData, 0, size, c); if (modCount != expectedModCount) { throw new ConcurrentModificationException(); } modCount++;

unit Crc8; interface Uses Classes, Windows; Function Crc_8n(p : array of BYTE; len : BYTE) : Byte; implementation Function Crc_8n(p : array of BYTE; len : BYTE) : Byte; Var j, cbit, aout, crc, crc_a, crc_b : Byte; i : integer; begin crc := ; i := ; /

FP-Growth是一种常被用来进行关联分析,挖掘频繁项的算法.与Aprior算法相比,FP-Growth算法采用前缀树的形式来表征数据,减少了扫描事务数据库的次数,通过递归地生成条件FP-tree来挖掘频繁项.参考资料[1]详细分析了这一过程.事实上,面对大数据量时,FP-Growth算法生成的FP-tree非常大,无法放入内存,挖掘到的频繁项也可能有指数多个.本文将分析如何并行化FP-Growth算法以及Mahout中并行化FP-Growth算法的源码. 1. 并行化FP-Growth 并行

SM4是我们自己国家的一个分组密码算法,是国家密码管理局于2012年发布的.网址戳→_→:http://www.cnnic.NET.cn/jscx/mixbz/sm4/ 具体的密码标准和算法官方有非常详尽的PDF文档以供查阅,戳→_→:http://218.241.108.63/wiki/images/2/22/SM4%E5%88%86%E7%BB%84%E5%AF%86%E7%A0%81%E7%AE%97%E6%B3%95.pdf 算法的源码实现官方也有相应的示例源码,戳→_→: http:/

上文我们总结了以太坊最主要的共识算法:ethash算法,本文将重点分析以太坊的另一个共识算法:clique. 关键字:clique,共识算法,puppeth,以太坊地址原理,区块校验,认证结点,POA,选举投票,snapshot,Comma-ok断言 clique 以太坊的官方共识算法是ethash算法,这在前文已经有了详细的分析: 它是基于POW的共识机制的,矿工需要通过计算nonce值来消耗大量算力来匹配target值. 如果在联盟链或者私链的方案里,继续使用ethash就会很浪费算力,PO

OpenCV3中超像素分割算法SEEDS,SLIC, LSC算法在Contrib包里,需要使用Cmake编译使用.为了方便起见,我将三种算法的源码文件从contrib包里拎了出来,可以直接使用,顺便比较一下算法的效果. 三种算法的源码文件放在我的码云code上:https://gitee.com/rxdj/superPixelSegmentation.git 使用lena图做测试: SEEDS算法: SLIC算法: LSC算法: 祝大家六一儿童节快乐!

第一章.zookeeper概述 一.zookeeper 简介 zookeeper 是一个开源的分布式应用程序协调服务器,是 Hadoop 的重要组件. zooKeeper 是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务器,是 Google 的Chubby 一个开源的实现,是 Hadoop 和 Hbase 的重要组件.它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护.域名服务.分布式同步.集群管理等.ZooKeeper的目标就是封装复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高

摘要: 原创出处 https://www.bysocket.com 「公众号:泥瓦匠BYSocket 」欢迎关注和转载,保留摘要,谢谢! 这是泥瓦匠的第103篇原创 <程序兵法:Java String 源码的排序算法(一)> 文章工程:* JDK 1.8* 工程名:algorithm-core-learning # StringComparisonDemo* 工程地址:https://github.com/JeffLi1993/algorithm-core-learning 一.前言 Q:什么