利用dp算法压缩矢量线主函数

利用道格拉斯·普客法（DP法）压缩矢量多边形（C++）

1.算法描述经典的Douglas-Peucker算法(简称DP法)描述如下: (1)在曲线首尾两点A,B之间连接一条直线AB,该直线为曲线的弦: (2)得到曲线上离该直线段距离最大的点C,计算其与AB的距离d: (3)比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小,如果小于threshold,则该直线段作为曲线的近似,该段曲线处理完毕. (4)如果距离大于阈值,则用C将曲线分为两段AC和BC,并分别对两段取信进行1~3的处理. (5)当所有曲线都处理完毕时,依次连接各个分割点形成的折线,即

Intel发布神经网络压缩库Distiller：快速利用前沿算法压缩PyTorch模型——AttributeError: module ‘tensorboard' has no attribute 'lazy'

转载自:CSDN Nine-days 近日,Intel 开源了一个用于神经网络压缩的开源 Python 软件包 Distiller,它可以减少深度神经网络的内存占用.加快推断速度及节省能耗.Distiller 为 PyTorch 环境提供原型和分析压缩算法,例如产生稀疏性张量的方法和低精度运算等. 项目地址:https://github.com/NervanaSystems/distiller/ 文档地址:https://nervanasystems.github.io/distiller/

shingling算法——提取特征，m个hash函数做指纹计算，针对特征hash后变成m维向量，最后利用union-find算法计算相似性

shingling算法用于计算两个文档的相似度,例如,用于网页去重.维基百科对w-shingling的定义如下: In natural language processing a w-shingling is a set of unique "shingles"—contiguous subsequences of tokens in a document —that can be used to gauge the similarity of two documents. The w

最大子段和的DP算法设计及其效率测试

表情包形象取自番剧<猫咪日常> 那我也整一个曾几何时,笔者是个对算法这个概念漠不关心的人,由衷地感觉它就是一种和奥数一样华而不实的存在,即便不使用任何算法的思想我一样能写出能跑的程序直到一年前帮同学做了个手机游戏demo才发现了一个严峻的问题为啥*一样的画面能跑出ppt的质感? 虽然发现当时的问题主要出现在使用了一个有bug的API,它导致了低性能的循环调用,但是从那时便开始就重新审视算法了,仅仅一个函数就能大幅地改变程序带给用户的体验这个观念根植心底后来多多少少也学习了一些算法的知识

关于opencv中人脸识别主函数的部分注释详解。

近段时间在搞opencv的视频人脸识别,无奈自带的分类器的准确度,实在是不怎么样,但又能怎样呢?自己又研究不清楚各大类检测算法. 正所谓,功能是由函数完成的,于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码,尝试了解并进行改造它,以提高精确度. 可惜实力有限啊,里面的结构非常复杂,参杂着更多的函数体,有一些是网上找不到用法的,导致最终无法整体了解,只搞了一般,这里分享下我自己总结的注释. CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr*

利用十字链表压缩稀疏矩阵（c++）-- 数据结构

题目: 7-1 稀疏矩阵 (30 分) 如果一个矩阵中,0元素占据了矩阵的大部分,那么这个矩阵称为“稀疏矩阵”.对于稀疏矩阵,传统的二维数组存储方式,会使用大量的内存来存储0,从而浪费大量内存.为此,可以用三元组的方式来存放一个稀疏矩阵. 对于一个给定的稀疏矩阵,设第r行.第c列值为v,且v不等于0,则这个值可以表示为 <r,v,c>.这个表示方法就称为三元组.那么,对于一个包含N个非零元素的稀疏矩阵,就可以用一个由N个三元组组成的表来存储了. 如:{<1, 1, 9>, &l

利用Apriori算法对交通路况的研究

首先简单描述一下Apriori算法:Apriori算法分为频繁项集的产生和规则的产生. Apriori算法频繁项集的产生: 令ck为候选k-项集的集合,而Fk为频繁k-项集的集合. 1.首先通过单遍扫描数据集,确定每个项的支持度.一旦完成这一步,就可以得到所有频繁1-项集的集合F1 2.接下来,该算法将使用上一次迭代的发现的频繁(k-1)-项集,产生新的候选k-项集.候选的产生使用apriori-gen函数实现. 3.为了对候选项的支持度的计算,需要再扫描一遍数据集.使用子集函数确定包含在每一个

利用TEA算法进行数据加密

TEA(Tiny Encryption Algorithm)是一种小型的对称加密解密算法,最初是由剑桥计算机实验室的 David Wheeler 和 Roger Needham 在 1994 年设计.采用128位密钥,以8字节(64位)对数据分块进行加密 / 解密.TEA特点是速度快.效率高,实现也非常简单. TEA出现后针对它的攻击也不断出现,在被发现存在缺陷后,TEA也发展出几个版本,分别是XTEA.Block TEA和XXTEA.XTEA 跟 TEA 使用了相同的简单运算,但它采用了截然不

0-1背包的动态规划算法，部分背包的贪心算法和DP算法------算法导论

一.问题描述 0-1背包问题,部分背包问题.分别实现0-1背包的DP算法,部分背包的贪心算法和DP算法. 二.算法原理 (1)0-1背包的DP算法 0-1背包问题:有n件物品和一个容量为W的背包.第i件物品的重量是w[i],价值是v[i].求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大.其中每种物品只有一件,可以选择放或者不放. 最优子结构性质:对于0-1问题,考虑重量至多W的最值钱的一包东西.如果去掉其中一个物品j,余下的必是除j以外的n-1件物品中,可以带走的重量

记录python接口自动化测试--主函数(第六目)

把操作excel的方法封装好后,就可以用准备好的接口用例来循环遍历了我的接口测试用例如下主函数代码: run_handle_excel.py# coding:utf-8 from base.run_method import RunMain from util.handle_excel import * class RunTestCase: def __init__(self): self.Runmain = RunMain() # 实例化调用get/post请求对象 self.data =

SA：利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100

SA：T1编写主函数法和T2Matlab自带的SA工具箱GUI法，两种方法实现对二元函数优化求解——Jason niu

%SA:T1法利用Matlab编写主函数实现对定义域[-5,5]上的二元函数求最优解—Jason niu [x,y] = meshgrid(-5:0.1:5,-5:0.1:5); z = x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi*x) - 10*cos(2*pi*y) + 20; figure mesh(x,y,z) hold on xlabel('x') ylabel('y') zlabel('z') title('SA:利用SA最优化,定义域[-5,5]上的二元函数z = x^2

HDU-1074.DoingHomework(撞鸭dp二进制压缩版)

之前做过一道二进制压缩的题目,感觉也不是很难吧,但是由于见少识窄,这道题一看就知道是撞鸭dp,却总是无从下手....最后看了一眼博客,才顿悟,本次做这道题的作用知识让自己更多的认识二进制压缩,并无其它卵用......呜呜呜~~~ 本题大意:到期末了,某同学的n位老师给他布置了n门家庭作业,要求他在布置作业后的D天之内完成,并且已知它每门作业所需的天数C,每门作业超时一天就要扣一分,让你求出要如何合理安排做作业的顺序才能使他扣掉的总分最少......还需要输出做作业的顺序和最优情况下扣的分数...

利用KMP算法解决串的模式匹配问题（c++) -- 数据结构

题目: 7-1 串的模式匹配 (30 分) 给定一个主串S(长度<=10^6)和一个模式T(长度<=10^5),要求在主串S中找出与模式T相匹配的子串,返回相匹配的子串中的第一个字符在主串S中出现的位置. 输入格式: 输入有两行: 第一行是主串S: 第二行是模式T. 输出格式: 输出相匹配的子串中的第一个字符在主串S中出现的位置.若匹配失败,输出0. 输入样例: 在这里给出一组输入.例如: aaaaaba ba 输出样例: 在这里给出相应的输出.例如: 6 分析: 这里就是在主串里面找是否存在

【数据结构】最小生成树（四）——利用kruskal算法搞定例题×3+变形+一道大水题

在这一专辑(最小生成树)中的上一期讲到了prim算法,但是prim算法比较难懂,为了避免看不懂,就先用kruskal算法写题吧,下面将会将三道例题,加一道变形,以及一道大水题,水到不用高级数据结构,建树,画图,最短路径什么的,统统不需要.废话不多说,直接看题: 1.例题精讲 T1: 1348:[例4-9]城市公交网建设问题时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB提交数: 2094 通过数: 650 [题目描述] 有一张城市地图,图中的顶点为城市,无向边代

dp状态压缩

dp状态压缩动态规划本来就很抽象,状态的设定和状态的转移都不好把握,而状态压缩的动态规划解决的就是那种状态很多,不容易用一般的方法表示的动态规划问题,这个就更加的难于把握了.难点在于以下几个方面:状态怎么压缩?压缩后怎么表示?怎么转移?是否具有最优子结构?是否满足后效性?涉及到一些位运算的操作,虽然比较抽象,但本质还是动态规划.找准动态规划几个方面的问题,深刻理解动态规划的原理,开动脑筋思考问题.这才是掌握动态规划的关键. 动态规划最关键的要处理的问题就是位运算的操作,容易出错,状态的设计也直

动态规划——DP算法（Dynamic Programing）

一.斐波那契数列(递归VS动态规划) 1.斐波那契数列——递归实现(python语言)——自顶向下递归调用是非常耗费内存的,程序虽然简洁可是算法复杂度为O(2^n),当n很大时,程序运行很慢,甚至内存爆满. def fib(n): #终止条件,也就是递归出口 if n == 0 or n == 1: return 1 else: #递归条件 return (fib(n-1) + fib(n - 2)) 2.斐波那契数列——动态规划实现(python语言)——自底向上动态规划——将需要重复计算

C语言：根据形参c中指定的英文字母，按顺序打印出若干后继相邻字母，-主函数中放入一个带头节点的链表结构中，h指向链表的头节点。fun函数找出学生的最高分-使用插入排序法对字符串中的字符进行升序排序。-从文件中找到指定学号的学生数据，读入次学生数据，

//根据形参c中指定的英文字母,按顺序打印出若干后继相邻字母,输出字母的大小与形参c一致,数量由形参d指定.例如:输入c为Y,d为4,则输出ZABC. #include <stdio.h> #pragma warning (disable:4996) void fun(char c, int d) { int i; ], a[], *ptr; /**********found**********/ ; i<; i++) { A[i] = 'A' + i; a[i] = 'a' + i;

巴特西