社区
语言基础/算法/系统设计
帖子详情
高分求购压缩算法压缩比至小要达到 2:1 ( 1000分, 得到解决后加分 )
cmain83
2004-12-27 03:12:03
如题...
...全文
141
5
打赏
收藏
高分求购压缩算法压缩比至小要达到 2:1 ( 1000分, 得到解决后加分 )
如题...
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
AI
作业
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
5 条
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
老本
2004-12-28
打赏
举报
回复
这个好像于待压缩的内容有关系吧!
比如说,Word文件压缩,用zip格式进行压缩,压到了原来的1/5,你再对压缩文件进行压缩,他怎么能够再压缩多少呢?我说的是无损压缩。
Larky
2004-12-28
打赏
举报
回复
条件差的太远了,有问题但是不描述清楚是不负责任,问问体都不负责人,回答问题的凭什么要那么负责呢?!
从信息论的角度说如果信息量高于1/2那么不可能压缩到1/2。否则一定是有损压缩。
crbb
2004-12-28
打赏
举报
回复
同意楼上的!
micher_yan
2004-12-28
打赏
举报
回复
压缩算法要求必须在2:1,这个太难了,任何一种压缩算法都是检索文件字节的,找出相同或相似的临近字节,然后在压缩文件中描述,如果文件压根就找不出相同之处,压缩后的文件反而会变大的
cmain83
2004-12-27
打赏
举报
回复
up
合天网络安全笔记(十八)
好的应该是没有问题啊,应该是都能听
得到
的对吧。好那么正式开始我们今天的一个课程是吧,我们今天的话我给大家介绍一下,域内的一个权限维持呃,前两天的话给大家
分
别介绍,就是windows系统以及硬实系统,下面的一...
中小学校网络视频监控
解决
方案.doc
中小学校网络视频监控
解决
方案.doc
分
治算法实验报告.docx
分
治算法实验报告.docx
基于BACF算法的实时目标跟踪技术
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱
分
类器形成强
分
类器。在BACF中,Boosting用于优化目标检测性能,动态调整特征权重,强化对目标识别贡献大的特征,从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充
分
考虑了计算效率,能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪,这对于需要快速响应的应用场景(如视频监控和自动驾驶)至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据
分
析工具,非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构,方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常,BACF的MATLAB源码包含以下部
分
:主函数(实现整个跟踪算法的核心代码)、特征提取模块(从视频帧中提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
这篇文章主要探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在保证性能方面的应用 以下是文章的主要内容和结构:
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,
解决
了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②
解决
带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书
分
为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论
分
析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
语言基础/算法/系统设计
16,747
社区成员
33,239
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
语言基础/算法/系统设计
Delphi 语言基础/算法/系统设计
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
Delphi 语言基础/算法/系统设计
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章