超难问题

Windows专区 > 网络管理与配置 [问题点数:50分,结帖人liufu627]
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超难的编程题

1、Java“死亡竞赛”中最问题 让我们从最啃的骨头开始吧。这个问题由来自罗马尼亚首都布加勒斯特的 Alexandru-Constantin Bledea提供。这个问题确实是一个脑筋急转弯,只有约20%的参与者答对这道题,这意味...

SLIC 像素分割详解(三):应用

看过上面的介绍后,我们应该思考一下:分割好的像素有什么用?怎么用?用到哪里? 首先,像素可以用来做跟踪,可以参考卢湖川课题组发表在IEEE TIP上的《Robust superpixeltracking》;其次,可以做标签分类,...

融合架构真的完美吗?

从辩证角度看,任何事物都不可能是完美的,融合是不是也存在一些问题或局限性呢?融合有适用场景,但肯定不是普遍适用的。因此,这篇文章想换一个角度来看融合,找找茬,梳理一下融合,也算是为大家选择...

分辨率分析(一)--传统方案综述

图像分辨率率(super resolution,SR)是指由一幅低分辨率图像(low resolution,LR)或图像序列恢复出高分辨率图像(high resolution,HR)。HR意味着图像具有高像素密度,可以提供更多的细节,这些细节往往在应用中起到...

图像分辨率重建简介

图像分辨率重建技术就是利用一组低质量、低分辨率图像(或运动序列)来产生单幅高质量、高分辨率图像。图像分辨率重建应用领域及其宽广,在军事,医学,公共安全,计算机视觉等方面都存在着重要的应用前景。在...

什么是弱人工智能强人工智能人工智能

  在人工智能的早期,那些对人类智力来说非常困难、 且对计算机来说相对简单的问题迅速得到解决,比如,那些可以通过→系列形式化的数学规则来描述的问题 AI的真正挑战在于解决那些对人来说很容易执行、但很形式...

[DataAnalysis]支持向量机的软间隔与正则化

理想化的支持向量机存在一个平面将不同类的样本完全划分开。然而在现实任务中往往很确定合适的核函数使得训练样本在特征空间中完全线性可分。退一步说,即便恰好找到了某个核函数使训练集在特征空间中线性可分,...

浅析启发式算法(hyper heuristic)

为解决NP难问题(精确求解非常困难,但验证结果十分简单,例如旅行商问题就是一个典型的NP难问题),启发式算法应运而生。据我所知,启发式算法中有基于种群的遗传算法GA、生物地理学算法BBO;有基于个体的粒子群...

基于稀疏表示的图像分辨率《Image Super-Resolution Via Sparse Representation》

基于稀疏表示的图像分辨率 摘要:本文提出了一种基于稀疏信号表示来实现单幅图像分辨率重建的新方法。研究图像的统计数据表明,图像块可以表示为选择适当完备字典的稀疏线性组合形式,通过这种观测报告的启发...

[机器学习] 分类 --- Support Vector Machine (SVM)

SVM是用来解决二分类问题的有监督学习算法,在引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线性问题。 一个普通的SVM是一条直线,用来完美划分linearly separable 的两类。但这又不是一条普通的直线,这是无数条可以分类的...

融合详细对比:市面各主流融合产品及厂商优劣势解密

随着融合在国内市场兴起并逐步成为主流,一场针对于IT基础架构的技术变革悄然而至。沿用二十多年的传统IT架构面临着新一代架构的严重冲击。近几年来,面对巨大的市场机遇,融合厂商也如雨后春笋,不断涌现。企业...

数据挖掘十大经典算法(3) Support vector machines

支持向量机,英文为Support Vector Machine,简称SV机(论文中一般简称SVM)。它是一种監督式學習的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规范化...

分类算法SVM(支持向量机)

支持向量机(Support Vector Machine ,SVM)的主要思想是:建立一个最优决策平面,使得该平面两侧距离该平面最近的两类样本之间的距离最大化,从而对分类问题提供良好的泛化能力。对于一个多维的样本集,系统随机...

史上最的初等几何问题?分享一个参考答案

 我们首先从号称世界第二的几何题“50-60三角形”(图一)入手。这个题目要稍微简单一些,因为有个已知条件很重要:∠1=50°=∠2,因此我们一开始就有了一个等腰三角形,其中BC=CD。过E作BC的

支持向量机(SVM)的分析及python实现

本文所有代码都是基于python3.6的,数据及源码下载:传送门引言今天我们算是要来分享一个“高级”的机器学习算法了——SVM。大家自学机器学习一般都会看斯坦福的CS229讲义,初学者们大都从回归开始步入机器学习的...

递增序列背包问题

问题描述背包密码曾被用做公钥密码,因为对于平凡的序列,...,ai,...,an>,...,a_i,...,a_n>目前的最优时间...应用于背包密码的背包问题给定一个序列,...,ai,...,an>,...,a_i,...,a_n>与值SS从中选出一些数使他们的和为

SVM-支持向量机原理详解与实践之一

SVM -支持向量机原理详解与实践 前言 去年由于工作项目的需要实际运用到了SVM和ANN算法,也就是支持向量机和人工神经网络算法,主要是实现项目中的实时采集图片(工业高速摄像头采集)的图像识别的这一部分功能,...

手撕SVM公式——硬间隔、软间隔、核技巧

对于给定的训练样本集D={(x1,y1), (x2,y2),… (xn,yn)},yi属于{-1,+1},希望能找出一个平面,把不同类别的数据集分开,对于线性可分的数据集来说,这样的平面有无穷多个,而最优的平面即是分隔间距最大的...

史上最强融合入门干货:融合与传统架构特性及收益详细对比

的确,新IT浪潮已经到来,融合就是诸多风口之一,成为了近几年IT业界备受关注的话题。虽然融合这个概念已经被厂商热炒了至少两年,但看到市场上依旧存在着很多模糊的定义和理解,所以想整理一些学习笔记和个人...

机器学习系列(15)_SVM碎碎念part3:如何找到最优分离平面

是的,咱们第1篇blog介绍了目标;第2篇blog介绍了向量相关的背景数学知识,看到了如何求解Margin的值;今天这个部分主要目的是和大家一起来看看,选择最优平面的推理过程。...SVM的最优化问题是什么

SVM——线性可分 SVM 原理

而且,很多情况下,多分类问题可以转化为二分类问题来解决。 所谓二分类问题就是:给定的各个样本数据分别属于两个类之一,而目标是确定新数据点将归属到哪个类中。 特征的向量空间模型 一个个具体的样本,在被...

支持向量机算法

支持向量机的学习策略就是间隔最大化,形式的化为求解凸二次规划问题,也等价于正则化的和业务损失函数的最小化问题。  支持向量机学习算法模型分类:  (1)线性可分支持向量机。当训练集线性可分的时候,通过硬...

基于稀疏表示的图像分辨

基于稀疏表示的图像分辨率 摘要:本文提出了一种基于稀疏信号表示来实现单幅图像分辨率重建的新方法。研究图像的统计数据表明,图像块可以表示为选择适当完备字典的稀疏线性组合形式,通过这种观测报告的启发...

定方程 最小二乘解 奇异值分解(SVD)

1. SVD 任意矩阵A (mxn), 都能被奇异值分解为: 其中, U是mxm的正交矩阵, V是nxn的正交矩阵, Σr是由r个沿对角线从大到小排列的奇异值组成的方阵.... 2. Moore-Pseudo逆 ...任意矩阵A, 若存在矩阵X, 使得: ...

深度学习之分辨

至此,传统的规则算法不堪重负,新兴的深度学习照耀着图像清化的星空。     图1. 最新的Pixel递归网络在图像清化上的应用。左图为低清图像,右图为其对应的高清图像,中间为算法生成结果。这是4...

【阅读】《网页设计创意书》第五章——风格和主题

清晰 偏向于极简主义,但它做到的是清晰明了,而非越少越好

图像分辨率技术简述

图像分辨率(Super Resolution, SR)就是将低分辨率(Low Resolution, LR)的图像通过一定的算法转提升到高分辨率(High Resolution, HR)。高分辨率图像具有更高的像素密度,更多的细节信息,更细腻的画质。...

支持向量机(SVM)简介

支持向量机(SVM)简介

深度学习中的验证集和超参数简介

深度学习中的验证集和超参数简介

正确解决:坑爹的0xc000007b

1、出现0xc000007b——应用程序无法正常启动 ...3、与程序是32还是64位没有直接关系,但是与你的程序对应不上的dll版本,往往很发现问题,要引起注意 4、网上的资料,太粗糙了,流于表面,大家要有分辨...

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