Diff算法什么是Diff算法？diff算法作为Virtual DOM的加速器，其算法的改进优化是React整个界面渲染的基础和性能的保障，同时也是React源码中最神秘的，最不可思议的部分传统Diff：计算一棵树形结构转换为另一棵树形结构需要最少步骤，如果使用传统的diff算法通过循环递归遍历节点进行对比，其复杂度要达到O(n^3)，其中n是节点总数，效率十分低下，假设我们要展示1000个节点，
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2024-09-16 08:35:33
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bsdiff的基本原理bsdiff是由Conlin Percival开源的一个优秀的差分算法，而且是跨平台的。在Android系统中所使用的imgdiff本质上就是bsdiff。bsdiff的依据在传统更新中，包含了复制和插入两种操作，复制指的是找到old文件中所匹配的部分，将其复制到新文件中。插入指的是将old文件中所没有的数据插入到新文件中。这种方式在二进制文件更新中并不适用，因为对源代码进行
本文的环境为opencv3.0+vs13，使用库函数简单的实现了背景差方法下的车辆检测。PS：但检测的效果并不理想，所以改用haar+adaboost的方法去做检测了，但有幸看到国外一个Urban Track 的项目，介绍里提及使用背景差实现了检测和跟踪，本人还没看完下面贴出链接，感兴趣的可以去研究下：https://www.jpjodoin.com/urbantracker/基本的思路都体现在注
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2024-03-31 08:52:30
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背景建模 文章目录背景建模帧插法混合高斯模型混合高斯模型学习方法混合高斯模型测试方法代码案例 帧插法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。帧差法非常简单，但是会引入噪音和空洞问题混合高斯模型在进行前景检测前，先对背景进行训
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2024-08-09 09:49:53
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目标检测是将运动的物体从背景中检测出来,人们希望设计能适用于各种监控环境,不受光照、天气等外界因素影响的目标检测算法。但这种算法难免复杂度大,现有一些算法大多是针对某一类问题提出的,主要包括背景减法、相邻帧差法和光流法等1.1背景减法 背景减法(backgroundsubtraction)是目前运动目标检测的主流方法,其基本思想是将当
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2024-03-27 09:06:39
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图像超像素传统方式的图像超像素常见的方式就是基于立方插值跟金字塔重建。OpenCV中对这两种方式均有实现，低像素图像在纹理细节方面很难恢复，从低像素图像到高像素图像是典型的一对多映射，如果找到一种好的映射关系可以尽可能多的恢复或者保留图像纹理细节是图像超像素重建的难点之一，传统方式多数都是基于可推导的模型实现。而基于深度学习的超像素重新方式过程未知但是结果优于传统方式。在深度学习方式的超像素重建中
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2024-07-23 09:32:22
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文章目录QuestionIdeasCode
Question输入一个长度为 n 的整数序列。接下来输入 m 个操作，每个操作包含三个整数 l,r,c，表示将序列中 [l,r] 之间的每个数加上 c。请你输出进行完所有操作后的序列。输入格式 第一行包含两个整数 n 和 m。第二行包含 n 个整数，表示整数序列。接下来 m 行，每行包含三个整数 l，r，c，表示一个操作。输出
原创
2022-07-01 12:58:34
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# OpenCV Python教程：帧间差分
在计算机视觉领域中，帧间差分是一种常用的图像处理技术，用于检测视频序列中的运动物体。通过比较相邻帧之间的像素差异，我们可以快速识别视频中的变化，从而实现目标检测、运动跟踪等应用。在本篇教程中，我们将使用Python和OpenCV库来实现帧间差分操作。
## 帧间差分原理
帧间差分基于以下原理：在视频序列中，当物体移动时，它会在相邻帧之间留下像素级
原创
2024-06-13 03:14:54
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OpenCV 背景差分法 Background Subtraction Methods(BS)在这篇博文中，您将学会如何用Python调用OpenCV，进行背景差分(Background Subtraction)。背景差分法是一种被广泛应用的技术，我们可以利用背景差分法，通过架设的固定位置的相机（static camera）来得到前景或者移动目标在图像中所在的位置（foreground mask）
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2023-07-10 19:16:53
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目前帧差分算法常用在视频关键帧的提取工作中，那么笔者考虑该算法是否可以适用于无人值守站点场景下监控报警呢？当然前提是这类场景必须是静态的且只有异常情况才会出现动态物体闯入。本文通过opencv工具实现了帧差分算法，并用一段网络上的仓库监控视频进行模拟。帧差分算法的原理很简单，我们知道将两帧图像进行差分，得到图像的平均像素强度可以用来衡量两帧图像的变化大小。因此，基于帧间差分的平均强度，每当视频中的
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2024-07-04 17:53:04
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目录前缀基础知识论文笔记Deep Learning with Differential Privacy - CCS'16Differentially Private Distributed Online Learning - TKDE'18Differentially Private Empirical Risk Minimization Revisited _ Faster and More
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2023-09-04 22:30:00
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背景减除一旦背景模型建立，将背景模型和当前的图像进行比较，然后减去这些已知的背景信息，则剩下的目标物大致就是所求的前景目标了缺点 —— 该方法基于一个不长成立的假设：所有像素点是独立的场景建模新的前景（物体移动的新位置） —— 旧的前景 （物体离开后留下的“空洞”）—— 背景cvInitLineIterator() 和 CV_NEXT_LINE_POINT() 对任意直线上
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2024-05-11 20:49:15
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hash表 C++的使用以及理解1、哈希表定义哈希表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。优点可以为寻址带来遍历。由于哈希表的键和值是对应的，查找起来会比较迅速。但是相对的，插入和删除的效率会变低。比如1、2、3
差分的还原操作千万不能 记错，是 ch[i][j]+=-ch[i-1][j-1]+ch[i-1][j]+ch[i][j-1]模板：int ch[10][10];/*修改（标记储存）*/void change(int x1, int y1, int x2, int y2){ ch[x1][y1]++, ch[x2+1][y2+1]++; ch[x2+1][y1]--, ch[x1][y2
原创
2022-11-03 15:23:28
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简单差分 可能这里的阅读体验更好：戳这里 引入 首先,给出一个问题:给出n个数，再给出Q个询问，每个询问给出le，ri，x，要求你在le到ri上每一个值都加上x，而只给你O(n)的时间范围，怎么办？思考一下: 如果暴力，卡一下le和ri，随随便便让你O(n^2)T成狗。 用线段树或树状数组搞一搞,抱
原创
2021-08-03 09:39:45
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序列差分 P4552 [Poetize6] IncDec Sequence 考虑原序列的差分序列 \(d\)，区间加减 \(1\) 即为两次单点加减 \(1\)，所有数相同即差分序列每一项为 \(0\) ，最小操作次数即为 $$\max\{\sum_{i=1}^{n}d_i[d_i>0],-\sum ...
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2021-10-23 11:55:00
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题目链接:https://www.acwing.com/problem/content/description/799/时/空限制：1s / 64MB题目描述输入一个长度为n的整数序列。接下来输入m个操作，每个操作包含三个整数l, r, c，表示将序列中[l, r]之间的每个数加上c。请你输出进行完所有操作后的序列。输入格式第一行包含两个整数n和m。第二行包含n个整数...
原创
2022-02-03 14:14:29
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定义 定理 引理 证明1. 定义2. 定理 Theorem2. 引理 Lemma3. Remark推论命题猜想断言 Assert公理1. 定义精确和清晰的数学术语的含义描述。
原创
2022-04-18 17:30:52
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【多方安全计算】差分隐私（Differential Privacy）解读 文章目录【多方安全计算】差分隐私（Differential Privacy）解读1. 介绍2. 形式化3. 差分隐私的方法3.1 最简单的方法-加噪音3.2 加高斯噪音（Gaussian noise）4. 差分隐私的分类4.1 本地化差分隐私4.2 中心化差分隐私4.3 分布式差分隐私4.x 本地化、中心化与分布式的区别与联
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2023-10-24 08:54:39
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