bsdiff的基本原理bsdiff是由Conlin Percival开源的一个优秀的算法,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
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,效率十低下,假设我们要展示1000个节点,
转载 2024-09-16 08:35:33
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本文的环境为opencv3.0+vs13,使用库函数简单的实现了背景方法下的车辆检测。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
转载 2024-03-31 08:52:30
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# OpenCV Python教程:帧间 在计算机视觉领域中,帧间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PythonOpenCV库来实现帧间操作。 ## 帧间原理 帧间基于以下原理: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(Background Subtraction)。背景分法是一种被广泛应用的技术,我们可以利用背景分法,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)
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分运算,不同帧对应的像素点相减,判断灰度的绝对值,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
 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
一、变量和数据类型变量:来源于数学,是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的一个抽象概念(可以理解为一个代号)。   变量可以通过变量名来访问   在指令式语言中,变量通常是可变的命名规范:变量名就是一个非常典型的标识符。变量赋值:说明:  Pyhton中变量赋值不需要类型声明  每个变量在内存中创建,都包括变量的标识、名称、数据这些信息  每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量
转载 2023-08-24 14:54:31
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时间序列分析相关概念一、用python生成时间序列1.几种常见的时间序列2.data_range()函数—创建时间序列3.truncate()过滤函数4.时间戳可以转化为时间周期二、数据重采样三、pandas滑动窗口1.制作pandas滑动窗口2.数据可视化四、数据平稳性与分法1.平稳性2.分法五、ARIMA模型1.ARIMA(p,d,q)模型2.ARIMA(p,d,q)阶数确定3.ARIMA
【多方安全计算】隐私(Differential Privacy)解读 文章目录【多方安全计算】隐私(Differential Privacy)解读1. 介绍2. 形式化3. 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. 隐私的分类4.1 本地化隐私4.2 中心化隐私4.3 分布式隐私4.x 本地化、中心化与分布式的区别与联
转载 2023-10-24 08:54:39
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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
转载 2024-07-23 09:32:22
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# (Difference)与Python ## 引言 (Difference)是一种常用的数学方法,用于求解离散函数的变化量。在计算机科学领域,常用于图像处理、数据压缩、算法优化等方面。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言,提供了多种方法来实现操作。本文将介绍的基本概念、Python中实现的方法以及应用场景。 ## 的基本概念 是指离散函数在不
原创 2023-09-18 05:43:41
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# Python OpenCV 实现二阶 在计算机视觉和图像处理中,二阶是一种常见的技术,用于检测图像中强烈的梯度变化或者边缘。二阶能够帮助我们找到图像中物体的边界或特征。在 OpenCV 中,我们可以方便地实现二阶。 ## 理论基础 在数学中,二阶可以理解为对一维序列的一次再进行一次。具体来说,对于一个序列 \( f(n) \),一阶分为 \( \Delta
原创 8月前
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      【翻译自 : Differential Evolution Global Optimization With Python】       【说明:Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢,所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作,这里是相应工作的实践记录,希望能帮到有需要的人!】&nbsp
转载 2023-09-06 20:38:53
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文章目录​​Question​​​​Ideas​​​​Code​​ 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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# Python中的分运算 分运算是时间序列分析中常用的一种方法,用于消除数据中的趋势,使得数据变得更加平稳。在使用Python进行数据分析时,我们常常需要对时间序列数据进行,以便更好地理解数据的特征。 ## 什么是是指通过计算序列中相邻元素之差来得到新序列的操作。简单来说,给定一个序列 \(X = [x_1, x_2, x_3, \ldots, x_n]\),一阶
原创 2024-09-19 08:31:05
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# Python:理解差分在数据科学中的应用 在数据科学和机器学习领域,数据预处理是一个关键的步骤,而(Differencing)是其重要的一部是一种常用的时间序列平稳化方法,它可以帮助我们消除数据中的趋势和季节性,使分析和建模更加准确。本文将介绍的概念、应用,并展示如何使用Python实现处理,包括一些代码示例。 ## 什么是是对时间序列数据进行处理的一
原创 9月前
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leetcode刷题的分数组技巧【Python】2 分数组 分数组的主要适用场景是频繁对原始数组的某个区间的元素进行增减。常规思路是用for循环实现,时间复杂度为O(n)。用分数组可将时间复杂度降为O(1)。具体做法为先构建分数组diff,diff[i]=nums[i]-nums[i-1]nums=[8,2,6,3,1] diff =[nums[0]] for i in range(1,
转载 2024-02-27 12:48:49
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一、递推关系——酵母菌生长模型  代码:import matplotlib.pyplot as plt time = [i for i in range(0,19)] number = [9.6,18.3,29,47.2,71.1,119.1,174.6,257.3, 350.7,441.0,513.3,559.7,594.8,629.4,640.8,
转载 2023-06-19 15:30:41
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前言:查看 https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity 中的数据可以看到在 list 中查找元素的复杂度为 O(n) , 在 dict 中查找元素的复杂度 为 O(1)本文来探讨以下其中的原理。1. hash字典建立在另一种技术之上:哈希表hash 函数是一种可以将任意长度的数据映射到固定长度值的函数,称为哈希。hash 函数有 3
转载 2023-10-04 07:56:40
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