我们知道，动态规划用来解决一类最优化问题，通过将原问题分解成若干的子问题，并综合子问题的最优解从而得到原问题的最优解，线性DP就是这么一种现行的分析DP的思路。 我们这里来介绍几种常见的模型以及例题： 1.数字三角形模型 例题：898. 数字三角形 - AcWing题库 &nbs
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2024-05-21 15:31:29
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传统的目标检测方法也称为基于手工特征的目标检测方法基于手工特征的目标检测方法 = 手工特征 + 机器学习方法三种手工特征Haar特征、HOG（梯度直方图特征）、LBP（局部二值模式特征）图 1给出了三种手工特征模板。LBP特征（局部二值模式）如图 1（a）所示，模板中心周围的像素值均与模板中心像素值比较，大于中心像素值为1，小于中心像素值为 0。从模板左上角开始，顺时针旋转组成的二进制数对应的十进
0. 定义树形DP，又称树状DP，即在树上进行的DP，是DP（动态规划）算法中较为复杂的一种。1. 基础令与树上顶点有关的某些数据，并按照拓扑序（从叶子节点向上到根节点的顺序）进行，确保在更新一个顶点时其子节点的dp值已经被更新好，以更新当前节点的值。为方便计算，一般写成dfs的形式，如下：void dfs(int v) { // 遍历节点v
dp[v] = ...; // 初始化
for(i
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2023-11-24 15:19:04
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（比较的译文）DPM目标检测算法 DPM算法由Felzenszwalb于2008年提出，是一种基于部件的检测方法，对目标的形变具有很强的鲁棒性。目前DPM已成为众多分类、分割、姿态估计等算法的核心部分，Felzenszwalb本人也因此被VOC授予"终身成就奖"。DPM算法采用了改进后的HOG特征，SVM分类器和滑动窗口（Sliding Windows）检测思想，针对目标的多视角问题，采用了多组件
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2024-08-16 20:21:15
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DPM算法由Felzenszwalb于2008年提出，是一种基于部件的检测方法，对目标的形变具有很强的鲁棒性。目前DPM已成为众多分类、分割、姿态估计等算法的核心部分，Felzenszwalb本人也因此被VOC授予"终身成就奖"。 DPM算法采用了改进后的HOG特征，SVM分类器和滑动窗口（Sliding Windows）检测思想，针对目标的多视角问题，采用了多组件（Component）的策略，针对目标本身的形变问题，采用了基于图结构（Pictorial Structure）的部件模型策略。此外，..
原创
2021-08-13 09:36:13
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DPM：Deformable Parts Model目标检测算法先计算梯度方向直方图，在用SVM训练检测模型，然后是模型检测图像。是在HOG模型的基础上修改得到的，HOG训练出来的是一个模型，模型内的子模型是没有偏移的，而DPM将模型的子模型是可移动的，并且移动的位移有限。比如使用对得到的人体的HOG，这个模型包含头部、四肢和身体等四个子模型，不同图片上人的姿势体现了子模型的可移动性。（也称之为弹
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2024-05-27 17:13:03
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DPM to DPM 的备份还原
DPM可以实现数据的备份，包括文件、Hyper-v、数据库、Exchange等等，很是强大，但如果DPM服务器出现故障并且再也无法使用，那么所有的备份资料也都会丢失。
根据微软官方资料，使用主DPM和辅助DPM互备可以实现大规模灾备。
示例：
Sample topology for backing up DPM
主服务器负责备份V
原创
2010-03-08 10:50:37
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<更新提示><第一次更新> 这一次组织了一场\(dp\)的专项考试，出了好几道经典的简单\(dp\)套路题，特开一篇博客写一下题解。 <正文>Tower(双向dp)Description信大家都写过数字三角形问题，题目很简单求最大化一个三角形数塔从上往下走的路径和。走的规则是：（i，j）号点只能走向（i+1，j）或者（i+1，j+1）。如下图是一个数塔，映射
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2023-09-15 18:32:58
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一、前言从学单片机开始鼓捣C语言，到现在为了学CV鼓捣Python，期间在简书、github这些地方得到了很多帮助，所以也想把自己做的一些小东西分享给大家，希望能帮助到别人。记录人生的第一篇博客，mark。二、图像检测步骤1. 读取两张图片第一张是需要检测的小物体，第二章图片是小物体放置在大场景中。代码与输出结果如下所示:importnumpy as npimportmatplotlib.pypl
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2023-08-01 21:00:37
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转载：传统目标检测算法之DPM 前面介绍了一下HOG，HOG有一个缺点：很难处理遮挡问题，人体姿势动作幅度过大或物体方向改变也不易检测。 继2005年HOG提出之后，DPM模型在借鉴了HOG之后也被提了出来同时还取得了不错的成绩。 DPM概述 DPM（Deformable Part Model），正
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2022-06-27 21:31:41
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对android设备屏幕尺寸单位的理解一、android移动设备（手机和平板）常用的关于屏幕的一些单位： 1、px：像素点，应该是一个统一的单位，与我们国际单位米（M）应该是一回事，它应该是屏幕尺寸的一个基本单位，后面的几个单位都是以它为基准换算的（以上为个人习惯理解）。逻辑密度计算单位。我个人理解是建立在px和屏幕密度单位之上的一个逻辑单位，因为它的换算公式是dip=(dpi值/160)*pi
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2024-06-08 15:03:14
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目标检测组件之FPNFPN网络可以说是一个非常经典的组件，twostage网络中一般都会加上去，能够有效的提升对小目标的检测能力，cascade_rcnn/faster_rcnn+big backbone+fpn+dcn的经典组合经久不衰。这篇博客就结合mmdetection的fpn模块来简单介绍一下FPN网络 这个是目标检测常用结构，输入一张图像，经过backbone提取特征，最后输出一张fea
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2024-05-06 22:47:04
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A*算法学习 A*算法伪代码 步骤一： 创建地图。 解释：A*算法中的地图多以栅格图法构建，在代码中可以用数组或者说列表来实现，一般采用二维数组索引表示每个节点的坐标，索引内容 0代表地图可通过，1代表地图中的障碍物。 步骤二： 设定起始点，以及目标点即终点。将起始点添加进开放列表中（openlist），此过程可以视为初始化。 解释： openlist是一个存放待检测节点的列表，列表中是
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2024-04-19 17:15:15
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本篇分为三个部分：一、算法背景啤酒与尿布故事：某超市为增加销售量，提取出了他们超市所有的销售记录进行分析。在对这些小票数据进行分析时，发现男性顾客在购买婴儿尿片时，通常会顺便搭配带打啤酒来犒劳自己，于是超市就想如果把这两种平时看不出有关联的商品摆在一起，是不是能方便顾客同时提升商品的销量。于是尝试将啤酒和尿布摆在一起的上柜策略，最后果然两样商品的销量双双提升。聪明的现代店家（甩饼）故事：甩饼是20
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2024-03-06 21:16:54
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纸上得来终觉浅，仅仅懂了原理还不够，要用代码实践才是王道，今天小编就附上小编自己在学习中实践的KNN算法。KNN算法伪代码：对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作：（1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；（2）按照距离递增次序排序；（3）选取与当前点距离最小的k个点；（4）确定前k个点所在类别出现的频率（5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类；Python代码如
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2023-09-18 18:58:57
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论文名称：《 R-FCN：object detection via region-based fully convolutional networks 》论文下载：http://papers.nips.cc/paper/6465-r-fcn-object-detection-via-region-based-fully-convolutional-networks.pdf论文代码：htt
斐波那锲数列def fib(num):
a = 0
b = 1
n = 0
while n < num:
a, b = b , a + b
yield a
n += 1
print('done')
for i in fib(9):
print(i)
print(fib(9))杨辉三角def tr
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2023-06-21 22:26:05
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A*作为最常用的路径搜索算法，值得我们去深刻的研究。路径规划项目。先看一下维基百科给的算法解释：https://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithmA *是最佳优先搜索它通过在解决方案的所有可能路径（目标）中搜索导致成本最小（行进距离最短，时间最短等）的问题来解决问题。 ），并且在这些路径中，它首先考虑那些似乎最快速地引导到解决方案的路径。它是根据加权
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2023-06-29 11:52:31
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前言关于A*算法的实现是很早之前的一次开发中的成果，并做了一些改进。当然，在这里就不记录改进部分了，因为其中还有一些争议。这里仅是对A*算法的理解和使用Python实现。参考链接之所以放在前面，是因为这些链接的参考价值特别高，如果希望获得更多的了解，可以通过以下链接进行学习。时间线2021.03.25 优化2021.11.03权重优化定义(百度百科)A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短
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2023-11-29 17:17:38
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A*算法，A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快。
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2023-08-04 09:50:25
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