OpenCV在双目匹配上所做的工作相当不错，从1.0版本到4.3这么多年的版本迭代，官方始终在优化双目匹配算法。最常用的当属BM算法和SGBM算法了： BM全称是BlockMatching，可以理解为一种块匹配算法，这里一个通俗的说法就是，为了找到两张图
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2023-07-24 18:25:52
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BM字符串匹配算法，一个性能优于著名kmp算法3～4倍的算法。
简介本篇文章主要分为两个大的部分，第一部分通过图解的方式讲解BM算法，第二部分则代码实现一个简易的BM算法。基本概念bm是一个字符串匹配算法，有实验统计，该算法是著名kmp算法性能的3～4倍，其中有两个关键概念，坏字符和好后缀。首先举一个例子需要进行匹配的主串：a b c a g f a c
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2024-02-02 13:54:42
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# BM算法简介及其Python实现
BM算法，即Boyer–Moore字符串搜索算法，是一种高效的字符串匹配算法。该算法由Robert S. Boyer和J Strother Moore于1977年提出，旨在解决在一个主字符串中查找一个子字符串的问题。BM算法通过对主字符串和子字符串的预处理，利用字符的跳跃性来减少不必要的比较次数，从而提高匹配效率。
## BM算法的基本原理
BM算法结合
概述在蓝牙LE Spec中，有一个很重要的概念就是加密，加密分为SMP和链路层加密（Link Layer Security），其实就是为了安全考虑的各种加密和秘钥生成方法。为了解决中间人攻击，监听，安全的问题，Spec定义的一堆加密函数及其使用方法。其中SMP主要实现链路层link key和其他key的生成和分发功能，而链路层加密确保对空口数据的进行加密，防止被交互数据被监听。在芯片具体实现中，经
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2024-01-16 15:04:55
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# Python实现BM算法
**引言**
BM算法（Boyer-Moore算法）是一种用于字符串匹配的高效算法，由Robert S. Boyer和J Strother Moore于1977年提出。它被广泛应用于文本编辑器、搜索引擎等场景中，具有优越的性能表现。在这篇文章中，我们将深入探讨BM算法的原理，并给出相应的Python实现代码。
## BM算法概述
BM算法的核心思想是通过预处理
1977年，德克萨斯大学的Robert S. Boyer教授和J Strother Moore教授发明了一种新的字符串匹配算法：Boyer-Moore算法，简称BM算法。该算法从模式串的尾部开始匹配，且拥有在最坏情况下O(N)的时间复杂度。在实践中，比KMP算法的实际效能高。 "文本串"与"模式串"头部对齐，从尾部开始比较.BM算法大量使用在文本编辑器中在BM算法的思想中，在模式串与主串匹配是从后
最近需要帮别人写一个BM25的文档，写完顺便上传了BM25是一个计算文本相似度的算法1. BM25公式： BM25是通过q和s中的公共词汇进行相似度计算的算法，其中q: 待测试文档s：需要进行相似度比较的文档 2. IDF的计算公式如下：N
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2023-06-11 13:55:11
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第一部分BM、GC和SGBM算法的性能比较转自：，其中原博主推荐的Stefano Mattoccia大神的讲义Stereo Vision：algorithms and applications，我看了以后觉得非常受用，讲的非常条理全面，里面的参考文献也很经典。第二部分为原创，主要是在OpenCV3.2版本下BM算法的用法改变和参数说明。 1.BM、G
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2023-07-24 18:19:20
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BM算法根据两个判据来进行字符串匹配，分别是“坏字符规则”和‘好后缀规则"，其中好后缀规则可以单独使用，算法的图解可以参照下面这篇博文： 采用Python语言对BM算法进行实现，实现过程分为3个函数，主循环函数和两个判据的数组生成函数。1 def my_BM(t,p):
2 '''bm算法的自我实现，在t串中匹配p串，从模式串的尾部开始匹配'''
3 '''需要坏字符
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2023-11-07 11:20:26
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一、 主要研究内容 信息检索是用户进行信息查询和获取的主要方式，是查找信息的方法和手段。狭义的信息检索仅指信息查询。即用户根据需要，采用一定的方法，借助检索工具，从信息集合中找出所需要信息的查找过程。广义的信息检索是信息按一定的方式进行加工、整理、组织部存储起来，再根据信息用户特定的需要将相关信息准确的查找出来的过程。 搜索引擎一般流程如下：图一 从检索后面都属于检索模型的范畴。
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2024-06-04 13:09:46
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一、简介：TF-IDF 的改进算法bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法。通俗地说：主要就是计算一个query里面所有词q和文档的相关度，然后再把分数做累加操作。 我们有一个query和一批文档Ds，现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数，我们的做法是，先对query进行切分，得到单词qi，然后单词的分数由3部分组成：单词qi和D之间的相关性单词qj和query之间的相关
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2023-10-08 00:17:42
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1. 什么是BM算法？ 见 A Fast String Searching Algorithm, with R.S. Boyer. Communications of the Association for Computing Machinery, 是Boyer于1977年发表的一个算法，用于字符串匹配。
一、MOR1、C3算法简介 为了解决原来基于深度优先搜索算法不满足本地优先级，和单调性的问题。
python2.3版本之后不管是新式类还是经典类，查找继承顺序都采用C3算法2、算法原理C3算法的本质就是Merge， 不断地把mro()函数返回的队列进行Merge，规则如下：
(0)
首先把要查找的类的所有父类的mro找出来，再把所有父类的mro和所有父类进行归并算法
(1)
一、BMH算法介绍在BM算法的实际应用中，坏字符偏移函数的应用次数要远远超过好后缀偏移函数的应用次数，坏字符偏移函数在匹配过程中起着移动指针的主导作用。在实际匹配过程，只是用坏字符偏移函数也非常有效。1980年，奈杰尔·豪斯普（Nigel Horspool）提出了改进的BM算法，也就是BMH算法。简化了BM算法，执行非常方便，效率也很可观。Boyer-Moore算法使用两种策略来确定不匹配模式的位
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2023-10-14 16:46:39
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# 实现Java BM算法
## 1. 算法介绍
BM算法（Boyer-Moore算法）是一种高效的字符串匹配算法，用于在一个文本串中查找一个模式串的出现位置。相比其他字符串匹配算法，BM算法在平均情况下具有较好的性能。
## 2. 算法流程
下面是BM算法的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 初始化模式串和文本串的位置指针 |
| 2
原创
2023-08-04 14:57:54
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BM算法、linux C
原创
2013-10-09 14:27:20
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有一个序列$a[1..n]$，求最短的$f[1..len]$，使得： $\forall i len,\sum_{j=1}^{len} f[j] a[i j]=a[i]$ 假设已经求出了$a[1..i 1]$的最短递推式$f$ 设$∆=a[i] \sum_{j=1}^{len} f[j] a[i j]
原创
2023-05-09 18:03:17
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线性递推的BM算法
线性递推的题目区域赛里还是挺多的，还是有必要学一下 ~ BM（Berlekamp-Massey）算法 ~有一个阶线性递推，想要计算，有一种常用的办法是矩阵快速幂，复杂度是在不少情况下这已经够用了，但是如果比较大、到了级别，这就不太适用了而BM算法能将这个复杂度压低到，若加上NTT优化的话能做到，十分厉害 
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2023-06-13 20:31:10
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2021.12-2022.01测量点线视觉里程计的精度的时候发现单目相机存在尺度不确定性问题，因此纯视觉下的单目视觉里程计没法使用常规的方法在常见单位m，cm，mm等，来简单测量精度。附上：SLAM14讲关于尺度不确定的论述问题的解决方法：ORB-SLAM通过提取图像中的ORB特征来跟踪对象,并使用闭环检测来全局优化地图和姿态,这通常是快速和稳定的.然而它不能精确地恢复真实的比例因子,因为绝对深度
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2024-09-27 13:32:39
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1.numpyNumPy（Numeric Python）是用Python进行科学计算的基本软件包。 NumPy是Python编程语言的扩展，增加了对大型多维数组和矩阵的支持，以及一个大型的高级数学函数库来操作这些数组。NumPy提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。安装：如果你的ubuntu中没有安装python，请首先安装pyt
