一、简述SIFT特征提取与检索1999年David G.Lowe教授总结了基于特征不变技术的检测方法，在图像尺度 空间基础上，提出了对图像缩放、旋转保持不变性的图像局部特征描述算子 －SIFT（尺度不变特征变换），该算法在2004年被加以完善。二、SIFT特征提取与检索原理SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点（关键点）的问题。SIFT算法实现特征匹配主要有三个流程，1、提取关键点；
引言计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的学科，而物体识别是计算机视觉中的一个重要研究领域。随着人工智能的发展和计算机性能的提升，物体识别在图像处理、自动驾驶、安防监控等领域发挥着越来越重要的作用。什么是物体识别物体识别是指计算机利用图像或视频数据，通过算法自动识别和分类出图像中的物体。这不仅包括了对物体的检测，还包括了对物体的分类和定位。物体识别的目标是使计算机能够像人类一样理解和分析图像中的
一、R-CNN1.区域卷积神经网络R-CNN首先从输入图像中提取若干个锚框，并标注好它们的类别和偏移量。然后用卷积神经网络对每一个锚框进行前向传播抽取特征。最后用每个提议区域的特征来预测类别和边界框。①使用启发式搜索算法来选择锚框②使用预训练好的模型来对每个锚框进行特征提取③训练一个SVM对类别分类④训练一个线性回归模型来预测边缘框的偏移缺点：有多少个边缘框就需要多少次特征提取，计算量非常大。2.
何为FedAvg算法FedAvg是一种常用的联邦学习算法，它通过加权平均来聚合模型参数。FedAvg的基本思想是将本地模型的参数上传到服务器，服务器计算所有模型参数的平均值，然后将这个平均值广播回所有本地设备。这个过程可以迭代多次，直到收敛。FedAvg联邦平均算法的优势：1.低通信开销：由于只需要上传本地模型参数，因此通信开销较低。2.支持异质性数据：由于本地设备可以使用不同的数据集，因此Fed
FP-Growth算法是一种基于频繁模式生长的关联规则挖掘算法。它通过构建频繁模式树（FP-tree）来压缩存储频繁项集，并利用频繁模式树进行关联规则的挖掘。FP-Growth算法采用了一种垂直数据格式，将数据集中的项按顺序排列，并利用项集的频率信息构建频繁模式树。在构建频繁模式树的过程中，FP-Growth算法会压缩树结构，去除冗余的节点和边，从而减少了存储空间和计算时间。在生成关联规则时，FP
简介在Java世界里面，面向对象还是主流思想，对于习惯了面向对象编程的开发者来说，抽象的概念并不陌生。面向对象编程是对数据进行抽象，而函数式编程是对行为进行抽象。现实世界中，数据和行为并存，程序也是如此，因此这两种编程方式我们都得学。这种新的抽象方式还有其他好处。很多人不总是在编写性能优先的代码，对于这些人来说，函数式编程带来的好处尤为明显。程序员能编写出更容易阅读的代码——这种代码更多地表达了业
数据库系统有一个核心部件，那就是SQL解释器。用过mySQL的同学都知道，我们需要写一系列由SQL语言组成的代码来驱动数据库的运行，由此它就必须要有一个SQL语言解释器来解读SQL代码，然后根据代码的意图来驱动数据库执行相应的操作，本节我们就完成一个简单的SQL解释器。解释器的原理基于编译原理，我在B站上专门有视频解释编译原理算法，因此我在这里不再赘述。实现一个解释器的首要步骤就是完成一个词法解析
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