1/* Routines for storing population data into files */ 2 3 # include <stdio.h>4 # include <stdlib.h>5 # include <math.h>6 7 # include "global.h" 8 # include "rand.h" 910/* Function to print the information of a population in a file */11void report_pop (population *pop, FILE *fpt) 12{ 13int i, j, k; 14for (i=0; i<popsize; i++) 15 { 16for (j=0; j<nobj; j++) 17 { 18 fprintf(fpt,...
1、二叉树的三种遍历方式二叉树有三种遍历方式：先序遍历，中序遍历，后续遍历 即：先中后指的是访问根节点的顺序 eg:先序 根左右 中序 左根右 后序 左右根 遍历总体思路：将树分成最小的子树，然后按照顺序输出 1.1 先序遍历 a 先访问根节点 b 访问左节点 c 访问右节点 a（b ( d ( h ) )( e ( i ) )）( c ( f )( g )) -- abdheicfg 1.2 中序遍历 ...
#include <stdio.h> #include "cryptlib.h" #include <openssl/x509.h> #include <openssl/asn1.h> #include <openssl/dh.h> #include <openssl/bn.h> #include "asn1_locl.h" #ifndef OPENSSL_NO_CMS # include <openssl/cms.h> #endifextern const EVP_PKEY_ASN1_METHOD dhx_asn1_meth;/*编码，证书公私钥编码解码，dh参数编码解码，dh拷贝打印等操作，CMS对消息的加密解密*//** i2d/d2i like DH parameter functions which use ...
00 前言在上一篇推文中，教大家利用了ALNS的lib库求解了一个TSP问题作为实例。不知道你萌把代码跑起来了没有。那么，今天咱们再接再厉。跑完代码以后，小编再给大家深入讲解具体的代码内容。大家快去搬个小板凳一起过来围观学习吧~01 总体概述前排高能预警，在下面的讲解中，会涉及很多C++语言的知识，特别是类与派生这一块的内容，如果C++基础比较薄弱的同学则需要回去（洗洗睡）再好好补一补啦，在这里小编就不再过多科普基础知识...
《H.264/AVC视频编解码技术具体解释》视频教程已经在“CSDN学院”上线，视频中详述了H.264的背景、标准协议和实现，并通过一个实战project的形式对H.264的标准进行解析和实现，欢迎观看！“纸上得来终觉浅。绝知此事要躬行”。仅仅有自己依照标准文档以代码的形式操作一遍，才干对视频压缩编码标准的思想和方法有足够深刻的理解和体会。链接地址：H.264/AVC视频编解码技术具体解释GitHub代码地址：点击这里1. H.264的CAVLC解析宏块...
上篇文章《 Spark 源码解析 : DAGScheduler中的DAG划分与提交》介绍了DAGScheduler的Stage划分算法。本文继续分析Stage被封装成TaskSet，并将TaskSet提交到集群的Executor执行的过程在DAGScheduler的submitStage方法中，将Stage划分完成，生成拓扑结构，当一个stage没有父stage时候，会调用DAGScheduler的submitMissingTasks方法来提交该stage包含tasks。首先来分析一下DAGScheduler的submitMissingTasks方法1.获取Task的最佳计算位...
从外而内到从内而外的转移 首先，对于百度823算法升级，我想从页面重要性开始说起，从而以Title延伸，进一步说明823百度算法升级正在做什么，以及日后演绎的大体路线是什么。页面重要性说明大体是这样的，如果指向一个页面的链接足够多的话，说明这个页面是重要的、受用户欢迎的。在此我首先抛出一个疑问，里面什么内容你怎么知道?指向一个页面的链接足够多的话，这个页面是重要的、是受用户欢迎的，我个人认为到底是不是这样首...
1. 什么是FM？FM即Factor Machine，因子分解机。2. 为什么需要FM？1、特征组合是许多机器学习建模过程中遇到的问题，如果对特征直接建模，很有可能会忽略掉特征与特征之间的关联信息，因此，可以通过构建新的交叉特征这一特征组合方式提高模型的效果。2、高维的稀疏矩阵是实际工程中常见的问题，并直接会导致计算量过大，特征权值更新缓慢。试想一个10000*100的表，每一列都有8种元素，经过one-hot独热编码之后，会产生一个10000*8...
DES算法 美国国家标准局1973年开始研究除国防部外的其它部门的计算机系统的数据加密标准，于1973年5月15日和1974年8月27日先后两次向公众发出了征求加密算法的公告。 1977年1月，美国政府颁布：采纳IBM公司设计的方案作为非机密数据的正式数据加密标准（DES，Data Encryption Standard）。一、DES算法 美国国家标准局1973年开始研究除国防部外的其它部门的计算机系统的数据加密标准，于1973年5月15日和1974年8月27日先后两次向...
本系列文章将于2021年整理出版，书名《算法竞赛专题解析》。前驱教材是：《算法竞赛入门到进阶》(京东当当 ) 清华大学出版社。如有建议，请联系：（1）QQ 群，567554289；（2）作者QQ，15512356目录A.0 随机数基础A.1 构造负数和实数A.2 构造极大范围内的随机数A.3 去掉重复的随机数A.4 例题A.5 对拍A.6 统计执行时间??竞赛队员在OJ上做题时，提交到OJ的代码，OJ是如何判断是否正确的？OJ并不看代码，而是使用“黑盒测试”，用测试...
landmark是一种人脸部特征点提取的技术，Dlib库中为人脸68点标记，在《调用Dlib库进行人脸关键点标记》一文中有效果和标定点序号的示意图。今后可采用landmark中的点提取眼睛区域、嘴巴区域用于疲劳检测，提取鼻子等部分可用于3D姿态估计。 Dlib库使用《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》CVPR2014中提及的算法：ERT（ensemble of regression trees）级联回归，即基于梯度提高学习的回归...
1. KNN分类算法原理及应用1.1 KNN概述K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断你的类型。本质上，KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度。1.2 算法图示从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然后根据多数类来决定新数据类别算法涉及3个主要因素 1) 训练数据集2) 距离或相似度的计算衡量3) k的大小 算法描述1) 已知两类“先验...
?? 上一篇博文已经说了用dijkstra算法来求图（有向图和无向图）的最短路径了，那么怎么还需要使用Bellman-Ford算法来求解最短路径问题呢？其实这两个算法有各自求解的限制条件：dijkstra算法不能求解包含负权的图；但是用矩阵来存储图的话，那么Bellman-Ford算法时间复杂度达O（n3），所以这也是一个限制。但是还有一个改良的Bellman-Ford算法，其时间复杂度只为O（n2），这个算法到后面再给出。 下面说明下dijkstra算法和...
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 本系列文章旨在总结主流视觉SLAM算法的框架，对比各个算法在子模块的差异，最终提炼出融合各个算法优点的架构。 PTAM[1]是视觉SLAM领域里程碑式的项目。在此之前，MonoSLAM[2]为代表的基于卡尔曼滤波的算法架构是主流，它用单个线程逐帧更新相机位置姿态和地图。地图更新的计算复杂度很高，为了做到实时处理（30Hz），MonoSLAM每帧图片只能用滤波的方法处理约10~12个最稳...
项目需求：有一个xml文件，记录了一张图片每个元素的位置，大小，样式信息。通过XmlResourceParser解析xml文件，得到每个元素的属性。然后使用Paint绘制元素到Canvas上，得到一张Bitmap位图将位图模糊处理，处理算法的原理(取图片上每个像素点周围的8个点平均值)模糊算法：package com.metek.blur;import android.content.Context; import android.graphics.Bitmap;public class BlurUtils {/*** Android api 17实现的虚化* 某些机...