#include<iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std;//grabcut算法 bool setMouse = false; //判断鼠标左键的状态（up / down） bool init; Point pt; Rect rect; Mat srcImg, mask, bgModel, fgModel; int numRun = 0; void onm ouse(int, int, int, int, void*); void runGrabCut(); void showImage(); int main() {srcImg = imread("/home/leoxae/KeekoRobot/TestPi...
我已经编写了一个函数并在内部调用了另一个函数,但是我的测试表明它没有经过时间优化.如何使以下代码更快？function maxSum(arr, range) {function sumAll(array1, myrange) {var total = 0;if (Array.isArray(myrange)) {for (var i = myrange[0]; i <= myrange[1]; i++) {total += array1[i];}return total;} else return array1[myrange];}var mylist = [];var l = range.length;for (var n = 0; n < l; n++) {mylist.push(sumA...
前面讲了Cplex直接求解VRPTW的模型，下面我们在分支定界算法中调用Cplex来求解VRPTW 1、分支定界算法 （1）定义： （2）求解过程： 1）确定一个下界（初始解LB），上界定为无穷大UB 2）把初始问题构建一个节点加入优先队列 3) 判断队列是否为空，如果为空跳转至7，否则取出并弹出队首元素，计算该节点的目标值P 4) 如果P > UB，返回3。否则判断当前节点是否是合法解（对于任意i,j,k,x_ijk均为整数），如果是，跳转5否则跳转6 5) ...
sklearn中调用PCA算法 PCA算法是一种数据降维的方法，它可以对于数据进行维度降低，实现提高数据计算和训练的效率，而不丢失数据的重要信息，其sklearn中调用PCA算法的具体操作和代码如下所示： #sklearn中调用PCA函数进行相关的训练和计算（自定义数据）import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.empty((100,2))x[:,0]=np.random.uniform(0.0,100.0,size=100)x[:,1]=0.75*x[:,0]+3.0*np.random.normal(0,3,size=10...
1、k近邻算法可以说是唯一一个没有训练过程的机器学习算法，它含有训练基础数据集，但是是一种没有模型的算法，为了将其和其他算法进行统一，我们把它的训练数据集当做它的模型本身。2、在scikitlearn中调用KNN算法的操作步骤如下（利用实际例子举例如下）：#1导入相应的数据可视化模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #2输入训练的数据集x_train、y_trainraw_data_X=[[3.393533211,2.331273381], [...
我目前正在查看STL库,我想知道为什么对于矢量类向量< string>名称;我必须调用remove();如下：names.erase(remove(names.begin(), names.end(), "Simon"), names.end());使用列表类列表时< string>名称;我可以调用函数如下：remove("Simon");我也注意到reverse(); for vector< string>名称;它被称为如下：reverse(names.begin(), names.end());而对于列表< string>名称;它被称为如下：names.reverse();总是调用矢量的方式更合适吗？...
STL具有可以在任意容器上运行的全局算法,只要它们支持该算法的基本要求即可.例如,某些算法可能要求容器具有随机访问迭代器,如向量而不是列表. 当容器比通用算法更快地执行某些操作时,它提供了一个具有相同名称的成员函数来实现相同的目标 – 就像提供自己的remove_if()的列表一样,因为它可以通过执行指针操作来删除元素在恒定的时间. 我的问题是 – 是否可以/建议专门化通用算法,以便它们自动调用容器的成员函数版本,从而提高效率？...
和计算签名相比，验证签名所涉及的函数少了许多，只有三个函数：ECDSA_verify、ECDSA_do_verify和ecdsa_do_verify。这其中只有ECDSA_verify的签名采用DER编码。下图将简要说明这些函数之间的调用关系。 图6.5 验证所用函数图现对上图做个简要说明： ECDSA_verify的签名采用的是DER编码，故需要用d2i_ECDSA_SIG先将签名从DER形式解码成ECDSA_SIG格式，然后才调用ECDSA_do_verify。 ecs_ossl.c文件中的ecdsa_do_verify是具体实现验证...
#从数据集中导入鸢尾花数据import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_irisiris =load_iris()x = iris.data[:,1]y =np.zeros(150) #1） 选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心；def initcenter(x,k): #初始聚类中心数组 return x[0:k].reshape(k) #2）将各个数据分到距离它们最近的聚类中心（最相似）所对应的类def nearest(kc,i): #数组中的值，与聚类中心最小距离所在类别的索引号 d...
import numpy as np x=np.random.randint(1,100,[20,1]) #在1-100范围中产生20行1列的随机数组 y=np.zeros(20) k=3#取数据中k个对象为初始中心,每个对象代表一个聚类中心 def initcenter(x,k): return x[:k] kc=initcenter(x,k) kc#对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心（最相似）所对应的类； def nearest(kc,i): #数组中的值，与...
import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() x=iris.data[:,1] y=np.zeros(150) k=3def initcent(x,k):return x[0:k].reshape(k)def nearest(kc,i):#数组中的值，与聚类中心最小距离所在类型的索引号d=(abs(kc-i))w=np.where(d == np.min(d))return w[0][0]def kcmean(x,y,kc,k): #计算各聚类新均值l=list(kc)flag= Falsefor c in range(k):print(c)m=np.where(y == c)# print(m,x[m])n = np.m...
4 用python实现K均值算法x=np.random.randint(1,100,[20,1]) y=np.zeros(20) k=3def initcenter(x,k):return x[:k]def nearest(kc,i):d = (abs(kc - i))w = np.where(d ==np.min(d))return w [0] [0]kc = initcenter(x,k) nearest(kc,14)for i in range(x.shape[0]):print(nearest(kc,x[i]))运行结果为: for i in range(x.shape[0]):y[i] = nearest(kc,x[i]) print(y)运行结果为: for i in range(x.shape[0]):y[i]=nearest(k...
1.用python实现K均值算法 K-means是一个反复迭代的过程，算法分为四个步骤： （x,k,y) 1） 选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心； def initcenter(x, k): kcimport numpy as np x = np.random.randint(1,100,[20,1]) y = np.zeros(20) k = 3 xdef initcenter(x, k):#初始聚类中心数组return x[:k]kc = initcenter(x,k) kc 2） 对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近...
C++ 是一种编译型(compiled)语言，设计重点是性能、效率和使用灵活性，偏向于系统编程、嵌入式、资源受限的软件和系统。 Python是一种解释型(interpreted)语言，同样也支持不同的编程范式。Python 内置了常用数据结构(str, tuple, list, dict)，简洁的语法、丰富的内置库(os,sys,urllib,...)和三方库(numpy, tf, torch ...)，功能强大。最为重要的是和能够和多种服务(flask…）和tensorflow、pytorch等无缝联合，从而方便将你的算法...