08 2018 档案
摘要：一、概念及分类 二、图的存储结构 1、邻接矩阵 顶点： 弧： 边： 表达式语句： 2、邻接表 逆邻接表： 3、十字链表 4、邻接多重表 三、图的权值概念及遍历 权值： 图的遍历： 1.深度优先搜索 2.广度优先搜索 3.图的最小生成树 1）普利姆算法 2）克鲁斯卡尔算法： 四、补充知识点 1、课程下
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摘要：一、概念 树是节点的有限集合。 二叉树： 二、补充知识点 1、《二叉树编码实战二》课程笔记： 递归的基本概念：程序调用自身的编程技巧称为递归,是函数自己调用自己. 迭代:利用变量的原值推算出变量的一个新值.如果递归是自己调用自己的话,迭代就是A不停的调用B. 迭代eg（s不停的调用i）： int f
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摘要：一、概念 分类： 二、补充说明 1、《面向对象的队列设计》课程问答： 首先要明确数据结构和数据存储结构的概念。 数据结构是指数据对象之间的逻辑关系，例如二叉树，队列，栈等，而数据存储结构是描述数据在计算机上的存储方式，它分为顺序存储和非顺序存储，数组就是典型的顺序存储。 而链表就是典型的非顺序存储，
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摘要：一、概念 二、应用实例 1.进制转换 #include <stdlib.h> #include <iostream> #include <string> #include "MyStack.h" #include "Coordinate.h" using namespace std; #define
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摘要：PS：资料来源慕课网视频。 一、什么是线性表 线性表是n个数据元素的有限序列。 分类： 二、补充知识点 1、栈和队列有出操作、入操作，对应线性表（数组）为插入元素和删除元素，而线性表中要获取指定元素值可直接使用getelem()函数，获取后并不删除元素，可重复获取。 【与只能使用一次的栈、队列有区别
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摘要：转自：图像分析：二值图像连通域标记 一、前言 二值图像，顾名思义就是图像的亮度值只有两个状态：黑(0)和白(255)。二值图像在图像分析与识别中有着举足轻重的地位，因为其模式简单，对像素在空间上的关系有着极强的表现力。在实际应用中，很多图像的分析最终都转换为二值图像的分析，比如：医学图像分析、前景检
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/px_528/article/details/72963977 写在前面 说到Adaboost，公式与代码网上到处都有，《统计学习方法》里面有详细的公式原理，Github上面有很多实例，那么为什么还要写这篇文章呢？希望从一种更容易理解的角度，来为大家
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/ScorpioLu/p/8295990.html 一、Boosting提升算法 AdaBoost是典型的Boosting算法，属于Boosting家族的一员。在说AdaBoost之前，先说说Boosting提升算法。Boosting算法是将“弱学
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摘要：PS：资料来自慕课网视频。 一、什么是多态 多态： 指相同对象收到不同消息或不同对象收到相同消息时产生不同的动作。 1）静态多态（早绑定）：主要通过函数和运算符重载来实现。程序在运行之前，在编译阶段就已经确定下来到底要使用哪个函数。 2）动态多态（晚绑定）：对不同的对象下达相同的指令，对象做着不同的
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摘要：PS：以下内容来自慕课网，图片是视频截图。 一、什么是机器学习 利用计算机从历史数据中找出规律，并把这些规律用到对未来不确定场景的决策。 二、机器学习与数据分析的区别 三、典型应用 四、分类 五、常用算法 六、noSQL处理行为数据 七、解决问题一般框架 八、补充说明 1 机器学习就是 : 把一个实
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摘要：链接：https://www.nowcoder.com/test/question/done?tid=17985950&qid=225200#summary 问题描述： 给出一个整数n，将n分解为至少两个整数之和，使得这些整数的乘积最大化，输出能够获得的最大的乘积。 例如： 2=1+1，输出1； 1
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557 一、引言 在图像处理和计算机视觉领域中，如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在。在许多应用场合中需要快速准确地检测出直线或者圆。其中一种非常有效的解决问题的
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/29356187 先看看程序运行截图： 一、引言：关于兴趣点（interest points） 在图像处理和与计算机视觉领域，兴趣点（interest points），或称作关键点（keypoi
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/24599073 1.1 开运算（Opening Operation） 开运算（Opening Operation），其实就是先腐蚀后膨胀的过程。其数学表达式如下： 开运算可以用来消除小物体、在
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23710721 一、原理 1.1 形态学概述 形态学（morphology）一词通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态和结构。而我们图像处理中指的形态学，往往表示的是数学形态学。
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摘要：转自：转 C++宏定义详解 传送门 C++宏定义详解 一、#define的基本用法 #define是C语言中提供的宏定义命令，其主要目的是为程序员在编程时提供一定的方便，并能在一定程度上提高程序的运行效率，但学生在学习时往往不能 理解该命令的本质，总是在此处产生一些困惑，在编程时误用该命令，使得程序
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/m0_37544464/article/details/79171913 本文针对环境已经配置好的Pycharm建立新项目 1.第一步 2.第二步 在script path中填写好自己的项目所在位置，选中自己要执行的python文件 3.验证是否成功
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/Dota-wiki/p/7871838.html Anaconda is a completely free Python distribution (including for commercial use and redistribution
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摘要：转自：Pycharm中运行Python代码的几种方式 在pycharm中的Python代码运行会出现各种奇葩的问题，比如，密码输入时不显示或没有提示，给我们带来一些麻烦，下面介绍几种代码运行的几种方式： 一、直接运行（Run按钮或者快捷键shift+F10） 1.进入pychram主界面，输入代码后
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摘要：转自：Jupyter Notebook 快速入门 Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。在本文中，我们将介绍 Jupyter notebook 的主要特性，以及为什么对于希望编写漂亮的交互式文档的人来说是一个
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摘要：一、先说两个概念，解决方案与工程 在VS2010中，工程都是在解决方案管理之下的。一个解决方案可以管理多个工程，可以把解决方案理解为多个有关系或者没有关系的工程的集合。 每个应用程序都作为一个工程来处理，它包含了头文件、源文件和资源文件等，这些文件通过工程集中管理。 VS2010提供了一个Solut
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摘要：原文链接：http://www.jizhuomi.com/software/27.html 1.几个基础概念 在讲VS2010之前先讲下程序开发过程中的几个基本概念：源程序、目标程序和翻译程序。 源程序就是我们用各种语言写的程序，我们常说写代码其实就是在写源程序。源程序可以是汇编语言或者高级语言等其
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摘要：关于自适应阈值，可参考：Wellner 自适应阈值二值化算法 一、大津法OTSU（最大类间方差法） 参考：非黑即白——图像分割入门篇之Otsu阈值 自适应阈值分割—大津法（OTSU算法）C++实现 灰度图像的自动阈值分割（Otsu 法） 在实际运用过程中，大津法表现得最稳定，且无需参数，对于现实图像
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摘要：转自：C++ vector 容器浅析 一、什么是vector？ 向量（Vector）是一个封装了动态大小数组的顺序容器（Sequence Container）。跟任意其它类型容器一样，它能够存放各种类型的对象。可以简单的认为，向量是一个能够存放任意类型的动态数组。 二、容器特性 1.顺序序列 顺序容
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摘要：主要参考：归并排序的C++实现 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。 归并过程
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摘要：先做个标记，改天研究下。 几个链接： MS coco数据集介绍及下载 Microsoft COCO 数据集 COCO Dataset 数据特点 COCO 数据集的使用
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摘要：文章出处：【资源帖】深度学习视觉领域常用数据集汇总 ［导读］ “大数据时代”，数据为王！无论是数据挖掘还是目前大热的深度学习领域都离不开“大数据”。大公司们一般会有自己的数据，但对于创业公司或是高校老师、学生来说，“Where can I get large datasets open to the
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