摘要： OpenStack既是一个社区，也是一个项目和一个开源软件，它提供了一个部署云的操作平台或工具集。其宗旨在于，帮助组织运行为虚拟计算或存储服务的云，为公有云、私有云，也为大云、小云提供可扩展的、灵活的云计算。 1. OpenStack是什么 OpenStack既是一个社区，也是一个项目和一个开源... 阅读全文

摘要： https://dio.obspm.fr/interne/logiciels/matlab/分享一个地址，非常好的FTP网站。 阅读全文

摘要： 转自：http://blog.csdn.net/Baiduluckyboy/article/details/9667933内存管理，不用多说，言简意赅。在内核里分配内存还真不是件容易的事情，根本上是因为内核不能想用户空间那样奢侈的使用内存。 先来说说内存管理。内核把物理页作为内存管理的基本单位。尽管... 阅读全文

摘要： 李航：http://research.microsoft.com/en-us/people/hangli/，是MSRA Web Search and Mining Group高级研究员和主管，主要研究领域是信息检索，自然语言处理和统计学习。近年来，主要与人合作使用机器学习方法对信息检索中排序，相关性... 阅读全文

摘要： 转自：http://xiyong8260.blog.163.com/blog/static/66514621200892465922669/在我的Doctor课题研究中，基于ARF协议设计了一个改进型的AMARF协议，该文发表在milcom06和电子科学学刊英文版上。最近，我们将PC机上，使用linux操作系统，基于madwifi开源代码实现了AMARF协议，已经在室内固定以及移动环境测试表明，AMARF协议明显优越于现有的协议。2008-9-20现在使用了madwifi程序实现AMARF协议，下面分析其代码。使用iwconfig命令可以设置速率：1、iwconfig源代码阅读首先下载iwco 阅读全文

摘要： 转自：http://www.sigvc.org/bbs/thread-1032-1-1.html论文链接：http://www.cs.huji.ac.il/~raananf/projects/lss_upscale/基于局部样本自相似性的图像和视频放大算法，可用于Super-resolution实现，如放大3倍、4倍等算法概述：不同于一般的图像放缩算法，如双线性插值、Cubic、各种窗口方法等，通常的方法在图像放大后会产生模糊和振铃效应，同时造成锯齿问题，本论文中的算法采用逐级放大，如3:2、4:3、5:4三种，分多步组合实现达到放大图像的结果，其主要依据是图像在放大因子较小时，在小块（如5x 阅读全文

摘要： 转自：http://www.sigvc.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=981 http://www.cnblogs.com/ivanyb/archive/2011/11/25/2263356.html在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”，关于原理和C#实现做个记录。据百度百科介绍：编辑距离，又称Levenshtein距离（也叫做Edit Distance），是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除 阅读全文

摘要： 转自：http://www.sigvc.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=981Earth Mover's Distance (EMD)原文：http://d.hatena.ne.jp/aidiary/20120804/1344058475作者： sylvan5翻译： Myautsai和他的朋友们(Google Translate、shuanger、qiu)本文将讨论Earth Mover’s Distance (EMD)，和欧式距离一样，它们都是一种距离度量的定义、可以用来测量某两个分布之间的距离。EMD主要应用在图像处理和语音信号处理 阅读全文

摘要： 转自：http://www.sigvc.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=981 http://stblog.baidu-tech.com/?p=1846引言 相似度计算用于衡量对象之间的相似程度，在数据挖掘、自然语言处理中是一个基础性计算。其中的关键技术主要是两个部分，对象的特征表示，特征集合之间的相似关系。在信息检索、网页判重、推荐系统等，都涉及到对象之间或者对象和对象集合的相似性的计算。而针对不同的应用场景，受限于数据规模、时空开销等的限制，相似度计算方法的选择又会有所区别和不同。下面章节会针对不同特点的应用，进行一些常用的相似度计算方法. 阅读全文

摘要： 转自：http://www.sigvc.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=981在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8. 汉明距离9. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数10. 相关系数 &a 阅读全文