路漫漫其修远兮

摘要： 信号处理中的一个重要运算是卷积.初学卷积的时候,往往是在连续的情形, 两个函数f(x),g(x)的卷积,是∫f(u)g(x-u)du 当然，证明卷积的一些性质并不困难，比如交换，结合等等，但是对于卷积运算的来处，初学者就不甚了了。 其实，从离散的情形看卷积，或许更加清楚， 对于两个序列f[n],g[n],一般可以将其卷积定义为s[x]= ∑f[k]g[x-k] 卷积的一个典型例子,其实就是初中就学过的多项式相乘的运算, 比如(x*x+3*x+2)(2*x+5) 一般计算顺序是这样, (x*x+3*x+2)(2*x+5) = (x*x+3*x+2)*2*x+(x*x+... 阅读全文

摘要： ApproxChains用多边形曲线逼近 Freeman 链CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage, int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, double parameter=0, int minimal_perimeter=0, int recursive=0 ); src_seq涉及其它链的链指针storage存储多边形线段位置的缓存method逼近方法 (见函数cvFindContours的描述).parameter方法参数(现在不用).minimal_perimeter仅逼. 阅读全文

摘要： 二维凸包问题描述： 二维凸包的寻找是计算几何学的经典问题之一。 给定平面上的一些点，找出一个最小点集连成一个凸多边形，使得这若干 个点皆在此多边形内或此多边形上，这个凸多边形就是给定点的二维凸包。 凸包的鼻祖算法——“三硬币”算法（The Three-Coins Algorithm）。三硬币算法由斯卡兰斯奇（Sklansky）于 1972 年提出，我们可以用三个硬币来模拟这个算法。 要想凸包问题，需要理解点的排序和左转判定。 点的排序步骤： 1.找一个必在凸包上的点，这显然很容易，通常取横坐标或纵坐标最小的点，极为P0。 2.连结 P0 与其他点，分别计算这些线段与“竖直向下方向”（也就是三四 阅读全文

摘要： 机器学习问题方法总结大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、向量夹角、Pearson相关系数逻辑斯谛回归（二值分类）参数估计（极大似然估计）、S型函数径向基函数网络非参数估计、正则化理论、S型函数对偶传播网络无导师的竞争学习、有导师的Widrow-Hoff学习学习向量量化网络一个输出层细胞跟几个竞争层细胞相连误差反向传播网络S型函数、梯度下降法支持向量机（二值分类）二次规化，Lagrange乘数法，对偶问题，最优化，序列最小优化，核技 阅读全文

摘要： 转自：http://blog.csdn.net/zhuzhutingru1/article/details/8217099featuresopencv 词袋sift LDA目录(?)[-]基于SIFTKmeansLDA的图片分类器的实现 一实现思路二软件环境三Step1SIFT应用四Step2Kmeans应用五Step3数词频的实现六Step4LDA应用七参考基于SIFT+Kmeans+LDA的图片分类器的实现posted @ 2012-04-24 20:36 from [FreedomShe]题记：2012年4月1日回到家，南大计算机研究僧复试以后，等待着的就是独坐家中无聊的潇洒。不知哪日， 阅读全文

摘要： 今天一早，读到了闵老师的博文“科学网应该为科技强国做贡献”，里面主张工程技术研究应该更多地面向实际应用。对此我深表赞同，这里我想以Google公司为例，说说我的感触，算是对闵老师博文的读后感。无庸置疑，Google公司是当今世界信息产业的翘楚，同时，我们更应该看到，它和微软等一大批知名公司一样，也是信息技术的研究者和开拓者。且不说Google创立之初提出的PageRank算法解决了网页排名问题，在一定程度上奠定了实用的现代信息搜索产业的基础，单说最近比较热门的、跟大家生活工作密切相关的云计算和大数据，其成功应用和深入研究，正是以Google的研究成果为基础的。2003年，Google在19th 阅读全文

摘要： 学校现在搞一刀切，一切以SCI为准，一切向SCI看齐，这对从事计算机科学乃至其他电子类工程学科研究的人员很不利，制定这种政策的人，基本可以确定是计算机专业的外行。计算机科学的知识更新得非常快，因此计算机科学的一大特点是，这个领域的学者更加看重会议。计算机科学与技术的重大创新、原始创新一般都首先在顶级会议上发表，文献引用也主要引用会议论文，例如提出P2P中的Chord算法的那篇文章，引用次数上万次。要说影响因子的话，顶级会议的影响因子至少是在10以上。顶级会议的发表难度绝对高于任何SCI期刊。一篇论文在期刊这一期因篇幅受限发表不了，还可以排在下一期发。会议则不行，会议是优中选优，受限于录用率(高 阅读全文

摘要： 这是《小波变换和motion信号处理》系列的第二篇，深入小波。第一篇我进行了基础知识的铺垫，第三篇主要讲解应用。在上一篇中讲到，每个小波变换都会有一个motherwavelet，我们称之为母小波，同时还有一个fatherwavelet，就是scalingfunction。而该小波的basis函数其实就是对这个母小波和父小波缩放和平移形成的。缩放倍数都是2的级数，平移的大小和当前其缩放的程度有关。还讲到，小波系统有很多种，不同的母小波，衍生的小波基就完全不同。小波展开的近似形式是这样：其中的就是小波级数，这些级数的组合就形成了小波变换中的基basis。和傅立叶级数有一点不同的是，小波级数通常是o 阅读全文

摘要： 这是《小波变换和motion信号处理》系列的第一篇，基础普及。第二篇我准备写深入小波的东西，第三篇讲解应用。记得我还在大四的时候，在申请出国和保研中犹豫了好一阵，骨子里的保守最后让我选择了先保研。当然后来也退学了，不过这是后话。当时保研就要找老板，实验室，自己运气还不错，进了一个在本校很牛逼的实验室干活路。我们实验室主要是搞图像的，实力在全国也是很强的，进去后和师兄师姐聊，大家都在搞什么小波变换，H264之类的。当时的我心思都不在这方面，尽搞什么操作系统移植，ARM+FPGA这些东西了。对小波变换的认识也就停留在神秘的“图像视频压缩算法之王”上面。后来我才发现，在别的很广泛的领域中，小波也逐渐 阅读全文

摘要： 作者：张洋很早就对 Google 的 PageRank 算法很感兴趣，但一直没有深究，只有个轮廓性的概念。前几天趁团队 outing 的机会，在动车上看了一些相关的资料，趁热打铁，将所看的东西整理成此文。本文首先会讨论搜索引擎的核心难题，同时讨论早期搜索引擎关于结果页面重要性评价算法的困境，借此引出 PageRank 产生的背景。第二部分会详细讨论 PageRank 的思想来源、基础框架，并结合互联网页面拓扑结构讨论 PageRank 处理 Dead Ends 及平滑化的方法。第三部分讨论 Topic-Sensitive PageRank 算法。最后将讨论对 PageRank 的 Spam 攻 阅读全文