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搜索关键字:位置预测    ( 11个结果
必须有数字和字母组合的密码正则表达式
要求:由数字和字母组成,并且要同时含有数字和字母,且长度要在8-16位之间。 ^(?![0-9]+$)(?![a-zA-Z]+$)[0-9A-Za-z]{8,16}$ 分开来注释一下:^ 匹配一行的开头位置(?![0-9]+$) 预测该位置后面不全是数字(?![a-zA-Z]+$) 预测该位置后面不 ...
分类:其他好文   时间:2019-03-11 13:34:32    阅读次数:413
方差+标准差+四分位数+z-score公式
一、方差公式 其中公式中μ为平均数,N为这组数据的个数,x1、x2、x3……xN为这组数据具体数值。 二、标准差公式 其中公式中数值X1,X2,X3,......XN(皆为实数),其平均值(算术平均值)为μ,标准差为σ。 三、四分位数 四分位数Qi所在的位置公式为: 即 Q1的位置= (n+1) × ...
分类:其他好文   时间:2018-08-11 14:33:08    阅读次数:775
TLD算法原理--学习理解之(二)
正如名字所示,TLD算法主要由三个模块构成:追踪器(tracker),检测器(detector)和机器学习(learning)。 对于视频追踪来说,常用的方法有两种,一是使用追踪器根据物体在上一帧的位置预测它在下一帧的位置,但这样会积累误差,而且一旦物体在图像中消失,追踪器就会永久失效,即使物体再出 ...
分类:编程语言   时间:2017-10-27 02:01:58    阅读次数:348
Kalman Filters
卡尔曼滤波和蒙特卡洛定位方法主要区别: 卡尔曼滤波器的输入数据来源于(激光)测距仪,以检测其他车辆包括自行车和行人在多个时刻的位置,预测未来的位置和速度。 卡尔曼滤波的分布以高斯函数给出,它是连续函数,下方面积加起来等于1,特征在于两个参数 平均值μ和称为方差宽度σ 2,在一维参数空间中的任何高斯均 ...
分类:其他好文   时间:2017-10-05 18:47:54    阅读次数:210
东深铝电池2.0
东深铝电池 负责人:翁驰 合伙人:赵曈 签约员工:张静,韩楠,赵圆心 产业链条详细的介绍 关键的瓶颈定位和理由汇报 解决方案list 成本分析,推广难度 未来市场前景预测和评诂 产业链条详细的介绍 在德阳东深新能源公司产品展示区,该公司自主研发制造的基站备用电源、车载动力电池、航空动力电池、装备电源 ...
分类:其他好文   时间:2017-09-27 19:11:59    阅读次数:166
反距离权重插值inverse distance weighting,IDW
反距离权重 (IDW) 插值显式假设:彼此距离较近的事物要比彼此距离较远的事物更相似。当为任何未测量的位置预测值时,反距离权重法会采用预测位置周围的测量值。与距离预测位置较远的测量值相比,距离预测位置最近的测量值对预测值的影响更大。反距离权重法假定每个测量点都有一种局部影响,而这种影响会随着距离的增 ...
分类:其他好文   时间:2016-08-05 10:14:48    阅读次数:295
位置预测系列(三)
What’s Your Next Move: User Activity Prediction inLocation-based Social Networks 这篇文章来自于SDM’13年(SIAM InternationalConference on Data Mining 2013)的录用论文集,是关于在基于位置社交网络里面(LBSN)进行用户签到预测的。本文解决问题的角度很创新... 1.1 论文总结 为了预测用户的下一个签到活动类型,作者利用隐含马尔可夫模型(HMM)对用户的活动转移进行建模......
分类:其他好文   时间:2014-06-18 07:27:44    阅读次数:222
位置预测系列(二)
这篇论文主要是预测用户在基于位置的社交网络中的下一次签到地点,是ICDM'12年录用的一篇文章。 1.1 论文概要 在这篇文章中,作者首先将位置预测问题阐述为位置排名问题,即把用户所在城市内的所有签到场所作为候选集,然后根据一定的规则将候选集中的场所进行排名。排名的规则所追求的目标就是尽可能的将用户下一次签到地点排在最前面。。。。。 1.2 读后感 优点。。。 缺点。。。 1.3 总结 总之,作为一篇数据挖掘论文被ICDM录用还是够格的。以一种纯数据挖掘的角度(特征提取->模型训练->模型测试)来进行位置预...
分类:其他好文   时间:2014-06-15 18:45:29    阅读次数:203
使用级联深度卷积网实现面部特征点检测
该文章发表在CVPR2013上,主要讲述了如何利用深度卷积网实现人脸特征点的位置预测,个人认为本文最大的亮点在于巧妙地将神经元的输出和坐标值联系起来,实现了多点位置预测。从作者的结果来看,似乎该方法可以秒杀其他任何面部特征点检测算法,具体是不是这样,还需要广大童鞋去验证。...
分类:其他好文   时间:2014-05-25 04:26:42    阅读次数:369
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