系统重构要求我们对代码的每一步修改，都不能改变软件的外部行为，因此在系统重构中的所有方法，都是一种代码的等量变换。重构的过程，就好像在做数学题，一步一步地进行算式的等量变换。经过一系列等量变换，最终的结果虽然在形式上与原式不一样，但通过计算可以得到与原式完全相同的结果。这种等量变换对于重构来说非常重...
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2014-07-24 00:52:37
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12.1 CSS3提供的变形支持 CSS3提供的变形支持可以对HTML组件进行常见的几何变换，包括旋转、缩放、倾斜、位移 4中变换，也可以使用变换矩阵进行变形。 CSS3为变形支持提供了如下两个属性值。 transform：该属性用于设置变形。该属性支持一个或多个变形函...
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2014-07-23 22:24:37
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本章将关注图像分析领域的feature generation.
1,区域特征：①纹理特性②局部线性变换提取纹理特征③矩④参数模型
2，形状和尺寸特征：①傅里叶特征②链式编码，它是边界形状描述最常用的技术③基于矩（moment）的特征④几何特征
3，分形（A GLIMPSE AT FRACTALS）
1980年代有两个重要工具被引入模式识别应用领域：神经网络和...
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2014-07-23 13:16:36
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题目链接：uva 279 - Spin
题目大意：进行一个游戏，给出初始状态，要求问说最少多少步可以让所有的环移动出来。移动规则如图所示。
解题思路：一开始以为是隐式图搜索，写完TLE了。后来发现这道题和汉诺塔是一个思路，都是采取最优策略，并且说左边环的状态不会影响右边环。所以dp[i]表示从右边数，第i个为v，其他均为h的步数（由全h变换至）。
模拟最优过程有dp[i]=dp[i?...
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2014-07-23 13:04:56
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为什么要分析算法分析算法能够预測算法的性能，比較算法之间的优劣，保证算法的正确性，理解算法的理论基础。成功算法的样例离散傅立叶变换，假设使用暴力方法，那么算法的复杂度是是N^2，假设使用FFT高速傅立叶变换能够实现O(N logN)复杂度N-body模拟：使用Barnes-hut算法能够将复杂度减少...
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2014-07-22 23:27:47
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SAD（Sum of Absolute Difference）=SAE（Sum of Absolute Error)即绝对误差和 SATD（Sum of Absolute Transformed Difference）即hadamard变换后再绝对值求和 SSD（Sum of Squared Dif...
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2014-07-22 22:43:32
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UVA 11551 - Experienced Endeavour
题目链接
题意：给定一列数，每个数对应一个变换，变换为原先数列一些位置相加起来的和，问r次变换后的序列是多少
思路：矩阵快速幂，要加的位置值为1，其余位置为0构造出矩阵，进行快速幂即可
代码：
#include
#include
const int N = 55;
int t, n, r, a...
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2014-07-22 22:38:35
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毫无疑问，系统重构是一件如履薄冰、如坐针毡、你必须时时小心应对的工作，你就像走在钢丝上的人，每一步你都必须要保证正确，一个不经意的失误就可能让你万劫不复。尽管如此，只要你掌握了正确的方法，即使站在钢丝上也能如履平地，而这个正确的方法，就是那些被证明是正确的重构方法。说了那么多，你一定开始好奇，系统重构到底都是一些什么方法呢？行了，我也就不卖关子了，我们来看看重构方法工具箱里都有些什么东东。...
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2014-07-22 14:38:04
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1，单值分解：线性代数的重要部分，已经被广泛用于模式识别中的降维和信息检索应用中。
2，独立成分分析
3，非负矩阵分解
4，非线性降维算法：① kernel PCA②基于图的方法（拉普拉斯算子，Local LinearEmbedding (LLE)，Isometric Mapping (ISOMAP)）
5，离散傅里叶变换
6，离散cos和sin变换
7，THEHADAMARD TRA...
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2014-07-22 14:31:58
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UVA 684 - Integral Determinant
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题意：给定一个行列式，求出值
思路：利用线性代数中的列相减，然后不断降阶即可，就是要用分数去写
代码：
#include
#include
#include
using namespace std;
const int N = 35;
long long gcd(long long a...
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2014-07-22 00:26:37
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