单例模式：一个对象只负责一个特定的任务。 单例类的特征： 1、构造函数需要标记为private（访问控制：防止外部代码使用new操作符创建对象），单例类不能在其他类中实例化，只能被其自身实例化； 2、拥有一个保存类的实例的静态成员变量 3、拥有一个访问这个实例的公共的静态方法（常用getInstan ...
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2016-10-13 14:36:34
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直方图基础知识 ? 直方图的特征和作用 ? 直方图的x轴从左到右代表亮度逐渐增加，即从最暗到最亮；y轴代表某个亮度值下颜色像素的多少（密度）。 ? 直方图由红绿蓝三种颜色组成，分别表示红绿蓝通道；其中某两个通道重叠时将显示黄色、洋红色和青色；当所有通道重叠时将显示白色。 ? 直方图左边代表暗部区域， ...
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2016-10-13 02:17:27
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以二维情况为例，假设我们研究两类方阵，一类是旋转变换矩阵R，一类是缩放变换矩阵S。用“坐标系不变，向量变化”的角度来看，y=Rx将原向量x旋转某个角度得到新向量y，y=Sx将原向量x的x分量与y分量分别缩放S11倍和S22倍，然后再合成得到新向量y。 接下来我们进一步看看S。y与x不一定同方向，有两 ...
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2016-10-11 18:54:09
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启发式算法区别于盲目搜索算法，是搜索策略的一种。主要特点是 可以利用问题自身的一些特征信息（启发式信息）来指导搜索的过程，从而可以缩小搜索范围，提高搜索效率。 实际上，启发式算法也代表了"大拇指准则"（在大多数情况下是成功的，但不能保证一定成功的准则）。 启发式算法离不开启发式信息，而启发式信息反映... ...
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编程语言 时间：
2016-10-11 18:30:54
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一、理论准备 聚类算法，不是分类算法。分类算法是给一个数据，然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类。聚类算法是给一大堆原始数据，然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。 K-Means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个 ...
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编程语言 时间：
2016-10-11 11:47:00
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PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的 ...
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2016-10-11 11:28:50
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在以计算机为特征的第三次工业革命爆发之后，越来越蓬勃发展的信息技术带来了不同产业的复兴，在终端设备和移动信息技术方面，移动互联网浪潮更是成为时代发展的不可扭转趋势。在个人消费者层面，从2010年开始的智能手机浪潮开始登上舞台，成为革新一个时代的全新标志，这个时..
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2016-10-11 00:14:56
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决策树意义： 分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构.决策树可以转换为一个if_then规则的集合，也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布. 它着眼于从一组无次序、无规则的样本数据（概念）中推理出决策树表示形式的分类规则.假设这里的样本数据应该能够用“属性—结论”.决策树学 ...
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2016-10-10 23:27:32
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申明：本文非笔者原创，原文转载自：http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2、初级（浅层）特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用，那怎样的表示才有用呢？ 1995 年前后，Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任 ...
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2016-10-10 21:08:00
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题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4858 题意：中文题面 思路：来自此博客 对每个点定义两个值：val，sum，val记录自己的特征值，sum记录周边所有点特征值的和。 现在我们把所有的节点分成两类，重点(度数>=sqrt(m))，轻点( ...
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2016-10-10 20:53:57
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