随笔分类 - 算法推导
摘要：下面这篇文章讲的非常不错 https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e
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摘要：原文链接：https://www.cnblogs.com/bingjianing/p/9117330.html 参考链接：https://janakiev.com/blog/covariance-matrix/
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摘要：给定两个点p1与p2的坐标，确定这两点所构成的直线，要求对于输入的任意点p3，都可以判断它是否在该直线上。初中解析几何知识告诉我们，判断一个点在直线上，只需其与直线上任意两点点斜率都相同即可。实际操作当中，往往会先根据已知的两点算出直线的表达式（点斜式、截距式等等），然后通过向量计算即可方便地判断p
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摘要：转载自：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html 前言 理解最小二乘、霍夫变换、RANSAC在直线拟合上的区别。昨天梳理了霍夫变换，今天打算抽空梳理一下RANSAC算法，主要包括： 1）RANSAC理论介绍 2）RANSAC应用简介； 内容为自
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摘要：霍夫变换 (转载自： https://www.cnblogs.com/php-rearch/p/6760683.html) 前言 今天群里有人问到一个图像的问题，但本质上是一个基本最小二乘问题，涉及到霍夫变换（Hough Transform），用到了就顺便总结一下。 内容为自己的学习记录，其中多有参
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摘要：历史 霍夫变换（Hough Transform）是在1959年由气泡室（Bubble Chamber）照片的机器分析而发明，发明者Paul Hough在1962年获得美国专利，被命名为Method and Means for Recognizing Complex Patterns（用于识别复杂图
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摘要：作者：Yang Eninala链接：http://www.zhihu.com/question/23005815/answer/33971127来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 根据我的理解，大多数人用汉密尔顿四元数就只是做三维空间的旋转变换（我反正没见过其他用法）。那么你不用学
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摘要：找到了一个比较好的隐马尔可夫过程教程，我翻译并记录一下。 参考链接：https://docs.google.com/presentation/d/16fz6fAUjLo6YEb5diOja7kHSuBLT94dh9mxWNqksaMk/edit#slide=id.g14260a3a4f_0_28 今
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摘要：原文地址: https://www.cnblogs.com/to-creat/p/6075322.html 机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。
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摘要：1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） 2、中位值滤波法 3、算术平均滤波法 4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法） 5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） 6、限幅平均滤波法 7、一阶滞后滤波法(低通滤波器-经典版&动态参数调整版) 8、加权递推平均滤波法 9、消抖滤波法 10、限幅消抖
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摘要：一、日本汉字(KANJI)是两个字节表示的字符码，编码的方式是将其转换为13字节的二进制码制。 转换步骤为： 1、对于JIS值为8140(hex) 到9FFC(hex)之间字符： a)将待转换的JIS值减去8140(hex)； b)将高位字节乘以C0(hex); c）将b)步骤生成的数据加上低位字节
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摘要：编码就是把常见的数字、字符等转换成QR码的方法。说具体的编码之前，先说一下QR码的最大容量问题。 一、最大容量 QR码的最大容量取决于选择的版本、纠错级别和编码模式（Mode:数字、字符、多字节字符等）。以版本1、纠错级别为Level Q的QR码为例，可以存储27个纯数字，或17个字母数字混合字符或
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摘要：一、什么是QR码 QR码属于矩阵式二维码中的一个种类，由DENSO(日本电装)公司开发，由JIS和ISO将其标准化。QR码的样子其实在很多场合已经能够被看到了，我这还是贴个图展示一下： 这个图如果被正确解码，应该看到我的名字和邮箱。 二、QR码的特点 说到QR码的特点，一是高速读取(QR就是取自“Q
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摘要：http://www.euclideanspace.com/maths/index.htm
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摘要：1. Ziggurat 算法与 Box-muller 算法的效率比较 2. Box-Muller a. 一般形式 因函数调用较多，速度慢，当u接近0时存在数值稳定性问题 先假设。 用Box-Muller方法，随机抽出两个从均匀分布的数字和。然后那和都是正态分布的。证明可用极坐标，请参考教科书中的Bo
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摘要：转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27453420 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27453420 本文来源于Machine Learning: Clustering & Retrieval | Coursera课程中的kdtree一节
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摘要：目标追踪之卡尔曼滤波 最近在看Coursera的robotic learning，发现挺有意思的。这里算是做一下week 2的用卡尔曼滤波来做机器人目标追踪的笔记。 这篇小文章主要有两个内容 怎样用一个卡尔曼滤波对一个线性动力系统进行建模以及求解 做一个小球追踪的小实验 卡尔曼滤波建模 滤波，简要来
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摘要：从高斯分布、机器人误差、EM算法到小球检测 从高斯分布、机器人误差、EM算法到小球检测 Coursera上的课程（Robotics: Estimation and Learning），感觉讲得特别棒，写下自己的理解。 高斯分布被广泛应用于对机器人误差的建模。在这篇笔记中，我们将会： 介绍如何使用一元
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