09 2014 档案

摘要:Probability Theory概率论Trial试验intersection交union并frequency频率difference差additivity可加性complementation对立contain包含equivalent等价mean均值convolution[,kɔnvə'lu:ʃə... 阅读全文
posted @ 2014-09-28 20:46 midu 阅读(3804) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:Inmathematics, amomentis, loosely speaking, a quantitative measure of the shape of a set of points. The "second moment", for example, is widely used a... 阅读全文
posted @ 2014-09-28 20:45 midu 阅读(607) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:k阶原点距和k阶中心距各是说明什么数字特征http://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2011/04/25/2028628.html二阶中心距,也叫作方差,它告诉我们一个随机变量在它均值附近波动的大小,方差越大,波动性越大。方差也相当于机械运动中以重心为转轴的转动惯... 阅读全文
posted @ 2014-09-28 20:44 midu 阅读(1236) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.cnblogs.com/WhyEngine/category/531773.htmlhttp://www.cnblogs.com/WhyEngine/p/3998063.html 阅读全文
posted @ 2014-09-28 20:32 midu 阅读(224) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1. 矩的概念图像识别的一个核心问题是图像的特征提取,简单描述即为用一组简单的数据(图像描述量)来描述整个图像,这组数据越简单越有代表性越好。良好的特征不受光线、噪点、几何形变的干扰。图像识别发展几十年,不断有新的特征提出,而图像不变矩就是其中一个。矩是概率与统计中的一个概念,是随机变量的一种数字特... 阅读全文
posted @ 2014-09-28 20:30 midu 阅读(5355) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:1. 什么是斑点斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域。在实际地图中,往往存在着大量这样的斑点,如一颗树是一个斑点,一块草地是一个斑点,一栋房子也可以是一个斑点。由于斑点代表的是一个区域,相比单纯的角点,它的稳定性要好,抗噪声能力要强,所以它在图像配准上扮演了很重要的角色。同时有时图像中的斑点也... 阅读全文
posted @ 2014-09-28 18:37 midu 阅读(4192) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:1. Android Camera系统架构http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/8489674 阅读全文
posted @ 2014-09-28 18:36 midu 阅读(378) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.cnblogs.com/me115/p/3992014.html 阅读全文
posted @ 2014-09-25 12:06 midu 阅读(179) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-09-25 09:38 midu 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-09-25 09:35 midu 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-09-24 01:18 midu 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://blog.csdn.net/niu_gao/article/details/7753672/****************************************************************************** * INCLUDE FILES *... 阅读全文
posted @ 2014-09-18 21:22 midu 阅读(439) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:#include "stdio.h"#include "stdlib.h"#include "malloc.h"#include "string.h"#include "sys/timeb.h"#include "math.h"#include "inf.h"#define MIN(a,b) ((a... 阅读全文
posted @ 2014-09-16 17:48 midu 阅读(846) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:-----------------------------qq:1327706646010101010101010110010101010101010101010author:midu010101010101010101010101010101011010101010101010101datetim... 阅读全文
posted @ 2014-09-16 17:45 midu 阅读(2426) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:由于要测试8148解码器的性能,需要搭建不同帧率25fps - >30fps,宏块大小defualt 100 000 -》 200 000不同大小的h264码流,所以就需要编译改动的live555 server ,没想到很顺利,用的是vs2010,一步到位没报任何错误。这里做一下笔记方便下次使用:1... 阅读全文
posted @ 2014-09-16 16:26 midu 阅读(1984) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:首先感谢http://blog.csdn.net/wwyyxx26/article/details/15224879博文,可以说是通过这篇博文才有了思路。先取一些数据,在这之前的数据为海康的头,即NET_DVR_SYSHEAD分支,不作描述,直接取NET_DVR_STREAMDATA分支的码流数据,... 阅读全文
posted @ 2014-09-15 20:28 midu 阅读(949) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-09-15 20:22 midu 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.cnblogs.com/lidan/archive/2012/03/23/2413772.htmlhttp://www.yirendai.com/msd/ 阅读全文
posted @ 2014-09-14 22:46 midu 阅读(164) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:说明:无意看到一篇小短文,猜测作者应该是一个图形学领域的程序员或专家,介绍了在光线(射线)追踪程序中是如何优化C/C++代码的。倒也有一些参考意义,当然有的地方我并不赞同或者说我也不完全理解,原文在此,我的粗糙翻译如下:1. 牢记Ahmdal定律 funccost表... 阅读全文
posted @ 2014-09-13 11:28 midu 阅读(708) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在图像缩放,旋转等一些图像处理中,对图像进行插值是不可缺少的一个步骤,下面对一些常用的插值算法进行介绍:http://www.chinaai.org/ip/image-transform/interpolation.htmlsoeasy!1.最近邻插值这种插值方法是最简单的一种插值算法,图像输出的像... 阅读全文
posted @ 2014-09-13 11:19 midu 阅读(2660) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-09-12 15:48 midu 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.nalu_unit_type = *((unsigned char *)pEmptyBuf->bufVirtAddr+4); nalu_unit_type = nalu_unit_type&0x1F; if(nalu_unit_type=1) { slice_sum ++; printf("... 阅读全文
posted @ 2014-09-12 15:46 midu 阅读(835) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:IP/ICMP/IGMP/TCP/UDP等协议的校验和算法都是相同的,算法如下: 在发送数据时,为了计算数IP据报的校验和。应该按如下步骤: (1)把IP数据报的首部都置为0,包括校验和字段。 (2)把首部看成以16位为单位的数字组成,依次进行二进制反码求和。 (3)把得到的结果存入校验和字... 阅读全文
posted @ 2014-09-11 23:28 midu 阅读(4125) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在C++的“类”中经常遇到这样的函数,返回值类型名 类名::函数成员名(参数表){ 函数体。}双冒号的作用::域名解析符!返回值类型名 类名::函数成员名(参数表) { 函数体。 } 这个是在类内声明函数后在类外定义的一种方法!如果不加"类名::"的话,编译系统就不会知道你的函数属于哪个类;另... 阅读全文
posted @ 2014-09-10 17:50 midu 阅读(647) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-09-10 11:54 midu 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.cnblogs.com/BYTEMAN/archive/2012/07/21/2602181.htmlhttp://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3907639.html中值滤波去雾算法http://blog.sina.com.cn/s/blog_8e... 阅读全文
posted @ 2014-09-09 09:44 midu 阅读(304) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:cmd ->for%1in(%windir%\system32\*.dll)doregsvr32.exe/s%1 阅读全文
posted @ 2014-09-08 08:09 midu 阅读(240) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-09-06 12:32 midu 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://jingyan.baidu.com/article/e5c39bf57b11a739d76033e5.html 阅读全文
posted @ 2014-09-06 10:27 midu 阅读(218) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:release:模式下问题:在导入JPEG文件时要使用到 CArchiveStream类 但是编译的时候会出现 'CArchiveStream' : undeclared identifier 编译错误。即使追加了 #include #include 有时候还是不能解决问题。解决方法:在... 阅读全文
posted @ 2014-09-06 09:21 midu 阅读(246) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Lucene系列介绍Lucene:分词器和索引文件目录分词器索引文件结构常用的中文分词器1、分词器分词器,对文本资源进行切分,将字符文本串按照一定的规则切分为一个个可以进行索引的最小单位(关键词),以便检索时使用。建立索引和进行检索时都要用到分词器。为了保证能正确的检索到结果,在建立索引与进行检索时... 阅读全文
posted @ 2014-09-06 08:19 midu 阅读(378) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。——拉普拉斯记得读本科的时候,最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛,一逛就是好几个小时;有一次,在书店看到一本书,名叫贝叶斯方法。当时数学系的课程还没有学到概率统计。我心想,一个方法能够专门写出一本书来,肯定很牛逼。后来,我发现当初的那个朴素归纳推理成立了——... 阅读全文
posted @ 2014-09-05 20:51 midu 阅读(340) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:https://github.com/hackeron/motion 阅读全文
posted @ 2014-09-05 20:37 midu 阅读(293) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要://写个简单的先练习一下,测试通过//k-均值聚类算法C语言版 #include #include #include #include #define TRUE 1 #define FALSE 0 int N;//数据个数 int K;//集合个数 int... 阅读全文
posted @ 2014-09-05 20:36 midu 阅读(629) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:余弦计算相似度度量相似度度量(Similarity),即计算个体间的相似程度,相似度度量的值越小,说明个体间相似度越小,相似度的值越大说明个体差异越大。对于多个不同的文本或者短文本对话消息要来计算他们之间的相似度如何,一个好的做法就是将这些文本中词语,映射到向量空间,形成文本中文字和向量数据的映射关... 阅读全文
posted @ 2014-09-05 20:28 midu 阅读(1136) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:常用相似性度量(距离 相似系数)在分类聚类算法,推荐系统中,常要用到两个输入变量(通常是特征向量的形式)距离的计算,即相似性度量.不同相似性度量对于算法的结果,有些时候,差异很大.因此,有必要根据输入数据的特征,选择一种合适的相似性度量方法.令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,..... 阅读全文
posted @ 2014-09-05 18:28 midu 阅读(1861) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:最近做一个加密算法遇到需要计算矩阵的逆,闲着无聊,记录一下,以后免得再麻烦。[cpp] view plaincopyprint?#include #include #include #define MAX 20 #define E 0.000000001 /** * 计算矩... 阅读全文
posted @ 2014-09-05 15:33 midu 阅读(464) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Wireshark基本介绍和学习TCP三次握手之前写过一篇博客:用 Fiddler来调试HTTP,HTTPS。 这篇文章介绍另一个好用的抓包工具wireshark,用来获取网络数据封包,包括http,TCP,UDP,等网络协议包。记得大学的时候就学习过TCP的三次握手协议,那时候只是知道,虽然在书上... 阅读全文
posted @ 2014-09-04 15:27 midu 阅读(444) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:果壳、推库、虎秀、知乎、it世界 阅读全文
posted @ 2014-09-04 15:13 midu 阅读(307) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:很幸运!用C语言写CGI程序还可以有比较简单的方式,那就是我们可以借助使用第三方库CGIC(CGIC是一个功能比较强大的支持CGI开发的标准C库,并支持Linux, Unix 和Windows等多操作系统)来编写,省去了必须自己去遵循CGI规范来码砖的痛苦,使CGI程序的编写变的简单,下面是我第一次... 阅读全文
posted @ 2014-09-04 14:49 midu 阅读(899) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-09-04 14:42 midu 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:QQ 协议分析:获取各类登录会话密钥我们知道QQ的一些会话密钥是在登录过程中生成的,尤其是Session Key,有了它便可以解密出聊天文本内容。本文主要是了解一下QQ的加密机制,首先是用嗅探工具Wireshark 捕获本地发至8000端口的UDP数据包,然后使用 QQCrypter 工具对各类文本... 阅读全文
posted @ 2014-09-04 11:22 midu 阅读(3942) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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posted @ 2014-09-03 23:41 midu 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-09-03 12:11 midu 阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:摘要在MATLAB环境下利用USB摄像头采集字符图像,读取一帧保存为图像,然后对读取保存的字符图像,灰度化,二值化,在此基础上做倾斜矫正,对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取分割出单个字符,识别方法一是采用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比较,如果结果小于某一阈值则结果... 阅读全文
posted @ 2014-09-03 11:52 midu 阅读(2798) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:(一)高斯低通滤波去噪 高斯低通滤波器(Gaussian Low Pass Filter)是一类传递函数为高斯函数的线性平滑滤波器。又由于高斯函数是正态分布的密度函数。因此高斯低通滤波器对于去除服从正态分布(Normal distribution)的噪声非常有效。一维高斯函数和二维高斯函数 (高... 阅读全文
posted @ 2014-09-03 11:50 midu 阅读(1039) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-09-02 23:45 midu 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:先说一说问题,不知道大家有没有这样的经验,反正我是经常碰到。 举例1,某些网站每隔几天就发邮件给我,每次发的邮件内容都是一些我根本不感兴趣的东西,我不甚其扰,对其深恶痛绝。 举例2,添加具有某功能的一个msn机器人,每天都有几次突然蹦出一个窗口,推荐一堆我根本不想知道的内容,烦不烦啊, 我只好将你阻... 阅读全文
posted @ 2014-09-02 23:02 midu 阅读(402) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-09-02 22:43 midu 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.pagelines.com/ 阅读全文
posted @ 2014-09-02 22:37 midu 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.ibm.com/developerworks/cn/xml/x-sisoap/本文对 SOAP 作了一个初步介绍,给出几个简单示例;接着比较 CORBA,DCOM/COM 与 SOAP 的联系与区别;然后浅析 SOAP 简单的理解为 RPC+HTTP+XML 时的运行机制;最后... 阅读全文
posted @ 2014-09-02 15:23 midu 阅读(260) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在Livemedia的基础上开发自己的流媒体客户端V 0.01桂堂东xiaoguizi@gmail.com2004-102004-12友情申明:本文档适合已经从事流媒体传输工作或者对网络传输协议(特别是RTSP/RTP/SDP)了解的xdjm查看,并且本文档处于最原始阶段,将在近期进行完善,希望大家... 阅读全文
posted @ 2014-09-02 15:13 midu 阅读(434) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:邻近算法 KNN算法的决策过程 k-Nearest Neighbor algorithm是K最邻近结点算法(k-Nearest Neighbor algorithm)的缩写形式,是电子信息分类器算法的一种该算法的基本思路是:在给定新文本后,考虑在训练文本集中与该新文本距离最近(最相似)的 K 篇文... 阅读全文
posted @ 2014-09-02 09:43 midu 阅读(654) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2014-09-02 09:35 midu 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:最近认真研究了一下算法导论里面的多项式乘法的快速计算问题,主要是用到了FFT,自己也实现了一下,总结如下。1.多项式乘法两个多项式相乘即为多项式乘法,例如:3*x^7+4*x^5+1*x^2+5与8*x^6+7*x^4+6*x^3+9两个式子相乘,会得到一个最高次数项为13的多项式。一般来说,普通的... 阅读全文
posted @ 2014-09-02 09:32 midu 阅读(1503) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:常用的分类算法主要有决策树,贝叶斯,KNN,SVM,神经网络以及基于规则的分类算法。本文主要对各种分类算法的特性做一下总结。1. 决策树算法决策树算法是一种构建分类模型的非参数方法,它不要求任何先验假设,不假定类和其他属性服从一定的概率分布。找到最佳决策树是NP完全问题,许多决策树算法都采取启发式的... 阅读全文
posted @ 2014-09-02 09:12 midu 阅读(1285) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:# c.cpp混合编译的makefile模板 # # BIN = client_systemBASE_INSTALL_DIR := /opt/arm-2009q1BUILD_TOOL_DIR := $(BASE_INSTALL_DIR)BUILD_TOOL_PREFIX :=... 阅读全文
posted @ 2014-09-01 19:04 midu 阅读(912) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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