算法文章進(jìn)入算法技術(shù)社區(qū)

基于FPGA平臺(tái)構(gòu)建汽車(chē)輔助駕駛系統(tǒng)算法(圖)

汽車(chē)輔助駕駛(DA)系統(tǒng)工程師通常使用 PC 模型來(lái)創(chuàng)建復(fù)雜的處理算法，以便實(shí)現(xiàn)高度可靠的自適應(yīng)巡航控制、車(chē)道偏離警告及行人檢測(cè)等功能。開(kāi)發(fā)人員高度重視PC算法模型，因?yàn)檫@種模型使他們能夠嘗試使用并快速評(píng)估不同的處理算法。不過(guò)，說(shuō)到底，還是需要一款設(shè)計(jì)合理的電子硬件解決方案，來(lái)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)有效的大規(guī)模生產(chǎn)與部署。
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指紋識(shí)別技術(shù)你想知道的那些事兒

　指紋作為人體特征之一，因其重復(fù)率極小(約為150億分之一)，被稱(chēng)為“人體身份證”。隨著指紋識(shí)別技術(shù)的普及，尤其是在手機(jī)上的大量應(yīng)用，以往用于刑偵領(lǐng)域的這一技術(shù)如今已經(jīng)商業(yè)化，曾經(jīng)高大上(其實(shí)現(xiàn)在仍然高大上哈~)的技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始和我們的生活息息相關(guān)。從你每天掙扎著關(guān)掉手機(jī)鬧鐘，解鎖手機(jī)看時(shí)間的那一刻，你已經(jīng)用你的指紋完成了一項(xiàng)偉大的工作——告訴自己，你還有五分鐘就又要上班遲到了 ~_~
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【算法研究】如何對(duì)電機(jī)進(jìn)行精確控制？

　　電機(jī)作為各種電器和機(jī)械的動(dòng)力源，無(wú)論在工業(yè)應(yīng)用還是個(gè)人項(xiàng)目上，幾乎每位工程師和電子愛(ài)好者都會(huì)接觸，可謂小電機(jī)大作用，今天我們就一起聊聊電機(jī)運(yùn)動(dòng)控制算法?！　∫?、DSP與TI　　為什么提到電機(jī)控制很多人首先會(huì)聯(lián)想到DSP?而談到DSP控制總繞不過(guò)TI，首先DSP芯片是一種具有特殊結(jié)構(gòu)的微處理器。該芯片的內(nèi)部采用程序和數(shù)據(jù)分開(kāi)的哈佛結(jié)構(gòu)，具有專(zhuān)門(mén)的硬件乘法器，提供特殊的指令，可以用來(lái)快速地實(shí)現(xiàn)各種數(shù)字信號(hào)處理算法。基于DSP芯片構(gòu)成的控制系統(tǒng)事實(shí)上是一個(gè)單片系統(tǒng)，因此整個(gè)控制所需的各種功能都可由DSP芯片
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記9--偏差/方差、經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化、聯(lián)合界、一致收斂

　　本篇與前面不同，主要內(nèi)容不是算法，而是機(jī)器學(xué)習(xí)的另一部分內(nèi)容——學(xué)習(xí)理論。主要包括偏差/方差(Bias/variance)、經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化(Empirical Risk Minization，ERM)、聯(lián)合界(Union bound)、一致收斂(Uniform Convergence)?！　g對(duì)學(xué)習(xí)理論的重要性很是強(qiáng)調(diào)，他說(shuō)理解了學(xué)習(xí)理論是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)只懂皮毛的人和真正理解機(jī)器學(xué)習(xí)的人的區(qū)別。學(xué)習(xí)理論的重要性在于通過(guò)它能夠針對(duì)實(shí)際問(wèn)題更好的選擇模型，修改模型?！?/li>
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記5——生成學(xué)習(xí)、高斯判別、樸素貝葉斯

　　本篇博客為斯坦福ML公開(kāi)課第五個(gè)視頻的筆記，主要內(nèi)容包括生成學(xué)習(xí)算法(generate learning algorithm)、高斯判別分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、樸素貝葉斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)。　　　　　　　　　　
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中國(guó)象棋搜索算法優(yōu)化

引言隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷普及，種類(lèi)繁多、迅速便捷的電腦娛樂(lè)已然成為人們?nèi)粘Ｉ钪斜夭?可少的重要組成部分。在眾多日常休閑娛樂(lè)活動(dòng)中，電腦休閑游戲憑借它的快捷性、益智性、互動(dòng)性、簡(jiǎn)單性等眾多優(yōu) 點(diǎn)，成為第一選擇。作為中華文化博大精深的代表之一，中國(guó)象棋不僅流傳久遠(yuǎn)，而且工具簡(jiǎn)單，操作方便，是一項(xiàng)很好的智力運(yùn) 動(dòng)，可豐富文化生活，陶冶情操，培養(yǎng)品格，開(kāi)發(fā)智力，啟迪思維。下中國(guó)象棋時(shí)，紅色方先走，黑色方后走，之后紅黑兩方輪流走。當(dāng)一方的將（帥
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一種融合社會(huì)化標(biāo)簽的協(xié)同過(guò)濾推薦算法

推薦系統(tǒng)是為解決信息過(guò)載和發(fā)掘長(zhǎng)尾物品而提出的一種有效的工具，它與搜索引擎相互配合，共同為用戶(hù)提供可靠便捷的服務(wù)。推薦系統(tǒng)可以應(yīng)用在很多場(chǎng)合，比如電影、音樂(lè)、圖書(shū)、文章、新聞、網(wǎng)頁(yè)和廣告等領(lǐng)域。代表性網(wǎng)站有亞馬遜、Netflix、豆瓣、LastFM、YouTube、Facebook 以及淘寶等。推薦系統(tǒng)可以提供個(gè)性化的推薦，滿(mǎn)足用戶(hù)隨時(shí)變化和差異化的需求社會(huì)化標(biāo)簽作為Web2.0發(fā)展的產(chǎn)物，是一種非常有效的網(wǎng)絡(luò)資源
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基于直方圖的圖像增強(qiáng)算法（HE、CLAHE、Retinex）之（二）

　　作為圖像增強(qiáng)算法系列的第二篇文章，下面我們將要介紹功能強(qiáng)大、用途廣泛、影響深遠(yuǎn)的對(duì)比度有限的自適應(yīng)直方圖均衡(CLAHE，Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)算法。盡管最初它僅僅是被當(dāng)作一種圖像增強(qiáng)算法被提出，但是現(xiàn)今在圖像去霧、低照度圖像增強(qiáng)，水下圖像效果調(diào)節(jié)、以及數(shù)碼照片改善等方面都有應(yīng)用。這個(gè)算法的算法原理看似簡(jiǎn)單，但是實(shí)現(xiàn)起來(lái)卻并不那么容易。我們將結(jié)合相應(yīng)的Matlab代碼來(lái)對(duì)其進(jìn)行解釋。希望
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圖像處理中的數(shù)學(xué)原理詳解（Part1 總綱）

　　數(shù)字圖像處理技術(shù)的研究與開(kāi)發(fā)對(duì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的要求很高，一些不斷涌現(xiàn)的新方法中，眼花繚亂的數(shù)學(xué)推導(dǎo)令很多期待深入研究的人望而卻步。一個(gè)正規(guī)理工科學(xué)生大致已經(jīng)具備了包括微積分、線性代數(shù)、概率論在內(nèi)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。但在分析一些圖像處理算法的原理時(shí)，好像還是感覺(jué)無(wú)從入手。實(shí)際所牽涉出來(lái)的問(wèn)題主要可歸結(jié)為如下幾個(gè)原因：1)微積分、線性代數(shù)、概率論這些是非常重要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，但顯示不是這些課程中所有的內(nèi)容都在圖像處理算法中有直接應(yīng)用;2)當(dāng)你將圖像處理和數(shù)學(xué)分開(kāi)來(lái)學(xué)的時(shí)候，其實(shí)并沒(méi)有設(shè)法建立它們二者的聯(lián)系;3)一些新方法或
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真女神！“暮光女”發(fā)表人工智能研究論文

　　演藝圈的學(xué)霸可不只有赫敏(艾瑪·沃特森)。同樣出生于1990年的克里斯汀·斯圖爾特，通過(guò)遠(yuǎn)程教育讀完高中，1月18日，她以第二作者的身份參與的一篇關(guān)于人工智能的研究論文，在學(xué)術(shù)論文網(wǎng)站arXiv.org上發(fā)表。　　該網(wǎng)站由康奈爾大學(xué)支持，涉及物理、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域，供已向?qū)W術(shù)期刊投稿的論文獲得正式刊登前率先公開(kāi)。　　與斯圖爾特合作的兩位作者，一位是圖像處理公司Adobe的研究員，另一位是電影制作公司Starlight Studio
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淺析車(chē)牌識(shí)別技術(shù)：原理與應(yīng)用

　　車(chē)牌識(shí)別是利用車(chē)輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行車(chē)牌號(hào)碼、車(chē)牌顏色自動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)別技術(shù)。技術(shù)的核心包括車(chē)牌定位算法、車(chē)牌字符分割算法和光學(xué)字符識(shí)別算法等?！　≤?chē)牌識(shí)別技術(shù)工作原理　　車(chē)輛檢測(cè)：可采用埋地線圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、視頻檢測(cè)等多種方式感知車(chē)輛的經(jīng)過(guò)，并觸發(fā)圖像采集抓拍?！　D像采集：通過(guò)高清攝像抓拍主機(jī)對(duì)通行車(chē)輛進(jìn)行實(shí)時(shí)、不間斷記錄、采集?！　☆A(yù)處理：噪聲過(guò)濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光以及伽馬校正、邊緣增強(qiáng)、對(duì)比度調(diào)整等?！　≤?chē)牌定位：在經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進(jìn)行行列掃描，確定車(chē)牌
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基于歐氏算法和頻譜結(jié)構(gòu)分析相結(jié)合的RS硬件解碼方案介紹

差錯(cuò)控制編碼技術(shù)對(duì)改善誤碼率、提高通信的可靠性具重要作用。RS碼既可以糾正隨機(jī)錯(cuò)誤，又可以糾正突發(fā)錯(cuò)誤，具有很強(qiáng)的糾錯(cuò)能力，在通信系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛。由于RS碼的譯碼復(fù)雜度高，數(shù)字運(yùn)算量大，常見(jiàn)的硬件及軟件譯
關(guān)鍵字：算法頻譜結(jié)構(gòu)分析方案

采用歐氏算法和頻譜結(jié)構(gòu)分析相結(jié)合的RS硬件解碼方案設(shè)計(jì)

差錯(cuò)控制編碼技術(shù)對(duì)改善誤碼率、提高通信的可靠性具重要作用。RS碼既可以糾正隨機(jī)錯(cuò)誤，又可以糾正突發(fā)錯(cuò)誤，具有很強(qiáng)的糾錯(cuò)能力，在通信系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛。由于RS碼的譯碼復(fù)雜度高，數(shù)字運(yùn)算量大，常見(jiàn)的硬件及軟件譯
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基于歐氏算法和頻譜結(jié)構(gòu)分析相結(jié)合的RS硬件解碼方案

差錯(cuò)控制編碼技術(shù)對(duì)改善誤碼率、提高通信的可靠性具重要作用。RS碼既可以糾正隨機(jī)錯(cuò)誤，又可以糾正突發(fā)錯(cuò)誤，具有很強(qiáng)的糾錯(cuò)能力，在通信系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛。由于RS碼的譯碼復(fù)雜度高，數(shù)字運(yùn)算量大，常見(jiàn)的硬件及軟件譯
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基于ACELP語(yǔ)音編譯碼算法的軟件實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用

摘要：文中針對(duì)Tetra通信系統(tǒng)中采用的ACELP算法，分析了該算法的基本原理，介紹了其算法基于VC++6.0的軟件實(shí)現(xiàn)過(guò)程，重點(diǎn)闡述了ACELP在網(wǎng)絡(luò)通信中的實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用情況。隨著通信技術(shù)的快速發(fā)展，語(yǔ)音編碼技術(shù)發(fā)展越來(lái)越
關(guān)鍵字： ACELP 編譯碼算法網(wǎng)絡(luò)通信

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算法介紹

算法（Algorithm）是一系列解決問(wèn)題的清晰指令，也就是說(shuō)，能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入，在有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出。如果一個(gè)算法有缺陷，或不適合于某個(gè)問(wèn)題，執(zhí)行這個(gè)算法將不會(huì)解決這個(gè)問(wèn)題。不同的算法可能用不同的時(shí)間、空間或效率來(lái)完成同樣的任務(wù)。一個(gè)算法的優(yōu)劣可以用空間復(fù)雜度與時(shí)間復(fù)雜度來(lái)衡量。　　算法可以理解為有基本運(yùn)算及規(guī)定的運(yùn)算順序所構(gòu)成的完整的解題步驟?；蛘呖闯砂凑找笤O(shè)計(jì)好的有限的確切 [ 查看詳細(xì) ]