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两只青蛙在网上相识了，它们聊得很开心，于是觉得很有必要见一面。它们很高兴地发现它们住在同一条纬度线上，于是它们约定各自朝西跳，直到碰面为止。可是它们出发之前忘记了一件很重要的事情，既没有问清楚对方的特征，也没有约定见面的具体位置。不过青蛙们都是很乐观的，它们觉得只要一直朝着某个方向跳下去，总能碰到对方的。但是除非这两只青蛙在同一时间跳到同一点上，不然是永远都不可能碰面...
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2014-05-26 03:43:32
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图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。图象的边缘部分集中了图象的大部分信息，图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的，同时也是图象分割所依赖的重要特征，边缘检测主...
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2014-05-26 01:27:22
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题目描述
【编程题】(满分19分)
在很多软件中，输入拼音的首写字母就可以快速定位到某个词条。比如，在铁路售票软件中，输入: “bj”就可以定位到“北京”。怎样在自己的软件中实现这个功能呢？问题的关键在于：对每个汉字必须能计算出它的拼音首字母。
GB2312汉字编码方式中，一级汉字的3755个是按照拼音顺序排列的。我们可以利用这个特征，对常用汉字求拼音首字母。
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2014-05-25 23:14:36
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在提取手写体字符特征中如何更好的截取图像中字符区域是很重要的事。
下面就给出一种截取字符区域的方法，以使字符在图像中占据更多的位置
A=imread(filename);
subplot(2,2,1);
imshow(A);
[N,M]=size(A);
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2014-05-25 21:29:40
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颜色矩：
颜色矩是一种简单而有效的颜色特征，是由Stricker和Oreng提出的，这种方法的数学基础是图像中的任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩(mean)、二阶矩(Variance)和三阶矩(Skewness)就足以表达图像的颜色分布，与颜色直方图相比，该方法的另一个好处是无须对特征进行量化。
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2014-05-25 21:28:59
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一、PCA:PCA是一种用来对图像特征降维的方法，PCA通过将多个变量通过线性变换以选出较少的重要变量。它往往可以有效地从过于“丰富”的数据信息中获取最重要的元素和结构，去除数据的噪音和冗余，将原来复杂的数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。近年来，PCA方法被广泛地运用于计算机领域，如数据降...
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2014-05-25 20:43:34
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在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。
为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1， x2， x3， ...
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2014-05-25 07:01:04
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该文章发表在CVPR2013上，主要讲述了如何利用深度卷积网实现人脸特征点的位置预测，个人认为本文最大的亮点在于巧妙地将神经元的输出和坐标值联系起来，实现了多点位置预测。从作者的结果来看，似乎该方法可以秒杀其他任何面部特征点检测算法，具体是不是这样，还需要广大童鞋去验证。...
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2014-05-25 04:26:42
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徒手绘制根轨迹
可以看出假设的系统传递函数如图中黄色公式部分
特征方程是(s^3+4*s^2+K*s+1) = 0；
绘制根轨迹的方法是
铺垫：
1） 先把所有和K有关的项合并成一大项K（s）, (相当于提公因式K)
2) 接着把得到的式子除以不含K的项(如图中蓝色字体部分)
于是可以得到，这是变形后的特征方程
这个方程...
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2014-05-25 01:59:08
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进程是装入内存并准备执行的程序，每个进程都有私有的虚拟地址空间，由代码、数据以及它可利用的系统资源(如文件、管道等)组成。多进程/多线程是Windows操作系统的一个基本特征。Microsoft
Win32应用编程接口(Application Programming Interface, API)....
