原文链接：http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14/2080917.html 主要步骤 1)、尺度空间的生成； 2)、检测尺度空间极值点； 3)、精确定位极值点； 4)、为每个关键点指定方向参数； 5)、关键点描述子的生成。 L(x,y... ...
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2016-07-13 13:55:11
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承网上的前辈所言：机器学习不是一个一个孤立的算法堆砌起来的，想要像看《算法导论》这样看机器学习是个不可取的方法．机器学习里面有几个东西一直贯穿全书，比如说数据的分布、最大似然（以及求极值的几个方法，不过这个比较数学了），偏差、方差的权衡，还有特征选择，模型选择，混合模型等等知识，这些知识像砖头、水泥 ...
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2016-07-13 11:43:42
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求解条件极值的方法：拉格朗日乘数法 基于对多元函数极值方法的了解，再具体的问题中我们发现这样一个问题，在求解f(x,y,z)的极值的时候，我们需要极值点落在g(x,y,z)上这种对极值点有约束条件，通过直接代换消元的方法似乎会出现一些问题。 比如这个例题。 它面临的问题是，代换消元然后通过求偏导得来 ...
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2016-07-11 07:49:34
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*摘自交大ACM-ICPC系列丛书和网络 【数据结构】 二叉堆 并查集——初始化O(n),查找均摊O(1)，合并均摊O(1) 树状数组——求和、修改O(logn) 左偏树——插入O(logn),求极值O(1),删除O(logn),合并O(logn) Trie——插入、查询O(length) Trea ...
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2016-07-09 14:43:23
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【递推与递归】极值问题 题目描述 已知m、n为整数,且满足下列两个条件： （1）m、n∈1,2,3,……,k，即1≤m,n≤k （2）(n2-mn-m2)2=1 你的任务是：编程由键盘输入正整数k（1≤k≤109），求一组满足上述两个条件的m、n，并且使m2+n2的值最大。 已知m、n为整数,且满足 ...
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2016-07-06 01:40:28
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本文为本人入门学习所用，由参考多方资料整理而成，完成后将加上参考文献
SIFT简介及相关特点
SIFT全称：尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform)
是一种用来侦测与描述影像中的局部性特征的算法：它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。
SIFT算法...
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2016-06-21 08:05:26
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SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果。
基本的路线：
1. 尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分...
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2016-06-21 08:00:23
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题目链接：点击打开链接；
题意：本题给出两条线段，一条线段端点为a，b；另一条线段端点是c,d，在两条线段和不在线段上有不同的速度，求最短时间。
分析：本题一共有三段时间，在a-b上，在c-d上，在空白的地方。设着三段时间是x,y,z。则一旦x和y确定之后，z就能确定，因为这样在两线段上的点就确定了，z也就求出来了，如果x确定时y不确定的话，z和y有关系，所以时间是有一个极值，想到极值，就应该...
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2016-05-30 15:42:21
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/* 如果给两张图片，中间有相似点。要求做匹配。怎么做。我现在能讲么？ 比如给了两幅图片，先求出sift点。 尺度空间极值检测。高斯模糊 关键点定位 关键点方向确定 关键点描述 kdtree 和 bbf 最优节点优先算法 进行两幅图片特征点的匹配，会涵盖一些不正确的匹配点 ransac 随机抽样一致 ...
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2016-05-29 12:24:03
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在数学最优化问题中，拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名）是一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多元函数的极值的方法。这种方法将一个有n 个变量与k 个约束条件的最优化问题转换为一个有n + k个变量的方程组的极值问题，其变量不受任何约束。这种方法引入了一种新的标量未知数，即拉格朗日 ...
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2016-05-21 14:20:53
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