继前两节我们分别探讨了极化码的编码，以及深入到高斯信道探讨高斯近似法之后，我们来关注一个非常重要的极化码构造算法。这个算法并没有一个明确的名词，因此我们以两位发明者的名字将其命名为“Tal-Vardy算法”。 在《极化码小结（2）》之中，我们简单讲述了BEC信道下构造极化码的方法——通过直接计算巴氏 ...
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2017-09-24 19:19:10
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【题意】 与poj1222类似，只不过关系不再是通过矩阵体现，而是直接给出。 【题解】 根据关系建立出方程组，再高斯消元。若求出变元个数为num，答案即等于2^num。若解方程时有一个方程未知数系数为0，常数不为0，则是无解。 【代码】 1 #include <iostream> 2 #includ ...
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2017-09-24 16:15:20
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【题意】 一个5*6的矩阵，对一个位置操作可以使自己和相邻格子取反（0变1，1变0），给出开始状态，求一组操作的解使得全部为0. 【题解】 模版题，对每个格子标号，建立方程组，直接高斯消元即可了。我也不明白为什么必有解。 【代码】 1 #include <iostream> 2 #include < ...
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2017-09-24 15:30:34
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关键是算e^{-x^2}在0到oo的定积分是sqrt(pi)/2. 或者利用高斯密度函数来求解 ...
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2017-09-24 09:52:14
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参考：http://m.blog.csdn.net/blog/cau_eric/27710423 函数原型: void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, ...
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2017-09-23 21:27:46
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题目链接：http://poj.org/problem?id=2947 题意：有n 种装饰物，m 个已知条件,每个已知条件的描述如下： p start enda1, a2......ap (1<= ai <= n)第一行表示从星期 start 到星期 end 一共生产了p 件装饰物 (工作的天数为e ...
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2017-09-23 19:04:33
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参考网站： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 1、边缘检测步骤 1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感。（ 通常用高斯滤波 ） 2）增强：增强边缘的基础是确定图像各点领域强度 ...
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2017-09-23 00:10:43
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#include #include #include using namespace std; int dir[4][2]={{0,1},{0,-1},{1,0},{-1,0}}; int mp[16][16]; int x[16*16+2];// 用来存储解的情况 int a[16*16+2][1... ...
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2017-09-21 23:30:41
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参考网站： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23184547 在很多情况下，比如在噪声是散粒噪声而不是高斯噪声时（图像偶尔会出现很大的值的时候），在这种情况下，用高斯滤波器对图像进行模糊的话，噪声是不会被去除的，它们只是转换为更为柔和 ...
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2017-09-21 13:37:06
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参考网站：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/22745559 1、boxFilter函数——方框滤波 2、blur函数——均值滤波 3、GaussianBlur函数——高斯滤波 4、综合实践： ...
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2017-09-20 23:29:54
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