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RSS订阅原创 leetcode1 Two Sum
最近面试了不少同学，来回反复问了那几道编程题，感觉自己的储备也有点匮乏了，leetcode的题目一直没有系统得刷过，突然心血来潮，想一天刷几道，希望自己可以坚持下去，不贪多，希望可以从中体会到不一样的思想，提高自己工作中的效率。Two Sum
2017-03-28 23:52:48
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转载 Instructions函数对照表：02 xmmintrin.h与SSE指令集
更多详情见——http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/04/26/md00.htmlSIMD函数整理：00 索引贴R：寄存器。M：64位MM寄存器；X：128位XMM寄存器；Y：256位YMM寄存器。Name：函数名。Name2：另一种函数名。功能：功能描述。Asm：汇编指令。PCode：伪代码。
2016-01-20 10:14:04
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转载 模式识别 评价方法 ROC曲线, DET曲线, FPPW, FPPI etc.
因个人在做模式识别相关的工作，模式识别算法最终的性能评价是关键。但苦于网上很难找到具体、详细的评价流程、方法以及代码，所以本人打算近期准备如题所示评价方法的整理工作，到时候会奉上方法介绍、基础代码（matlab 版），以帮助更多像我这样对这些方法有些迷茫的人。暂时提供matlab中自带的ROC,DET曲线绘制函数: perfcurve()具体使用方法，中文链接：http://ilo
2015-10-07 14:54:25
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原创 stringstream输入一行整数（有正有负）
//test.cpp 输入举例 1 2 3 4 -4 -6 -7#include #include #include using namespace std;int count(string input){ int count=0; for(int i=0;i<input.size();i++){ if(input[i]==' ') count ++; }
2015-09-26 10:34:54
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原创 github-july-海量数据处理
海量数据处理关联容器分而治之1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP解法：具体分为以下3个步骤a.分而治之/hash映射首先把这一天访问百度日志的所有IP提取出来，然后逐个写入到一个大文件中，接着采用映射的方法，比如%1000，把整个大文件映射为1000个小文件。b.hash_map统计当大文件转化成了小文件，那么我们便可以采用hash_map(i
2015-09-16 19:37:30
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原创 github-july-完美洗牌算法
完美洗牌算法题目：有个长度为2n的数组{a1,a2,a3,...,an,b1,b2,b3,...,bn}，希望排序后{a1,b1,a2,b2,....,an,bn}，请考虑有无时间复杂度o(n)，空间复杂度0(1)的解法。解法如果这副牌用a1 a2 a3 a4 b1 b2 b3 b4表示（为简化问题，假设这副牌只有8张牌），然后一分为二之后，左手上的牌可能是a1 a2 a3 a
2015-09-13 15:45:31
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原创 github-july-寻找和为定值的多个数
寻找和为定值的多个数题目描述输入两个整数n和sum，从数列1，2，3.......n 中随意取几个数，使其和等于sum，要求将其中所有的可能组合列出来。解法：类背包问题（递归问题）可以看出这是关于0-1背包问题，可以将问题定义为f(n,m),从1->n中选择多个数，使得之和为m 那么（1）选取n，则剩下从n-1个数中选择和为m-n的数，即
2015-09-11 16:58:12
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原创 寻找和为定值的两个数
寻找和为定值的两个数题目描述输入一个数组和一个数字，在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字。要求时间复杂度是O(N)。如果有多对数字的和等于输入的数字，输出任意一对即可。例如输入数组1、2、4、7、11、15和数字15。由于4+11=15，因此输出4和11。解法：如果数组是无序的，先排序(N log N)，然后用两个指针i，j，各自指向数组的首尾两
2015-09-11 15:35:24
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原创 github-july-寻找最小的K个数
寻找最小的k个数题目描述输入n个整数，输出其中最小的k个。解法1：排序，输出最小k个解法2：堆排序，构造小顶堆，排序过程中，输出前k个最小值后停止（不够一次完整的堆排序） O（n*logk）解码3：线性时间查找，类似于快速排序中的划分方法
2015-09-11 15:25:47
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原创 动态规划
动态规划分治法->可行解动态规划->最优解（最优化问题）分治法：原问题划分为互不相交的子问题，递归的求解子问题动态规划：应用于子问题重叠的情况，即不同的子问题具有公共的子问题【将每个子问题只求解一次，将其解保存在一个表格中，从而无需每次求解一个子问题时都重新计算】
2015-09-09 16:35:04
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原创 分治和递归
分治和递归分治和递归不同，但常一起出现。递归递归：直接或间接调用自身的算法解决问题： 全排列问题、整数划分问题分治解决问题：二分搜索、大整数乘法、棋盘覆盖、归并排序、快速排序、随机快速排序、线性时间选择（找出n个数中第k小的数）
2015-09-08 16:53:13
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原创 github-july-字符串的全排列
题目描述输入一个字符串，打印出该字符串中字符的所有排列。例如输入字符串abc，则输出由字符a、b、c 所能排列出来的所有字符abc、acb、bac、bca、cab 和 cba。解法1：递归解法2：字典序
2015-09-08 15:04:23
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原创 github-july-最长回文子串
题目描述给定一个字符串，求它的最长回文子串的长度。解法：可以枚举中心位置，然后再在该位置上用扩展法，记录并更新得到的最长的回文长度注意：回文子串为奇数或者偶数两种情况。
2015-09-07 21:57:38
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原创 github-july-回文判断
题目描述回文，英文palindrome，指一个顺着读和反过来读都一样的字符串，比如madam、我爱我，这样的短句在智力性、趣味性和艺术性上都颇有特色，中国历史上还有很多有趣的回文诗。那么，我们的第一个问题就是：判断一个字串是否是回文？解法1 ： 从两端求解解法2： 从中间求解两种时间复杂度均为O(n)，但解法2在某些问题中有特殊之处
2015-09-07 21:50:43
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原创 github-july-字符串转换成整数
题目：字符串转换成整数输入一个由数字组成的字符串，把它转换成整数并输出。例如：输入字符串"123"，输出整数123。给定函数原型int StrToInt(const char *str) ，实现字符串转换成整数的功能，不能使用库函数atoi。解法：a[i]之前对应的整数位n，则a[i+1]对应的整数为10*n + a[i]注意溢出和鲁棒性
2015-09-07 21:46:57
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原创 github-july-字符串包含
题目描述给定两个分别由字母组成的字符串A和字符串B，字符串B的长度比字符串A短。请问，如何最快地判断字符串B中所有字母是否都在字符串A里？为了简单起见，我们规定输入的字符串只包含大写英文字母，请实现函数bool StringContains(string &A, string &B)比如，如果是下面两个字符串：String 1：ABCDString 2：BAD答案是true
2015-09-07 21:34:45
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原创 常用数据库对比
目前，商品化的数据库管理系统以关系型数据库为主导产品，技术比较成熟。面向对象的数据库管理系统虽然技术先进，数据库易于开发、维护，但尚未有成熟的产品。国际国内的主导关系型数据库管理系统有Oracle、Sybase、INFORMIX和INGRES。这些产品都支持多平台，如 UNIX、VMS、Windows，但支持的程度不一样。IBM的DB2也是成熟的关系型数据库。但是，DB2是内嵌于IBM的AS/40
2015-08-28 14:12:37
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转载 Hadoop简介
一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应
2015-08-09 19:47:12
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转载 转自stackoverlow-如何提高RSQLite的写入速度
经常用RSQLite写数据的朋友会发现RSQLite一次性写入大量数据奇慢无比, 并且一直在读硬盘, 导致其他操作也被拖累, 据说这是由于sqlite基于事物所导致的. 这种情况特别容易发生在对表格增量写入的情况. http://stackoverflow.com/questions/15390565/rsqlite-takes-hours-to-write-table-to-sqlite-d
2015-07-09 10:03:26
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转载 Tortoise使用
1. export 和check out export 下载源代码 用法： 1、新建一个空的文件夹，右键点击它，可以看到TortoiseSVN菜单以及上面的SVN Checkout。 2、不用管这个Checkout，我们选择TortoiseSVN菜单下的Export...，接着它会让你输入url。 3、比如输入【迷宫探宝】的SVN地址是：http://gam
2015-07-09 09:29:22
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转载 Kafka使用入门教程
http://blog.csdn.net/loveyaqin1990/article/details/41643903介绍Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能，但具有自己独特的设计。这个独特的设计是什么样的呢？ 首先让我们看几个基本的消息系统术语：Kafka将消息以topic为单位进行归纳。将向Ka
2015-07-02 11:18:56
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转载 flume+kafka+storm+mysql架构设计
http://blog.csdn.net/mylittlered/article/details/20810265序言前段时间学习了storm，最近刚开blog，就把这些资料放上来供大家参考。这个框架用的组件基本都是最新稳定版本，flume-ng1.4+kafka0.8+storm0.9+mysql如果有需要测试项目代码的朋友，留下邮箱。（项目是maven项目，需要改
2015-07-02 11:15:14
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转载 分布式消息发布订阅消息系统Kafka
Kafka是2010年12月份开源的项目，采用scala语言编写，使用了多种效率优化机制，整体架构比较新颖（push/pull），更适合异构集群。设计目标：(1) 数据在磁盘上的存取代价为O(1)(2) 高吞吐率，在普通的服务器上每秒也能处理几十万条消息(3) 分布式架构，能够对消息分区(4) 支持将数据并行的加载到hadoop架构：Kafk
2015-07-02 10:08:47
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转载 非最大抑制（NMS）
非极大值抑制（NMS） 非极大值抑制顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法，而是用于在目标检测中用于提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉
2015-05-10 16:18:08
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转载 关于模式识别、机器学习、推荐系统、图像特征、数值计算、目标跟踪等方面个人主页及博客
http://blog.csdn.net/zhangping1987/article/details/29554621目标检测、识别、分类、特征点的提取David Lowe：Sift算法的发明者，天才。Rob Hess：sift的源码OpenSift的作者，个人主页上有openSift的下载链接，Opencv中sift的实现，也是参考这个。
2015-05-10 10:21:25
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转载 ICCV2013、CVPR2013、ECCV2013目标检测相关论文
ICCV2013 Papers about Object Detection:1. Regionlets for Generic Object Detection. Xiaoyu Wang, Ming Yang, Shenghuo Zhu, Yuanqing Lin .（暂无源码提供）Website: http://www.xiaoyumu.com/project/detectio
2015-05-04 15:01:24
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转载 非极大值抑制（Non-maximum suppression）在物体检测领域的应用
最近在一个项目，需要用到非极大值抑制，找了很长时间没有找到非极大值抑制在物体检测方面的的详细解释，最后只有翻阅相关的代码来理解。一、Nms主要目的 在物体检测非极大值抑制应用十分广泛，主要目的是为了消除多余的框，找到最佳的物体检测的位置。如上图中：虽然几个框都检测到了人脸，但是我不需要这么多的框，我需要找到一个最能表达人脸的框。下图汽车
2015-05-04 10:30:53
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转载 用node-webkit把web应用打包成桌面应用
http://www.cnblogs.com/2050/p/3543011.htmlnode-webkit是一个Chromium和node.js上的结合体，通过它我们可以把建立在chrome浏览器和node.js上的web应用打包成桌面应用，而且还可以跨平台的哦。很显然比起传统的桌面应用，在某些特定领域用html5+css3+js开发的web应用更加简单和高效，而且还可以使用n
2015-04-30 09:59:31
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转载 SVM VS AdaBoost 构造分类器用于物体检测
最近，在做一些关于物体检测的东西，其中要用到分类器。现在，常用的分类器有两大类：AdaBoost ，SVM.由于刚刚接触，概念上勉强了解，做起来有些吃力。幸好，实验室的师兄做过类似的工作，赶紧请教，终于有了新的理解和认识，做一简单总结。首先，要清楚整个detection task 的流程框架：第一步，对待检测图片进行合理的表述，这一步即特征表达的问题。需要用一向量（特征向量）表示图
2015-03-13 10:17:14
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转载 后台使用imagemagick的convert命令来处理图片真是太方便了。
imagemagick文档：http://www.imagemagick.org/script/command-line-options.phpconvert功能强大，用来批处理图片的放大、缩小、裁剪、旋转、合并、水印、拼接、格式转换等都非常方便，特别适合后台的图片处理。1，获取图片信息[plain] view plaincopy$ide
2015-03-12 14:57:39
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转载 SVM vs Adboost
这两个classifier到底哪个好？或许有人会说这样简单的判定哪个好哪个不好很幼稚，每一个classifier都有它的优缺点，但是看看CVPR每年的几百篇论文，这两个classifier的地位很难有任何其他的算法能比吧？ 之前我一直以为SVM要比Adaboost在实际中更好，在理论上也更clever。想想Viola Jones都是十年前的算法了，用SVM做face detection未必就比
2015-02-26 17:35:06
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转载 TI C6000系列DSP的流水线介绍和软件流水优化
本文主要介绍C6000系列DSP的流水线操作，从指令的fetch，指令译码到执行阶段，介绍了Fetch packet和execute packet以及延时slot和latency的概念，最后比较了C62x/C64x/67x等系列DSP的流水线的区别并介绍了TI的增强VLIW架构的含义。流水线的概念计算机流水线是Intel首次在486芯片中开始使用的。在CPU中把指令的执行分成若干个
2015-02-02 11:48:16
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转载 程明明-关于文献阅读和寻找新的科研题目
本文转载自：程明明» 本文链接：http://www.52ml.net/12030.html» 转载请注明来源：我爱机器学习(52ml.net) » 《程明明-关于文献阅读和寻找新的科研题目》自从2007年一月去我即将读研的清华大学计算机图形学组做本科毕业设计开始，我就陷入了一个困扰我许久的问题之中：如何阅读文献，如何寻找科研题目？之后长达三年的时间，我一直被这
2015-01-08 16:31:30
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转载 程明明-关于文献阅读和寻找新的科研题目
本文转载自：程明明» 本文链接：http://www.52ml.net/12030.html» 转载请注明来源：我爱机器学习(52ml.net) » 《程明明-关于文献阅读和寻找新的科研题目》
2015-01-08 16:30:07
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空空如也
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