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標(biāo)簽 > 算法
算法(Algorithm)是指解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述,是一系列解決問題的清晰指令,算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機(jī)制。也就是說,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。
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之前經(jīng)常講涉及遞歸的算法題,我說過寫遞歸算法的一個(gè)技巧就是不要試圖跳進(jìn)遞歸細(xì)節(jié),而是從遞歸框架上思考,從函數(shù)定義去理解遞歸函數(shù)到底該怎么實(shí)現(xiàn)。
基于DES算法的RFID怎樣設(shè)計(jì)安全系統(tǒng)
改進(jìn)后的DES算法具有面積小、功耗低的特點(diǎn),更適合用于RFID標(biāo)簽電路。
2020-01-06 標(biāo)簽:RFID算法RFID標(biāo)簽 1344 0
在一般的RFID系統(tǒng)中,RFID讀寫器和RFID電子標(biāo)簽之間采用的是無線通信,由于讀寫器和標(biāo)簽數(shù)據(jù)信息傳輸所使用的信道相同。所以當(dāng)多標(biāo)簽同時(shí)響應(yīng)時(shí),信道...
提出占用資源的模塊需要產(chǎn)生一個(gè)訪問請(qǐng)求request,所有的請(qǐng)求輸入仲裁器之后,仲裁器需要根據(jù)仲裁算法,返回一個(gè)grant來響應(yīng)某一模塊的請(qǐng)求。
在約束條件下優(yōu)化非線性目標(biāo)函數(shù)的問題
非線性規(guī)劃是一類在約束條件下優(yōu)化非線性目標(biāo)函數(shù)的問題。以下是幾個(gè)常見的非線性規(guī)劃算法。
基于深度學(xué)習(xí)立體匹配的基本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和變種
我們可以利用下圖來描述它們的共同點(diǎn),它們都是由左右兩條分支組成了特征提取的網(wǎng)絡(luò),提取出來的特征圖都會(huì)進(jìn)入到?jīng)Q策模塊,該模塊負(fù)責(zé)計(jì)算出左右兩個(gè)Patch對(duì)...
2023-04-07 標(biāo)簽:算法網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)深度學(xué)習(xí) 1335 0
淺析pid算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過程
負(fù)反饋系統(tǒng),都有滯后效應(yīng),但為什么運(yùn)放、電源這類的卻從來不提PID算法呢?這是因?yàn)檫@類系統(tǒng)的滯后延時(shí)時(shí)間非常短,若考慮這個(gè)延時(shí),負(fù)反饋引入180度相位,...
記一次金融站點(diǎn)的驗(yàn)簽破解實(shí)戰(zhàn)
分析后得知"requestObject"由兩部分組成,一部分為不固定參數(shù),根據(jù)業(yè)務(wù)功能點(diǎn)不同傳入不同的參數(shù)字典,另一部分為固定參數(shù)t...
一種適用于動(dòng)態(tài)環(huán)境的實(shí)時(shí)視覺SLAM系統(tǒng)
既能保證效率和精度,又無需GPU,行業(yè)第一個(gè)達(dá)到此目標(biāo)的視覺動(dòng)態(tài)SLAM系統(tǒng)。
閾值法的基本思想是基于圖像的灰度特征來計(jì)算一個(gè)或多個(gè)灰度閾值,并將圖像中每個(gè)像素的灰度值與閾值作比較,最后將像素根據(jù)比較結(jié)果分到合適的類別中。因此,該方...
2023-11-03 標(biāo)簽:算法圖像分割機(jī)器學(xué)習(xí) 1295 0
摘 要:針對(duì)當(dāng)前夏比擺錘沖擊試驗(yàn)中夏比試樣擺放方式具有一定危險(xiǎn)性,且擺放位置精度易受影響問題,提出一種改進(jìn) LSD的夏比試樣工位點(diǎn)定位方法。首先對(duì)采集...
探索AC自動(dòng)機(jī):多關(guān)鍵詞搜索的原理與應(yīng)用案例
引言 目前,大多數(shù)自由文本搜索技術(shù)采用類似于Lucene的策略,通過解析搜索文本為各個(gè)組成部分來定位關(guān)鍵詞。這種方法在處理少量關(guān)鍵詞時(shí)表現(xiàn)良好。但當(dāng)搜索...
2024-08-26 標(biāo)簽:算法自動(dòng)機(jī) 1292 0
邁向多模態(tài)AGI之開放世界目標(biāo)檢測(cè)
OVD的基礎(chǔ)概念:OVD的使用主要涉及到 few-shot 和 zero-shot兩大類場(chǎng)景,few-shot是指有少量人工標(biāo)注訓(xùn)練樣本的目標(biāo)類別,ze...
2023-06-15 標(biāo)簽:算法目標(biāo)檢測(cè)Agi 1284 0
Direct Inversion:三行代碼提升基于擴(kuò)散的圖像編輯效果
為了完成這兩個(gè)任務(wù),最為直覺,也是使用最多的方式就是:使用兩個(gè)分支來完成這兩件事,一個(gè)用來保留信息,一個(gè)用來添加信息。之前的編輯算法大多可以劃分出這兩個(gè)...
2023-10-10 標(biāo)簽:算法代碼數(shù)據(jù)集 1281 0
隨著對(duì)人工智能的需求變得越來越普遍,技術(shù)需求變得越來越復(fù)雜,希望在產(chǎn)品中采用邊緣人工智能的公司通常會(huì)發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)艱巨的挑戰(zhàn)。但是是什么讓它如此困難,有什...
基于實(shí)時(shí)計(jì)算的汽車零件訂單履行狀況監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于汽車零件物流的研究較為豐富。丁則宇將質(zhì)量管理領(lǐng)域應(yīng)用較廣的魚骨圖分析法,引入到對(duì)汽車零件物流成本控制的影響因素分析中,并針對(duì)汽車零件物流成...
6d姿態(tài)估計(jì)是什么 6D位姿估計(jì)PPF算法詳解
Voting Scheme 現(xiàn)在我們可以將研究問題定義如下: 前面我們定義了 local coordinates,現(xiàn)在只需要通過一種方法找到最優(yōu)的 ...
2023-08-10 標(biāo)簽:算法姿態(tài)估計(jì) 1264 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法有哪些
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的核心技術(shù)之一,旨在通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)(如權(quán)重和偏差)來最小化損失函數(shù),從而提高模型的性能和效率。本文將詳細(xì)探討神經(jīng)網(wǎng)...
2024-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 1264 0
一種簡(jiǎn)單而有效的多攝像頭算法,用于平衡性能和效率
Multi-view Stereo(MVS)方法旨在從具有已知位姿的一組圖像中恢復(fù)密集的3D場(chǎng)景結(jié)構(gòu)。盡管早期的研究主要關(guān)注經(jīng)典優(yōu)化方法,但近年來,許多...
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