原文地址：https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.html1、信息熵 (information entropy)熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 (Shannon entropy)，信息熵 (information entropy)。本文只讨论信息熵。首...

一、概念它是将提供给用户的业务流程图(“物理模型”)进行功能建模，转化成开发人员能够理解的一系列“逻辑模型”图，即以图形化的方法描绘数据在系统中的流动和处理的过程，这些图都应该用规范的DFD描述。二、原理DFD设计过程就是将数据和处理进行逐层分解就形成了若干层次的DFD。DFD分为顶层图(只有一张)、0层图(也只有一张)、子图、子子图等等。三、包含主要元素即在DFD中包括哪些主要元素，数据流、加工

原文地址：http://blog.csdn.net/smallflyingpig/article/details/61200497图像拼接一般包括warp(映射), compensation(光照补偿)和blend(融合)三部分。 warp部分主要取决于相机参数估计的准确性，光照补偿主要用于解决不同图像曝光不同所带来的输出图像的不同局部的光照差异，而blend则用于融合不同

原文地址：http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目

原文地址：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8532111Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割（Imagesegmentation）、立体视觉（stereo vision）、抠图（Image matting）等。       此类方法把图像分割问题与图的

原文地址：http://blog.csdn.net/volkswageos/article/details/6474202http://blog.csdn.net/tianwaifeimao/article/details/19544861极线几何约束     在双目立体视觉测量中，立体匹配（对应点的匹配 ）是一项关键技术，极线几何在

链表是一种动态数据结构，他的特点是用一组任意的存储单元（可以是连续的，也可以是不连续的）存放数据元素。链表中每一个元素成为“结点”，每一个结点都是由数据域和指针域组成的，每个结点中的指针域指向下一个结点。Head是“头指针”，表示链表的开始，用来指向第一个结点，而最后一个指针的指针域为NULL(空地址)，表示链表的结束。可以看出链表结构必须利用指针才能实现，即一个结点中必须包含一个...

通过@FeignClient注解可以调用外部微服务接口总共分为5步：第一步：加载Jar包第二步：新建一个Feign接口类( ClearBatchFeign.java),并且注明接口实现类第三步:创建一个Feign接口实现类（ClearBatchFeignFallback.java），实现Feign接口，需要加上注解@Component自动注入第四步，定义DTO类来接...

熵的概念在统计学习与机器学习中真是很重要，熵的介绍在这里：信息熵 。今天的主题是最大熵模型（Maximum Entropy Model，以下简称MaxEnt），MaxEnt 是概率模型学习中一个准则，其思想为：在学习概率模型时，所有可能的模型中熵最大的模型是最好的模型；若概率模型需要满足一些约束，则最大熵原理就是在满足已知约束的条件集合中选择熵最大模型。最大熵原理指出，对一个随机事件的概率分布进行

将时间转换为时间戳：/** 将时间转换为时间戳*/public static String dateToStamp(String s) throws ParseException{String res;SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat...