从DFS和BFS开始的路径搜索

为Cortex-M4编写优化的DSP代码本节展示如何使用优化指南和DSP指令来开发优化代码。我们看看Biquad（双二阶）滤波器，FFT蝴蝶操作和FIR滤波器。对于每个例子，我们都从通用的C代码开始，然后在应用优化策略时将其映射到Cortex-M4 DSP指令。Biquad（双二阶）滤波器Biquad双二阶滤波器是一种二阶递归或IIR滤波器。双二阶滤波器是双二阶（两个极点和两个零点）的IIR滤波器

源码位于opencv-2.4.9\modules\ocl\src\kmeans.cpp主要就是两个函数，一个是中心点选取法：The Advantages of Careful Seeding，另一个是kmeans算法generateCentersPP函数对应于k-means++的中心点初始化引入随机化，下一个被选为中心点的样本不是固定的，而是一个概率值，这个概率值正比于“整体最小距离“。/*k-m

快速部署开源大模型

MeanShift聚类又称均值漂移算法，首先需要一个迭代半径r，相似阈值T对每个数据，作为一个新类，从其位置半径r内，选择满足相似条件的数据，放到一个表中。计算表内数据的位置均值，数据均值，将新的位置和均值作为该类的特征，重新计算满足相似条件的数据，不断迭代直到收敛。相当于数据有两个相似条件，一个位置相似条件r，一个数据相似条件T。K-Means聚类该方法被称为k均值，首先需要选定k个聚类中心。对

1、左右视图成功匹配的窗口，具有相同的像素2、像素P的视差只与其领域有关3、相近颜色的点具有相近的视差4、视差非连续区，应具有颜色差或亮度差上述这些假设都作为各类算法的切入点，详细可以观看 立体匹配理论与实战一般分为四种：局部、全局、半全局、基于深度学习的匹配，前三种都是传统的算法。如经典的SDA匹配，使用左视图的窗口减去右视图的窗口，得到SDA值最小很可能就是真实视差。不过这样计算出来的一般都比

这里是重点，因为我是跑深度学习的，要用CUDA，所以必须得装官方的驱动，Ubuntu的附件驱动可能不太行.进入官网https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/，选择类型，最新版本下载。挨个运行，更新/安装必须的包禁用自带的显卡驱动nouveau终端运行以下命令：（3）终端依次运行以下代码更新系统，并重启（4）验证禁用是否成功若没有任何输出，则禁用成功。（5）卸载原有

1、贝叶斯决假设对于测试样本xxx，共有mmm中类别可能 {w1,⋯,wm}\{ w_1 , ⋯, w _m\}{w1​,⋯,wm​}，则判断样本类别的贝叶斯决策是:max⁡{p(w1∣x),p(w2∣x),⋯ ,p(wm∣x)}\max \{ p({w_1}\left| x \right.),p({w_2}\left| x \right.), \cdots ,p({w_m}\left| x \r

根据变换矩阵的不同，可以分为三种变形方法，分别是：仿射变换、相似变换、刚性变换。这边从基本原理进行算法公式推导

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