之前的一个学习一直在看图像分割的部分内容，基于交互的图像分割基本都是用图割的算法，全自动的图割算法也有最小生成树的改进算法。
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图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。
1996 年， 美国计算机科学家 David R Karger 连同其他研究者在论文《 A new approach to the minimum cut problem》中提出了一个令人惊讶的随机算法 Karger 算法，其在理论计算机科学中非常重要，尤其适用于大规模图的近似最小割问题。
计算机视觉是一门通过研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科。“一图胜千言”，人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介，人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1]。相对于人类高效的图像信息提取能力，计算机在图像信息的理解上仍然效率低下。
立体匹配是三维重建系统的关键步骤，并且作为一种非接触测量方法在工业以及科研领域具有重要的应用价值。为了完成匹配工作以及获取场景的稠密视差图，可以通过构建能量函数对应立体匹配的约束条件。复杂能量函数的全局最优解通常是NP难问题。相对于其他全局优化算法相比如模拟退火、梯度下降、动态规划等，图割算法不仅精度高，收敛速度快，并且对于光照变化、弱纹理等区域的匹配效果也比其他算法好。
在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法。基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的，它只能割出大概的点云（可能是杯子的一部分，但杯把儿肯定没分割出来）。基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了（比如风筝和人，在不用三维形态学去掉中间的线之前，是无法分割风筝和人的）。基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效，没法靠它来分割桌上的碗和杯子。也就是说，上述算法更关注能不能分割，除此之外，我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题。也就是说，有没有哪种方法，可以在一个点不多，一个点不少的情况下，把目标和“其他”分开。
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。
过去一段时间里小编一直接触启发式算法，自从学习了运筹学以后，就对运筹学的精确方法垂涎已久，像什么单纯形法啦，分支定界啦，割平面啦...... 就在小编一边做梦一边睡大觉的时候，boss发来一个任务：用Gomory割平面法求解混合整数规划问题。于是小编马上从床上跳起来，挑灯夜战为大家整出了这个代码...
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基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘来进行分割的。边缘通常表示图像中不同区域之间的分界线。在图像中，边缘通常是指图像灰度值变化的位置，如物体边缘、纹理等。
最近想要找点新的点子来优化之前看到的一些立体匹配论文，我之前一直是用图割做立体匹配，刚开始时候用图割做图像分割，后来发现这块都被人做烂了，继续往下看发现图割还能搞立体匹配，效果也挺好。但是后面发现掉大坑里面了。
---- 新智元报道 编辑：LRS 好困 【新智元导读】中科大王杰教授团队联合华为诺亚提出分层序列模型，AI驱动数学规划求解器，大幅提升求解效率！ 数学规划求解器因其重要性和通用性，被誉为运筹优化领域的「光刻机」。 其中，混合整数线性规划 (Mixed-Integer Linear Programming, MILP) 是数学规划求解器的关键组件，可建模大量实际应用，如工业排产，物流调度，芯片设计，路径规划，金融投资等重大领域。 近期，中科大 MIRA Lab 王杰教授团队和华为诺亚方舟实验室联合
动态因果图知识表达模型，简称因果图，是一种以概率论为理论基础的知识表达推理模型，与信度网(Belief Network)一样，属于基于不确定性的推理算法研究领域。不确定性知识表达和推理通常可分为两类：
我忍不住的想：有没有什么办法，能够提高针对SEO行业的监督能力，来限制他们割韭菜的行为？试图提高行业自律肯定是行不通的，我认为最行之有效的方式还是韭菜们团结起来，看能否实现逆袭。
给定两个大小为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。
图像配准（apap）是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年，Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap（As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT），该算法的效果还是不错的，比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准（Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching），其效果貌似很牛，但没有源码，难以检验。
一致性哈希(consistent hashing)是分布式系统中非常重要的算法，在平滑扩缩容、动态负载均衡等方向有大量应用。相对于传统的线性(取模)哈希算法，一致性哈希可以保证在分布式哈希表中的桶数量发生变化时，受到影响需要重新映射的key尽量少。本文先简要复习下经典的割环一致性哈希方案，然后介绍它的变种——跳跃一致性哈希(jump consistent hash)。
运维人最怕网络出故障。先抛开一些闲话不谈，网络故障从大体上来讲，有下面几种情况：
如果没有, 别急, 我这里有一份 前端知识脑图 100多页, 相信我, 你只要看了一定会点赞, 评论加收藏, 然后明年的今天我换个标题 前端知识脑图 102 页, 你还会来点赞, 评论加收藏.
量子近似优化算法（QAOA）是一种经典和量子的混合算法，是一种在基于门的量子计算机上求解组合优化问题的变分方法。一般而言，组合优化的任务就是从有限的对象中寻找使成本最小化的目标对象，在实际生活中的主要应用包括降低供应链成本、车辆路径、作业分配等。
当然，这完全也可以通过影视特效来完成——如果有一种技术能够用少量的素材创造出宏大的人群场景，那就可以满足需求，但前提是要非常逼真，天衣无缝。
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参数曲面的参数域变量一般用UV字母来表达，比如参数曲面F(u,v)。所以一般叫的三维曲面本质上是二维的，它所嵌入的空间是三维的。凡是能通过F(u,v)来表达的曲面都是参数曲面，比如NURBS曲面。对于三角网格，如果能把它与参数平面建立一一映射，那么它也就被参数化了，这个映射就是UV展开。如下图所示，左图是右边网格在参数平面上的展开，这样每个顶点都有了一个uv参数值，这也被称为纹理坐标。
随着3D扫描技术的进步，如何将点云的前景和背景正确分离成为点云处理的一个具有挑战性的问题。具体来说，就是给定一个对象位置的估计，目标是识别属于该对象的那些点，并将它们与背景点分开。除了将前景与背景分离的基本任务外，分割还有助于定位、分类和特征提取。根据人类视觉感知的原理，一个典型的2D图像的图割问题如图1所示。
---- 新智元报道 编辑：袁榭 好困 【新智元导读】币圈又爆大霹雳：自称永远一枚换一美元的「算法稳定币」翘楚Terrain本周内价格狂泻。号称「币圈茅台」的衍生币Luna，交易价格暴跌逾99%。 这几天的虚拟货币圈，可谓是风起云涌。 让韭菜悲痛到要上天台的事件层出不穷。 稳定币暴跌，跌到被铸币者冻结 这次的主角是号称价格锚定美元币值、永远保持一美元换一枚虚拟币的稳定币Terra与其衍生币Luna，其币值暴跌，跌到让人没眼看，以及同样挂钩的Tether币。 千言万语，不如一张与美元实际比价的走
云台就是两个交流电组成的安装平台，可以水平和垂直的运动。我们所说的云台区别于照相器材中的云台，照相器材的云台一般来说只是一个三脚架，只能通过手来调节方位；而监控系统所说的云台是通过控制系统在远端可以控制其转动方向的。
昨天一早一段疑似“中国比特币首富”李笑来私人谈话录音被曝光，曝光内容涉及到许多在币圈非常火的项目和名称，据统计大概有10条，其中第10条提到“一定要自己开交易所”。
木材表面缺陷不利于木材的加工利用，降低木制品的品质，影响生产企业的经济效益，因此木材表面缺陷的图像检测技术越来越受重视。而采用图像处理方法进行木材表面缺陷检测，是实现木材表面缺陷自动检测、提高企业生产效率的必由之路。
基于深度学习的算法在图像和视频识别任务中取得了广泛的应用和突破性的进展。从图像分类问题到行人重识别问题，深度学习方法相比传统方法表现出极大的优势。与行人重识别问题紧密相关的是行人的多目标跟踪问题。
世界大地测量系统（World geodetic system，简称WGS）是指1960年以来， 由美国国防制图局（DMA）建立的四个世界大地测量系统（WGS60、WGS66、WGS72和WGS84）的统称
币圈极速发展的今天，数百家交易所，2000余种数字货币。投资风险、黑客戏码成为了币圈常事。当然，我们也庆幸有Beetop团队带领数资管家——币小秘，在币圈乱象下隆重登场。
想当年，大学的时候。同学们进进出出图书馆，手里揣着的都是什么微积分，明朝那些事儿之类的书。而我几年下来，全是adobe photoshop，adobe premiere，adobe after effects，adobe flash，总之就是adobe全家桶。别人在网吧打游戏，我经常鼓捣七八个小时的绘声绘影，premiere，nero等等。
作者提出了一种语义平面 SLAM 系统，该系统使用来自实例平面分割网络的线索来改进位姿估计和映射。虽然主流方法是使用 RGB-D 传感器，但在这样的系统中使用单目相机仍然面临着鲁棒的数据关联和精确的几何模型拟合等诸多挑战。在大多数现有工作中，几何模型估计问题，例如单应性估计和分段平面重建（piece-wise planar reconstruction，PPR），通常由标准（贪婪）RANSAC解决。然而，在缺乏场景信息（即尺度）的情况下，设置RANSAC的阈值是很非常困难的。在这项工作中，作者认为可以通过最小化涉及空间相干性的能量函数来解决两个提到的几何模型（单应性/3D平面），即图割优化，这也解决了经过训练的CNN的输出是不准确的问题。此外，作者根据实验提出了一种自适应参数设置策略，并完成了对各种开源数据集的综合评估。
Dijkstra’s algorithm（迪杰斯特拉算法）是一种用于求解单源最短路径问题的经典算法。该算法可以计算从单个起始节点到图中所有其他节点的最短路径。Dijkstra’s algorithm适用于没有负权边的有向或无向带权图。
上一次的文章71. 三维重建6——立体匹配2中，我主要阐述了各种经典的局部代价聚合方法。本篇我们继续解读Stefano教授的经典讲义 Stereo Vision: Algorithms and Applications，今天的重点是视差计算和优化(Disparity Computation/Optimization)。
jump consistent hash是一种一致性哈希算法, 此算法零内存消耗，均匀分配，快速，并且只有5行代码。
Graph Cut 最常用的应用为图像前景、背景分割，本文记录其在图像去噪的应用思路。 简介 Graph Cut 的核心是设置合理的能量函数，将能量函数映射到图模型中，依照最大流最小割算法寻找节点能量最小的二分类结果。 在去噪应用中，也是类似的路数，只是框架仍在二分类中，只能解决二分类的去噪问题。 问题描述 待去噪的二值图像 Y: 📷 图像中噪声很多，我们想要保持图像信息、同时图像尽量平滑。 假设完成去噪的图像 X，需要像 Y ，又要平滑: 📷 如果像素数量为 n，那么总共的解空间大小为 2^n， NP
相约女神节 biu~ biu~ biu~ 我们的运筹学教学推文又出新文拉 还是熟悉的配方，熟悉的味道 今天向大家推出的是 Benders decomposition（一）技术介绍篇 1.背景介绍 Benders分解算法是由Jacques F. Benders在1962年首先提出，目的是用于解决混合整数规划问题(mixed integer programming problem,简称MIP问题)，即连续变量与整数变量同时出现的极值问题[1]。但它的实际应用并不限于此，A.M. Geoffrion建
在刀路加工和拆电极的过程中，我们经常会遇到诸多的问题，容易出现很多的低级错误！今天给大家分享一下刀路加工和拆铜公的方法与注意事项！
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性，所以就有一些读者经常问我，数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢？，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的，并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构，当然，我也会整理一些看过不错的文章给大家。大家也可以留言区补充。
ICLR2021投稿的3篇值得关注的图相关论文： 1.图-图相似网络——将图分类问题转化为一个经典的节点分类问题 2.如何找到你的友好邻里：自监督的图注意设计——提出了一种改进的噪声图的图注意模型——
量子力学理论在20世纪初期诞生，而沃利斯圆周率公式已经存在了数百年，但这两者之间的内在关联直到今天才被发现。
大地测量学中，将球体投影到平面上有无数种算法，也可以分为无数类：https://map-projections.net/projections-list.php，但常用的有以下几种分类：
请你找出这两个正序数组的中位数，并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。
割接的概念：如果网络在运行一段时间后，需要对网络进行改造、升级、迁移等变更，同时这些网络操作行为，又是发生在一个正在承载业务流量的网络上，那么这种行为，就称为割接。网络割接动作，可能是为了调整网络结构、新增或者替换网络设备、更换线路、更改设备配置或者其他针对网络的变更需求
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