傳感器算法處理:加權平滑\簡單移動平均線\抽取突變-算法和軟件才是傳感器最基本的要素,在傳感器使用中，我們常常需要對傳感器數(shù)據(jù)進行各種整理，以下介紹幾種常用的簡單處理方法：加權平滑\簡單移動平均線\抽取突變.
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算法 傳感器
沒有算法功力，是不可能成為高手的-算法是計算機科學領域最重要的基石之一，但卻受到了國內一些程序員的冷落。許多學生看到一些公司在招聘時要求的編程語言五花八門就產生了一種誤解，認為學計算機就是學各種編程語言，或者認為，學習最新的語言、技術、標準就是最好的鋪路方法。其實大家都被這些公司誤導了。
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算法 編程
人工智能(AI)開始由科研走向行業(yè)應用，其中嵌入式視覺是重要的應用場景，例如汽車、監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實、醫(yī)學診斷、工業(yè)視覺、無人機和移動市場等。為此，筆者探訪了業(yè)內部分相關企業(yè)，請他們介紹了部分算法、研發(fā)和產品動向。
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視覺 處理 算法 201707
汽車輔助駕駛(DA)系統(tǒng)工程師通常使用 PC 模型來創(chuàng)建復雜的處理算法，以便實現(xiàn)高度可靠的自適應巡航控制、車道偏離警告及行人檢測等功能。開發(fā)人員高度重視PC算法模型，因為這種模型使他們能夠嘗試使用并快速評估不同的處理算法。不過，說到底，還是需要一款設計合理的電子硬件解決方案，來實現(xiàn)經(jīng)濟有效的大規(guī)模生產與部署。
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汽車輔助駕駛 算法 FPGA
指紋作為人體特征之一，因其重復率極小(約為150億分之一)，被稱為“人體身份證”。隨著指紋識別技術的普及，尤其是在手機上的大量應用，以往用于刑偵領域的這一技術如今已經(jīng)商業(yè)化，曾經(jīng)高大上(其實現(xiàn)在仍然高大上哈~)的技術已經(jīng)開始和我們的生活息息相關。從你每天掙扎著關掉手機鬧鐘，解鎖手機看時間的那一刻，你已經(jīng)用你的指紋完成了一項偉大的工作——告訴自己，你還有五分鐘就又要上班遲到了 ~_~
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指紋識別 算法 傳感器 假指紋
電機作為各種電器和機械的動力源，無論在工業(yè)應用還是個人項目上，幾乎每位工程師和電子愛好者都會接觸，可謂小電機大作用，今天我們就一起聊聊電機運動控制算法?！ ∫?、DSP與TI 為什么提到電機控制很多人首先會聯(lián)想到DSP?而談到DSP控制總繞不過TI，首先DSP芯片是一種具有特殊結構的微處理器。該芯片的內部采用程序和數(shù)據(jù)分開的哈佛結構，具有專門的硬件乘法器，提供特殊的指令，可以用來快速地實現(xiàn)各種數(shù)字信號處理算法?；贒SP芯片構成的控制系統(tǒng)事實上是一個單片系統(tǒng)，因此整個控制所需的各種功能都可由DSP芯片
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算法 電機
本篇與前面不同，主要內容不是算法，而是機器學習的另一部分內容——學習理論。主要包括偏差/方差(Bias/variance)、經(jīng)驗風險最小化(Empirical Risk Minization，ERM)、聯(lián)合界(Union bound)、一致收斂(Uniform Convergence)?！ g對學習理論的重要性很是強調，他說理解了學習理論是對機器學習只懂皮毛的人和真正理解機器學習的人的區(qū)別。學習理論的重要性在于通過它能夠針對實際問題更好的選擇模型，修改模型。
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機器學習 算法
本篇博客為斯坦福ML公開課第五個視頻的筆記，主要內容包括生成學習算法(generate learning algorithm)、高斯判別分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、樸素貝葉斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)。
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機器學習 算法
引言 隨著信息技術的不斷發(fā)展和網(wǎng)絡技術的不斷普及，種 類繁多、迅速便捷的電腦娛樂已然成為人們日常生活中必不 可少的重要組成部分。在眾多日常休閑娛樂活動中，電腦休 閑游戲憑借它的快捷性、益智性、互動性、簡單性等眾多優(yōu) 點，成為第一選擇。作為中華文化博大精深的代表之一，中國象棋不僅流 傳久遠，而且工具簡單，操作方便，是一項很好的智力運 動，可豐富文化生活，陶冶情操，培養(yǎng)品格，開發(fā)智力，啟 迪思維。下中國象棋時，紅色方先走，黑色方后走，之后紅 黑兩方輪流走。當一方的將（帥
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象棋 算法
推薦系統(tǒng)是為解決信息過載和發(fā)掘長尾物品而提出的一種有效的工具，它與搜索引擎相互配合，共同為用戶提 供可靠便捷的服務。推薦系統(tǒng)可以應用在很多場合，比如電 影、音樂、圖書、文章、新聞、網(wǎng)頁和廣告等領域。代表性 網(wǎng)站有亞馬遜、Netflix、豆瓣、LastFM、YouTube、Facebook 以及淘寶等。推薦系統(tǒng)可以提供個性化的推薦，滿足用戶隨 時變化和差異化的需求 社會化標簽作為Web2.0發(fā)展的產物，是一種非常有效 的網(wǎng)絡資源
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標簽 協(xié)同過濾 算法
作為圖像增強算法系列的第二篇文章，下面我們將要介紹功能強大、用途廣泛、影響深遠的對比度有限的自適應直方圖均衡(CLAHE，Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)算法。盡管最初它僅僅是被當作一種圖像增強算法被提出，但是現(xiàn)今在圖像去霧、低照度圖像增強，水下圖像效果調節(jié)、以及數(shù)碼照片改善等方面都有應用。這個算法的算法原理看似簡單，但是實現(xiàn)起來卻并不那么容易。我們將結合相應的Matlab代碼來對其進行解釋。希望
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圖像增強 算法
數(shù)字圖像處理技術的研究與開發(fā)對數(shù)學基礎的要求很高，一些不斷涌現(xiàn)的新方法中，眼花繚亂的數(shù)學推導令很多期待深入研究的人望而卻步。一個正規(guī)理工科學生大致已經(jīng)具備了包括微積分、線性代數(shù)、概率論在內的數(shù)學基礎。但在分析一些圖像處理算法的原理時，好像還是感覺無從入手。實際所牽涉出來的問題主要可歸結為如下幾個原因：1)微積分、線性代數(shù)、概率論這些是非常重要的數(shù)學基礎，但顯示不是這些課程中所有的內容都在圖像處理算法中有直接應用;2)當你將圖像處理和數(shù)學分開來學的時候，其實并沒有設法建立它們二者的聯(lián)系;3)一些新方法或
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圖像處理 算法
演藝圈的學霸可不只有赫敏(艾瑪·沃特森)。同樣出生于1990年的克里斯汀·斯圖爾特，通過遠程教育讀完高中，1月18日，她以第二作者的身份參與的一篇關于人工智能的研究論文，在學術論文網(wǎng)站arXiv.org上發(fā)表。
該網(wǎng)站由康奈爾大學支持，涉及物理、數(shù)學、統(tǒng)計、計算機科學等領域，供已向學術期刊投稿的論文獲得正式刊登前率先公開。
與斯圖爾特合作的兩位作者，一位是圖像處理公司Adobe的研究員，另一位是電影制作公司Starlight Studio
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人工智能 算法
車牌識別是利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進行車牌號碼、車牌顏色自動識別的模式識別技術。技術的核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。 車牌識別技術工作原理 車輛檢測：可采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式感知車輛的經(jīng)過，并觸發(fā)圖像采集抓拍?！ D像采集：通過高清攝像抓拍主機對通行車輛進行實時、不間斷記錄、采集?！ ☆A處理：噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等?！ ≤嚺贫ㄎ唬涸诮?jīng)過圖像預處理之后的灰度圖像上進行行列掃描，確定車牌
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車牌識別 算法
差錯控制編碼技術對改善誤碼率、提高通信的可靠性具重要作用。RS碼既可以糾正隨機錯誤，又可以糾正突發(fā)錯誤，具有很強的糾錯能力，在通信系統(tǒng)中應用廣泛。由于RS碼的譯碼復雜度高，數(shù)字運算量大，常見的硬件及軟件譯
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算法 頻譜 結構分析 方案
算法介紹
算法（Algorithm）是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠對一定規(guī)范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個算法有缺陷，或不適合于某個問題，執(zhí)行這個算法將不會解決這個問題。不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個算法的優(yōu)劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
算法可以理解為有基本運算及規(guī)定的運算順序所構成的完整的解題步驟?；蛘呖闯砂凑找笤O計好的有限的確切 [
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