算法

3D重建算法原理 三维重建（3D Reconstruction）技术一直是计算机图形学和计算机视觉领域的一个热点课题。早期的三维重建技术通常以二维图像作为输入，重建出场景中的三维模型。但是，受限于输入的数据，重建出的三维模型通常不够完整，而且真实感较低。随着各种面向普通消费者的深度相机（depth camera）的出现，基于深度相机的三维扫描和重建技术得到了飞速发展。以微软的Kinect，华硕的XTion以及因特尔的RealSense等为代表的深度相机造价低廉，体积适当，操作方便，并且易于研究者和工程师进行开发。三维重建技术也是增强现实（Augmented Reality，简称AR）技术的基础，经过扫描重建后的三维模型可以直接应用到AR或VR的场景中。本文将简单介绍基于深度相机的三维重建技术的基本原理及其应用。 背景 对几何3D模型不断增长的需求：电影 游戏 虚拟环境等行业 VR&AR的火爆 房地产 三维地图等领域的需求 中国古代建筑三维数字化保护 三维数字化城市 三维地图 VR&&AR游戏，电影等 医疗行业：三维心脏 教育行业等 应用 方法介绍 传统的三维重建主要是依靠昂贵的三维扫描设备，并且需要被扫描的目标保持一段时间的稳定。近年来，由于计算机硬件大规模计算能力的发展，特别是GPU和分布式计算的发展，实时高效的解决方案成为了可能。目前主流的方法主要分为以下两类：

本文介绍了机器学习中基本的优化算法—梯度下降算法和随机梯度下降算法，以及实际应用到线性回归、Logistic回归、矩阵分解推荐算法等ML中。 梯度下降算法基本公式 常见的符号说明和损失函数 X :所有样本的特征向量组成的矩阵 x ( i ) 是第i个样本包含的所有特征组成的向量 x ( i ) = （ x ( i ) 1 , x ( i ) 2 . . . , x ( i ) n ） y ( i ) 第i个样本的label，每个样本只有一个label， y ( i ) 是标量（一个数值） h θ ( x ( i ) ) :拟合函数，机器学习中可以用多种类型的拟合函数 θ 是函数变量，是多个变量的向量 θ = [ θ 1 , θ 2 , . . . ] | h θ ( x i ) − y ( i ) | :拟合绝对误差 求解的目标是使得所有样本点（ m 个）平均误差最小，即： 或者平方误差最小，即： arg min 表示使目标函数取最小值时的变量值(即 θ ）值。 都被称为损失函数（Cost Function） J ( θ ) 不只是上面两种形式，不同的机器学习算法可以定义各种其它形式。 梯度下降迭代公式 为了求解 θ = [ θ 1 , θ 2 , . . . ] 的值，可以先对其赋一组初值，然后改变 θ 的值，使得 J ( θ ) 最小。函数 J ( θ )

本篇文章讲解冒泡、插入、选择排序。 1.衡量排序算法执行效率（不太用的到） 时间复杂度 时间复杂度的系数、常数、低阶 比较次数和交换(或移动)次数 2.一些前提概念 上述使用稳定排序算法的例子蛮实用的。 3.冒泡排序 平均时间复杂度呢？—— 使用有序度、逆序度 满有序度 = n*(n-1)/2 逆序度 = 满有序度 - 有序度 最坏情况的逆序度是 n*(n-1)/2，所以算平均是 n*(n-1)/4，所以平均时间复杂度为O(n^2)。 4.插入排序（就是打扑克牌，所以很常用） 上述关于逆序度的trick，了解一下即可。 5.选择排序（就是选苹果） 6.为什么插入排序更受欢迎 7.小结 8.扩展 冒泡排序 动图：https://pic1.zhimg.com/v2-1543c0b97237bb55063e033959706ca0_b.webp 插入排序 动图：https://pic2.zhimg.com/v2-f87ad7d8ad54379dd81f02fcf9b91f49_b.webp 选择排序 动图：https://pic1.zhimg.com/v2-f20b8898585b3ca03843d93ce2c35a68_b.webp 来源： CSDN 作者： Xu_Wave 链接： https://blog.csdn.net/qq_22795223/article/details

1、Apriori算法 　　Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法，它用来找出数据值中频繁出现的数据集合，找出这些集合的模式有助于我们做一些决策。 　　Apriori算法采用了迭代的方法，先搜索出候选1项集及对应的支持度，剪枝去掉低于支持度的1项集，得到频繁1项集。然后对剩下的频繁1项集进行连接，得到候选的频繁2项集，筛选去掉低于支持度的候选频繁2项集，得到真正的频繁二项集，以此类推，迭代下去，直到无法找到频繁k+1项集为止，对应的频繁k项集的集合即为算法的输出结果。 　　可见这个算法还是很简洁的，第i次的迭代过程包括扫描计算候选频繁i项集的支持度，剪枝得到真正频繁i项集和连接生成候选频繁i+1项集三步。 　　一个项集的 支持度(support) 被定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例。比如，图2中{豆奶}的支持度为4/5。支持度是针对项集来说的，因此可以定义一个最小支持度，而只保留满足最小支持度的项集。 可信度 或置信度(confidence)是针对一条诸如{尿布}->{葡萄酒}的关联关系来定义的。这条规则的可信度被定义为“支持度({尿布，葡萄酒})/支持度({尿布})” 　　 　　 　　　 算法步骤： 　　 输入：数据集合D，支持度阈值 α α 　　　输出：最大的频繁k项集 　　　1）扫描整个数据集，得到所有出现过的数据，作为候选频繁1项集。k=1

问题描述 输入一个无符号整数x，输出x的二进制表示中1的个数. 输入 ： 　　76584 输出 ： 　　7 # include <stdio.h> int main ( int argc , char * argv [ ] ) { unsigned int n ; scanf ( "%d" , & n ) ; int cnt = 0 ; while ( n ) { if ( n & 1 ) //位运算，判断n的二进制位是否为0，n=1为真，非0为假 cnt ++ ; n >>= 1 ; //n的二进制位向右移动一位，判断是否等于1；即n=n>>1 } printf ( "%d\n" , cnt ) ; return 0 ; } 来源： CSDN 作者： 折腾的小飞 链接： https://blog.csdn.net/qq_41666142/article/details/104919183

下面我们来一起学习一下 HTTPS ，首先问你一个问题，为什么有了 HTTP 之后，还需要有 HTTPS ？我突然有个想法，为什么我们面试的时候需要回答 标准答案 呢？为什么我们不说出我们自己的想法和见解，却要记住一些所谓的标准回答呢？ 技术还有正确与否吗 ？ HTTPS 为什么会出现 一个新技术的出现必定是为了解决某种问题的，那么 HTTPS 解决了 HTTP 的什么问题呢？ HTTPS 解决了什么问题 一个简单的回答可能会是 HTTP 它不安全。由于 HTTP 天生明文传输的特性，在 HTTP 的传输过程中，任何人都有可能从中截获、修改或者伪造请求发送，所以可以认为 HTTP 是不安全的；在 HTTP 的传输过程中不会验证通信方的身份，因此 HTTP 信息交换的双方可能会遭到伪装，也就是 没有用户验证 ；在 HTTP 的传输过程中，接收方和发送方并 不会验证报文的完整性 ，综上，为了结局上述问题，HTTPS 应用而生。 什么是 HTTPS 你还记得 HTTP 是怎么定义的吗？HTTP 是一种 超文本传输协议(Hypertext Transfer Protocol) 协议， 它 是一个在计算机世界里专门在两点之间传输文字、图片、音频、视频等超文本数据的约定和规范 ，那么我们看一下 HTTPS 是如何定义的 HTTPS 的全称是 Hypertext Transfer

1.排序 排序作为一种基础算法，指的是在某序列中按某个关键字对序列进行排序。 来源： https://www.cnblogs.com/ManbaDF99/p/12287409.html

https://www.jianshu.com/p/db55261ed19e 支持国密SM2/SM3/SM4算法的OpenSSL分支 官方网站： http://gmssl.org/ 开源地址： https://github.com/guanzhi/GmSSL GmSSL 是支持国密算法和标准的OpenSSL分支，增加了对国密SM2/SM3/SM4算法和ECIES、CPK、ZUC算法的支持，实现了这些算法与EVP API和命令行工具的集成。GmSSL由北京大学信息安全实验室开发和维护。 GmSSL (http://gmssl.org) 是支持国密算法和标准的OpenSSL分支，是一个提供了丰富密码学功能和安全功能的开源软件包。在保持OpenSSL原有功能并实现和OpenSSL API兼容的基础上，GmSSL新增多种密码算法、标准和协议，其中包括： 椭圆曲线公钥加密国际标准ECIES 国密SM2椭圆曲线公钥密码标准，包含数字签名算法、公钥加密算法、密钥交换协议及推荐椭圆曲线参数 国密SM3密码杂凑算法、HMAC-SM3消息认证码算法、PBKDF2口令加密算法 国密SM4/SMS4分组密码、ECB/CBC/CFB/OFB/CTR/GCM/FFX加密模式和CBC-MAC/CMAC消息认证码算法 组合公钥(CPK)身份密码，可同时支持椭圆曲线国际标准算法和国密标准算法 国密动态口令密码规范

本系列博客是自己在学习设计模式过程中收集整理的文章集合，其他文章参看 设计模式传送门 本文是转载文章 ，原文请参见 设计模式（十二）——策略模式 概念 学习过设计模式的人大概都知道 Head First设计模式 这本书，这本书中介绍的第一个模式就是策略模式。把策略模式放在第一个，笔者认为主要有两个原因：1、这的确是一个比较简单的模式。2、这个模式可以充分的体现面向对象设计原则中的 封装变化 、 多用组合，少用继承 、 针对接口编程，不针对实现编程 等原则。 策略模式(Strategy Pattern)：定义一系列算法，将每一个算法封装起来，并让它们可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而变化，也称为政策模式(Policy)。 用途 结合策略模式的概念，我们找一个实际的场景来理解一下。 假设我们是一家新开的书店，为了招揽顾客，我们推出会员服务，我们把店里的会员分为三种，分别是初级会员、中级会员和高级会员。针对不同级别的会员我们给予不同的优惠。初级会员买书我们不打折、中级会员买书我们打九折、高级会员买书我们打八折。 我们希望用户在付款的时候，只要刷一下书的条形码，会员再刷一下他的会员卡，收银台的工组人员就能直接知道应该向顾客收取多少钱。 在不使用模式的情况下，我们可以在结算的方法中使用 if/else 语句来区别出不同的会员来计算价格。 但是

此程序来着 P26 下面对算法 2.7的分析部分，修改算法2.7的第一个循环语句中的条件语句为开关语句，且当 *pa=*pb时，只将两者中之一插入Lc。则此操作的结果和算法2.1相同，而时间复杂度确不同 。 /* 修改算法2.7的第一个循环语句中的条件语句为开关语句，且当 *pa=*pb时，只将两者中之一插入Lc。此操作的结果和算法2.1相同 */ typedef int Status; /* Status是函数的类型,其值是函数结果状态代码，如OK等 */ typedef int Boolean; /* Boolean是布尔类型,其值是TRUE或FALSE */ typedef int ElemType; #include<malloc.h> /* malloc()等 */ #include<stdio.h> /* EOF(=^Z或F6),NULL */ #include<process.h> /* exit() */ /* 函数结果状态代码 */ #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define OK 1 #define ERROR 0 #define INFEASIBLE -1 //#define OVERFLOW -2 /* -----------------------线性表的动态分配顺序存储结构 -----------------------