python:实现使用分而治之找到单峰列表的峰值算法(附完整源码)

一、 题目要求——search peak element 在一组随机的列表当中，有一定规模的元素在其中，在该列表中没有重复性元素（no duplicates），但是会存在多个峰值(peak element），要求能够返回任一峰值以及其所对应的index 方法一 方法二 从头到尾遍历所有元素的内容比较其左右值和当前元素的大小如果当前元素的值大于左右值 则找到了峰值 分而治之,每次遍历将问题切分为二比较其左右值的大小，观察其趋势再确定去哪一个区间去找 具有一般性的随机列表生成 impo

问题描述 给定含有n个不同整数的数组L=<a1,a2,......,an>,如果L中存在ai,使得a1<a2<......<ai-1<ai>ai+1>…>an。则称L是单峰的，并称ai是L的“峰顶”。假设L是单峰的，设计一个算法，找L的峰顶。 输入形式 一共包括两行，第一行一个整数N，表示数组中整数的个数。 接下来的一行中包含N个整...

论文题目：MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo, (ECCV2018 Oral)开源代码(tensorflo...

前期规划 准备 素材准备：在天桥处，拍摄多车道视屏。ps为了避免车大灯的干扰，拍摄车尾。 python： opencv，numpy,mat 等 思路 1，准备 自定义车道划分，利用交互操作，画出车道轮廓，利用蒙版对视屏的每一帧进行分割，企图分而治之。ps：缺点，车道划分开之后，如果车进行换道，就不是特别好处理了。 2，数车功能 概括：希望通过，背景提取，把前景（车）提取出来。 因为需要对车进行计...

使用origin进行填充 之前的XPS分峰之后用origin的积分功能来进行填充，不过我的origin2015似乎没有这个功能，装了origin2018才可以进行填充。简单步骤就是选中一条线（此时线是independent的），在origin的快捷分析里有“积分”功能，点击后，会弹出一个对话框 （Fig. 1），在“积分”栏里勾选“关闭快捷分析工具后保持阴影颜色”。然后点击“基线” 功能（Fig. 2），模式为“使用现有数据集”，选择你的基线那一列数据。之后就是拉伸积分区域，确保所有区域都被覆盖到。此时关闭

1.什么是峰度？ 峰度：峰度是衡量一组数据分布曲线的陡峭程度。定义公式如下,但一般使用时不会使用定义式： 其中μ为均值， σ为标准差， μ4为四阶中心距。实际应用一般使用如下公式: 若峰度大于0，则说明该组数据的分布曲线相较于正态分布更加陡峭；若峰度小于0，则说明该组数据的分布曲线相较于正态分布更加平缓。换言之，峰度越大，则数据在靠近均值的部分分布得越多，在距离均值较远的部分分布得较少。 2.python 如何计算峰度？ #1.通过pandas实现 import pandas as pd y=[] s=

单峰排序 一．实验题目： 1．单峰序列 问题描述 给定含有n个不同整数的数组L=<a1,a2,…,an>,如果L中存在ai,使得a1<a2<…<ai-1ai+1>…>an。则称L是单峰的，并称ai是L的“峰顶”。假设L是单峰的，设计一个算法，找L的峰顶。 输入形式 一共包括两行，第一行一个整数N，表示数组中整数的个数。 接下来的一行中包含N个整数，以空格分...

连续一元函数的单峰区间计算

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（qq 群号：696721295） 这个例子演示了高斯过程分类的预测概率，分别对应isotropic and anisotropic RBF核。数据集是iris数据集的二维版本。结果显示， anisotropic RBF核获得了稍微高一些的对数边际似然。 实例代码 import numpy as np import matplotlib.pyplo...

实验一  分治策略 实验目的：   理解分治法的算法思想，阅读实现书上已有的部分程序代码并完善程序， 加深对分治法的算法原理及实现过程的理解。 实验内容：   用分治法实现一组无序序列的两路合并排序和快速排序。要求清楚合并排序及快速排序的基本原理，编程实现分别用这两种方法将输入的一组无序序列排序为有序序列后输出。 实验代码： //分治法实现两路合并排序和快速排序 //包含所需各种头文件

XPS Peak软件拟合数据的简单步骤:用excel调入外部数据打开数据文件。1. Excel中的数据转换成TXT格式从Excel中的数据只选择要进行拟合的数据点，copy至txt文本中，即BD两列数据，另存为*.txt文件。2.XPS Peak41中导入数据打开xps peak 41分峰软件,在XPS Peak Fit窗口中,从Data菜单中选择Import (ASCII),即可将转换好的txt...

一、双峰法介绍   直方图双峰法（2-Mode method），如下图所示，即如果图像灰度直方图呈明显的双峰状，则选取双峰间的最低谷出作为图像分割的阈值所在。即下图中，以Zt为阈值进行二值化分割，可以将目标和背景分割开。   但当图像的直方图出现波峰间的波谷平坦、各区域直方图的波形重叠等情况时，用双峰法就很找到合适的阈值。 二、python源码 下面给出Python源代码。

您可以使用样条曲线拟合[蓝色曲线 – 峰值/ 2],然后找到它的根：import numpy as npfrom scipy.interpolate import UnivariateSplinedef make_norm_dist(x, mean, sd):return 1.0/(sd*np.sqrt(2*np.pi))*np.exp(-(x - mean)**2/(2*sd**2))x = n...

return param[0]*np.exp(-np.power(x - param[1], 2.) / (2 * np.power(param[2], 2.)))#高斯公式。plt.plot(xOriginal,gaussian(xOriginal,*popt),'ro:',label='fit')#绘图。bMatrix = ((xMatrixT*xMatrix).I*xMatrixT)*zMatrix.T#矩阵运算。print("输入数据n", yOriginal)#print("过滤数据n", y)