JavaScript でのいくつかの非再帰的完全置換アルゴリズムのコード例の詳細な説明
回溯(非递归)
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title>Full Permutation(Non-recursive Backtrack) - Mengliao Software</title> </head> <body> <p> Full Permutation(Non-recursive Backtrack)<br /> Mengliao Software Studio - Bosun Network Co., Ltd.<br /> 2012.03.29</p> <script type="text/javascript"> /* 全排列(非递归回溯)算法 1、建立位置数组,即对位置进行排列,排列成功后转换为元素的排列; 2、第n个位置搜索方式与八皇后问题类似。 */ var count = 0; function show(arr) { document.write("P<sub>" + ++count + "</sub>: " + arr + "<br />"); } function seek(index, n) { var flag = false, m = n; //flag为找到位置排列的标志,m保存正在搜索哪个位置 do { index[n]++; if (index[n] == index.length) //已无位置可用 index[n--] = -1; //重置当前位置,回退到上一个位置 else if (!(function () { for (var i = 0; i < n; i++) if (index[i] == index[n]) return true; return false; })()) //该位置未被选择 if (m == n) //当前位置搜索完成 flag = true; else n++; } while (!flag && n >= 0) return flag; } function perm(arr) { var index = new Array(arr.length); for (var i = 0; i < index.length; i++) index[i] = -1; for (i = 0; i < index.length - 1; i++) seek(index, i); while (seek(index, index.length - 1)) { var temp = []; for (i = 0; i < index.length; i++) temp.push(arr[index[i]]); show(temp); } } perm(["e1", "e2", "e3", "e4"]); </script> </body> </html>
排序(非递归)
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title>Full Permutation(Non-recursive Sort) - Mengliao Software</title> </head> <body> <p> Full Permutation(Non-recursive Sort)<br /> Mengliao Software Studio - Bosun Network Co., Ltd.<br /> 2012.03.30</p> <script type="text/javascript"> /* 全排列(非递归求顺序)算法 1、建立位置数组,即对位置进行排列,排列成功后转换为元素的排列; 2、按如下算法求全排列: 设P是1~n(位置编号)的一个全排列:p = p1,p2...pn = p1,p2...pj-1,pj,pj+1...pk-1,pk,pk+1...pn (1)从排列的尾部开始,找出第一个比右边位置编号小的索引j(j从首部开始计算),即j = max{i | pi < pi+1} (2)在pj的右边的位置编号中,找出所有比pj大的位置编号中最小的位置编号的索引k,即 k = max{i | pi > pj} pj右边的位置编号是从右至左递增的,因此k是所有大于pj的位置编号中索引最大的 (3)交换pj与pk (4)再将pj+1...pk-1,pk,pk+1...pn翻转得到排列p' = p1,p2...pj-1,pj,pn...pk+1,pk,pk-1...pj+1 (5)p'便是排列p的下一个排列 例如: 24310是位置编号0~4的一个排列,求它下一个排列的步骤如下: (1)从右至左找出排列中第一个比右边数字小的数字2; (2)在该数字后的数字中找出比2大的数中最小的一个3; (3)将2与3交换得到34210; (4)将原来2(当前3)后面的所有数字翻转,即翻转4210,得30124; (5)求得24310的下一个排列为30124。 */ var count = 0; function show(arr) { document.write("P<sub>" + ++count + "</sub>: " + arr + "<br />"); } function swap(arr, i, j) { var t = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = t; } function sort(index) { for (var j = index.length - 2; j >= 0 && index[j] > index[j + 1]; j--) ; //本循环从位置数组的末尾开始,找到第一个左边小于右边的位置,即j if (j < 0) return false; //已完成全部排列 for (var k = index.length - 1; index[k] < index[j]; k--) ; //本循环从位置数组的末尾开始,找到比j位置大的位置中最小的,即k swap(index, j, k); for (j = j + 1, k = index.length - 1; j < k; j++, k--) swap(index, j, k); //本循环翻转j+1到末尾的所有位置 return true; } function perm(arr) { var index = new Array(arr.length); for (var i = 0; i < index.length; i++) index[i] = i; do { var temp = []; for (i = 0; i < index.length; i++) temp.push(arr[index[i]]); show(temp); } while (sort(index)); } perm(["e1", "e2", "e3", "e4"]); </script> </body> </html>
求模(非递归)
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title>Full Permutation(Non-recursive Modulo) - Mengliao Software</title> </head> <body> <p>Full Permutation(Non-recursive Modulo)<br /> Mengliao Software Studio - Bosun Network Co., Ltd.<br /> 2012.03.29</p> <script type="text/javascript"> /* 全排列(非递归求模)算法 1、初始化存放全排列结果的数组result,与原数组的元素个数相等; 2、计算n个元素全排列的总数,即n!; 3、从>=0的任意整数开始循环n!次,每次累加1,记为index; 4、取第1个元素arr[0],求1进制的表达最低位,即求index模1的值w,将第1个元素(arr[0])插入result的w位置,并将index迭代为index\1; 5、取第2个元素arr[1],求2进制的表达最低位,即求index模2的值w,将第2个元素(arr[1])插入result的w位置,并将index迭代为index\2; 6、取第3个元素arr[2],求3进制的表达最低位,即求index模3的值w,将第3个元素(arr[2])插入result的w位置,并将index迭代为index\3; 7、…… 8、直到取最后一个元素arr[arr.length-1],此时求得一个排列; 9、当index循环完成,便求得所有排列。 例: 求4个元素["a", "b", "c", "d"]的全排列, 共循环4!=24次,可从任意>=0的整数index开始循环,每次累加1,直到循环完index+23后结束; 假设index=13(或13+24,13+2*24,13+3*24…),因为共4个元素,故迭代4次,则得到的这一个排列的过程为: 第1次迭代,13/1,商=13,余数=0,故第1个元素插入第0个位置(即下标为0),得["a"]; 第2次迭代,13/2, 商=6,余数=1,故第2个元素插入第1个位置(即下标为1),得["a", "b"]; 第3次迭代,6/3, 商=2,余数=0,故第3个元素插入第0个位置(即下标为0),得["c", "a", "b"]; 第4次迭代,2/4,商=0,余数=2, 故第4个元素插入第2个位置(即下标为2),得["c", "a", "d", "b"]; */ var count = 0; function show(arr) { document.write("P<sub>" + ++count + "</sub>: " + arr + "<br />"); } function perm(arr) { var result = new Array(arr.length); var fac = 1; for (var i = 2; i <= arr.length; i++) fac *= i; for (index = 0; index < fac; index++) { var t = index; for (i = 1; i <= arr.length; i++) { var w = t % i; for (j = i - 1; j > w; j--) result[j] = result[j - 1]; result[w] = arr[i - 1]; t = Math.floor(t / i); } show(result); } } perm(["e1", "e2", "e3", "e4"]); </script> </body> </html>
以上がJavaScript でのいくつかの非再帰的完全置換アルゴリズムのコード例の詳細な説明の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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上記および筆者の個人的な理解: 現在、自動運転システム全体において、認識モジュールが重要な役割を果たしている。道路を走行する自動運転車は、認識モジュールを通じてのみ正確な認識結果を得ることができる。下流の規制および制御モジュール自動運転システムでは、タイムリーかつ正確な判断と行動決定が行われます。現在、自動運転機能を備えた自動車には通常、サラウンドビューカメラセンサー、ライダーセンサー、ミリ波レーダーセンサーなどのさまざまなデータ情報センサーが搭載されており、さまざまなモダリティで情報を収集して正確な認識タスクを実現しています。純粋な視覚に基づく BEV 認識アルゴリズムは、ハードウェア コストが低く導入が容易であるため、業界で好まれており、その出力結果はさまざまな下流タスクに簡単に適用できます。

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顔の検出および認識テクノロジーは、すでに比較的成熟しており、広く使用されているテクノロジーです。現在、最も広く使用されているインターネット アプリケーション言語は JS ですが、Web フロントエンドでの顔検出と認識の実装には、バックエンドの顔認識と比較して利点と欠点があります。利点としては、ネットワーク インタラクションの削減とリアルタイム認識により、ユーザーの待ち時間が大幅に短縮され、ユーザー エクスペリエンスが向上することが挙げられます。欠点としては、モデル サイズによって制限されるため、精度も制限されることが挙げられます。 js を使用して Web 上に顔検出を実装するにはどうすればよいですか? Web 上で顔認識を実装するには、JavaScript、HTML、CSS、WebRTC など、関連するプログラミング言語とテクノロジに精通している必要があります。同時に、関連するコンピューター ビジョンと人工知能テクノロジーを習得する必要もあります。 Web 側の設計により、次の点に注意してください。

C++sort 関数の最下層はマージ ソートを使用し、その複雑さは O(nlogn) で、クイック ソート、ヒープ ソート、安定したソートなど、さまざまなソート アルゴリズムの選択肢を提供します。

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01 今後の概要 現時点では、検出効率と検出結果の適切なバランスを実現することが困難です。我々は、光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出ネットワークの効果を向上させるために、多層特徴ピラミッド、マルチ検出ヘッド戦略、およびハイブリッドアテンションモジュールを使用して、高解像度光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出のための強化されたYOLOv5アルゴリズムを開発しました。 SIMD データセットによると、新しいアルゴリズムの mAP は YOLOv5 より 2.2%、YOLOX より 8.48% 優れており、検出結果と速度のバランスがより優れています。 02 背景と動機 リモート センシング技術の急速な発展に伴い、航空機、自動車、建物など、地表上の多くの物体を記述するために高解像度の光学式リモート センシング画像が使用されています。リモートセンシング画像の判読における物体検出

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