一、概述 案例：使用PCA发现轮廓的中心点位置及轮廓方向 PAC API介绍： PCA(InputArray data, InputArray mean, int flags, int maxComponents = 0);data：输入数据，一般是轮廓点集合mean：数据均值如果为空则自动计算flags：数据的提供方式，分为行和列两种maxComponents：保留多少特
文章目录 队列 Queue492 · 队列维护541 · 左旋右旋迭代器 II栈421 · 简化路径575 · 字符串解码 队列 Queue deque注意发音，它是两端都可以进出的数据结构。如果将deque当作queue来用，需要做一些限制，一头只能进，另一头只能出。昨天学的Queue也是可以的，get是出，put是进。
在自然语言处理中常常使用预训练的word2vec,来自GoogleNews-vectors-negative300.bin， 下面函数将一句话中的单词转换成词向量，词向量的维度是(300,1), 没有在该word2vec中的单词采用其他的方式，如采用均匀分布，高斯分布等随机初始化 # -*- coding= utf-8 -*- import numpy as np # lo
Description Follow up Zigzag Iterator: What if you are given k 1d vectors? How well can your code be extended to such cases? The "Zigzag" order is not clearly defined and is ambiguous for k > 2 cases. If "Zigzag" does not look right
#include<opencv2\opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;double calcPCAorientation(vector<Point>&pts, Mat &image);int main(int arc, char** argv){ Mat src = imread("3.jpg"); namedWindow("input", W
