针对ASIFT算法抗大视角变换能力较好,但运算效率低的缺点,提出一种基于ORB的快速大视角图像匹配算法.该算法结合透视变换模型和ORB算法对ASIFT中的仿射变换模型和SIFT算法进行优化,在粗匹配算法获得单应性矩阵的基础上进行精匹配,有效减少了模拟次数,并提高了算法运算效率.实验结果表明,所提出算法具备抗视角变换能力,计算速度比ASIFT算法提高10倍,实时性强,工程使用价值高.

产生信号并用omp重建 1-D信号压缩传感的实现（正交匹配追踪算法Orthogonal Matching Prusuit） -1.生成稀疏度为K的稀疏信号----- 2.时域信号压缩传感 3.正交匹配追踪法重构信号（本质上是L-1范数最优化问题） 4.恢复信号和原始信号对比

稀疏正交匹配追踪（OMP算法）正交匹配追踪（OMP）算法属于贪婪算法。而贪婪算法是一种不追求最优解，只希望得到较为满意解的方法。贪婪法一般可以快速得到满意的解，因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪算法常以当前情况为基础作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，所以贪婪算法不要回溯。 OMP算法的基本思想：从字典矩阵D（也称为过完备原子库中），选择一个与信号 y 最匹配的原子(也就是某列)，构建一个稀疏逼近，将剩余残差减去所有被选择过的原子组成的矩阵所张成空间上的正交投影得到下一步的信号残差，然后继续选择与信号残差最匹配的原子，反复迭代，信号y可以由这些原子的线性和，再加上最后的残差值来表示。很显然，如果残差值在可以忽略的范围内，则信号y就是这些原子的线性组合。 OMP分解过程，实际上是将所选原子依次进行Schimidt正交化，然后将待分解信号减去在正交化后的原子上各自的分量即可得残差。

表达式括号匹配配对判断实验报告（内附源代码）

这是一个关于OMP算法的matlab程序，只要是连续信号，这个程序就能重构！非常好用！！

完整代码，可直接运行

正则表达式用于字符串处理、表单验证等场合，实用高效。现将一些常用的表达式收集于此，以备不时之需。 匹配中文字符的正则表达式： [\u4e00-\u9fa5] 评注：匹配中文还真是个头疼的事，有了这个表达式就好办了 匹配双字节字符(包括汉字在内)：[^\x00-\xff] 评注：可以用来计算字符串的长度（一个双字节字符长度计2，ASCII字符计1） 匹配空白行的正则表达式：\n\s*\r 评注：可以用来删除空白行 匹配HTML标记的正则表达式：<(\S*?)[^>]*>.*?</\1>|<.*? /> 评注：网上流传的版本太糟糕，上面这个也仅仅能匹配部分，对于复杂的嵌套标记依旧无能为力 匹配首尾

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做得更有效：更快地找到产品市场匹配 (PMF) 13 技术开发产品开发 市场导⼊ （GTM） 产品市场匹配 (Product Market Fit) 想法 发明 快速迭代试错为关键 2020年6⽉16号 提供市场反馈 获得市场反馈 提供市场反馈 获得市场反馈 ⽤户/客户 有效提⾼成功概率 • 早期创业能⻅度⾮常低 • 必需⾏动导向 • 不断解决问题 • 降低试错成本 • 建⽴产品基础 • 跑通销售/增⻓模式 • 不断快速迭代

randMat：生成在指定区间 [a,b] 上具有均匀或正态分布的随机数矩阵，或者对于任意数量的 a,b 对具有特定的均值 (a) 和方差 (b)。 对于均匀分布，MATLAB 函数 rand() 返回的值乘以 (ba)，然后添加到 a。 对于正态分布，randn() 的输出乘以标准差 (b)，然后与平均值 (a) 相加。 参数：（输入） a - (ix 1) 值的行向量，指定每个值的下限正态分布的区间或平均值。 b - (ix 1) 值的行向量，指定每个值的上限正态分布的区间或方差。 方法 - (ix 1) 整数行向量以指示正常或均匀每个对应的 a,b 对的分布，0 表示 a 均匀分布，1 表示正态分布。 n - 标量，要为所有所需输出的随机数的数量分布。 newsseed - 可选标量，如果为 1，则从系统时钟，如果为 0，则使用现有序列。 如果省略，默认值为零。 参数