基数排序和桶排序、计数排序共同是三种最常用的线性排序算法,这里我们就来深入解析Radix Sort基数排序算法思想及C语言实现示例,需要的朋友可以参考下

sort-deepsort-yolov3-ROS-master.zip

根据Deep SORT的代码进行算法流程分析，通过列举了前4 帧的跟踪流程，对每一帧各种结果的可能性进行了分析，便于研究多目标跟踪方向的道友们更好的理解代码流程。本人也是初学者，若有解释不到位或者借鉴不当之处，欢迎联系指正！

golang排序算法

资源为视频检测算法代码包括算法的模型，算法实现的原理是：首先在视频检测跟踪之前，对所有目标已经完成检测，那么当第一帧进来时，以检测到的目标初始化并创建新的跟踪器，标注ID，输出行人图片，输出一组向量，通过比对两个向量之间的距离，来判断两副输入图片是否是同一个行人。在后面帧进来时，先到卡尔曼滤波器中得到由前面帧box产生的状态预测和协方差预测，并且使用确信度较高的跟踪结果进行预测结果的修正。求跟踪器所有目标状态与本帧检测的box的IOU，通过匈牙利算法寻找二分图的最大匹配，在多目标检测跟踪问题中为寻找前后两帧的若干目标的匹配最优解，得到IOU最大的唯一匹配，在去掉匹配值小于iou_threshold的匹配对。 用本帧中匹配到的目标检测box去更新卡尔曼跟踪器，计算卡尔曼增益，状态更新和协方差更新。并将状态更新值输出，作为本帧的跟踪box，再对于本帧中没有匹配到的目标重新初始化跟踪器。 yolo v3首先通过特征提取网络对输入图像提取特征，得到一定size的feature map，通过尺寸聚类确定anchor box。对每个bounding box网络预测4个坐标偏移。如果feature map某一单元偏移图片左上角坐标,bounding box预选框尺寸为，即anchor尺寸，那么生成对预测坐标为,此为feature map层级.而为真值在feature map上的映射，通过预测偏移使得与一致。类别预测方面为多标签分类，采用多个scale融合的方式做预测。

T1 本题极其无聊，3T强行捏成1T，差最大 显然是 前一半后一半，差最小显然是间隔着放，方案数显然是卡特兰数列 关于卡特兰数列，直接放公式了h(n)=C(2n,n)/(n+1) (n=0,1,2,...) or h(n)=c(2n,n)-c(2n,n-1)(n=0,1,2,...) 也就是2n 个数0 1，保证在任何位置都有：之前的1的个数<= 0的个数 之类的问题 维护： 1.求和数组，每次右半边的和 - 左半边的和 2.奇正偶负数组，每次询问时判断L是奇是偶在考虑正负 3.组合数

Sort_1000pics数据集包含1000张图片，总共分为10类。分别是人(0)，沙滩（1），建筑（2），大卡车（3），恐龙（4），大象（5），花朵（6），马（7），山峰（8），食品（9）十类，每类100张

对象跟踪SORT 此回购探讨了在将视频作为输入时，深度学习在预测某些类型的对象中的用途。

树视图排序包 为Atom树形视图包添加排序功能。 产品特点 排序方式 文档名称 文件名（忽略扩展名） 文件扩展名 文件大小 档案存取时间 文件变更时间 文件修改时间 文件创建时间 文件组名称（“文件组”表示“组件”，“指令”等，例如“ a.component.js”“ b.component.js”“ a.directive.js”“ b.directive.js”） 降序排列 您可以设置降序排列或升序排列。 区分大小写的排序 您可以设置区分大小写的排序或不区分大小写的排序。 排序文件夹 使用排序文件夹将对文件夹进行排序，否则将不对文件夹进行排序。 此选项不影响文件之前或之后的排序文件夹的选项。 在文件之前或之后对文件夹进行排序 列出目录项时，请在文件之前或之后列出子目录。 申请目录 您可以定义将这些设置应用到哪些文件夹的RegEx模式，或者保留空白并应用到所有文件夹。

对表格进行简单的排序