使用递归算法画一个二叉树，使用Qt实现。

针对现有基于大数据和深度学习的目标检测框架难以实现在低功耗移动和嵌入式设备上实时进行视频目标检测的问题，改进了基于深度学习的目标检测框架SSD，提出一种改进的多目标检测框架LSTM-SSD，将其专用于交通场景视频多目标检测。将单图像检测框架与递归神经网络-LSTM网络相结合，形成交织循环卷积结构，通过采用一种Bottleneck-LSTM层提炼传播帧间的特征映射实现了网络帧级信息的时序关联，极大降低了网络计算成本；将时间感知信息与改进的动态卡尔曼滤波算法结合起来，实现了对视频中受光照变化、大面积遮挡等强干扰影响目标的追踪识别。实验表明，改进后的LSTM-SSD在应对多目标、杂乱背景、光照变化、模糊、大面积遮挡等检测难度较大的情况时，均能获得较好的效果，相比于其他基于深度学习的目标检测框架，各类目标识别的平均准确率提高了5%~16%，平均准确率均值提高了约4%~10%，多目标检测率提高了4%~19%，检测帧率达到43 fps，基本满足实时性的要求。其实现了算法精度与运行速率的平衡，取得了较好的检测识别效果。

递归解压并分类 支持 Zip Rar 7z Tar TarGZ

matlab开发-文件序列重命名重新编号文件递归目录。对一系列文件进行重命名和重新编号；概括使用通配符（*）进行CD、LS…

1. 一个问题的解可以分解为几个子问题的解 2. 这个问题与分解之后的子问题，除了数据规模不同，求解思路完全一样 3. 存在递归终止条件

RNBL-MN 序列分类器递归朴素贝叶斯学习器的实现 ＃＃＃关键词 Weka ,递归朴素贝叶斯,决策树,多项式事件模型,序列分类器 描述 用于构建和使用递归朴素贝叶斯分类器进行序列分类的 Java 类。 RNBL-MN 是一棵朴素贝叶斯分类器树，其中每个节点都是一个基于多项式事件模型的 NB 分类器。 RNBL-MN 被证明优于 C4.5 决策树学习器，并且产生与使用类似信息的 SVM 相当的准确度。 ##Reference 有关更多信息，请参阅， Dae-Ki Kang、Adrian Silvescu、Vasant Honavar “RNBL-MN：用于序列分类的递归朴素贝叶斯学习器”PAKDD'06。 依赖项： 该项目依赖于 Weka 3.6 NaiveBayesMultinominal 分类器和其他辅助功能。 Weka的效率问题 我在评估中加入了C4.5决策树方法来与RNB

今天给大家分享小编遇到的一个坑有关python递归调用中的坑:打印有值, 返回却None问题。 问题: 前几天写一个小面试题, 忽然有个惊悚的发现, 如下: s1 = 'abcdefg' def right_shift(s, n): """ 把传入的字符串,前n个字符移动到最后面 """ if n < 1: print(s) # 此步输出结果为 "efgabcd" return s s = s[1:] + s[0] n -= 1 right_shift(s, n) s = right_shift(s1, 4) print(s)# 此步输出结果为 None 输出结果让我百

CIC滤波器适用于高倍抽取率的情况。这篇文章讲述了CIC基本原理，并将CIC转换为非递归结构形式，将CIC多项式分解，为K级CIC抽取，每级为2倍抽取，这样将CIC设计难度降低。且每一级使用多相抽取实现，降低系统资源和功耗。特别适合高倍抽取第一级。

CIC滤波器适用于高倍抽取率的情况。这篇文章讲述了CIC基本原理，并将CIC转换为非递归结构形式，对于非2的幂次倍抽取率，比如，24、40、180等非2次幂倍抽取，将抽取倍数分解为2P3K4M5T7R等等形式，每级为2/3/4/5/7/11/...等等倍抽取，这样将CIC设计难度降低。且每一级使用多相抽取实现，降低系统资源和功耗。特别适合高倍抽取第一级。结构简单，实现容易。

递归神经网络(RNN)近些年来被越来越多地应用在机器学习领域，尤其是在处理序列学习任务中，相比CNN等神经网络性能更为优异。但是RNN及其变体，如LSTM、GRU等全连接网络的计算及存储复杂性较高，导致其推理计算慢，很难被应用在产品中。一方面，传统的计算平台CPU不适合处理RNN的大规模矩阵运算；另一方面，硬件加速平台GPU的共享内存和全局内存使基于GPU的RNN加速器的功耗比较高。FPGA 由于其并行计算及低功耗的特性，近些年来被越来越多地用来做 RNN 加速器的硬件平台。对近些年基于FPGA的RNN加速器进行了研究，将其中用到的数据优化算法及硬件架构设计技术进行了总结介绍，并进一步提出了未来研究的方向。