fastPCA降维实现，把原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的m个特征互不相关。从旧特征到新特征的映射捕获数据中的固有变异性,已通过测试可以使用。

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nmf的matlab代码使用随机投影和Nesterov迭代的NMF快于快 由Farouk Yahaya，Matthieu Puigt，Gilles Delmaire和Gilles Roussel撰写 由Olivier Vu thanh修改 最近在非负矩阵分解（NMF）中实施了随机投影，以加快NMF计算速度，而性能损失可忽略不计。 在本文中，我们研究了当NMF技术使用快速Nesterov梯度下降（NeNMF）时此类投影的影响。 我们通过实验表明，对于非常大的数据矩阵，结构化随机投影显着加快了NeNMF的速度。 下载 。 该代码是由Farouk YAHAYA编写的，并由Farouk YAHAYA，Matthieu PUIGT，Gilles DELMAIRE和Gilles ROUSSEL（firstname.LASTNAME，位于univ-littoral.fr）维护。 此代码由Olivier VU THANH修改（firstname.last-name [at] grenoble-inp.org） 它包含几个功能和文件夹： 自述文件 add_paths.m 演示 data_simuilat

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一个跨平台的库，可计算快速，准确的SIFT图像特征。 libsiftfast提供Octave / Matlab脚本，命令行界面和python界面（siftfastpy）。 使用SIMD指令和OpenMP进行了优化。

描述了射线与mesh碰撞检测的一种快捷途径，并且计算出射线与三角面片的焦点位置信息，在计算之前还可以先判断出是否相交

为 dcraw 带来速度 优化代码以获得乐趣和利润 介绍 如果您曾经在 linux 上进行过一些原始图像处理，那么您可能会遇到 dcraw 或其衍生产品之一。 您可能还注意到，与 osx 或 windows 上的闭源变体相比，它的速度慢得难以忍受。 在 4 核 i7-2600K、3.4Ghz 上，开发 5202x3465 cr2 raw（eos 550d）需要整整 3.3 秒。 幸运的是 dcraw 是开源的，作为一个软件极客，我觉得至少有必要看看。 应用此处记录的优化后，开发时间减少到 1.5 秒。 映射出问题 在不了解 dcraw 代码或行为的情况下（除了最终结果是可查看的图像:)），我们首先需要弄清楚所有时间都花在哪里了。 我们可以通过仅使用 -v (verbose) 选项来获取提示来进行 dcraw.. 很多时间花在：“AHD 插值”和“转换为 sRGB 色彩空间”之间。 通常