此项目主要是在不使用数据库进行存储的情况下，利用邻边矩阵存储数值，并计算n-1个城市之间的最小权值也就是最小路线

用户键盘输入若干个整数作为待编码字符的权值，程序建立哈夫曼树并输出各字符的哈夫曼编码。

Irls算法-权值最小二乘算法（C++）+opencv2.4.9版本 ps：如果提示确实lib或者无法识别cv，请检查自己的opencv是否配置成功。 2017.11.6亲测成功，算法效率很高，各种需要输出的地方都留下了LogDebug。

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强.

神经网络权值的调整过程为： 其中 为学习速率， 为动量因子。 则

霍夫曼编码，对输入的字符集和各个字符对应的权值，例如A={a,b,c,d,e,f,g,h}，各个字符对应的权值为{5,29,7,8,14,23,3,11}，求出每个字符的霍夫曼编码。 【输入形式】 输入若干个字符（1 <= n <= 26），其权值为int型。 输入数据的第一行的整数n，表示字符数；接下来的n行是字符集，一行一个字符；最后一行是各字符的权值，以空格分隔。 【输出形式】 每个字符（节点）的霍夫曼编码。参见样例输出。 【样例输入】 4 a b c d 1 3 7 22 【样例输出】 a:000 b:001 c:01 　　d:1 【样例说明】 提示： 1、将最小两个子树合并过程中一定要从前向后去查找两个最小子树，最小子树作为新结点的左子树，次小子树作为新结点的右子树，编码过程中左子树定义为0，右子树定义为1 2、另外：一般原则要求： 　若有重复权值结点，原来森林中的结点优先选择（即深度小的结点优先，以确保最终总树深较浅并相对平衡）。新生成的权值和的结点后用。

主要介绍了使用keras实现孪生网络中的权值共享教程，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

一种动态权值输入缓存Crossbar多播调度算法.pdf

为解决当被检测图像中具有复杂背景或者含有多人脸时，不能够快速准确的进行人脸检测的问题，本文提出一种基于肤色分割和改进AdaBoost算法的人脸检测方法。首先利用肤色分割方法对样本图像实现图像的预处理，排除样本图像的复杂背景和人体非肤色区域，简化后续的人脸检测工作。然后对AdaBoost算法的弱分类器使用双阈值判决方法，以减少弱分类器个数，提升训练速度；改进权值更新规则，防止训练过程中出现过分配现象。最后对基于肤色分割得到的区域图像利用改进后的Adaboost算法进行最后的精确人脸检测。仿真试验表明，两种算法结合后在训练速度上提升，在检测速度和检测率上有明显提高。

针对传统GrabCut在GMM迭代估计阶段仅单纯地考虑像素点的RGB彩色信息，当前景细节区域与它的周围区域颜色差异较大时容易发生分割错误，以及基于像素的运算导致分割效率不高的问题，提出一种结合权值优化与CS-LBP纹理特征的改进算法。该算法利用多尺度分水岭对图像进行预分割，构建区域邻接图；然后对每个区域进行颜色和纹理特征的提取，通过权值迭代优化算法使区域的数据项权值与周边分块区域的权值相关联，采用自适应参数将纹理约束项引入能量函数，并将改进算法应用于人脸图像分割，有效改善了分割效果。实验结果表明，该算法分割结果更加准确，效率更高。