YOLO 是一种使用神经网络提供实时对象检测的算法。该算法因其速度和准确性而广受欢迎。它已在各种应用中用于检测交通信号、人员、停车计时器和动物。 YOLO 是“You Only Look Once”一词的缩写。这是一种算法，可以（实时）检测和识别图片中的各种对象。YOLO 中的对象检测是作为歼毁含回归问题完成的，并提供检测到的图像的类别概率。 YOLO 算法余轮采用卷积神经网络 (CNN) 实时检测物体。顾名思义，该算法只需要通过神经网络进行一次前向传播来检测物体。 这意味着整个图像中的预测是在单个算法运行中完成的。CNN 用于同时预测各种类别概率和边界框。 YOLO 算法由各种变体组成。

海康威视 VisionMaster SDK 二次开发使用，官方开发文档，.NET版本V4.3.1，版本。另有 C++ 版本，看我另外一个资源。

算法平台VisionMaster使用与基础概念.pptx

TI的FAST观测器

在集成电路布图设计中，通道布线是其关键算法之一。本文把Ｙｏｓｈｉｍｕｒａ和Ｋｕｈ（葛守仁）在１９８２年发表的一种有效算法作了推广，可应用于出线端不等间距的情况。算法用ＦＯＲＴＲＡＮ语言编出程序。在骊山微电子公司的ＮＯＶＡ机（Ａ）系统中作了运行。可充分利用（Ａ）系统的自动绘图功能，直接画出实际的双层通道布线图。

主要为大家详细介绍了python实现人脸识别经典算法，特征脸法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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本文提出的FFT实现算法是基于FPGA之上的，算法完成对一个序列的FFT计算，完全由脉冲触发，外部只输入一脉冲头和输入数据，便可以得到该脉冲头作为起始标志的N点FFT输出结果。

基于人工势场法的跳点搜索算法

过程挖掘旨在从事件日志中自动抽取过程模型用于支持过程设计和分析，完备日志是过程挖掘算法设计、测试和分析的前提。提出了基于Petri网模型行为仿真的完备日志生成算法，在仿真过程中加入基于发生次数及相继关系的诱导规则，即在有多个任务使能的情况下选择触发发生次数少且覆盖新相继关系的任务，使其在尽可能少的实例下产生完备的日志。诱导规则的应用减少了模拟模型发生的各种情况所需的时间，同时也提高了所有情况发生的概率，使得日志的完备性成为可能。