LZMA算法的java源代码，经过本人测试，放心使用。

java算法大全，有近100多种常见算法的源代码，是学习JAVA算法的难得资料。

以机载LiDAR激光点云数据与高分辨率航空影像为数据源,针对铁路沿线建(构)筑物空间分布特征,提出一种基于机载LiDAR数据法向量分析和曲率计算的建(构)筑物顶面点云区域增长分割算法。创建建(构)筑物顶面轮廓线提取、规则化和再调整的技术方法,实现铁路附属建(构)筑物的三维重建,并在建(构)筑物顶面点云面片分割的基础上,建立铁路附属建(构)筑物三维建模的技术流程。为铁路勘测设计、线路改造、资产清查、应急抢险指挥决策、数字三维铁路建设等提供可靠的技术支持和服务保障。

1.本项目以Python语言和OpenCV图像处理库为基础，在Windows平台下开发答题卡识别系统，建立精确的计算机视觉算法，实现对答题卡批量识别、信息导出至Excel表格等功能，使判卷轻量化、准确化、高效化。 2.项目运行环境：Python环境、OpenCV环境、图像处理工具包、requests、 base64和xlwt模块。 3.项目包括4个模块：信息识别、Excel导出、图形用户界面和手写识别。其中基于OpenCV算法，实现对图片中选项信息、学生身份信息的检测；利用Python标准GUI库Tkinter实现图形用户界面功能；针对个人信息部分，调用智能识别API对学院、姓名进行手写文字识别，对班级、学号进行数字识别。 4.项目博客： https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132598680

今天给大家讲讲关于AI，打通视觉，NLP，机器学习，深度学习，推荐搜索，AIGC，大模型等等这些当下最热门技术，我将从以下9个方面给大家做详细讲解关于AI人工智能算法工程师的相关知识。 阶段一：从AI全面认知到基础夯实-行业认知&Python&必备数学 阶段二：从AI核心技术理论体系构建到项目实战： 机器学习&深度学习 阶段三：构建AI的数据驱动力--数据预处理工程 阶段四：AI 深度学习框架实战- Pytorch从基础到进阶 阶段五：AI核心算法+方法——经典深度学习模型实战 阶段六：AI计算机视觉核心技术与项目实战-工业&医疗与直播&自动驾驶等主流领域 阶段七：AIGC火热领域技术与项目-文本图像生成&扩散模型等 阶段八：NLP自然语言处理与LLM大语言模型应用实战 阶段九：AI工程师入行&转化&就业&面试指导 首先，我们先来说说什么是人工智能： 人工智能（Artificial Intelligence），简称为AI，是一门集多学科于一体的综合性技术科学。它的核心目的是创造出能够模拟人类思维能力的机器，使其具备感知、思考和决策的能力。 自然语言处理（Natural Lang

常见的图形算法主要有以下几种：栅格法，拓扑法，自由空间法和可视法。栅格法根据特定分辨率将外部环境离散为相同大小的网格。每个栅格由状态表示，即占用状态和空闲状态，指示栅格位置是否是障碍物。路径规划算法占用一个栅格，并通过搜索自由栅格并避开障碍物来规划由多个栅格组成的路径。拓扑方法将机器人的工作环境图规划成几个小空间，并通过小空间之间的连接线建立拓扑网络结构，路径规划算法搜索拓扑网络以规划由拓扑连接线组成的路径。自由空间法将实际环境规划成两个区域，即可移动区域和不可移动障碍区域。组合连接可移动区域中每个线段的中点形成地图模型，移动机器人在其中进行路径规划。视觉方法将初始位置，障碍的各个转折点和目的地两两相连，组成多线段路径结构。通过路径规划算法，可以在这些线段上规划从起始位置到目的地的完整路径。

matlab算法

⼤数据分析之分类算法 数据分析之决策树ID3算法 什么是分类算法？ 分类算法跟之前的聚类都是让不同对象个体划分到不同的组中的。但是分类不同之处在于类别在运算之前就已经是确定的。 分类是根据训练数据集合，结合某种分类算法，⽐如这篇讲的ID3算法来⽣成最终的分类规则，这样当提供⼀个对象的时候我们可以根据它 们的特征将其划分到某个分组中。 决策树ID3算法是分类中的经典算法，决策树的每⼀层节点依照某⼀确定程度⽐较⾼的属性向下分⼦节点，每个⼦节点在根据其他确定程度 相对较⾼的属性进⾏划分，直到 ⽣成⼀个能完美分类训练样例的决策树或者满⾜某个分类终⽌条件为⽌。 术语定义： ⾃信息量：设信源X发出a的概率p(a),在收到符号a之前，收信者对a的不确定性定义为a的⾃信息量I(a)=-logp(a)。 信息熵：⾃信息量只能反映符号的不确定性，⽽信息熵⽤来度量整个信源整体的不确定性，定义为：H(X)= 求和(p(ai) I(ai)) 条件熵：设信源为X，收信者收到信息Y，⽤条件熵H(X"Y)来描述收信者收到Y后X的不确定性的估计。 平均互信息量：⽤平均互信息量来表⽰信息Y所能提供的关于X的信息量的⼤⼩。 互信息量I(X"Y)=H(X)-H(X"Y) 下边的ID3算法就是⽤到了每⼀个属性对分类的信息增益⼤⼩来决定属性所在的层次，信息增益越⼤，则越 应该先作为分类依据。 ID3算法步骤 a.对当前例⼦集合，计算属性的信息增益； b.选择信息增益最⼤的属性Ai(关于信息增益后⾯会有详细叙述) c.把在Ai处取值相同的例⼦归于同于⼦集，Ai取⼏个值就得⼏个⼦集 d.对依次对每种取值情况下的⼦集,递归调⽤建树算法，即返回a， e.若⼦集只含有单个属性，则分⽀为叶⼦节点，判断其属性值并标上相应的符号，然后返回调⽤处，或者树达到规定的深度，或者⼦集所有 元素都属于⼀个分类都结束。 举例分析 世界杯期间我和同学⼀起去吃了⼏回⼤排档，对那种边凑热闹边看球的氛围感觉很不错，但虽然每个夏天我都会凑⼏回这种热闹，但肯定并 不是所有⼈都喜欢凑这种热闹的，⽽应⽤决策树算法则能有效发现哪些⼈愿意去，哪些⼈偶尔会去，哪些⼈从不愿意去； 变量如表1所⽰，⾃变量为年龄、职业、性别；因变量为结果（吃⼤排档的频率）。 年龄A 职业B 性别C 结果 20-30 学⽣ 男 偶尔 30-40 ⼯⼈ 男 经常 40-50 教师 ⼥ 从不 20-30 ⼯⼈ ⼥ 偶尔 60-70 教师 男 从不 40-50 ⼯⼈ ⼥ 从不 30-40 教师 男 偶尔 20-30 学⽣ ⼥ 从不 20以下 学⽣ 男 偶尔 20以下 ⼯⼈ ⼥ 偶尔 20-30 ⼯⼈ 男 经常 20以下 学⽣ 男 偶尔 20-30 教师 男 偶尔 60-70 教师 ⼥ 从不 30-40 ⼯⼈ ⼥ 偶尔 60-70 ⼯⼈ 男 从不 计算过程： 1、⾸先计算结果选项出现的频率： 表2 结果频率表 从不p1 经常p2 偶尔p3 0.375 0.125 0.5 2、计算因变量的期望信息： E(结果)=-(p1*log2(p1)+p2*log2(p2)+p3*log2(p3) ) =-(0.375*log2(0.375)+0.125*log2(0.125)+0.5*log2(0.5) ) =1.406 注：这⾥Pi对应上⾯的频率 3、计算⾃变量的期望信息(以年龄A为例)： E(A)= count(Aj)/count(A)* (-(p1j*log2(p1j)+p2j*log2(p2j)+p3j*log2(p3j) )) 3.1公式说明： Count(Aj):年龄A第j个选项个数； j是下⾯表3五个选项任⼀ 表3 年龄记录数量表 选项 20-30 20以下 30-40 40-50 60-70 数量 5 3 3 2 3 Count(A):年龄总记录数 p1j =count(A1j)/count(Aj) :年龄A第j个选项在结果中选择了"从不"的个数占年龄A第j个选项个数的⽐例； p2j =count(A2j)/count(Aj) :年龄A第j个选项在结果中选择了"偶尔"的个数占年龄A第j个选项个数的⽐例； p3j =count(A3j)/count(Aj) :年龄A第j个选项在结果中选择了"经常"的个数占年龄A第j个选项个数的⽐例； 3.2公式分析 在决策树中⾃变量是否显著影响因变量的判定标准由⾃变量选项的不同能否导致因变量结果的不同决定，举例来说如果⽼年⼈都从不去⼤排 档，中年⼈都经常去，⽽少年都偶尔去，那么年龄因素肯定是决定是否吃⼤排档的主要因素； 按照假设，即不同年龄段会对结果产⽣确定的影响，以表3年龄在20以下的3个⼈为例，假设他们都在结果中选择了"偶尔"选项，此时: p2j =count(A2j)/count(Aj)=1， p1j =co

基于matlab的定点FFT算法实现，详细看文章说明

C算法[第一卷 基础、数据结构、排序和搜索](第三版)1