前不久在无人机检测跟踪的项目中用到了多目标跟踪算法（该项目后续会发贴介绍），其中需要涉及多个目标在两帧之间的匹配问题，最初使用的是最简单的距离最小化原则进行帧间多目标的匹配。后来通过实习和查阅论文等渠道了解到了多目标跟踪领域经典的Sort和DeepSort算法，其中都使用到了匈牙利算法解决匹配问题，因此开此贴记录一下算法的学习过程。
指派问题概述
首先，对匈牙利算法解决的问题进行概述：实际中，会遇到这样的问题，有n项不同的任务，需要n个人分别完成其中的1项，每个人完成任务的时间不一样。于是就有一个问题，如何分配任务使得花费时间最少。
通俗来讲，就是n*n矩阵中，选取n个元素，每行每列各有1个元
2021-12-19 16:14:14
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简介-自然语言处理
汉良作者何晗老师的新书《自然语言处理入门》详细的笔记！业界良心之作，书中不是枯燥无味的公式罗列，甚至用白话分解的通俗易懂的算法模型。从基本概念出发，逐步介绍中文分词，词性标注，命名实体识别，信息删除，文本聚类，文本分类，句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。
本项目初步帮助更多同路人能够快速的掌握NLP的专业知识，理清知识要点，在工作中发挥作用的作用。以书本为主，记录本人学习此书的心路历程，总结和笔记。
机器学习与深度学习请转至本人项目：
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2021-12-06 11:58:27
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说到Adaboost，公式与代码网上到处都有，《统计学习方法》里面有详细的公式原理，Github上面有很多实例，那么为什么还要写这篇文章呢？希望从一种更容易理解的角度，来为大家呈现Adaboost算法的很多关键的细节。Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器（弱分类器一般选用单层决策树）进行合理的结合，使其成为一个强分类器。Adaboost采用迭代的思想，每次迭代只训练一个弱分类器，训练好的弱分类器将参与下一次迭代的使用。也就是说，在第N次迭代中，一共就有N个弱分类器，其中N-1个是以前训练好的，其各种参数都不再改变，本次训练第N个分类器。其中弱分类器的关系是第N个弱分类器更可能分对前N
2021-11-19 14:44:28
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