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  • 讲道理有些题目,比如“用户评分的隐式成分信息的研究”这种题目取的就比较广,有点科学研究的味道,如果真的去做,还是比较有技术含量的。因为其下一步的应用是具有广阔前景的。还有部分项目可能需要大量的数据集,...

    (吐血整理)

    手动整理了1500多个深度学习及机器学习相关算法在实际应用中的项目,完全可以作为本科生当前较新的毕业设计题目选择方向。讲道理有些题目,比如“用户评分的隐式成分信息的研究”这种题目取的就比较广,有点科学研究的味道,如果真的去做,还是比较有技术含量的。因为其下一步的应用是具有广阔前景的。还有部分项目可能需要大量的数据集,收集的收集和整理比较麻烦。另外对自己电脑的要求也比较高。大家在选择机器学习、深度学习算法应用的项目作为自己的毕业设计题目时确实可以避免自己编程能力不强的缺点,但是一定要根据现实情况进行合理选择。如果需要讨论可以加Q:525894654。个人建议选择现有算法应用实践类题目,这样可以不用创新于算法模型的优化。而是去探索相关算法模型在某个领域的具体应用问题。这样一来:既研究了该算法的原理,又对其进行了实践探索。还是可以展示很多工作量的。

    题目变化:基于+方法+应用方向;这种可以填上不同的方法应用到不同的实际应用中,可以自己修改题目,以达到题目新颖。

    基于NLP,ASR及TTS技术的智能语音分析工具-负责语义分析部分
    基于用户的音乐推荐平台    
    基于机器学习的文本语义分析工具  
    基于图像的结构化数值识别系统的设计与实现  
    MOOC视频内容推荐工具的设计与实现  
    基于人脸识别的智能小区门禁系统设计与实现  
    可定制智能信息查询与检索系统的设计与实现  
    基于卷积神经网络的图像风格化处理  
    基于卷积神经网络的图像修复系统设计与实现  
    基于深度学习的目标实例分割  
    基于纹理分析的医学图像处理  
    基于全卷积神经网络的医学图像分割  
    基于人脸识别的签到系统的设计与实现  
    智慧校园语音交互系统的设计与实现  
    中国天气质量数据展示与分析系统实现  
    经典诗文自动生成设计与实现   
    基于Opencv的行人检测系统设计  
    基于主题和社会的top-N推荐系统的设计与实现  
    基于人工智能谱曲的设计与实现(LSTM等)  
    智能人员考勤管理系统设计与实现  
    无人超市人脸支付系统设计与实现  
    服务外包系统设计与实现  
    基于NVIDIA TX2的货物识别系统设计与实现  
    招聘网站数据类人才招聘特征分析与挖掘的算法实现  
    基于大数据的图像标注软件设计与实现  
    基于深度学习的垃圾识别分类研究与实现  
    基于时间序列的医疗数据分析算法研究与实现  
    人脸识别中活体检测技术研究  
    基于深度学习的图像风格艺术化  
    静态图像人体轮廓提取方法的研究  
    基于深度学习的行人检测  
    基于张量分解的脑纹识别研究  
    网络大数据的同步分流Java程序设计  
    基于雾霾数据的分析与预测系统设计与实现  
    基于校园数据的分析与管理系统设计与实现  
    基于raft算法的分布式内存系统开发  
    基于海洋数据的分析与预测系统设计与现实  
    基于深度学习的蛋白质种类检测和识别研究  
    基于深度学习的图像拼接技术研究与应用  
    基于深度学习的商品标签的识别与检测算法研究  
    基于深度学习的单目图像深度估计  
    基于深度学习的图像微变化检测算法研究  
    基于深度学习的文字识别与检测算法研究  
    基于深度学习的音乐分类算法研究  
    基于目标检测的人流量自动统计算法研究与实现   
    基于Python的数据集分析  
    基于深度学习的自助聊天室构建   
    基于树莓派的实时目标检测研究  
    基于深度学习的流行度预测研究  
    基于深度学习的艺术画风格识别  
    基于深度学习的时尚标签识别  
    基于机器学习的车牌竞价价格预估  
    基于深度学习的快速目标检测研究  
    基于机器学习技术的量化交易模型设计与实现    
    基于深度学习的跨模态医学影像处理与分析  
    面向数字货币的量化系统  
    网络数据爬取及可视化分析----天气数据分析  
    网络数据爬取及可视化分析---图书阅读分析  
    网络数据爬取及可视化分析---影视数据分析  
    基于Python的主流Web开发框架研究及实现  
    基于协同过滤的电影推荐系统  
    基于OpenCV车牌识别系统  
    基于深度学习的公共场所客流运动模式分割算法研究  
    基于数据挖掘的单车用户特征识别   
    公交电动车辆电量监控管理子系统设计与实现  
    人工智能技术在电磁场仿真中的应用  
    人工智能技术在电路优化中的应用  
    基于遗传算法的客服人员管理系统设计和实现  
    基于协同过滤的广告推荐算法设计与实现   
    基于网络爬虫和数据分析对淘宝用户进行智能化商品推荐  
    爬虫系统中基于规则的智能Agent模块的设计与实现  
    基于协同过滤的电影推荐系统的设计与实现  
    基于全文检索技术的智能人才管理系统的设计与实现  
    面向信息类网站的通用爬虫系统的设计与实现  
    基于情感分析算法的新闻分类系统的设计与实现  
    基于聚类算法的离群点数据分析系统的设计与实现  
    基于大数据的公交线路客流预测研究    
    基于PCA-SVM的分类方法研究   
    代码抄袭检测平台的设计与实现  
    基于主题模型的代码评论分析  
    基于爬虫的Android APP评论分析  
    基于自然语言处理模型的公共自行车数据分析  
    基于web的电影推荐系统  
    基于OpenCV的车牌识别系统  
    基于网络数据流信息的可视分析系统  
    基于三维卷积神经网络的肺癌辅助诊断  
    基于深度学习的水果种类识别  
    工人维修路径优化算法研究  
    基于数据挖掘的网上房源信息可视化分析与智能推荐  
    图像文本语义描述自动生成方法实现  
    基于深度学习的超分辨率图像重建  
    基于分布式爬虫的搜索引擎设计与实现  
    工业大数据可视化方法研究和开发  
    快速图像风格迁移方法研究与实现  
    基于双目视觉的实时调整识别方法研究与实现  
    基于OpenCV的人脸识别卡通贴图软件  
    基于运动控制器的实时伺服控制插补算法优化与开发  
    基于深度学习的摄影参数预测  
    基于多模态信息融合的图像美学质量评价  
    基于生成对抗网络的图像域迁移  
    基于深度学习的图像目标检测  
    基于深度学习的行人重识别  
    英语选词填空智能作答机器人  
    基于深度学习的花名识别  
    基于深度学习的图像美学质量评价与增强  
    基于大数据的个性化音乐推荐系统  
    基于Python的个性化电影推荐系统研究  
    基于TensorFlow的图像风格迁移  
    基于特征相似度的图像检索系统  
    基于GroupLens网站数据集的社交关系改进技术研究  
    基于正弦函数的参数标定与成像-数字图像处理在CT中的应用  
    基于正弦函数的参数标定与成像-CT反投影重建成像  
    基于Phthon的糖尿病风险分析  
    基于VACP的疟疾风险预测系统设计与实现  
    基于时空的包虫病监控系统设计与实现  
    基于Phthon的中国影业数据分析  
    基于深度学习的高性能物体检测与分割模型  
    基于数据挖掘的动态多因子选股的量化投资模型研究  
    基于python的在线自动判题系统设计与实现  
    基于深度学习的军事目标检测方法研究  
    基于机器学习的垃圾短信过滤  
    基于卷积神经网络的人脸识别技术研究  
    社交网络的数据分析与可视化系统的设计与实现  
    一种改进的多层次HOG行人检测方法  
    基于ELK的用户行为分析系统设计与实现  
    基于人脸识别技术的实验室门禁系统设计与实现   
    基于机器学习的用户位置信息预测研究   
    面向脸谱的网络数据采集与分析系统研发  
    面向领英的网络数据采集与分析系统研发  
    面向微博的网络数据采集与分析系统研发  
    面向新闻网站的网络数据采集与分析系统研发  
    面向暗网的网络数据采集与分析系统研发  
    面向Instagram的网络数据采集与分析系统研发  
    基于组合学习的产品分类  
    基于磁共振成像的膀胱肿瘤检测系统设计与实现  
    人物关系三维可视分析  
    基于即时数据的GDP预测  
    可视分析辅助的分类方法  
    基于机器学习算法的数字识别app开发  
    多源数据融合的计步算法研究  
    基于机器学习的动作识别系统  
    基于蚁群算法的协同过滤推荐系统  
    “狼人杀”情感识别标注系统设计与实现  
    长文本文字情感分析以及关键词提取  
    多目标检测算法  
    跨摄像头多目标追踪    
    基于聚类技术的低价机票识别  
    个性化美食推荐系统设计  
    个性化同声传译系统开发  
    基于用户喜好的点餐系统设计与实现  
    基于CNN的车型识别  
    基于室外图像的天气现象识别方法  
    给你的自拍照打分  
    基于python的移动端车牌号识别软件的设计与实现  
    基于微博的短视频分类与处理  
    基于深度学习的人体检测  
    基于深度学习的时尚单品识别  
    公共自行车路径规划算法实现  
    基于Deep ID的人脸匹配系统  
    基于语音识别的图像编辑系统的设计与实现  
    基于爬虫的程序题库构建与分析  
    基于爬虫的IT技术问答数据的收集与分析  
    基于Python的租房辅助系统的设计与实现  
    基于Python的关键词识别与统计的设计与实现  
    基于HTML5的试题出卷系统  
    基于脑电信号的双稳态视觉刺激系统  
    高考大数据挖掘算法研究  
    高考志愿智能推荐系统  
    高考选考科目查询与分析系统  
    基于网络爬虫的程序设计题库构建  
    基于手机的垃圾分类查询软件  
    基于手机的校园活动报名签到系统  
    保密实验室出入检测系统  
    独居老人情感状态监护系统  
    大型医院手术患者身份确认系统  
    基于深度学习的动漫角色生成方法研究  
    基于深度学习的中文书法字体生成方法研究  
    基于生成对抗网络的图像生成方法研究  
    智能点名系统的设计与实现  
    基因表达谱特征选择方法研究  
    基于数据挖掘的上市公司舞弊风险分析  
    基于TF-IDF和朴素贝叶斯方法的文档分类  
    基于社交数据的用户画像系统设计与实现  
    基于Java Web的音乐播放平台  
    基于深度学习的商品识别算法研究  
    基于无人机的目标检测与识别技术及实现  
    基于文字检测与识别的技术研究  
    基于web的商品类别及特征的提取与分类  
    基于深度学习的人脸检测算法研究  
    基于大数据分析的网店经营状况分析及排名 
    面向电商平台的商品评论爬虫与分析  
    基于深度学习的图像识别研究  
    低价机票挖掘系统设计  
    聊天机器人软件系统设计  
    个性化新闻推荐系统设计  
    基于web端和微信的学校智能考勤推送系统  
    基于结巴分词的软件需求功能文档预处理  
    基于结巴分词的法院裁判文书预处理  
    基于WEB的旅行记忆系统设计与实现  
    社交网络数据分析系统  
    基于OpenCV的卡通贴图相机的实现  
    杭州房地产数据分析系统实现  
    基于视频图像的行人检测系统设计与实现  
    基于内容的图像检索系统的设计与实现  
    基于WebGIs的疟疾监控系统的设计与实现  
    气象数据的爬取及可视化  
    深度学习模型压缩方法研究  
    基于迁移深度学习的图像分类  
    基于机器学习的手写数字识别算法  
    基于神经网络的名画赝品甄别算法开发  
    基于边缘检测的交通标志定位  
    基于Matlab的车牌定位方法  
    基于Python的股票市场收益预测  
    利用数据挖掘方法预测音乐流行趋势  
    高中生选科测评系统  
    基于微信的性格色彩测试系统  
    产品满意度问卷调查系统  
    铁路列车运行线路实时可视化展示  
    基于卷积神经网络的足球控球统计系统的研究与开发  
    基于OpenCV的全景图浏览器  
    基于深度神经网络的医学图像自动识别  
    基于深度神经网络的心电图异常信号检测  
    基于爬虫的商品信息比价软件设计与实现  
    基于空气监测的新风系统设计  
    基于积极计算的正向情感交互平台设计与实现  
    基于python的电商网页动态监控系统设计  
    基于爬虫的人物关系可视化系统  
    图像加密方法的设计与实现  
    图像变形方法研究及比较  
    电信诈骗事件收集及分析技术研究  
    基于文本描述的图像生成方法研究  
    基于深度学习的快速图像风格转换方法研究  
    基于深度学习的图像自动描述生成方法研究  
    基于SAIKU的大数据多维分析操作可视化  
    基于Cocos/Unity引擎的休闲类游戏设计开发  
    python气象数据分析  
    基于先验知识学习的人群运动模式划分方法  
    影评推荐系统的设计与实现  
    网络爬虫管理系统设计与实现  
    汽车车牌识别系统的设计与实现  
    人脸识别考勤机的设计与实现  
    图像hash特征提取与应用  
    学生成绩情况分析系统  
    基于DIN的音乐推荐系统  
    基于大数据的新闻相似度比较系统的设计与实现  
    基于大数据的舆情正负面判研系统的设计与实现  
    基于python语言的多种聚类算法的交互演示系统  
    基于机器学习的XSS检测方法研究  
    基于深度学习的视觉跟踪方法研究  
    基于HTML5的多平台网页游戏开发  
    人物关系可视化  
    大学生各种卡管理
    车型分类系统设计与实现  
    基于光传感器的垃圾智能分类  
    基于对抗学习的人脸照片-画像转换方法  
    基于深度学习的字体风格转换方法  
    基于深度学习的肺癌检测方法研究  
    基于协同过滤的用户移动轨迹信息预测研究  
    广度优先文本挖掘爬虫系统开发  
    智适应算法星球系统的设计与实现  
    推测照片年龄的APP软件设计与实现  
    气象数据的三维快速绘制  
    基于数据挖掘的单车用户特征识别  
    基于视频的人流量监测系统设计与实现  
    基于新浪微博的分布式爬虫以及对数据的可视化处理  
    基于分布式的新闻热点网络爬虫系统与设计  
    舆情分析可视化系统的设计与实现  
    基于智能视觉理解的食物图片热量估算系统  
    基于视频图像的目标跟踪算法研究与C++实现  
    分布式图像网络爬虫引擎设计与实现  
    图像场景理解技术研究  
    基于视频的表情识别系统设计与实现  
    眼底图像分析研究  
    基于RGB-D 图像的物体检测与识别  
    TCT图片自动判读方法及实现  
    针对人脸的人物特征识别研究与实现  
    基于深度特征的人脸图像搜索系统设计与实现  
    基于深度学习的图片视频视觉问答系统研究  
    伪造图像检测系统设计和实现  
    基于智能手机的人脸识别  
    基于深度学习的灰度图上色  
    Ad Hoc网络性能仿真研究  
    基于web的爬虫系统的设计与实现  
    基于本体的信息安全知识抽取系统的设计与实现  
    网络爬虫系统的设计与实现  
    基于网络指纹的资源探测  
    RSA实现中弱密钥漏洞分析  
    Web服务统一身份认证协议设计与实现  
    以太坊拒绝服务攻击检测  
    一种隐私保护的BP神经网络的设计  
    基于图像的人群聚集检测算法研究与实现  
    基于OpenCV的人脸识别技术研究及应用  
    行为活动理解中的弱监督学习研究  
    基于粒子系统的特效设计与实现  
    气候环境因素对老年COPD患者的影响分析研究  
    文本情感理解技术研究  
    基于深度神经网络的标题分类研究  
    面向监控图像的人脸判别研究与实现  
    基于深度强化学习的NPC自主训练模型构建的实现  
    基于深度学习的网络游戏流失玩家预测算法研究  
    假期高速公路交通流量预测算法的设计与实现  
    人脸特征提取算法研究与实现  
    基于小样本学习的动作识别  
    基于贝叶斯网络的因果关系研究及算法包实现  
    基于增强学习的物流优化算法研究  
    自重多核学习研究  
    并行计算若干经典算法的设计与实现  
    基于深度学习的情感分类  
    大规模O2O订单的物流配送方案设计与实现  
    多层社交网络的链路预测算法研究  
    基于反向推荐的个性化推荐算法研究  
    基于循环神经网络的命名实体识别技术研究  
    基于深度神经网络的高质量词向量生成方法研究  
    基于神经网络的弱监督数字识别研究  
    基于深度学习的场景分类研究  
    基于LSTM完成对英文词性标注的设计与实现  
    基于推荐算法的商品流行性预测算法研究  
    群智计算算法的研究  
    深度卷积神经网络及其在人脸识别中的应用  
    基于深度网络的年龄预测算法研究  
    基于Matlab的ECG心律不齐分类算法的程序实现  
    基于深度学习的人脸检测与识别系统实现  
    人物头像的卡通化算法设计与实现  
    基于机器学习的问答推荐算法设计  
    基于轨迹数据的最优路径推荐算法设计与实现  
    基于端到端神经网络模型的词义消歧算法研究  
    基于平衡树的RFID系统密钥更新算法  
    深度增强学习理论研究及其在视频游戏上的应用  
    基于深度学习的医学图像分割  
    基于泊松分解的推荐算法研究与应用  
    基于用户评论属性的隐私保护算法研究与分析  
    基于Tensorflow的猫狗分类问题实现  
    社会网络下算法博弈的研究与实现  
    基于深度学习的视频中物体快速搜索算法  
    基于SDN的防止DHCP欺骗系统设计与实现  
    基于机器学习的问答评价算法设计  
    基于记忆网络的视觉逻辑推理算法的研究与实现  
    针对大规模数据流的实时处理研究  
    FP-tree关联规则算法的实现与应用  
    面向M2M网内存储控制算法研究与仿真  
    基于机器学习的中文情感识别研究  
    针对网络评论的分类算法研究  
    机器阅读算法的可解释研究  
    数字化题库与在线考试系统的设计与实现  
    基于生成树的复杂网络抽样算法研究  
    多视角聚类算法研究  
    基于地图数据的新加坡出租车接送乘客轨迹可视化及需求预测  
    分布式消息队列的设计与实现  
    社交网络中的位置推荐算法研究  
    基于合成数据的logo识别  
    活动轨迹的语义表达与搜索技术研究  
    基于目标时空轨迹的大数据分析与挖掘方法研究  
    社交网络用户关系研究  
    基于深度强化学习的推荐系统  
    大数据环境下的隐私安全的图像特征提取及应用  
    基于低秩表征的图像分割研究  
    基于DCGAN的cifar10数据集生成设计与实现  
    基于深度学习的图像检索  
    基于文本的网络用户分析算法设计与实现  
    初等数学知识库的研究与构建  
    图像去雾算法的研究与实现  
    基于深度网络的RGBD图像分割算法研究  
    基于卷积神经网络的图像检索研究  
    基于对抗神经网络的图像超分辨率算法研究  
    自步多任务多视图聚类算法研究  
    基于少量样本学习的图像语义分割  
    基于隐私保护的数据挖掘算法研究  
    监控环境下的人脸识别系统设计与实现  
    属性增强的概念图匹配算法研究与应用  
    基于深度学习的图像检索算法研究  
    网络回溯系统中流量存储及检索方法设计与实现  
    基于数据主权区块链的个人数据账户系统设计与实现  
    基于主权数据区块链的身份共享应用技术  
    基于数据主权区块链的共享价值代币设计与流通方法  
    智能交通系统中的错误数据检测  
    医疗健康档案信息可视化系统设计与实现  
    基于Matlab的全景图片生成算法实现  
    基于元胞自动机的复杂系统涌现现象识别方法研究  
    基于Android的个人健康管理系统设计与实现  
    相容图(pcg)构造算法研究  
    基于深度学习的图像分割算法研究  
    图像去雨算法的研究与实现  
    面向网络丢包环境的视频编码优化控制算法  
    基于哈希的图像分类算法研究  
    一种面向非易失内存的持久化堆管理系统设计与实现  
    基于CNN的图像去噪算法的实现  
    图像的艺术风格渲染算法设计与实现  
    基于深度学习的图片风格转化  
    基于数据主权区块链的共识算法的研究  
    生成式对抗网络算法及应用研究  
    基于Deep Learning的图片分类  
    基于语音识别技术的肺部病状检测技术研究  
    利用OpenCV实现视频多目标跟踪与处理  
    基于深度学习的人物头部着装分类研究与实现  
    基于深度学习的糖尿病视网膜疾病诊断研究与实现   
    基于rcnn的课堂人脸识别  
    基于CNN的可视化追踪系统的设计实现  
    基于深度学习的心律失常的自动分类  
    基于python爬虫的网上商城比价系统的设计与实现  
    面向儿童的影视节目智能推荐系统  
    中学排课走班系统的设计与实现  
    用户呼吸频率监测与实现  
    广告文印交互通软件平台设计实现  
    三维人脸识别技术的研究与实现  
    网络文本数据分析系统设计与实现  
    一种嵌入式深度卷积神经网络推理引擎  
    高维数据的降维和特征选择  
    基于规则推理的平面几何类人答题系统的设计与实现  
    基于深度学习的车牌识别系统  
    基于深度学习的异常检测  
    基于深度学习的声纹识别  
    基于神经网络的反垃圾邮件系统设计与实现  
    三维地形绘制系统设计与实现  
    基于深度学习的车辆特征识别研究与实现  
    基于TensorFlow的手写汉字识别软件设计与实现  
    基于关键词与同义词的主观题评分技术研究  
    社交网络数据可视化研究  
    基于深度学习的哈希方法在多粒度图像检索中的研究与实现  
    基于深度学习的网站验证码识别系统  
    基于深度学习的呼吸监测  
    基于机器学习的短时交通流预测算法的研究与实现   
    机器学习在MCI疾病分类中的实现  
    边缘计算任务调度算法研究  
    金融大数据背景下定量化研究风险投资机构对企业发展的影响  
    人脸属性分类算法设计与实现  
    贝叶斯张量分解  
    基于RNN的诗歌生成  
    普通发票识别技术研究与实现  
    基于视频的火焰识别研究  
    基于矩阵分解的子空间聚类研究  
    心电图数据研究  
    基于循环神经网络的用户语句意图分类  
    基于神经网络的弱监督物体检测神经网络模型  
    基于XGBoost的网络游戏流失玩家预测算法  
    基于RGBD图像的边缘检测与分割  
    基于深度学习的零样本和少样本学习  
    基于rank-order的脉冲神经网络学习算法研究  
    基于深度学习的大数据预测方法  
    基于比对损失的步态识别  
    轨迹数据的语义表征与学习  
    基于哈希的人体动作识别  
    自然场景下的文字识别系统的研究与实现  
    人脸表情分类算法设计与实现  
    基于多源融合的社交媒体兴趣点流行度预测系统  
    区块链上智能合约的部署与应用研究  
    癌症病人的Cox比例风险预测模型研究及实现  
    基于视觉理解的行星及小天体表面陨石坑检测  
    基于深度学习的辅助药物设计  
    物体检测算法研究  
    人脸识别系统关键技术研究与系统实现  
    基于循环神经网络的静态代码分析  
    基于音频分析的客服质量监控系统实现  
    基于RNN的音乐自动生成  
    基于对抗网络的可视问答  
    基于数据内在结构特征的哈希检索方法  
    基于深度学习提取图像视频特征  
    基于深度学习的多模态检索  
    基于区块链的数据交易中恶意行为的检测  
    基于学科知识图谱的智能搜索平台研究与构建  
    基于XGBoost的网络游戏流失玩家预测算法研究  
    基于点过程的产品流行性预测  
    基于时间序列预测的金融风险评估模型的研究与实现  
    深度嵌入聚类算法研究  
    基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现  
    公交线路准点预测方法研究  
    基于深度学习的医学图像分割算法研究  
    基于CNN的高速公路流量预测  
    基于CRF的初等数学命名实体识别  
    基于多尺度 CNN的图片语义分割研究  
    基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究  
    基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现  
    基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现  
    基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现  
    表情识别应用系统的设计与实现  
    深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用  
    用户评分的隐式成分信息的研究  
    基于图像的场景分类算法的设计与实现  
    车辆再识别技术研究  
    基于图像的土壤分类算法的设计与实现  
    基于深度神经网络的图像高分辨率重建系统的设计与实现  
    基于生成对抗网络的图像隐私保护算法研究与实现  
    基于Elastic Search的数据检索系统  
    基于深度学习的人体行为识别算法研究  
    基于FPGA的低功耗通用目标检测系统设计与实现  
    数字图像中环境光识别和分类技术研究与实现  
    基于用户GPS轨迹的热点区域发现算法  
    基于局部二值模式的纹理图分类方法研究  
    一种基于非易失内存的文件系统缓存设计与实现  
    基于GDPR的隐私条款自动分析研究  
    基于深度学习的眼底水肿病变区域自动分割系统设计与实现  
    基于社交网络的用户主观倾向识别研究   
    经济模型中商品推销策略和算法研究  
    图像边缘检测系统设计与实现  
    多选举问题的算法研究  
    基于聚类算法的用户画像机制的设计与实现  
    基于对抗生成网络的图像生成技术研究与实现  
    Shor大数质因子分解量子算法的分析研究    
    基于Android的远程视频监控管理系统的设计与实现  
    基于大数据的供应商健康度评估算法研究  
    基于深度学习技术的语句通顺度评估模型研究  
    基于小样本的图像分类模型研究  
    基于深度学习的量化交易策略研究  
    平衡图分割问题的快速求解算法设计与实现  
    云计算环境下的动态资源规划策略研究  
    基于深度学习的人脸识别技术的实现  
    动态路径规划系统可视化方法设计与实现  
    图像中的显著性物体检测算法研究  
    基于约束条件下的推荐系统研究  
    图像压缩客观质量评价BDBR分析与改进  
    基于SkipList的多版本并发控制设计与实现  
    基于机器视觉的表面缺陷检测系统研究  
    基于深度学习的股市时间序列分析研究  
    基于FTP的远程文件传输系统设计  
    数学应用题方程组的自动求解  
    在线国际象棋人机对弈系统的设计与实现  
    基于深度学习的图像编辑操作检测研究  
    安防视频中行人手持物分析技术研究与实现  
    基于深度学习的人体动作分类算法的分析与实现  
    深度强化学习在多智能体合作与竞争中的应用    
    基于自步学习的多视图谱聚类算法研究  
    基于多角度人像的三维人脸重构  
    演化多目标优化中的约束处理技术  
    基于深度学习和注意力机制的视频问答算法研究  
    基于深度学习的人体行为识别算法的研究与实现  
    基于深度学习的交通标志识别模型的设计与实现  
    基于多数据源的数据分析平台的设计与实现  
    基于MATLAB的图像识别任务可视化技术研究  
    基于表征学习的信息推荐算法  
    区块链浏览器的设计与实现  
    基于图像的车牌检测系统的设计与实现   
    基于深度神经网络的多标签图像分类算法  
    基于深度森林的推荐模型研究  
    基于机器学习的实验数据智能算法设计  
    基于LSTM的高速公路拥堵预测  
    中医诊所问诊系统的设计与实现  
    基于AI的代码漏洞检测方法研究与实现  
    基于CNN的任意大小的隐写图像技术研究  
    基于深度卷积网络的  
    自然场景中的短文本实时检测与识别  
    基于深度学习的图像篡改检测研究  
    基于机器学习的汽车流量预测方法研究  
    基于流量的用户身份及行为识别系统设计  
    基于深度学习的人脸检测算法的研究与实现  
    基于Faster RCNN的初等数学答题卷面自动分割  
    基于Android和WiFi的无线自组织网络数据组播系统设计与实现  
    量子随机游走算法的分析研究  
    基于层次结构的社交网络最短路径近似算法研究  
    动漫数字化系统中的深度学习自动线描算法研究  
    在线路线查询的交通状况预测模拟算法研究与实现  
    数据挖掘在医疗健康领域的关键技术研究  
    基于Android系统的APP运行时沙箱环境设计与实现  
    基于区块链的数字版权系统的设计与实现  
    最大近似团问题精确算法的实现和优化  
    可解释性的属性网络表征学习  
    基于迁移学习的节假日高速公路流量预测  
    交通卡口车辆信息精准识别系统设计与实现  
    多视图半监督分类学习算法的研究  
    印尼语新闻事件元素抽取模型的设计与实现  
    基于粒子群优化的旅行商问题(TSP)求解方法研究  
    基于协同自适应的网络空间资源探测  
    量子机器学习算法的分析研究  
    基于卷积神经网络的彩色图像高分辨率处理平台设计与实现  
    面向物联网边缘计算的OpenNFV系统实现与优化  
    基于深度学习的植物图像文字描述设计与实现  
    基于OpenStack的高性能内存数据库系统实现  
    基于开源ESB的客舱服务中间件研究及开发  
    半监督学习工具包开发  
    基于Hawkes过程用户回归时间预测的研究  
    基于安卓的美食厨房软件app的设计与实现  
    基于图像的人数统计系统的设计与实现  
    大规模虚拟机内存管理优化  
    基于深度学习的病例图像语义分割研究  
    基于深度学习的植物生长样本图像分割模型设计与实现  
    基于模式识别的复杂系统涌现规则判定与实现  
    基于图论最优匹配的开关基站能量管理算法研究  
    基于Nmap的网络漏洞探测程序设计与实现  
    基于Python程序设计语言的网站开发技术研究与样例实现  
    基于卷积神经网络的文本情感识别算法研究与实现  
    手写数字识别系统设计与实现  
    基于自步学习的逻辑回归算法研究  
    基于神经网络的企业类型分类研究  
    基于深度卷积网络的微表情识别技术研究  
    聚类分析算法研究与应用  
    植物叶片疾病检测和分类算法的设计与实现  
    基于照片的规则长方体的体积测量  
    基于二分图的社交网络用户行为研究  
    基于流量数据的网络应用在线识别系统设计与实现  
    基于深度神经网络的网站验证码识别系统设计与实现  
    基于深度学习的跨视角动作识别算法  
    基于机器学习的复杂系统涌现模型研究  
    基于视网膜图像的生物特征识别系统实现  
    基于图像的花卉分类算法的设计与实现  
    中文情感倾向分析算法   
    图像特征检测与描述关键技术研究及实现  
    核素骨扫描图像的自动识别算法研究  
    基于深度学习的图像超分辨率算法研发  
    深度学习及其在文本关键词提取上的应用  
    新闻热点事件的情感倾向性研究与实现  
    大规模时间触发以太网调度表生成算法研究  
    基于深度神经网络的移动端图片分类研究与实现  
    移动应用通信特征提取与分析技术研究  
    基于移动智能终端的面对面文件传输  
    复杂系统涌现计算研究与实现  
    面向海量机器人终端的多用户随机接入算法研究与仿真  
    深度学习及其在文本分类上的应用  
    基于自然语言处理的软件需求文档分析  
    动态行为树构建与应用系统的设计与实现  
    社交网络在推荐系统中的应用研究  
    基于深度学习的病例图像分类设计与实现  
    共享经济下车辆指派问题的研究与算法设计  
    基于移动设备的癌症病人术后生存状态预测设计与实现  
    基于深度学习的视觉问答系统设计与实现  
    面向人脸识别的特征提取算法的分析与实现  
    基于内容的越南语相似新闻推荐算法研究  
    分布式协同感知资源管理系统的设计与实现  
    基于深度学习的电影推荐系统  
    基于身份认证的区块链共识算法的设计与实现  
    社交网络的社团结构研究  
    大学生助学金精准资助预测方法研究  
    基于病毒传播模型的复杂网络抽样算法研究  
    深度学习在自然语言处理系统中的应用  
    基于深度学习的人脸追踪算法的研究与实现  
    基于树莓派3的点对点网络通信决策系统设计与实现  
    自然语言的语法语义分析  
    基于自然语言处理的新闻热点话题分类技术的研究与实现  
     网络流量应用载荷提取系统设计  
    基于深度学习的图像细粒度分类研究  
    基于深度学习的情感分析算法学习与实现  
    心脏心跳声音的自动分类与病变判断系统设计与实现  
    学者论文被引频次预测模型设计与实现  
    用户社群识别  
    高中选排课算法的设计与实现  
    深度学习算法及其在异常行为检测中的应用  
    基于深度学习的中值滤波取证研究  
    基于CNN的人脸识别  
    保留格式加密算法的设计与实现  
    基于评论文本的情绪识别  
    面向新闻评论的用户情感倾向识别研究与实现  
    基于深度学习的链路预测  
    基于异构Discriminators的生成对抗网络  
    基于深度学习的社交网络热门词提取和情感分析  
    基于用户呼吸的运动强度估计  
    一种分布式图数据库查询引擎设计与实现  
    基于OpenCV的头姿态识别系统  
    基于GAN的头像生成  
    基于全局时序注意力网络的视频人像重新识别技术研究  
    基于PKI证书的二维码防伪系统的设计与实现  
    基于机器学习的辐射源数据分类算法的研究与实现  
    基于强化学习的最优定价理论研究  
    面向新闻报道的命名实体识别与关系挖掘系统研究与实现  
    GBRT算法模型研究及在欺诈检测中的应用  
    基于深度学习的目标检测  
    基于运动传感器的人体运动模式识别  
    基于OpenCV的面部表情识别系统的设计与实现  
    基于大数据分析的高考志愿咨询平台的设计与实现  
    暗网图像采集与分类  
    基于区块链的通证系统设计与开发  
    基于CNN的文本分类系统的设计与实现  
    边缘计算中支持优先级的多任务传输机制研究与实现  
    基于CNN的文本分类系统的设计  
    基于Windows系统SSDT驱动的hook技术研究  
    基于MongoDB数据库的脱敏系统设计与实现  
    基于深度学习的人类情感研究与分类  
    适用于数字签名的密码逆向防火墙设计与实现  
    基于机器学习的网络安全事件预测  
    基于生成对抗网络的图片风格迁移  
    基于语法分析的代码注入检测系统的设计与实现  
    以太坊钱包应用设计与开发  
    基于机器学习的新闻标题自动生成  
    PM2.5污染实时预测及其在移动设备中的设计与实现   
    视频中的行人轨迹分析与聚类  
    基于VSM的词法句法相似度分析系统的设计与实现  
    基于深度神经网络的民族识别研究与实现  
    基于安卓的多媒体共享APP设计与实现  
    个性化新闻内容推荐系统的设计与实现  
    基于粒子群算法的无人机群体智能协作系统设计与实现  
    基于语义模块和实体组合的初等数学自然语言理解  
    基于用户语音的身份验证  
    网络爬虫分析与实现  
    基于深度学习的目标跟踪  
    深度学习中保护数据隐私的加密方案设计与实现  
    基于生成对抗网络的诗词生成  
    基于深度网络的动漫视频理解研究  
    基于随机擦除的Resnet实现  
    牙齿图像识别技术研究  
    基于Python程序设计语言的英语单词辅助记忆软件开发  
    基于双目视觉的三维建模技术研究与应用  
    手势识别及其在人机交互中的应用  
    基于DNN的行为识别方法研究将和原型系统开发  
    基于生成网络的动漫风格图片生成  
    基于深度学习的图像超分辨率重建  
    基于Python程序设计语言的五子棋游戏软件开发  
    基于标注的图像生成网络研究  
    基于层次结构社交网络的节点介数近似算法研究  
    实时视屏中枪械的识别与分类  
    网络视频中的谣言检测  
    基于知识推理的目标检测方法  
    基于知识库的视觉问答技术研究  
    利用深度学习的智能手机步态识别  
    深度自编码器在大规模稀疏数据中的应用研究  
    大规模图像标注与检索系统的设计与实现  
    机器翻译的错误检测系统  
    基于自步学习的K均值算法研究  
    基于深度神经网络的辅助药物设计  
    基于卷积神经网络的人像重光照算法的设计与实现  
    基于密度连接卷积网络的视频监测模型  
    弱监督条件下的时序行为检测技术研究  
    一种分布式图数据库存储引擎的设计与实现  
    基于多智体深度强化学习的资源分配决策优化  
    基于深度学习的图像段落生成技术  
    基于视盘视杯分割的青光眼疾病筛查算法  
    深度学习网络的嫁接  
    基于群智能算法与区块链的新型多目标优化算法  
    基于移动智能设备的GPS欺骗攻防技术  
    基于百度地图的HUD导航系统的设计与实现  
    在线标准化课程评价系统的设计与实现  
    基于多媒体制作的内容开发及实现  
    基于大数据分析的网店经营状况分析及排名
    基于概念分解模型的联合结构化图学习与聚类算法研究  
    基于简单自表示模型的联合结构化图学习与聚类算法研究  
    爬虫监控系统的设计与实现  
    基于大数据的轻量搜索引擎系统的设计与实现  
    基于R语言的多种聚类算法的交互演示系统  
    基于web的云智教育在线平台设计与实现  
    基于Android的旅游车服务程序的设计与实现  
    基于Unity的2D 平台动作游戏的设计与实现  
    基于印染数据的可视化系统设计与实现  
    "基于深度学习的艺术画风格识别  
    基于机器学习技术的量化交易模型设计与实现  
    多对一语音转换软件设计  
    基于svm的运动软件app开发  
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  • PAGE 引言 1.1背景与目的 当今世界已经进入了在计算机领域中激烈竞争的时代应用计算机已经变得十分普遍了如同我们离不开的自行车汽车一样我们应该承认谁掌握的知识多信息量大信息处理速度快批量大谁的效益就高谁就能...
  • 在现代操作系统中,进程支持多线程。进程是资源管理的最小单元;而线程是程序执行的最小单元。一个进程的组成实体可以...资源,包括地址空间、打开的文件、用户信息等等,由进程内的线程共享。 线程有自己的私有数据:


    在现代操作系统中,进程支持多线程。进程是资源管理的最小单元;而线程是程序执行的最小单元。一个进程的组成实体可以分为两大部分:线程集和资源集。进程中的线程是动态的对象;代表了进程指令的执行。资源,包括地址空间、打开的文件、用户信息等等,由进程内的线程共享。

    线程有自己的私有数据:程序计数器,栈空间以及寄存器。

    Why Thread?(传统单线程进程的缺点)

    1.  现实中有很多需要并发处理的任务,如数据库的服务器端、网络服务器、大容量计算等。

    2.  传统的UNIX进程是单线程的,单线程意味着程序必须是顺序执行,不能并发;既在一个时刻只能运行在一个处理器上,因此不能充分利用多处理器框架的计算机。

    3.  如果采用多进程的方法,则有如下问题:

    a. fork一个子进程的消耗是很大的,fork是一个昂贵的系统调用,即使使用现代的写时复制(copy-on-write)技术。

    b. 各个进程拥有自己独立的地址空间,进程间的协作需要复杂的IPC技术,如消息传递和共享内存等。

    多线程的优缺点

    多线程的优点和缺点实际上是对立统一的。

    支持多线程的程序(进程)可以取得真正的并行(parallelism),且由于共享进程的代码和全局数据,故线程间的通信是方便的。它的缺点也是由于线程共享进程的地址空间,因此可能会导致竞争,因此对某一块有多个线程要访问的数据需要一些同步技术。

    三种线程——内核线程、轻量级进程、用户线程

    内核线程

    内核线程就是内核的分身,一个分身可以处理一件特定事情。这在处理异步事件如异步IO时特别有用。内核线程的使用是廉价的,唯一使用的资源就是内核栈和上下文切换时保存寄存器的空间。支持多线程的内核叫做多线程内核(Multi-Threads kernel )。

    轻量级进程[*]

    轻量级线程(LWP)是一种由内核支持的用户线程。它是基于内核线程的高级抽象,因此只有先支持内核线程,才能有LWP。每一个进程有一个或多个LWPs,每个LWP由一个内核线程支持。这种模型实际上就是恐龙书上所提到的一对一线程模型。在这种实现的操作系统中,LWP就是用户线程。

    由于每个LWP都与一个特定的内核线程关联,因此每个LWP都是一个独立的线程调度单元。即使有一个LWP在系统调用中阻塞,也不会影响整个进程的执行。

    轻量级进程具有局限性。

    首先,大多数LWP的操作,如建立、析构以及同步,都需要进行系统调用。系统调用的代价相对较高:需要在user mode和kernel mode中切换。

    其次,每个LWP都需要有一个内核线程支持,因此LWP要消耗内核资源(内核线程的栈空间)。

    因此一个系统不能支持大量的LWP。

    LWP.JPG

    注:

    1.   LWP的术语是借自于SVR4/MP和Solaris 2.x。

    2.   有些系统将LWP称为虚拟处理器。

    3.   将之称为轻量级进程的原因可能是:在内核线程的支持下,LWP是独立的调度单元,就像普通的进程一样。所以LWP的最大特点还是每个LWP都有一个内核线程支持。

     

    用户线程

    LWP虽然本质上属于用户线程,但LWP线程库是建立在内核之上的,LWP的许多操作都要进行系统调用,因此效率不高。而这里的用户线程指的是完全建立在用户空间的线程库,用户线程的建立,同步,销毁,调度完全在用户空间完成,不需要内核的帮助。因此这种线程的操作是极其快速的且低消耗的。

    Uthread1.JPG

    上图是最初的一个用户线程模型,从中可以看出,进程中包含线程,用户线程在用户空间中实现,内核并没有直接对用户线程进程调度,内核的调度对象和传统进程一样,还是进程本身,内核并不知道用户线程的存在。用户线程之间的调度由在用户空间实现的线程库实现。

    这种模型对应着恐龙书中提到的多对一线程模型,其缺点是一个用户线程如果阻塞在系统调用中,则整个进程都将会阻塞。

    加强版的用户线程——用户线程+LWP

    这种模型对应着恐龙书中多对多模型。用户线程库还是完全建立在用户空间中,因此用户线程的操作还是很廉价,因此可以建立任意多需要的用户线程。操作系统提供了LWP作为用户线程和内核线程之间的桥梁。LWP还是和前面提到的一样,具有内核线程支持,是内核的调度单元,并且用户线程的系统调用要通过LWP,因此进程中某个用户线程的阻塞不会影响整个进程的执行。用户线程库将建立的用户线程关联到LWP上,LWP与用户线程的数量不一定一致。当内核调度到某个LWP上时,此时与该LWP关联的用户线程就被执行。
    Uthread2.JPG

    小结:

    很多文献中都认为轻量级进程就是线程,实际上这种说法并不完全正确,从前面的分析中可以看到,只有在用户线程完全由轻量级进程构成时,才可以说轻量级进程就是线程。


    内核线程
    内核线程只运行在内核态,不受用户态上下文的拖累。

             处理器竞争:可以在全系统范围内竞争处理器资源;

             使用资源:唯一使用的资源是内核栈和上下文切换时保持寄存器的空间

             调度:调度的开销可能和进程自身差不多昂贵

             同步效率:资源的同步和数据共享比整个进程的数据同步和共享要低一些。


    轻量级进程
    轻量级进程(LWP)是建立在内核之上并由内核支持的用户线程,它是内核线程的高度抽象,每一个轻量级进程都与一个特定的内核线程关联。内核线程只能由内核管理并像普通进程一样被调度。

    轻量级进程由clone()系统调用创建,参数是CLONE_VM,即与父进程是共享进程地址空间和系统资源。

    与普通进程区别:LWP只有一个最小的执行上下文和调度程序所需的统计信息。

             处理器竞争:因与特定内核线程关联,因此可以在全系统范围内竞争处理器资源

             使用资源:与父进程共享进程地址空间

             调度:像普通进程一样调度


    用户线程
    用户线程是完全建立在用户空间的线程库,用户线程的创建、调度、同步和销毁全又库函数在用户空间完成,不需要内核的帮助。因此这种线程是极其低消耗和高效的。

             处理器竞争:单纯的用户线程是建立在用户空间,其对内核是透明的,因此其所属进程单独参与处理器的竞争,而进程的所有线程参与竞争该进程的资源。

             使用资源:与所属进程共享进程地址空间和系统资源。

             调度:由在用户空间实现的线程库,在所属进程内进行调度


    Linux使用的线程库
    LinuxThreads是用户空间的线程库,所采用的是线程-进程1对1模型(即一个用户线程对应一个轻量级进程,而一个轻量级进程对应一个特定的内核线程),将线程的调度等同于进程的调度,调度交由内核完成,而线程的创建、同步、销毁由核外线程库完成(LinuxThtreads已绑定到GLIBC中发行)。

    在LinuxThreads中,由专门的一个管理线程处理所有的线程管理工作。当进程第一次调用pthread_create()创建线程时就会先创建(clone())并启动管理线程。后续进程pthread_create()创建线程时,都是管理线程作为pthread_create()的调用者的子线程,通过调用clone()来创建用户线程,并记录轻量级进程号和线程id的映射关系,因此,用户线程其实是管理线程的子线程。

    LinuxThreads只支持调度范围为PTHREAD_SCOPE_SYSTEM的调度,默认的调度策略是SCHED_OTHER。

    用户线程调度策略也可修改成SCHED_FIFO或SCHED_RR方式,这两种方式支持优先级为0-99,而SCHED_OTHER只支持0。

              SCHED_OTHER 分时调度策略,

             SCHED_FIFO   实时调度策略,先到先服务

             SCHED_RR     实时调度策略,时间片轮转

     

    SCHED_OTHER是普通进程的,后两个是实时进程的(一般的进程都是普通进程,系统中出现实时进程的机会很少)。SCHED_FIFO、SCHED_RR优先级高于所有SCHED_OTHER的进程,所以只要他们能够运行,在他们运行完之前,所有SCHED_OTHER的进程的都没有得到执行的机会。


    备注:转载于 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6237dcca0100i9kx.html 和 http://www.cnitblog.com/tarius.wu/articles/2277.html


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  • 相位相关计算两张图片的平移

    千次阅读 2019-07-02 11:24:44
    该方法根据互功率谱相位信息求取图像间的相对偏移, 较少依赖灰度信息, 计算速度快。在精确配准前可以通过相位相关方法估计重叠位置。 3.相位相关算法计算平移 一幅图片可以被定义为一个二维函数I(x,y),其中x和...

    1.题目
    利用相位相关算法计算两张图的平移距离
    2.相位相关方法应用简介
    相位相关方法基于频率域, 利用傅里叶变换将图像信息从空间域变换到频率域后, 获取图像的变换关系。该方法根据互功率谱相位信息求取图像间的相对偏移量, 较少依赖灰度信息, 计算速度快。在精确配准前可以通过相位相关方法估计重叠位置。
    3.相位相关算法计算平移量
    一幅图片可以被定义为一个二维函数I(x,y),其中x和y是空间平面坐标,I在任何坐标点(x,y)处的振幅,设图像1和图像2分别为,经过傅里叶变换后为由位移特性可得:
    (1)
    其中,是平移变量,归一化后,互功率谱表示如下:
    (2)
    反傅里叶变换后,冲激函数为:
    (3)
    利用峰值位置,可以获得图像间的平移关系和。
    4.建模过程
    4.1 获得具有平移量的图片
    为经过平移的原图片3-1如下图所示:

    图 3-1 原始图
    图片平移MATLAB程序如下(偏移量50)
    clc;
    close all;
    clear;
    i=imread(‘image_1.jpg’);
    se=translate(strel(1),[50 50]);%偏移量
    50
    j=imdilate(i,se);
    imshow(i),title(‘Original’)
    figure,imshow(j),title(‘Translated’)
    path=sprintf(‘D:\shuzhifenxi\%d.jpg’,2)
    imwrite(j,path);

    利用上述程序对图片3-1进行偏移,偏移后的图像如图3-2所示,并将该偏移后的图像保存到matalb文档保存路径,命名为image_2。

    图 3-2 偏移后的图像
    4.2 计算偏移后的图像和原始图像的距离
    对原始图像和偏移后的图像做相位相关处理,算法matlab程序如下:
    clc;
    close all;
    clear;
    img1_clor=imread(‘image_1.jpg’);
    figure;
    subplot(211);
    imshow(img1_clor);
    img2_clor=imread(‘image_2.jpg’);
    subplot(212);
    imshow(img2_clor);
    [x1,y1]=size(img1_clor);
    x1_center = round(x1/2);
    y1_center = round(y1/2);
    I1=fft2(img1_clor);
    I2=fft2(img2_clor);

    c=abs(I1.*I2);
    d=I1.*conj(I2);
    remove_xy=d./c;

    remove_x_y=abs(fftshift(ifft2(remove_xy)));
    max_of_f_cor_abs=max(max(remove_x_y));
    [x2,y2] = find(remove_x_y==max(max(remove_x_y)));
    x2_x1=abs(x2-x1_center);%x轴偏移距离
    y2_y1=abs(y2-y1_center);%y轴偏移距离

    distance=sqrt(x2_x1.2+y2_y1.2);%两幅图的相对距离
    disp(['remove_x = ',num2str(x2_x1)]);
    disp(['remove_y = ',num2str(y2_y1)]);
    disp(['distance_image_1_2 = ',num2str(distance)]);

    两幅图经过相位相关法后的冲击函数的能量图如图3-3所示:

    图 3-3 冲击函数能量图
    两幅图片经过算法程序运行后的结果如下图3-4所示:

    图 3-4 运算结果
    5.结果分析
    相位相关算法计算出的两张图片的偏移量的值和实际图片的偏移量的值相等,由此通过相位相关算法可以求出两张图像的平移量。

    6.实验总结
    相位相关算法的理论基础是傅里叶变换,目前在傅里叶变换领域有了快速算法fft,比较成熟的库有fftw开源库,因此相位相关法有极大的速度优势,上述算法只能对图像只存在平移量的前提下,若图像间存在缩放、旋转,需要进一步对该算法改进,即使用傅里叶梅林变换相关算法,把两幅图由笛卡尔坐标转换为对数极坐标,在对数极坐标的前提下,两幅图存在的偏移量表示缩放大小和旋转大小,总之相位相关在图像融合、模式识别特征匹配等有着广泛应用。

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  • 资源,包括地址空间、打开的文件、用户信息等等,由进程内的线程共享。 线程有自己的私有数据:程序计数器,栈空间以及寄存器。 Why Thread?(传统单线程进程的缺点) 1.现实中有很多需要...


    在现代操作系统中,进程支持多线程。进程是资源管理的最小单元;而线程是程序执行的最小单元。一个进程的组成实体可以分为两大部分:线程集和资源集。进程中的线程是动态的对象;代表了进程指令的执行。资源,包括地址空间、打开的文件、用户信息等等,由进程内的线程共享。

    线程有自己的私有数据:程序计数器,栈空间以及寄存器。

    Why Thread?(传统单线程进程的缺点)

    1.  现实中有很多需要并发处理的任务,如数据库的服务器端、网络服务器、大容量计算等。

    2.  传统的UNIX进程是单线程的,单线程意味着程序必须是顺序执行,不能并发;既在一个时刻只能运行在一个处理器上,因此不能充分利用多处理器框架的计算机。

    3.  如果采用多进程的方法,则有如下问题:

    a. fork一个子进程的消耗是很大的,fork是一个昂贵的系统调用,即使使用现代的写时复制(copy-on-write)技术。

    b. 各个进程拥有自己独立的地址空间,进程间的协作需要复杂的IPC技术,如消息传递和共享内存等。

    多线程的优缺点

    多线程的优点和缺点实际上是对立统一的。

    支持多线程的程序(进程)可以取得真正的并行(parallelism),且由于共享进程的代码和全局数据,故线程间的通信是方便的。它的缺点也是由于线程共享进程的地址空间,因此可能会导致竞争,因此对某一块有多个线程要访问的数据需要一些同步技术。

    三种线程——内核线程、轻量级进程、用户线程

    内核线程

    内核线程就是内核的分身,一个分身可以处理一件特定事情。这在处理异步事件如异步IO时特别有用。内核线程的使用是廉价的,唯一使用的资源就是内核栈和上下文切换时保存寄存器的空间。支持多线程的内核叫做多线程内核(Multi-Threads kernel )。

    轻量级进程[*]

    轻量级线程(LWP)是一种由内核支持的用户线程。它是基于内核线程的高级抽象,因此只有先支持内核线程,才能有LWP。每一个进程有一个或多个LWPs,每个LWP由一个内核线程支持。这种模型实际上就是恐龙书上所提到的一对一线程模型。在这种实现的操作系统中,LWP就是用户线程。

    由于每个LWP都与一个特定的内核线程关联,因此每个LWP都是一个独立的线程调度单元。即使有一个LWP在系统调用中阻塞,也不会影响整个进程的执行。

    轻量级进程具有局限性。

    首先,大多数LWP的操作,如建立、析构以及同步,都需要进行系统调用。系统调用的代价相对较高:需要在user mode和kernel mode中切换。

    其次,每个LWP都需要有一个内核线程支持,因此LWP要消耗内核资源(内核线程的栈空间)。

    因此一个系统不能支持大量的LWP。

    LWP.JPG

    注:

    1.   LWP的术语是借自于SVR4/MP和Solaris 2.x。

    2.   有些系统将LWP称为虚拟处理器。

    3.   将之称为轻量级进程的原因可能是:在内核线程的支持下,LWP是独立的调度单元,就像普通的进程一样。所以LWP的最大特点还是每个LWP都有一个内核线程支持。

     

    用户线程

    LWP虽然本质上属于用户线程,但LWP线程库是建立在内核之上的,LWP的许多操作都要进行系统调用,因此效率不高。而这里的用户线程指的是完全建立在用户空间的线程库,用户线程的建立,同步,销毁,调度完全在用户空间完成,不需要内核的帮助。因此这种线程的操作是极其快速的且低消耗的。

    Uthread1.JPG

    上图是最初的一个用户线程模型,从中可以看出,进程中包含线程,用户线程在用户空间中实现,内核并没有直接对用户线程进程调度,内核的调度对象和传统进程一样,还是进程本身,内核并不知道用户线程的存在。用户线程之间的调度由在用户空间实现的线程库实现。

    这种模型对应着恐龙书中提到的多对一线程模型,其缺点是一个用户线程如果阻塞在系统调用中,则整个进程都将会阻塞。

    加强版的用户线程——用户线程+LWP

    这种模型对应着恐龙书中多对多模型。用户线程库还是完全建立在用户空间中,因此用户线程的操作还是很廉价,因此可以建立任意多需要的用户线程。操作系统提供了LWP作为用户线程和内核线程之间的桥梁。LWP还是和前面提到的一样,具有内核线程支持,是内核的调度单元,并且用户线程的系统调用要通过LWP,因此进程中某个用户线程的阻塞不会影响整个进程的执行。用户线程库将建立的用户线程关联到LWP上,LWP与用户线程的数量不一定一致。当内核调度到某个LWP上时,此时与该LWP关联的用户线程就被执行。
    Uthread2.JPG

    小结:

    很多文献中都认为轻量级进程就是线程,实际上这种说法并不完全正确,从前面的分析中可以看到,只有在用户线程完全由轻量级进程构成时,才可以说轻量级进程就是线程。


    内核线程
    内核线程只运行在内核态,不受用户态上下文的拖累。

             处理器竞争:可以在全系统范围内竞争处理器资源;

             使用资源:唯一使用的资源是内核栈和上下文切换时保持寄存器的空间

             调度:调度的开销可能和进程自身差不多昂贵

             同步效率:资源的同步和数据共享比整个进程的数据同步和共享要低一些。


    轻量级进程
    轻量级进程(LWP)是建立在内核之上并由内核支持的用户线程,它是内核线程的高度抽象,每一个轻量级进程都与一个特定的内核线程关联。内核线程只能由内核管理并像普通进程一样被调度。

    轻量级进程由clone()系统调用创建,参数是CLONE_VM,即与父进程是共享进程地址空间和系统资源。

    与普通进程区别:LWP只有一个最小的执行上下文和调度程序所需的统计信息。

             处理器竞争:因与特定内核线程关联,因此可以在全系统范围内竞争处理器资源

             使用资源:与父进程共享进程地址空间

             调度:像普通进程一样调度


    用户线程
    用户线程是完全建立在用户空间的线程库,用户线程的创建、调度、同步和销毁全又库函数在用户空间完成,不需要内核的帮助。因此这种线程是极其低消耗和高效的。

             处理器竞争:单纯的用户线程是建立在用户空间,其对内核是透明的,因此其所属进程单独参与处理器的竞争,而进程的所有线程参与竞争该进程的资源。

             使用资源:与所属进程共享进程地址空间和系统资源。

             调度:由在用户空间实现的线程库,在所属进程内进行调度


    Linux使用的线程库
    LinuxThreads是用户空间的线程库,所采用的是线程-进程1对1模型(即一个用户线程对应一个轻量级进程,而一个轻量级进程对应一个特定的内核线程),将线程的调度等同于进程的调度,调度交由内核完成,而线程的创建、同步、销毁由核外线程库完成(LinuxThtreads已绑定到GLIBC中发行)。

    在LinuxThreads中,由专门的一个管理线程处理所有的线程管理工作。当进程第一次调用pthread_create()创建线程时就会先创建(clone())并启动管理线程。后续进程pthread_create()创建线程时,都是管理线程作为pthread_create()的调用者的子线程,通过调用clone()来创建用户线程,并记录轻量级进程号和线程id的映射关系,因此,用户线程其实是管理线程的子线程。

    LinuxThreads只支持调度范围为PTHREAD_SCOPE_SYSTEM的调度,默认的调度策略是SCHED_OTHER。

    用户线程调度策略也可修改成SCHED_FIFO或SCHED_RR方式,这两种方式支持优先级为0-99,而SCHED_OTHER只支持0。

              SCHED_OTHER 分时调度策略,

             SCHED_FIFO   实时调度策略,先到先服务

             SCHED_RR     实时调度策略,时间片轮转

     

    SCHED_OTHER是普通进程的,后两个是实时进程的(一般的进程都是普通进程,系统中出现实时进程的机会很少)。SCHED_FIFO、SCHED_RR优先级高于所有SCHED_OTHER的进程,所以只要他们能够运行,在他们运行完之前,所有SCHED_OTHER的进程的都没有得到执行的机会。


    备注:转载于 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6237dcca0100i9kx.html 和 http://www.cnitblog.com/tarius.wu/articles/2277.html


    转载于:https://www.cnblogs.com/cswolf/archive/2011/09/28/2267143.html

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