逻辑运算类：支持与或非逻辑运算，支持括弧 ( ) 改变运算先后。...

muller s algorithm 穆勒算法 经典-MULLER s algorithm Muller classical algorithm

翻译 maninwest@Codeforge 作者:John D. Cook@CodeProject这里介绍一个算法，优化化带有一个变量的函数而不需要导数。通常，需要导数的方法稳定但是慢，不需要导数的方法快捷但是不稳定。这里实现的这个方法稳定且高效。这个方法开始是Richard Brent 实现的。 给定一个函数  f(x) 和一个区间l [a, b], 该方法是找出函数 f(x) 在 [a, b] 区间的最小值。该方法也可以用于找出最大值。要找出最大值，指向传递原函数的反函数。即 f(x) 的最大值出现在-f(x) 的最小值点。Brent 的方法比较稳定。也很容易使用。用户不需要提供导数函数。该方法为了稳定牺牲了一些效率，但是相比其他稳定的方法如黄金分割法，则更加快捷。使用函数这里给出的代码是一个 C++ 函数和使用此函数的示例项目。要在你自己的项目中使用，只需在 Brent.h.头文件中添加#include 即可。最小化函数的主要输入是一个模板化实参，一个函数对象实现目标函数最小化。目标函数必须使用签名 double operator()(double x)实现 Public 方法。例如，这里是一个用于计算函数 f(x) = -x exp(-x) 的函数对象类。 class foo { public: double operator()(double x) {return -x*exp(-x);} };代码需要函数对象而不是函数的主要原因是，需要在应用中优化的函数，除了函数实参外，还要依赖参数。函数对象可以有很多参数，它们在找到一个变量的结果函数最小值前固定。其他实参是函数需要找到最小值的区间的终点，偏差用于停止， 一个输出参数用

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本文提出了实现自动抄表工作 自然场景中的文本。特别是，我们的重点 在中的单个字符的识别 这种场面。1、 2 和 3 的数字突出说明为什么这 可以是一项艰巨任务。即使杂波的问题 和文本分割了一会儿，被忽略 以下的可变性来源仍然需要 将占： (a) 的字体样式和厚度 ；() b 背景和前景颜色以及纹理 ； (c) 摄像机的位置，可以引入几何 扭曲 ；(d) 照明和 (e) 的图像分辨率。 所有这些因素结合起来，为一种风味的问题 对象识别，而不是光学字符 识别或手写识别。事实上，OCR 技术不能应用现成的精确 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报