双边滤波器是同时考虑空间域和值域信息的类似传统高斯平滑滤波器的图像滤波、去噪、保边滤波器。其模板系数是空间系数d与值域系数r的乘积。其思想是：空间系数是高斯滤波器系数，值域系数为考虑了邻域像素点与中心像素点的像素值的差值，当差值较大时，值域系数r较小，即，为一个递减函数（高斯函数正半部分），带来的结果是总的系数w=d*r变小，降低了与“我”差异较大的像素对我的影响。从而达到保边的效果，同时，有平滑的作用。
一直觉得C语言较其他语言最伟大的地方就是C语言中的指针，有些人认为指针很简单，而有些人认为指针很难，当然这里的对简单和难并不是等价于对指针的理解程度。 为此在这里对C语言中的指针进行全面的总结，从底层的内存分析，彻底让读者明白指针的本质。 建议大家静下心来再复习一遍。 01 指针变量 首先读者要明白指针是一个变量，为此作者写了如下代码来验证之： #include "stdio.h" int main(int argc, char **argv) { unsigned int a = 10; unsigned int *p = NULL; p = &a; printf("&a=%d\n",a); printf("&a=%d\n",&a); *p = 20; printf("a=%d\n",a); return 0; }
本书编写了300多个实用而有效的数值算法C语言程序。其内容包括：线性方程组的求解，逆矩阵和行列式计算，多项式和有理函数的内插与外推，函数的积分和估值，特殊函数的数值计算，随机数的产生，非线性方程求解，傅里叶变换和FFT，谱分析和小波变换，统计描述和数据建模，常微分方程和偏微分方程求解，线性预测和线性预测编码，数字滤波，格雷码和算术码等。全书内容丰富，层次分明，是一本不可多得的有关数值计算的C语言程序大全。本书每章中都论述了有关专题的数学分析、算法的讨论与比较，以及算法实施的技巧，并给出了标准C语言实用程序。这些程序可在不同计算机的C语言编程环境下运行。
2、实时性要求非常高的地方，需要汇编语言，比如FFT算法。有关介绍移步：STM32单片机-输入捕获、FFT测频。
Vivado HLS提供了IP Library，这个C Library使得HLS可以直接由相应的C代码推断出Xilinx的IP，从而保证了高质量的FPGA实现。这个IP Library包含的IP如下表所示（表格来源：ug902(V2019.2),Table 26）。可以看到FFT、FIR、DDS和SRL等都包含其中。
在研究RISC-V的指令集的时候，其指令是模块化的，这就为其指令的扩展提供了更多的可能性。下面仅代表我对RISC V的P扩展指令的一些理解。
如果特定情况下需要，我也可以上matlab,python,delphi,c#,c++等等。
随着VLMs规模的增大，用全参数更新来提高VLMs的对抗鲁棒性的传统对抗训练方法将导致高昂的计算和存储成本。近年来，由于在调整大规模预训练模型方面的显著成功，参数高效微调（PEFT）技术作为新型的适应范式受到了广泛关注。PEFT技术可以使用极小的额外可调参数调整VLMs，并且在性能上与FFT方法相当或更优。尽管PEFT技术在自然场景中取得了显著的成功，但在对抗攻击场景中的应用仍然很大程度上未被探索。但简单地在传统适应方法上应用对抗训练将导致1）防御性能有限和2）计算和存储成本高昂。为了验证作者的观点，作者在图2中可视化了不同对抗适应方法的对抗鲁棒性性能和可调参数数量。从结果中，作者发现FFT和UniAdapter等现有适应方法会导致大的参数成本。此外，LoRA、LP和Aurora对对抗攻击并不鲁棒。
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。
随着信息学科的快速发展，以及大规模集成电路、超大规模集成电路和软件开发引起的计算机学科的飞速发展，自1965年快速傅里叶变换算法提出后，数字信号处理( digital signal processing，DSP)迅速发展成为一门新兴的独立的学科体系,这一学科已经应用于几乎所有工程、科学、技术领域，并渗透到人们日常生活和工作的方方面面。简言之，数字信号处理是把信号用数字或符号表示的序列，通过计算机或通用(专用)信号处理设备，用数字的数值计算方法对信号作各种所需的处理，以达到提取有用信息、便于应用的目的。
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。 本文的目标是，深入Cooley-Tukey FFT 算法，解释作为其根源的“对称性”，并以一些直观的python代码将其理论转变为实际。我希望这次研究能对这个算法的背景原理有更全面的认识。 FFT（快速傅里叶变换）本身就是离散傅里叶变换（Discrete Fourie
很多人对学习C语言感到无从下手，经常问我同一个问题：究竟怎样学习C语言？我是一个高级编程师，已经开发了很多年的程序，和很多刚刚起步的人一样，学习的第一个计算机语言就是C语言。经过这些年的开发，我深深的体会到C语言对于一个程序设计人员多么的重要，如果不懂C语言，你想写底层程序这几乎听起来很可笑，不懂C语言，你想写出优秀高效的程序这简直就是天方夜谭。
小林：这其实非常直接, 定义一个简单结构和相关的算术函数就可以了。C99 在标准中支持复数类别。
ARM应用软件的开发工具根据功能的不同，分别有编译软件、汇编软件、链接软件、调试软件、嵌入式实时操作系统、函数库、评估板、JTAG仿真器、在线仿真器等，目前世界上约有四十多家公司提供以上不同类别的产品。
本文转载自July CSDN博客：http://blog.csdn.net/v_JULY_v/archive/2011/03/07/6228235.aspx
项目主要是 C语言实现算法相关的学习笔记，包括各类知识点，链表、队列、哈希表等等。
公众号设立以来，很多同学都在问如何入门、提高，以及有什么好的算法书籍可以学习。这周空闲时间我就大概在网上整理了一下，由于每个人的性格、学习习惯都不一样，不能针对个人情况来推荐，所以这里给的算法书籍仅做参考哦。
当谈及FFT（快速傅里叶变换）时，我们实际上在探讨一种神奇的数学算法，它能够将信号从一种时间上的视角变幻到一种频率上的视角。这个算法在数字信号处理、图像处理和通信等多个领域都展现了其神奇的用途。然而，要在局域网管理软件中直接拿来使用FFT，似乎有些少见，这是因为FFT主要在信号处理和数学计算的范畴扬威，与网络管理貌似关系并不直接。
我身边有些朋友说现在在学校学习什么拉氏变换，Z变换，傅立叶变换没有用，传递函数没有用，差分方程没有用，只是纸上谈兵，我这里先就传递函数和拉氏变换和差分方程介绍几点不自量力的看法，我们学习拉氏变换主要是为了从脱离时域，因为时域分析有它的难度指数，我们从时域映射到S域，目的只有一个，那就是简化计算，正如我们在时域要计算卷积过来，卷积过去，我们把它映射到S域过后，就是乘积过来积乘过去，相对来说，乘积要比卷积的积分要温柔的多，然后我们在S域里面得到结论过后，再将其反映射回到时域，然后自然地在时域使用其所得的结论了。
在数字信号处理中常常需要用到离散傅立叶变换(DFT)，以获取信号的频域特征。尽管传统的DFT算法能够获取信号频域特征，但是算法计算量大，耗时长，不利于计算机实时对信号进行处理。因此导致DFT被发现以来，在很长的一段时间内都不能被应用到实际工程项目中，直到一种快速的离散傅立叶计算方法——FFT被发现，离散是傅立叶变换才在实际的工程中得到广泛应用。需要强调的是，FFT并不是一种新的频域特征获取方式，而是DFT的一种快速实现算法。
2019 年，「事件视界望远镜」团队拍下了第一张黑洞照片。这张照片并非传统意义上的照片，而是计算得来的——将美国、墨西哥、智利、西班牙和南极多台射电望远镜捕捉到的数据进行数学转换。该团队公开了所用代码，使科学社区可以看到，并基于此做进一步的探索。
假设有一段10kHz的语言，现需要对2~3kHz之间的语言信号进行提取，要求1.5kHz及3.5kHz以上的频率需要有40dB的衰减
最近有朋友在研究Halcon中gen_gabor的函数，和我探讨，因为我之前也没有怎么去关注这个函数，因此，前前后后大概也折腾了有一个星期去模拟实现这个东西，虽然最终没有实现这个函数，但是也是有所收获，这里做一点总结，也算是最这个函数有个完美的收尾吧。
Bell实验室的Dennis Ritchie为了设计开发UNIX的通用性、可移植性等，在旧语言的基础上开发了C语言。
排序算法是计算机科学中的重要部分，它们在数据处理和算法设计中起着关键作用。在C语言编程开发中，掌握不同的排序算法及其实现方法对于提高代码质量和性能至关重要。本文将围绕C语言中的排序算法展开讨论，介绍几种常见的排序算法及其实现方法。
在编程的世界里，C语言和C++无疑是两座重要的里程碑。它们不仅各自拥有独特的特点和优势，而且还在不同的领域和场景中发挥着关键作用。本文将深入探讨C语言和C++的相似之处与差异，帮助读者更好地理解和应用这两种编程语言。
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
总之，C语言和C++虽然有很多共同之处，但在编程范式、安全性、抽象层次等方面存在显著差异。开发者可以根据项目需求选择合适的语言，C语言更适合对性能要求极高且不需要高级特性的场景，而C++则在提供高效性能的同时，还能借助面向对象和泛型编程等特性提高软件的可维护性和可扩展性。
本文介绍了如何利用深度学习的卷积核对图片进行特征提取和识别。首先介绍了传统卷积神经网络的基本原理和实现，然后详细讲解了如何使用深度学习中的卷积核对图片进行特征提取和识别，并提供了详细的实现流程和代码示例。
数字信号在我们生活中随处可见，自然而然地就会涉及到对于数字信号的处理，最为典型的一个应用就是示波器，在使用示波器的过程当中，我们会通过示波器测量到信号的频率以及幅值，同时我们也可以通过示波器对测量到的信号进行 FFT ，从而能够观察到待测信号的频谱，方便直观的看出信号的高频分量和低频分量，从而帮助我们去除信号中携带的噪声。而在嵌入式方面的应用，我们可以直接使用 DSP 芯片对信号进行处理，同时， ARM 公司推出的 Cortex-M4F 内核是带有 FPU ,DSP 和 SIMD 单元的，针对于这些单元也增加了专用的指令，指令如下图所示：
随着 AI 技术的不断发展，单一的网络结构已经很难满足不同领域的任务需求。常见的应用诸如图像识别或机器翻译分别需要卷积神经网络或循环神经网络的支持。而不同网络意味不同的计算模式，在带宽和计算资源上也会有各自的限制。因此，通用加速器的核心挑战是如何联合优化各种网络下的芯片能效。
最近看到一篇文章讲IMAGE DECOMPOSITION，里面提到了将图像分为Texture layer和Structure layer，测试了很多方法，对于那些具有非常强烈纹理的图像，总觉得用TV去燥的方法分离的结果都比其他的方法都要好（比如导向、双边），比如下图：
这段代码首先通过三个if语句将最小的数交换到变量a，然后将第二小的数交换到变量b，保证了c是最大的数。之后，按顺序打印这三个数。这种方法简单直观，但并不是最高效的排序算法。对于大量数据的排序，通常会采用快速排序、归并排序或堆排序等更高效的算法。
[导读] 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。周末了，今天来轻松概念性总结分享一下改变世界5大算法，当然足以改变世界的算法远不止这5个。比如还有卡尔曼滤波算法啦等等，等以后有机会整理
快速排序是一种常用的排序算法，其灵活性和高效性使其成为程序员们喜爱的排序方式之一。在这篇文章中，我们将探讨如何使用C语言来实现快速排序算法，并实现一个降序排序的例子。
C 语言是一种通用的高级语言，最初是由丹尼斯·里奇在贝尔实验室为开发 UNIX 操作系统而设计的。C 语言最开始是于 1972 年在 DEC PDP-11 计算机上被首次实现。在 1978 年，布莱恩·柯林汉（Brian Kernighan）和丹尼斯·里奇（Dennis Ritchie）制作了 C 的第一个公开可用的描述，现在被称为 K&R 标准。UNIX 操作系统，C编译器，和几乎所有的 UNIX 应用程序都是用 C 语言编写的。由于各种原因，C 语言现在已经成为一种广泛使用的专业语言。
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ 并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！ 至于他是怎么做到的，请继续往下看（含代码）。 James Reinders James Reinders：利用 Intel Distribution
解题思路：希尔排序是插入排序的一种又称缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本，希尔排序是非稳定排序算法。希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ AI 研习社获知，并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！ 至于他是怎么做到的，请继续往下看（含代码）。 James Reinders James Reinders：利用 Intel Dis
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 方向比努力更重要,对于初学编程的人来说选择一门合适的编程语言关系到自己以后的职业发展。c++和Java的区别有哪些？哪个更适合作为入门语言?今天就听小姐姐来讲
【新智元导读】算法是整个计算机科学的基石，是计算机处理信息的本质。 从开创算法分析这一领域的高德纳、Amazon的“首席算法官”乌迪·曼伯尔，到发明快速排序算法托尼.霍尔，本文介绍了对AI、以及整个计算领域影响深远的十位算法大师。
不止一个学生问到我：“老师，为什么我们的应用程序设计要学C语言而不是别的？C语言不是已经过时了吗？如果现在要写一个Windows程序，用VB或Dephi开发多快呀，用C行吗？退一万步，为什么选择C而不是C++呢？” 不止一个学生问到我：“老师，为什么我们的应用程序设计要学C语言而不是别的？C语言不是已经过时了吗？如果现在要写一个Windows程序，用VB或Dephi开发多快呀，用C行吗？退一万步，为什么选择C而不是C++呢？” 这个问题三言两语还真说不全。简单来说，C语言是计算机程序语言的基础，是实用的
伟大的智者——Don E.Knuth，中文名：高德纳(1938-)算法和程序设计技术的先驱者。Oh,God!一些国外网站这样评价他。一般说来，不知道此人的程序员是不可原谅的。其经典著作《计算机程序设计艺术》更是被誉为算法中“真正”的圣经，像KMP和LR(K)这样令人不可思议的算法，在此书比比皆是。难怪连 Bill Gates都说：“如果能做对书里所有的习题，就直接来微软上班吧！” 对于Don E.Knuth本人，一生中获得的奖项和荣誉不计其数，包括图灵奖，美国国家科学金奖，美国数学学会
C++是一种广泛使用的高级编程语言，它是由Bjarne Stroustrup于1983年开发出来的。C++语言在C语言的基础上进行了扩展，增加了面向对象编程、异常处理、模板等许多重要特性，使得程序员能够更加高效、灵活地开发软件。
拿我一个朋友的故事来讲，小滔作为非科班学金融的大学生，在大二的时候迷上了IT这个行业，于是准备转专业IT，说干就干，每次下课有时间小滔便去蹭课，没有蹭课的空闲时间就在中国大学MOCC上观看C语言的教学视频，一个学期下来虽然将C语言的基础知识都了解了，但是像一些深一些的层面都是一问三不知的那种。那么真的自学C语言是没用的吗？？答案肯定是错误的。
python比较容易学习，语法很简单，融入了很多现代编程语言的特性。python的库非常丰富，可以迅速地开发程序，无论是网站还是小游戏都非常方便。不过，python的脚本的运行效率较低，不适合对运行效率要求较高的程序。
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