显着性树

MATLAB代码层次分析显着性树新颖性显着检测框架。此代码适用于论文： [1] Z. Liu，W。Zou，O。Le Meur，“显着性树：一种新颖的显着性检测框架”，IEEE Transactions on Image Processing，vol。23，no。5，pp. 1937-1952，2014年5月。仅限非商业用途。如果使用，请引用论文[1]。此代码需要使用VLFeat开源库，可从其官网下载，以及[2]的源代码。P. Arbelaez，M. Maire，C. Fowlkes，J. Malik，“轮廓检测和分层图像分割”，IEEE Transactions on Pattern Anal

总体思路是将根据图像计算出的显着性景观的眼动探索建模为对随机行走觅食者的探索。由此产生的觅食步行是扫视扫描路径。该代码允许运行一个实验，该实验将定义数量的人工观察者付诸行动，每个观察者使用论文中描述的CLE方法的略微增强版本在给定图像上生成视觉扫描路径（一系列注视和扫视）。增强关注：1）可以使用更通用的alpha-stable分布而不是坚持柯西分布如文献中提到的；2）采用明智的策略来采样下一个视线转移，因为下一个视线位置的选择是通过内部模拟步骤获得：n个候选人注视shifts被初步采样并根据增益函数进行评估。最终保留n个候选班次中最好的。软件安装。

活动的多样性包含两个属性值：进行和取消。其熵值为： H(活动) = - (9/14)log (9/14) - (5/14)log (5/14) = 0.94。

模糊故障树的可视化、最小割集的推导过程，还有单元重要度与系统可靠性之间的关系，全都整理得蛮清楚的。适合你在做复杂系统建模或者搞可靠性评估的时候翻一翻，用起来比纯公式推导方便不少。 模糊树结构的图示交互性还不错，逻辑节点的定义清晰，响应也快。你要是平时习惯用HDFS或Hadoop海量数据，建议对比一下它们的故障机制，也能碰撞出点新思路。 数据收集和可视化这块，推荐顺手看看下面那几篇延伸阅读，像是用minitab画图的，还有关于直方图的，都挺实用。你用来搞报告、做个 PPT 展示也省了不少事。 如果你平时对可靠性建模比较头疼，或者总是搞不清哪些部件重要、哪块容易出故障，那这个资源可以帮你理清不少思

这段MATLAB代码基于分层分割进行协同显着性检测，适用于以下论文：[1] Z. Liu, W. Zou, L. Li, L. Shen 和 O. Le Meur，“基于分层分段的共显着性检测”，IEEE信号处理。Lett。，第一卷21号1，第88-92页，2014年1月。代码仅限非商业用途。如需使用，请引用论文[1]。此代码依赖于[2] P. Arbelaez, M. Maire, C. Fowlkes, J. Malik，“轮廓检测和分层图像分割”，IEEE模式分析和机器智能交易，第1卷33，不。5卷，第898-916页，2011年5月。源代码包含在“ lib”文件夹中，也可以从以下位置下

B树，全称为平衡多路查找树，是一种自动调整的树状数据结构，主要应用于数据库和文件系统。它能有效地维护数据排序，并支持快速的查找、插入和删除操作。B树的节点可以拥有多个子节点，这一点与二叉搜索树有着显著区别。每个节点按升序排列关键字，每个关键字对应一个子节点。根节点至少有两个子节点，除非它为叶节点。叶节点不包含分支，通常包含指向相邻叶节点的指针，形成顺序链以便于遍历所有元素。

本实验包含以下任务： 给定二叉树后序和中序遍历结果，t- 输出前序遍历结果t- 判断是否为二叉搜索树 计算二叉树的最大宽度 查找二叉树两个节点最近公共祖先

用线段树解t为线段树每个节点增加一个sum标记，表示所对应区间内元素之和。 t每次修改一个格子，需要修改从叶结点到根结点路径上所有结点的值。 t为了定位到元素x，可以递归地从根查找到叶结点，然后在返回段修改值。 t也可以用下面示例的方法做修改。 t区间求和则是线段树的基本应用。

通过树控件和LISTCTRL控件，连接ACCESS数据库，实现数据库基本操作。

线段树的结构拆解思路，配合区间示例讲得挺透彻的，适合你边看边写代码试手感。线段树的[1,10]拆成多个小区间，从[1,5]、[6,10]一路递归拆到[1,1]这类叶子节点，思路清晰，用例也挺典型。嗯，整体是偏实用路线的，没有太多废话。比如你要区间加法、区间最值那种，用这个资源开头还蛮顺的。初学者看不晕，老手拿来练手速也够用。要是你还在卡在线段树更新和查询的细节，不妨搭配下面这几个资源一起看看，像《详解 C++中的线段树数据结构》就讲得比较细，配套代码也能跑。还有个建议，边学边画草图挺重要的，理清节点区间怎么拆，像[6,7]、[6,6]、[7,7]这种关系一旦熟了，查错和调试就快多了。如果你正打