GMS

gms 的特征匹配代码，结构清晰，跑起来也挺快。原文讲得还蛮细，是网格划分的思想，思路蛮巧的，适合做图像匹配加速的同学研究一下。像你平时用 OpenCV 搞特征匹配，SIFT/SURF 慢得头疼的话，可以试试它。嗯，重点是思路简单，不靠啥深度学习，一点不花哨，效果还不错。代码层面也友好，变量命名清晰，调试方便，上手没啥门槛。哦对，还有文章里对 GMS 核心逻辑的分步解释，看着挺舒服的，适合边读边敲。

5.2 R统计分析中的关键元素是公式的应用: 几乎所有函数都采用相同的符号。典型的公式形式为y ~ model，其中y为响应变量，model为一些元素项的集合，需要估计参数。这些元素项通过特定的运算符连接。例如，a+b表示a和b的相加效应；如果X是一个矩阵，则X[,1]+X[,2]+...+X[,ncol(X)]反映各列的相加效应。还可以使用索引向量来选择特定列进行分析，如X[,2:4]。a:b表示a和b的交互效应，而a*b则表示相加和交互效应。poly(a, n)表示a的n阶多项式，包括所有直到n阶的交互作用。b %in% a表示b和a的嵌套分类设计。-b表示去除因子b的影响，如(a+b+c

在许多统计编程语言中，泛型函数与其它函数有所不同，R函数以对象属性作为输入参数。一个重要属性是类，特别是统计分析中返回的类对象，如aov和lm函数返回对应类名的对象。用于解析这些结果的常见函数如summary，能够针对不同类对象提供详细的分析信息。泛型函数的优势在于对所有类对象都提供统一的使用格式。