bf-knn实现了一种蛮力方法,用于在GPU上并行查找许多查询中的k个最近邻居。 它利用了基本GPU计算原语的最新进展。 查询和引用之间的平方欧几里德距离由CUDA内核计算得出,该内核是从库中的矩阵乘法子例程修改而来的。 最近的邻居选择是通过在库中的排序和合并功能之上构建的截断合并排序来完成的。 与最先进的方法相比...
17 """ 18 # 获得knn检测器 19 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) 20 matches = bf.knnMatch(desc1, desc2, k=1) 21 """ 22 knn 匹配可以返回k个最佳的匹配项 23 bf返回所有的匹配项 24 """ 25 # 画出匹配结果 26 img3 = cv2.drawMatchesKnn(img1, keypoint1, img2,...
是一种工艺简单,效率高,能耗低,成本低廉且很具实用性的无铅压电陶瓷制备方法,制得的KNN-BF无铅压电陶瓷性质稳定,致密,性能良好. Is a simple process, high efficiency, low energy consumption, low cost, practicality, lead-free piezoelectric ceramic preparation, prepared KNN-BF free piezoelectric ceramics ...
通过对比KNN与PZT的三个关键环境影响指标(酸化因子、富营养化因子和全球变暖因子)发现,PZT 陶瓷对环境的酸化影响是KNN陶瓷的1.25倍,富营养化影响甚至是KNN陶瓷的两倍以上。资源消耗分析指出, PZT和KNN陶瓷分别通过氧化铅和氧化铌的非生物资源消耗潜力来影响资源指标,...
其中,缺陷偶极子工程近年来在提高铌酸钠钾(KNN)、钛酸铋钠(BNT)等无铅压电陶瓷电致应变性能方面取得了重大突破。但是,关于BF-BT压电陶瓷中缺陷偶极子调控的研究相对较少,其内部偏置场的形成机制及其对电致应变性能的影响规律尚不清楚。【成果介绍】浙江大学材料学院吴勇军/黄玉辉团队利用两步法制备了因Bi挥发...
摘要 本发明公开了一种KNN-LT-BF无铅压电陶瓷及其制备方法,其化学式为(1-x)(0.46KNbO3-0.46NaNbO3-0.08LiTaO3)-xBiFeO3,x=0.004~0.010。以KNbO3、NaNbO3、LiTaO3和BiFeO3粉体为原料,加入有机物粘结剂及水,搅拌形成胶体,然后烘干,得混料,向混料中加水、陈腐、干压成型,得陶瓷生坯片,陶瓷生坯片经排塑处理...
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而所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。所以knn算法并不是十分完美。 例如下图,我们有两类数据,用红三角和蓝方块表示,对于未知数据绿圆圈,将其划归为上述两类数据的一类就是k近邻所解决的问题 针对上图,运用knn思想,对绿圆圈分类: ...
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