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图搜索策略
- 一个使用Java实现的人工智能的图搜索策略程序——酒九宫图问题 人工智能－图搜索策略－演示程序－使用说明 程序简介 在人工智能领域，对隐式图的搜索是求解问题的一种基本方法，本程序通过使用多种图搜索策略，对 重排九宫问题进行求解，演示了“广度优先搜索”、“深度优先搜索”、“有界深度优先搜索”、 “最好优先搜索”和“局部择优搜索”五种基本的图图搜索策略。 整个程序使用了动画技术，界面设计美观友好，使用方便。-use a Java artificial intelligence plans Searc
graphSearch
- 实现了图的搜索算法，包括深度优先搜索，广度优先搜索，Dijstra算法，A*算法等较典型的搜索算法，同时可以进行图的输入和编辑等操作，仅供大家参考。-achieve the plan's search algorithm, including depth-first search, breadth - first search algorithm Dijstra, A * algorithm is more typical search algorithm, and can map th
BFS_DFS_Astar
- Implemented BFS, DFS and A* To compile this project, use the following command: g++ -o search main.cpp Then you can run it: ./search The input is loaded from a input file in.txt Here is the format of the input file: The firs
Dijkstra
- 這是有關於路徑規劃的演算法，也是路徑規劃裡面較為基本的一個演算法，可以計算出路徑最短的路線，但是當地圖的深度越來越大時，會使得這個演算法耗費較多的電腦運算資源，因為會把地圖每一點都進行運算進而產生出最短的路徑。-This is on the path planning algorithm, but also more basic path planning inside an algorithm that can calculate the shortest path route, but in
FaceRecognitionBased-OnDeepLearning
- 本文运用深度神经网络的方法克服姿态变量和图像分辨率的影响,提出了一种多姿态的人脸超分辨识别算法并在实验数据集上获得了良好的性能表现。另外本文利用深度信念网络探索正面人脸图像和侧面人脸图像的映射,方法放松了深度信念网络的输入也输出之间绝对相等,而只是保证其高层含义上的相等。实验表明了使用深度信念网络可以学习到侧面人脸图像到正面人脸图像的一个全局映射,但是丢失了个体细节差异。本文还提出了基于深度网络保持姿态邻域进行姿态分类的方法,在学习过程中,我们保证了同一个姿态下的人脸图像应该与同一姿态下的多张图
GraphSearch
- 建立拓扑地图，实现A*算法、深度优先和广度优先算法、Dijkstra算法路径规划-A topology map, achieving A* algorithm, depth first and breadth-first algorithm, Dijkstra algorithm for path planning
DMM
- DMMs提取Kinect人体深度动作图像的方法，是一种将深度图像映射到三个正交直角平面的有效方法。-DMMs extraction depth Kinect body movement image method, the depth of the image is an effective way to map three orthogonal Cartesian plane.
depth-map-prediction-
- 基于AlexNet网络模型的单幅彩色图的深度估计，在NYU Depth 数据集，Make3D 数据集，KITTI 数据集经过测试效果很好，只是本次上传由于大小限制，压缩包不包括数据集，读者可自行下载数据集进行训练！(Based on the AlexNet network model, the depth estimation of a single color map, in the NYU Depth dataset, Make3D dataset, KITTI dataset ha