网格简化算法
❶ 求VC++生成地形源码，其中地形网格由delaunay算法生成，利用基于视点的边折叠算法进行简化。
// 动态构建按钮代码
CButton* pNewButton = new CButton();// 也可以定义为类的成员变量。
CRect rcButton( 10, 10, 50, 30); // 按钮在对话框中的位置。
pNewButton->Create("按钮", 0, rcButton, this, 10098);
pNewButton->ShowWindow(SW_SHOW);
// 添加按钮消息代码。
重载对话框的 WindowProc 消息处理函数
加如下代码——这个要实现添加
if ( WM_COMMAND== message )
{
WORD wID = LOWORD(wParam);
if ( 10098 == wID)
{
CDC* pDC = GetDC();
pDC->TextOut( 100, 100, "文字");
ReleaseDC(pdc);
}
}
❷ 常见的数学模型有哪些
1、生物学数学模型
2、医学数学模型
3、地质学数学模型
4、气象学数学模型
5、经济学数学模型
6、社会学数学模型
7、物理学数学模型
8、化学数学模型
9、天文学数学模型
10、工程学数学模型
11、管理学数学模型
(2)网格简化算法扩展阅读
数学模型的历史可以追溯到人类开始使用数字的时代。随着人类使用数字，就不断地建立各种数学模型，以解决各种各样的实际问题。
数学模型这种数学结构是借助于数学符号刻划出来的某种系统的纯关系结构。从广义理解，数学模型包括数学中的各种概念，各种公式和各种理论。
因为它们都是由现实世界的原型抽象出来的，从这意义上讲，整个数学也可以说是一门关于数学模型的科学。从狭义理解，数学模型只指那些反映了特定问题或特定的具体事物系统的数学关系结构，这个意义上也可理解为联系一个系统中各变量间内的关系的数学表达。
❸ 计算机视觉——典型的目标检测算法(Fast R-CNN算法)（五）
【嵌牛导读】目标检测在现实中的应用很广泛，我们需要检测数字图像中的物体位置以及类别，它需要我们构建一个模型，模型的输入一张图片，模型的输出需要圈出图片中所有物体的位置以及物体所属的类别。在深度学习浪潮到来之前，目标检测精度的进步十分缓慢，靠传统依靠手工特征的方法来提高精度已是相当困难的事。而ImageNet分类大赛出现的卷积神经网络（CNN）——AlexNet所展现的强大性能，吸引着学者们将CNN迁移到了其他的任务，这也包括着目标检测任务，近年来，出现了很多目标检测算法。
【嵌牛鼻子】计算机视觉
【嵌牛提问】如何理解目标检测算法——Fast R-CNN
【嵌牛正文】
为克服SPP-Net 存衡基在的问题，2015 年Girshick 等提出基于边界框和多任务损失分类的Fast R-CNN[31]算法。该算法将SPP 层简化，设计出单尺度的ROI Pooling 池化层结构；将整张图像的候选区域采样成固定大小，生成特征图后作SVD分解，通过RoI Pooling层得到Softmax的分类得分和BoundingBox 外接矩形框的窗口回归两个向量；用Softmax 代替SVM 提出多任务损失函数思想，将深度网络和SVM分类两个阶段整合，即将分类问题和边框回归问题进行合并。
算法详解：
Fast R-CNN的流程图如下，网络有两个输入： 图像和对应的region proposal 。其中region proposal由selective search方法得到，没有表示在流程图中。对每个类别都训练一个回归器，且只有非背景的region proposal才需要进行回归。
ROI pooling：ROI Pooling的作用是对不同大小的region proposal，从最后卷积层输出的feature map提取大小固定的feature map。简单讲可以看做是SPPNet的简化版本，因为全连接层的输入需要尺寸大小一样，所以不能直接将不同大小的region proposal映射到feature map作为输出，需要做尺寸变换。在文章中，VGG16网络使用搭中H=W=7的参数，即将一个h*w的region proposal分割成H*W大小的网格，然后知拦山将这个region proposal映射到最后一个卷积层输出的feature map，最后计算每个网格里的最大值作为该网格的输出，所以不管ROI pooling之前的feature map大小是多少，ROI pooling后得到的feature map大小都是H*W。
因此可以看出Fast RCNN主要有3个改进：1、卷积不再是对每个region proposal进行，而是直接对整张图像，这样减少了很多重复计算。原来RCNN是对每个region proposal分别做卷积，因为一张图像中有2000左右的region proposal，肯定相互之间的重叠率很高，因此产生重复计算。2、用ROI pooling进行特征的尺寸变换，因为全连接层的输入要求尺寸大小一样，因此不能直接把region proposal作为输入。3、将regressor放进网络一起训练，每个类别对应一个regressor，同时用softmax代替原来的SVM分类器。
在实际训练中，每个mini-batch包含2张图像和128个region proposal（或者叫ROI），也就是每张图像有64个ROI。然后从这些ROI中挑选约25%的ROI，这些ROI和ground truth的IOU值都大于0.5。另外只采用随机水平翻转的方式增加数据集。
测试的时候则每张图像大约2000个ROI。
损失函数的定义是将分类的loss和回归的loss整合在一起，其中分类采用log loss，即对真实分类（下图中的pu）的概率取负log，而回归的loss和R-CNN基本一样。分类层输出K+1维，表示K个类和1个背景类。
这是回归的loss，其中t^u表示预测的结果，u表示类别。v表示真实的结果，即bounding box regression target。
采用SVD分解改进全连接层。如果是一个普通的分类网络，那么全连接层的计算应该远不及卷积层的计算，但是针对object detection，Fast RCNN在ROI pooling后每个region proposal都要经过几个全连接层，这使得全连接层的计算占网络的计算将近一半，如下图，所以作者采用SVD来简化全连接层的计算。另一篇博客链接讲的R-FCN网络则是对这个全连接层计算优化的新的算法。
稍微总结下训练和测试的结构，如下面两个图，对算法的理解会更清晰。
test结构图在ROI Pooling层是怎么输出的画得比较容易理解。
❹ 数学建模需要掌握哪些编程语言和技术
数学建模应当掌握的十类算法及所需编程语言：
1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）。
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）。
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、 Lingo软件实现）。
4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）。
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）。
6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）。
7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）。
8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）。
9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）。
10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理）。