无限级分类的简单算法实现及代码重点讲解

一、前言

很多情况下二级分类已经不能满足需要了，而网上可用的多级分类的例子实在是不好找，故有此文。

大家可以先看这个，它介绍了一种超级好的算法。

二、我们要解决的问题：

1、分类算法常常表现为树的表示和遍历问题。那么，请问：如果用数据库中的一个Table来表达树型分类，应该有几个字段？

2、如何快速地从这个Table恢复出一棵树；

3、如何判断某个分类是否是另一个分类的子类；

4、如何查找某个分类的所有产品；

5、如何生成分类所在的路径。

6、如何新增分类；

三、递归实现的优点与缺点

该怎么实现多级分类呢？

估计首先想到的都是递归，实现简单，在指定节点（就是分类，下同）下添加、修改、删除节点都不是问题，

而且节点移动实现起来也不是很难，只是要注意移动目的父节点不能是当前节点的父节节点（等于没移动），也不能是当前节点的子节点（类似于window文件夹，一个文件夹是不能移动到自己的字文件夹里的）。

但是最愁人的是搜索指定节点下的东西，怎么办？也就是上面的问题3。记住，这是要包括所有子节点的，难道还去递归吗？

四、介绍下我的简单算法（是我所用的，不是我发明的）

以常见的商品系统为例。

4.1 表结构

[1]分类表，T_Sort，表结构如图一所示。其中sortPath保存的是节点路径，这是个重点。

[2]商品表，T_Product，表结构如图二所示。

[center]图一

图二

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4.2 算法简要说明

[1]parentID保存的自然是节点的父节点，如果一个节点的parentID=0时，认为它是一级分类。

[2]一个节点的sortPath为它的父节点的sortPath+自己的sortID+ ","。如sortID=32的节点的父节点是节点21，节点21的sortPath是"0,21,"，那么节点32的sortPath就是"0,21,32,"。有点绕，看图三清楚啦。可能你想不通为啥最后要多个逗号啊，后面你就明白啦。所有节点的sortPath的左边两位都是"0,"，因为它们都在根节点下。一个节点的sortPath一定包含在它的子节点的sortPath中。

[center]

图三

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4.3 代码重点讲解。

这里以我们要实现的功能为例讲解。

[1]添加节点

<1>选择父节点，可以是根节点，或是下级所有节点（最好列出一个树型菜单让用户选择，别愁，可以实现），其实就是选择parentID。

<2>如果parentID=0，那么上级sortPath="0,"，如果parentID<>0，那么到表T_Sort根据parentID取得上级sortPath。

<3>给T_Sort新增记录，sortPath=上级sortPath +新记录的sortID +","。

<4>范例代码见图4、图5。其中noRecord，closeRs(),showMsg(),closeConn()都是我定义的Function或Sub，它们的功能都是顾名思义的，我就不说了。注意一下，如果你用MS SQL，代码略有不同。我也很奇怪MS SQL时，addNew后，这个新的自动编号可以输出，但是和字符一连接就没有了。各位如果知道为什么，还请相告。

[center]

图四

图五

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[2]修改节点

节点的属性只有一个名字而已，直接update就可以了，就不说了。

[3]删除节点

<1>选择节点

<2>如果parentID=0，报错，根节点不能删除。

<3>删除该节点及所有子节点。你可能想是不是很麻烦啊，哈哈，其实我只用了一个SQL语句就搞定啦。

CODE: (Access)sql="d elete from T_Sort where Instr(sortPath,’,"&parentID&",’)>0"

CODE: (MS SQL)sql="delete from T_Sort where CHARINDEX(’,"&parentID&",’,sortPath)>0" 本算法的精华就在这里啦，仔细想想吧，sortPath最后那个逗号的作用也在这里啦。

<4>删除上述所有节点下的商品。同上，表名不同而已。

CODE: (Access)sql="delete from T_Produ ct where Instr(sortPath,’,"&parentID&",’)>0" CODE: (MS SQL)sql="delete from T_Product where CHARINDEX(’,"&parentID&",’,sortPath)>0"

<5>范例代码见图6。MS SQL的代码就不贴了。

[center]

图六

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[4]移动节点

难点哦，睁大眼睛仔细看。

<1>选择要移动的节点parentID，选择目的节点toParentID（也就是把当前节点放到谁的下面）。

<2>如果parentID=0报错，根节点不能移动。

<3>如果toParentID=parentID，这是要把自己放到自己下面，报错。

<4>根据parentID，取得它的sortPath，我们叫它fromPath。

<5>如果toParentID=0，那么toPath="0,"，如果toParentID<>0，取得它的sortPath，叫它toPath。

<6>如果toParentID等于要移动节点的父节点，不需要移动，报错。判断方法是看toPath & parentID &","是否等于fromPath。

<7>如果toParentID是要移动节点的子节点，不能移动，报错。判断方法是看Instr(toPath,fromPath)是否大于0。

<8>组合要移动节点的新sortPath，也就是newPath=toPath & parentID &","。

<9>更新要移动节点及其所有子节点的sortPath（）。如"0,2,3,5,"移动到"0,1,"下，那么新的sortPath就是"0,1,5,"了（想想，对吧）。而"0,2,3,5,"的所有子节点的左半部分都是"0,2,3,5,"，那么只要把"0,2,3,5,"替换成"0,1,5,"就行了。

CODE: (Access)sql="update T_Sort set sortPath=’"&newPath&"’+Mid(sortPath,Len(’"&fromPath&"’)+1) where Instr(sortPath,’"&fromPath&"’)>0"

SIFT算法实现及代码详解

经典算法SIFT实现即代码解释：以下便是sift源码库编译后的效果图：

为了给有兴趣实现sift算法的朋友提供个参考，特整理此文如下。要了解什么是sift算法，请参考：九、图像特征提取与匹配之SIFT算法。ok，咱们下面，就来利用Rob Hess维护的sift 库来实现sift算法：首先，请下载Rob Hess维护的sift 库： https://www.360docs.net/doc/de15255016.html,/hess/code/sift/ 下载Rob Hess的这个压缩包后，如果直接解压缩，直接编译，那么会出现下面的错误提示：编译提示:error C1083: Cannot open include file: 'cxcore.h': No such file or directory，找不到这个头文件。这个错误，是因为你还没有安装opencv，因为：cxcore.h和cv.h是开源的OPEN CV头文件,不是VC++的默认安装文件,所以你还得下载OpenCV并进行安装。然后，可以在OpenCV文件夹下找到你所需要的头文件了。据网友称，截止2010年4月4日，还没有在VC6.0下成功使用opencv2.0的案例。所以，如果你是VC6.0的用户请下载opencv1.0版本。vs的话，opencv2.0,1.0任意下载。以下，咱们就以vc6.0为平台举例，下载并安装opencv1.0版本、gsl等。当然，你也可以用vs编译，同样下载opencv（具体版本不受限制）、gsl等。请按以下步骤操作：一、下载opencv1.0 https://www.360docs.net/doc/de15255016.html,/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/1.0/OpenCV_1.0.exe

BP神经网络的数据分类MATLAB源代码.doc

%%%清除空间 clc clear all ; close all ; %%%训练数据预测数据提取以及归一化 %%%下载四类数据 load data1 c1 load data2 c2 load data3 c3 load data4 c4 %%%%四个特征信号矩阵合成一个矩阵data ( 1:500 , : ) = data1 ( 1:500 , :) ; data ( 501:1000 , : ) = data2 ( 1:500 , : ) ; data ( 1001:1500 , : ) = data3 ( 1:500 , : ) ; data ( 1501:2000 , : ) = data4 ( 1:500 , : ) ; %%%%%%从1到2000间的随机排序 k = rand ( 1 , 2000 ) ; [ m , n ] = sort ( k ) ; %%m为数值，n为标号

%%%%%%%%%%%输入输出数据 input = data ( : , 2:25 ) ; output1 = data ( : , 1) ; %%%%%%把输出从1维变到4维 for i = 1 : 1 :2000 switch output1( i ) case 1 output( i , :) = [ 1 0 0 0 ] ; case 2 output( i , :) = [ 0 1 0 0 ] ; case 3 output( i , :) = [ 0 0 1 0 ] ; case 4 output( i , :) = [ 0 0 0 1 ] ; end end %%%%随机抽取1500个样本作为训练样本，500个样本作为预测样本 input_train = input ( n( 1:1500 , : ) )’ ; output_train = output ( n( 1:1500 , : ) )’ ; input_test = input ( n( 1501:2000 , : ) )’ ;

SIFT算法原理

3.1.1尺度空间极值检测尺度空间理论最早出现于计算机视觉领域，当时其目的是模拟图像数据的多尺度特征。随后Koendetink 利用扩散方程来描述尺度空间滤波过程，并由此证明高斯核是实现尺度变换的唯一变换核。Lindeberg ，Babaud 等人通过不同的推导进一步证明高斯核是唯一的线性核。因此，尺度空间理论的主要思想是利用高斯核对原始图像进行尺度变换，获得图像多尺度下的尺度空间表示序列，对这些序列进行尺度空间特征提取。二维高斯函数定义如下： 222()/221 (,,)2x y G x y e σσπσ-+= （5）一幅二维图像，在不同尺度下的尺度空间表示可由图像与高斯核卷积得到： (,,(,,)*(,)L x y G x y I x y σσ)= （6）其中(x,y )为图像点的像素坐标，I(x,y )为图像数据, L 代表了图像的尺度空间。σ称为尺度空间因子，它也是高斯正态分布的方差，其反映了图像被平滑的程度，其值越小表征图像被平滑程度越小，相应尺度越小。大尺度对应于图像的概貌特征，小尺度对应于图像的细节特征。因此，选择合适的尺度因子平滑是建立尺度空间的关键。在这一步里面，主要是建立高斯金字塔和DOG(Difference of Gaussian)金字塔，然后在DOG 金字塔里面进行极值检测，以初步确定特征点的位置和所在尺度。 (1)建立高斯金字塔为了得到在不同尺度空间下的稳定特征点，将图像(,)I x y 与不同尺度因子下的高斯核(,,)G x y σ进行卷积操作，构成高斯金字塔。高斯金字塔有o 阶，一般选择4阶，每一阶有s 层尺度图像，s 一般选择5层。在高斯金字塔的构成中要注意，第1阶的第l 层是放大2倍的原始图像，其目的是为了得到更多的特征点；在同一阶中相邻两层的尺度因子比例系数是k ，则第1阶第2层的尺度因子是k σ，然后其它层以此类推则可；第2阶的第l 层由第一阶的中间层尺度图像进行子抽样获得，其尺度因子是2k σ，然后第2阶的第2层的尺度因子是第1层的k 倍即3 k σ。第3阶的第1层由第2阶的中间层尺度图像进行子抽样获得。其它阶的构成以此类推。 (2)建立DOG 金字塔 DOG 即相邻两尺度空间函数之差，用(,,)D x y σ来表示，如公式(3)所示： (,,)((,,)(,,))*(,)(,,)(,,)D x y G x y k G x y I x y L x y k L x y σσσσσ=-=- (7) DOG 金字塔通过高斯金字塔中相邻尺度空间函数相减即可，如图1所示。在图中，DOG 金字塔的第l 层的尺度因子与高斯金字塔的第l 层是一致的，其它阶也一样。

食品添加剂习题

食品添加剂习题生命科学与工程学院食品科学与工程教研室

一、名词解释食品添加剂、食品营养强化剂、半致死量、最大无作用量、人体每日允许摄入量、食品加工助剂、着色剂、食用天然色素、食用合成色素、坚牢度、护色剂、漂白剂、香料、着香剂、增香剂、香精、食用香精、乳化香精、调味剂、酸味剂、缓冲剂、增味剂、乳化剂、亲水亲油平衡值、.临界胶束浓度、食品增稠剂、防腐剂、食品腐败、食品霉变、食品发酵、.食品保藏、分配系数、油脂酸败、抗氧化剂及增效剂二、填空三、选择题四、判断题 1.根据安全性将食品添加剂分为三类，每类又分为（1）、（2）亚类。 2.目前对食品添加剂的分类方法主要有：按分类、按分类、按分类、按分类等。 3.根据我国的《食品添加剂使用卫生标准》（GB2760-2014）的规定，食品添加剂共分为22类。包括： 4.我国的《食品添加剂分类和代码》[（GB12493—90），适用于食品添加剂的信息处理和情报交换工作]将食品添加剂分为类，不包括。 5.食品添加剂属于精细化学工业和食品工业交叉的一个领域，具有本身的特性：性、性、性、技术、等特点。 6.食品添加剂的发展总趋势是：型、型和型。 7.“吊白块”化学名称是，120℃以下分解为，二氧化碳和等有毒气体。 8.按我国《食品安全性毒理学评价程序》规定，食品安全性毒理学评价程序分四个阶段，其第—阶段试验为毒性试验，第二阶段为毒性试验、传统致畸试验及短期喂养试验，第三阶段为毒性试验，第四阶段毒性试验。 9.食品添加剂进行动物毒性试验时，通常要做毒性试验、毒性试验和毒性试验。 10.半致死量(50% Lethal Dose；LD50)，是判断食品添加剂安全性的第种常用指标，它表明了食品添加剂急性毒性的大小，也是任何食品添加剂都必须进行的毒理学评价中第阶段急性毒性试验的指标。 11.毒理学通常用大鼠经口测定的LD50将受试物毒性分为、剧毒、、低毒、、无毒六类。 12.最大无作用量(Maximum No-effect Level：MNL) 最大无作用量亦称最大耐受

步步高学年高一化学人教版必修学案简单的分类方法及其应用

步步高学年高一化学人教版必修学案简单的分类方法及其应用文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]

第二章化学物质及其变化第一节物质的分类第1课时简单的分类方法及其应用[学习目标定位] 学会物质分类方法，会从不同角度对物质进行分类，熟悉酸、碱、盐、氧化物等之间的转化关系。化学物质及其变化是化学科学的重要研究对象，对于多达千万种的化学物质，要想认识它们的规律性，就必须运用分类的方法，分门别类地进行研究。初中化学把元素分为________元素和____________元素；化合物可分为____、____、____和氧化物。化学反应按反应前后反应物、产物的多少和种类分为________________、________________、________________、________________；按得氧失氧分为________________、________________。下面将进一步探究学习物质的分类方法及其应用。知识点一物质的分类方法 [探究活动] 1．对物质进行分类，首先要确定分类的标准，然后按标准进行分类。例如对下列化合物进行分类：①NaCl②HCl③CaCl 2④CuO⑤H 2 O ⑥Fe 2 O 3 (1)依据________________________为标准，可分为________________、____________和____________。 (2)依据________________为标准，可分为________、________和________________。 (3)依据______________为标准，可分为__________、____________和________________。 2．试从不同的角度对下列各组物质进行分类，将其类别名称分别填在相应的空格内。 3．根据物质的组成和性质，对下表中的物质进行分类： [归纳总结] (1)单一分类法：。 (2)交叉分类法：。 (3)树状分类法：。 [迁移应用] 1．从对化合物的分类方法出发，指出下列各组物质中与其他类型不同的一种物质是 (1)Na 2O、CaO、SO 2 、CuO________________。 (2)NaCl、KCl、NaClO 3、CaCl 2 ______________。 (3)HClO 3、KClO 3 、HCl、NaClO 3 ____________。

食品添加剂的编码

食品添加剂的编码 E编码是欧盟为各种食品添加剂而编订的食物标签。不是所有有E编码的食品添加剂在所有国家都允许用于食品。E编码的格式为“E”字加三位数字，细分项目在E XXX 后加i/ii/iii 或a/b/c/d，新项目用到四位数字: E XXXX，例如色素类为E100- 199，防腐剂类为E200-299，防氧化剂、酸度调节剂为E300- 399，增稠剂、稳定剂及乳化剂为E400-499，酸碱度平衡剂、防凝结剂为E500-599，增味剂及味精为E620-649等。 INS编码（international number system）是1989年7月食品法典委员会第18次会议通过以E-number为基础的食品添加剂国际编码系统。大部分与E编号相同，同时对E编号中未细分的同类物作了补充。有INS编号的物质只是作为参考并不表示食品添加剂法规委员会（CCFC）批准其作为食品添加剂使用。INS编码包括3或4位数字，INS的编号从100至1521。在一些INS编码数字后加有字母标注，例如，150a代表焦糖色素Ⅰ-普通型，150b代表焦糖色素Ⅱ-亚硫酸化腐蚀型，150c代表焦糖色素Ⅲ-氨化，150d代表焦糖色素Ⅳ-亚硫酸氨化，包含任意字母下标的数字都应标在食品标签中。在INS编码数字或字母后再加（i）、（ii）、（iii）表示亚类，例如160a代表胡萝卜素，160a（ⅰ）代表β-胡萝卜素（人造），160a（ⅱ）代表天然提取胡萝卜素。INS不包含食用香料、胶母糖基础剂和食品营养添加剂。在INS编号中也常常对具有相近作用的食品添加剂编组，但由于列表的扩大，经常出现三位的数字已经被分配完的情况，所以列表中的食品添加剂不再定位于对功能的描述。 CAS编码（Chemical Abstract Service No.简称CAS No. ）是美国化学文摘服务社为化学物质登陆提供的登记号，美国化学会的下设组织CAS负责为每一种出现在文献中的物质分配一个CAS号，其目的是为了避免化学物质有多种名称的麻烦，使数据库的检索更为方便。如今几乎所有的化学数据库都允许用CAS号检索。到2005年12月25日，CAS已经登记了27,115,156种物质最新数据，并且还以每天4,000余种的速度增加。该号是检索有多个名称的化学物质信息的重要工具，是某种物质（化合物、高分子材料、生物序列（Biological sequences）、混合物或合金的唯一的数字识别号码。一个CAS号以连字符“-”分为三组，第一组有2到6位数字，第二组有2 位数字，第三组有1位数字作为校验码。CAS号以升序排列且没有任何内在含义。联合国公布的《食品添加剂规范汇编》中收录了CAS No.。 C.I.No.国际染料索引号（Colour Index Number，简称C.I.No.）包括了所有的合成染料，在国际间通行，不仅为食品添加剂编制。1975年国际染料与色素协会重新制定了各种合成染料统一的系统编号，又为各类染料制定了分类编号。例如柠檬黄的系统号为C.I. Pigment Yellow，分类号为C.I. Food yellow 4。 FEMA编号是美国香料和香精制造者协会（Flavor & Extract Manufacturer’ association，简称FEMA）对香料的编号，FEMA将一般认为安全的食品香料列入GRAS表中，一般都有编号。 COE编号是欧洲食品香料专家委员会（Council Of Europe Experts On Flavor Substances，简称COE）对安全的食品香料的编码。 CNS编码是中国食品添加剂的编码系统，由食品添加剂的主要功能类别（参见GB2760附录E）代码和在本功能类别中的顺序号组成。CNS 中华民国国家标准的英文缩写

简单分类法及其应用

教学板块人板块一生活中的分类及分类定义任务1.1 认识并能举出生活中的各种分类，体会并感受生活中的分类意义。任务1.2 认识并理解分类的标准及重要性，明确分类的定义活动1.1,1：进行“记忆游戏”，看同学们在20s 内可以记住多少个屏幕上的内容活动1.1.2：例举生活中的各种分类的例子，感受分类的意义活动2,1.1：例举生活中衣物整理的例子，看同学如何整理分类？活动 2.1.2：学生讨论在生活中如何将物质进行分类的？并学习物质分类的定义。板块二化学中的常用分类任务2.1 感受单一分类方法的缺点和不足任务2.2 掌握交叉分类方法，并能正确的应用两种方法对物质进行分类任务2.4 思考并回顾化学中常用的分类方法，以及理解这节课对物质分类活动2.1.1 ：对K 2SO 4 、Na 2CO 3、K 2CO 3、Na 2SO 4这四种物质分类。活动2.2.:1：给体育明星进行连线活动2.2.2：用交叉法对K 2SO 4 、Na 2CO 3、K 2CO 3、Na 2SO 进行连线，分类活动2.4,1:回顾这节课所学的分类方法，体会分类标准及意义。任务2.3 掌握树状分类方法，并能正确的应用两种方法对物质进行分类活动2.3.:1：回忆初中所学习的各种物质类别的概念。活动 2.3.:2：学习树状分类法，并对物质、纯净物、单质、化合物、氧化物、酸、碱、盐、混合物这几个概念进行分类

物质的分类（课时一） §2.1物质的分类——简单分类法及其应用教学设计课题简单分类法及其应用课型新知识课授课人授课班级教材分析本节教学内容位于新课标人教版高中化学必修1第二章《化学物质及其变化》第一节《物质的分类》。课标在本节的要求是“能根据物质的组成和性质对物质进行分类，并尝试用不同的方法对物质进行分类”。简单分类法是新课程背景下化学教学教材所增添的“新”内容之一。在初高中的学习中，贯穿中学化学的学习，对中学化学的教学起到了“承前启后”的作用。学生既可以对初中所学的化学知识进行分类整理，又可以在学生掌握科学的方法后对以后的化学知识进行更加系统和有效地学习。从新课程内容编排的角度看，新课程以元素及其化合物的类别作为知识编排的一条主线，每一种类别的元素及其化合物都是从典型的元素及其化合物作为切入点展开，这样可以举一反三，让学生的学习变得更加具有调理型。通过本章节的学习，学生对科学分类方法有了更深刻的认识，也有利于学生自身科学素养的培养。以共性的角度出发来学习化学，学生会对化学知识体系的建构更加完备。学生分析教学对象是高一的学生，有一定的生活经验和知识基础，并已经有了生活中对很多事物是分类的概念。在初中化学的学习中，学生已掌握了四种基本反应，以及酸、碱、盐、氧化物等化学的基本内容，但却没有概括过这些物质间所存在的共性，以及物质与物质间的转化规律。由此学生对初中学习的基本反应的本质以及物质的概念还未完全的掌握。通过物质的分类这节课的学习，学生可以将初中化学学习的知己进行归纳与总结，形成系统的分类观，由此更有利于对高中化学的学习。【知识与技能】 1.能根据物质的组成和性质对物质进行分类; 2.学习几种分类方法，并掌握交叉分类法和树状分类法； 3.可根据物质之间的变化规律对一些简单的基本化学反应分类。【过程与方法】 1.通过学生对日常生活中对物质的分类方法，运用观察，比较，归纳的方法，

SIFT 特征提取算法详解

SIFT 特征提取算法总结主要步骤 1)、尺度空间的生成； 2)、检测尺度空间极值点； 3)、精确定位极值点； 4)、为每个关键点指定方向参数； 5)、关键点描述子的生成。 L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff

D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff

关于尺度空间的理解说明：图中的2是必须的，尺度空间是连续的。在 Lowe 的论文中，将第0层的初始尺度定为1.6，图片的初始尺度定为0.5. 在检测极值点前对原始图像的高斯平滑以致图像丢失高频信息，所以Lowe 建议在建立尺度空间前首先对原始图像长宽扩展一倍，以保留原始图像信息，增加特征点数量。尺度越大图像越模糊。 next octave 是由first octave 降采样得到（如2），尺度空间的所有取值，s为每组层数，一般为3~5 在DOG尺度空间下的极值点同一组中的相邻尺度（由于k的取值关系，肯定是上下层）之间进行寻找

在极值比较的过程中，每一组图像的首末两层是无法进行极值比较的，为了满足尺度变化的连续性，我们在每一组图像的顶层继续用高斯模糊生成了 3 幅图像，高斯金字塔有每组S+3层图像。DOG金字塔每组有S+2层图像.

If ratio > (r+1)2/(r), throw it out (SIFT uses r=10) 表示DOG金字塔中某一尺度的图像x方向求导两次通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度（达到亚像素精度）？

直方图中的峰值就是主方向，其他的达到最大值80%的方向可作为辅助方向 Identify peak and assign orientation and sum of magnitude to key point The user may choose a threshold to exclude key points based on their assigned sum of magnitudes. 利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数，使算子具备旋转不变性。以关键点为中心的邻域窗口内采样，并用直方图统计邻域像素的梯度方向。梯度直方图的范围是0～360度，其中每10度一个柱，总共36个柱。随着距中心点越远的领域其对直方图的贡献也响应减小.Lowe论文中还提到要使用高斯函数对直方图进行平滑，减少突变的影响。

SIFT算法英文详解

SIFT: Scale Invariant Feature Transform The algorithm SIFT is quite an involved algorithm. It has a lot going on and can be come confusing, So I’ve split up the entire algorithm into multiple parts. Here’s an outline of what happens in SIFT. Constructing a scale space This is the initial preparation. You create internal representations of the original image to ensure scale invariance. This is done by generating a “scale space”. LoG Approximation The Laplacian of Gaussian is great for finding interesting points (or key points) in an image. But it’s computationally expensive. So we cheat and approximate it using the representation created earlier. Finding keypoints With the super fast approximation, we now try to find key points. These are maxima and minima in the Difference of Gaussian image we calculate in step 2 Get rid of bad key points Edges and low contrast regions are bad keypoints. Eliminating these makes the algorithm efficient and robust. A technique similar to the Harris Corner Detector is used here. Assigning an orientation to the keypoints An orientation is calculated for each key point. Any further calculations are done relative to this orientation. This effectively cancels out the effect of orientation, making it rotation invariant. Generate SIFT features Finally, with scale and rotation invariance in place, one more representation is generated. This helps uniquely identify features. Lets say you have 50,000 features. With this representation, you can easily identify the feature you’re looking for (sa y, a particular eye, or a sign board). That was an overview of the entire algorithm. Over the next few days, I’ll go through each step in detail. Finally, I’ll show you how to implement SIFT in OpenCV! What do I do with SIFT features? After you run through the algorithm, you’ll have SIFT features for your image. Once you have these, you can do whatever you want. Track images, detect and identify objects (which can be partly hidden as well), or whatever you can think of. We’ll get into this later as well. But the catch is, this algorithm is patented. >.< So, it’s good enough for academic purposes. But if you’re looking to make something commercial, look for something else! [Thanks to aLu for pointing out SURF is patented too] 1. Constructing a scale space Real world objects are meaningful only at a certain scale. You might see a sugar cube perfectly on a table. But if looking at the entire milky way, then it simply does not exist. This multi-scale nature of objects is quite common in nature. And a scale space attempts to replicate this concept

表E 食品添加剂功能类别代码

食品添加剂功能类别代码 GB 2760-2007表E

GB 2760—2007 附录E （资料性附录）食品添加剂功能类别每个添加剂在食品中常常具有一种或多种技术作用。在本标准每个添加剂的具体规定中，列出了该添加剂常用的技术作用，并非详尽的列举，同时，也不用作食品标签的目的。 E.1 酸度调节剂:用以维持或改变食品酸碱度的物质。 E.2 抗结剂:用于防止颗粒或粉状食品聚集结块，保持其松散或自由流动的物质。 E.3 消泡剂:在食品加工过程中降低表面张力，消除泡沫的物质。 E.4 抗氧化剂:能防止或延缓油脂或食品成分氧化分解、变质，提高食品稳定性的物质。 E.5 漂白剂:能够破坏、抑制食品的发色因素，使其褪色或使食品免于褐变的物质。 E.6 膨松剂:在食品加工过程中加入的，能使产品发起形成致密多孔组织，从而使制品具有膨松、柔软或酥脆的物质。 E.7 胶基糖果中基础剂物质:是赋予胶基糖果起泡、增塑、耐咀嚼等作用的物质。 E.8 着色剂:使食品赋予色泽和改善食品色泽的物质。 E.9 护色剂:能与肉及肉制品中呈色物质作用，使之在食品加工、保藏等过程中不致分解、破坏，呈现良好色泽的物质。 E.10 乳化剂:能改善乳化体中各种构成相之间的表面张力，形成均匀分散体或乳化体的物质。 E.11 酶制剂:由动物或植物的可食或非可食部分直接提取，或由传统或通过基因修饰的微生物（包括但不限于细菌、放线菌、真菌菌种）发酵、提取制得，用于食品加工，具有特殊催化功能的生物制品。 E.12 增味剂:补充或增强食品原有风味的物质。 E.12 面粉处理剂:促进面粉的熟化、增白和提高制品质量的物质。 E.14 被膜剂:涂抹于食品外表，起保质、保鲜、上光、防止水分蒸发等作用的物质。 E.15水分保持剂:有助于保持食品中水分而加入的物质。 E.16营养强化剂:为增强营养成分而加入食品中的天然的或者人工合成的属于天然营养素范围的物质。 E.17防腐剂:防止食品腐败变质、延长食品储存期的物质。 E.18稳定剂和凝固剂:使食品结构稳定或使食品组织结构不变，增强粘性固形物的物质。 E.19甜味剂:赋予食品以甜味的物质。 E.20增稠剂:可以提高食品的粘稠度或形成凝胶，从而改变食品的物理性状、赋予食品粘润、适宜的口感，并兼有乳化、稳定或使呈悬浮状态作用的物质。 E.21食品用香料:能够用于调配食品香精，并使食品增香的物质。 E.22食品工业用加工助剂:有助于食品加工能顺利进行的各种物质，与食品本身无关。如助滤、澄清、吸附、润滑、脱模、脱色、脱皮、提取溶剂、发酵用营养物质等。 E.23其他:上述功能类别中不能涵盖的其他功能。第 239 页共 252 页

简单分类方法及其应用__第1课时_导学案

《必修Ⅰ第2章第1节物质的分类》导学案（第1课时）高一班第组姓名组内评价教师评价【课标要求】 1．了解分类法以及分类方法的意义； 2．了解分类法在化学中的应用，并实践对所学化学物质和化学反应进行分类。 3．通过对物质的分类方法运用的实践，感悟分类法是一种行之有效、简单易行的科学方法。【重点难点】 1. 简单分类法及其应用【新课导学】阅读教材P24-25思考： 1、从图书馆中的能快速查找到所需要的图书或从超市中的能快速挑选到所需要的商品？【问题导入】 1、对于自然界中的物质，从状态上可以分为，，三态。例如：对于空气、水、硫酸、矿石、石油、煤炭，进行从状态分类，可以将归为一类。将归为一类，将归为一类。 2、初中学习中将元素分为了元素和元素；其中Na、Mg 、Al 、Fe、 Cu、 Zn等属于元素，O、 S、 N、 P、 Cl等属于元素。 3、对于化合物，我们可以根据组成特点，把它们分为：、、、四大类，是否还可以对它们继续分类？试举一例_________________________________________。 4、对于化学反应，在初中我们把它们分为四种基本反应类型，分别是、、、。【探求新知】一、简单分类法及其应用把大量事物按照事先设定的“”进行分类，是人们最熟悉、也是最方便的一种工作方法。数以千万计的化学物质和为数更多的化学反应，的作用几乎是无可替代的。人们可以分类进行学习，从而认识他们的性质。同类事物可以使人的认识举一反三，不同类的事物可以使人的认识由此及彼。分类法是一种行之有效简单易行的科学方法。例：根据物质的组成和性质，对下列物质进行分类： ①海水②蒸馏水③氨水④食盐水⑤汞⑥液溴⑦硝酸溶液⑧硝酸银⑨纯碱⑩烧碱⑾乙醇⑿生石灰其中属于混合物的是，属于纯净物的是，属于单质的是，属于化合物的是，属于盐的是，属于氧化物的是，属于有机物的是。 1、交叉分类法定义：对同一种物质按不同的标准分类。例：①根据某些盐的交叉分类作出有关连线按阴离子分类按阳离子分类 Na 2CO 3 碳酸盐 Na 2 SO 4 钠盐 K 2SO 4 硫酸盐 K 2 CO 3 钾盐 Na 2 CO 3 既是盐，又是盐；还属于盐。 Na 2 SO 4 既是盐，又是盐；还属于盐。 K 2 SO 4 既是盐，又是盐；还属于盐。 K 2 CO 3 既是盐，又是盐；还属于盐。 ②对下列碱进行交叉分类 NaOH KOH 碱碱 M g(O H) 2 碱 B a(O H) 2 碱 ③根据下图中物质及其类型之间的关系分别作出有关连线可溶性盐钠盐 Na 2 CO 3 难溶性盐钡盐 NaHCO 3 正盐碳酸盐 Na 2 SO 4 酸式盐 BaSO 4 硫酸盐 2、树状分类法例：化合物树状分类等 3 ．H 2 O 等 NaCl 等等例：①请尝试对所学的化学物质和化学反应进行分类 CuO、 O2、H2O、空气、Fe 矮油，你又想偷懒啊？反省反省吧，亲！想成为一名成功者，先必须做一名奋斗者。

SIFT算法C语言逐步实现详解

SIFT算法C语言逐步实现详解（上）引言：在我写的关于sift算法的前倆篇文章里头，已经对sift算法有了初步的介绍：九、图像特征提取与匹配之SIFT算法，而后在：九（续）、sift算法的编译与实现里，我也简单记录下了如何利用opencv，gsl等库编译运行sift程序。但据一朋友表示，是否能用c语言实现sift算法，同时，尽量不用到opencv，gsl等第三方库之类的东西。而且，Rob Hess维护的sift 库，也不好懂，有的人根本搞不懂是怎么一回事。那么本文，就教你如何利用c语言一步一步实现sift算法，同时，你也就能真正明白sift算法到底是怎么一回事了。 ok，先看一下，本程序最终运行的效果图，sift 算法分为五个步骤（下文详述），对应以下第二--第六幅图：

sift算法的步骤要实现一个算法，首先要完全理解这个算法的原理或思想。咱们先来简单了解下，什么叫sift算法： sift，尺度不变特征转换，是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。所谓，Sift算法就是用不同尺度（标准差）的高斯函数对图像进行平滑，然后比较平滑后图像的差别，差别大的像素就是特征明显的点。以下是sift算法的五个步骤：一、建立图像尺度空间(或高斯金字塔)，并检测极值点首先建立尺度空间，要使得图像具有尺度空间不变形，就要建立尺度空间，sift算法采用了高斯函数来建立尺度空间，高斯函数公式为：

上述公式G(x,y,e)，即为尺度可变高斯函数。而，一个图像的尺度空间L（x,y,e) ,定义为原始图像I(x,y)与上述的一个可变尺度的2维高斯函数G(x,y,e) 卷积运算。即，原始影像I(x，y)在不同的尺度e下，与高斯函数G(x,y,e)进行卷积，得到L(x,y,e)，如下：以上的（x，y）是空间坐标，e，是尺度坐标，或尺度空间因子，e的大小决定平滑程度，大尺度对应图像的概貌特征，小尺度对应图像的细节特征。大的e值对应粗糙尺度(低分辨率)，反之，对应精细尺度(高分辨率)。尺度，受e这个参数控制的表示。而不同的L（x,y,e）就构成了尺度空间，具体计算的时候，即使连续的高斯函数，都被离散为（一般为奇数大小）(2*k+1) *(2*k+1)矩阵，来和数字图像进行卷积运算。随着e的变化，建立起不同的尺度空间，或称之为建立起图像的高斯金字塔。但，像上述L(x,y,e) = G(x,y,e)*I(x,y)的操作，在进行高斯卷积时，整个图像就要遍历所有的像素进行卷积(边界点除外)，于此，就造成了时间和空间上的很大浪费。为了更有效的在尺度空间检测到稳定的关键点，也为了缩小时间和空间复杂度，对上述的操作作了一个改建：即，提出了高斯差分尺度空间（DOG scale-space）。利用不同尺度的高斯差分与原始图像I(x,y)相乘，卷积生成。 DOG算子计算简单，是尺度归一化的LOG算子的近似。 ok，耐心点，咱们再来总结一下上述内容： 1、高斯卷积在组建一组尺度空间后，再组建下一组尺度空间，对上一组尺度空间的最后一幅图像进行二分之一采样，得到下一组尺度空间的第一幅图像，然后进行像建立第一组尺度空间那样的操作，得到第二组尺度空间，公式定义为 L(x,y,e) = G(x,y,e)*I(x,y)

神经网络在数据挖掘中的应用

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神经网络在数据挖掘中的应用摘要：给出了数据挖掘方法的研究现状,通过分析当前一些数据挖掘方法的局限性,介绍一种基于关系数据库的数据挖掘方法——神经网络方法,目前,在数据挖掘中最常用的神经网络是ＢＰ网络。在本文最后，也提出了神经网络方法在数据挖掘中存在的一些问题．关键词：BＰ算法;神经网络;数据挖掘１．引言在“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代,人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。数据挖掘技术应运而生。并显示出强大的生命力。和传统的数据分析不同的是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所得到的信息具有先未知，有效性和实用性三个特征。它是从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据；规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来;规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘在自身发展的过程中，吸收了数理统计、数据库和人工智能中的大量技术。作为近年来来一门处理数据的新兴技术，数据挖掘的目标主要是为了帮助决策者寻找数据间潜在的关联(Rｅｌation），特征(Pattern)、趋势(Tｒend)等，发现被忽略的要素，对预测未来和决策行为十分有用。数据挖掘技术在商业方面应用较早，目前已经成为电子商务中的关键技术。并且由于数据挖掘在开发信息资源方面的优越性,已逐步推广到保险、医疗、制造业和电信等各个行业的应用。数据挖掘(Dａta Ｍiｎing)是数据库中知识发现的核心，形成了一种全新的应用领域。数据挖掘是从大量的、有噪声的、随机的数据中，识别有效的、新颖的、有潜在应用价值及完全可理解模式的非凡过程。从而对科学研究、商业决策和企业管理提供帮助。数据挖掘是一个高级的处理过程,它从数据集中识别出以模式来表示的知识。它的核心技术是人工智能、机器学习、统计等，但一个ＤM系统不是多项技术的简单组合,而是一个完整的整体，它还需要其它辅助技术的支持，才能完成数据采集、预处理、数据分析、结果表述这一系列的高级处理过程。所谓高级处理过程是指一个多步骤的处理过程,多步骤之间相互影响、反复调整,形成一种螺旋式上升过程。最后将分析结果呈现在用户面前。根据功能，整个DM系统可以大致分为三级结构。神经网络具有自适应和学习功能，网络不断检验预测结果与实际情况是否相符。把与实际情况不符合的输入输出数据对作为新的样本，神经网络对新样本进行动态学习并动态改变网络结构和参数,这样使网络适应环境或预测对象本身结构和参数的变化，从而使预测网络模型有更强的适应性,从而得到更符合实际情况的知识和规则，辅助决策者进行更好地决策。而在ANN的

(完整版)《食品添加剂》题库

《食品添加剂》复习题一、名词解释 1、食品添加剂：改善食品品质和色、香、味，以及为防腐和加工工艺的需要而加入食品中的化学合成或者天然物质。 2、增稠剂：能提高食品的粘度或着能形成凝胶的食品添加剂，叫做增稠剂。比如琼脂、卡拉胶、糊精和海藻酸钠等。 3、乳状液：两种互不相溶的液体，其中一种以微小液滴的形式均匀地分散在另一种液体中形成的分散体系叫做乳状液 4、膨松剂：膨松剂是指加入食品中后，当食品烘烤加工时能够发生分解产生气体，在食品内部形成膨松多孔结构的食品添加剂。 5、防腐剂：防腐剂是指能够抑制微生物增殖，防止食品腐败变质的一类食品添加剂。比如苯甲酸、山梨酸、对羟基苯甲酸乙酯等 6、香精：香精亦称调合香料，是一种由人工调配出来的含有两种以上香料的混合物。 7、精油：用水蒸气蒸馏法和压榨法从芳香植物中提取出来的挥发性油状液体，其商品统称为精油。 8、抗结剂：用于防止颗粒或粉状食品聚集结块，保持其松散或自由流动的物质。 9、被膜剂：涂抹于食品外表，起保质、保鲜、上光、防止水分蒸发等作用的物质。二、填空题 1、每一种食品添加剂的代码可以用5位数字表示，如磷酸CNS 01.106。前两位数字表示该食品添加剂所属的类码标识，后三位数字表示该食品添加剂的编号代码。 2、按照我国的食品添加剂编码系统，防腐剂的分类号是17。 3、按来源分，食品添加剂可分为天然食品添加剂和化学合成食品添加剂两类。 4、生产经营和使用食品添加剂，必须符合食品添加剂使用卫生标准和卫生管理办法的规定。 5、不得以掩盖食品本身或者加工过程中的质量缺陷或以掺杂、掺假、伪造为目的而使用食品添加剂。 6、食品添加剂对食品的营养成分不应有破坏作用。 7、能提高食品的粘度或着能形成凝胶的食品添加剂，叫做增稠剂。 8、乳状液中以小液珠状态存在的一相叫做分散相。 9、苯甲酸有杀菌和抑菌作用。其效力随酸度增强而增加，在碱性环境中失去抗菌作用。 10、山梨酸类的适用pH值范围为5.5以下。 11、根据色料的混合原理，红色与蓝色相混产生紫色色； 12、根据色料的混合原理，黄色与红色相混产生橙色色； 13、根据色料的混合原理，黄色与蓝色相混产生绿色色； 14、食品中最常用的发色剂是硝酸钠和亚硝酸钠。 15、按照作用机理，食品漂白剂可分为还原型漂白剂和氧化型漂白剂两大类。 16、用水蒸气蒸馏法和压榨法从芳香植物中提取出来的挥发性油状液体，其商品统称为精油。 17、从溶解性能来看，食用香精可分为水溶性香精和油溶性香精两类。 18、夜盲症是由于缺乏维生素A1引起的。 19、赖皮病是由于缺乏维生素B5引起的。

sift算法详解

尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) Just For Fun 张东东zddmail@https://www.360docs.net/doc/de15255016.html, 对于初学者，从David G.Lowe的论文到实现，有许多鸿沟，本文帮你跨越。 1、SIFT综述尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。此算法有其专利，专利拥有者为英属哥伦比亚大学。局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体，SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性，它们是高度显著而且相对容易撷取，在母数庞大的特征数据库中，很容易辨识物体而且鲜有误认。使用SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高，甚至只需要3个以上的SIFT物体特征就足以计算出位置与方位。在现今的电脑硬件速度下和小型的特征数据库条件下，辨识速度可接近即时运算。SIFT特征的信息量大，适合在海量数据库中快速准确匹配。 SIFT算法的特点有： 1.SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性； 2.独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配； 3.多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量； 4.高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求；