github上的算法项目（github入门项目）

github上面有哪些经典的数据挖掘相关的项目

1 、简介：Facebook开源的数据查询引擎Presto  ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析 。该项目始于 2012 年秋季开始开发
，目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用，运行超过 30000 个查询 ，每日数据在 1PB 级别
。Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多。

2
、www .github .com/clips/pattern Pattern 是Python语言下的一个网络挖掘模块 。它为数据挖掘
，自然语言处理，网络分析和机器学习提供工具
。它支持向量空间模型、聚类 、支持向量机和感知机并且用KNN分类法进行分类。Fuel www .github .com/mila-udem/fuel Fuel为你的机器学习模型提供数据 。

3
、耗费大量时间 ，精心挑选数据源，整合常用数据公开网站、政府开放网站 、数据交易平台
，以满足各种需求。此篇文章旨在提供一个全面的数据获取指南，包含以下几大类：公开数据库 常用数据公开网站 UCI：提供436个经典数据集 ，涵盖机器学习、数据挖掘等领域
。

开源项目推荐:运动控制速度前瞻算法(Look-Ahead),连续小线段高速插补...

1
、grbl：一款高性能的开源、嵌入式g代码解析器和CNC铣削控制器
，适用于直接在Arduino上运行。官网地址：https：//github.com/grbl/grbl Marlin：基于Arduino平台的3D打印机优化固件，代码采用C语言编写 ，易于阅读
，核心算法包括圆弧插补 、速度前瞻
、转角速度圆滑、梯形速度规划 、Bresenham多轴插补等 。

人脸识别原理(以GitHub项目face_recognition为例)

首先，需要在图像或者视频帧中找到所有人脸的位置 ，并将人脸部分的图像切割出来
。可以使用方向梯度直方图（HOG）来检测人脸位置。先将图片灰度化
，接着计算图像中各像素的梯度 。通过将图像变换为HOG形式，就可以提取图像的特征 ，从而获取人脸位置
。然后
，需要将人脸对齐成同一种标准的形状。

face_recognition 是一款基于 Python 的免费
、开源、实时 、离线的人脸识别库，其简洁性在同类库中首屈一指 。它基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型 ，并通过在 Labeled Faces in the Wild 人脸数据集上进行测试，达到了高达 938% 的准确率
。

openface是基于Python和Torch的神经网络人脸识别工具包
，其理论源于facenet。它提供了三个预训练模型，由FaceScrub和CASIA-WebFace两大公开人脸识别数据集训练而成 。模型在openface中提供了接口
。对于openface的安装 ，推荐使用Windows+Docker的方式。首先
，通过Docker安装Windows环境，可以参照runoob.com网站的教程 。

三维重建3dreconstruction有哪些实用算法?

1
、三维重建技术在多个领域都有广泛应用 ，如机器人导航、虚拟现实 、医学成像等。在众多算法中
，KinectFusion
、Kintinuous、ElasticFusion 、ElasticReconstruction、InfiniTAM
、DynamicFusion、BundleFusion和ROSEFusion等是较为突出的算法
。

2 、立体匹配：立体匹配是指根据所提取的特征来建立图像对之间的一种对应关系，也就是将同一物理空间点在两幅不同图像中的成像点进行一一对应起来。在进行匹配时要注意场景中一些因素的干扰 ，比如光照条件
、噪声干扰、景物几何形状畸变 、表面物理特性以及摄像机机特性等诸多变化因素 。

3
、首先
，理解泊松表面重建的关键在于找到Zero Set，即模型的边界
。这个边界在模型外部的等高线小于0 ，在模型内部的等高线大于0。等高线算法（如marching cubes）帮助我们实现这一目标
，通过寻找指示函数（Indicator Function），即0/1函数 ，确定边界 。

4、总结，3DFaceReconstruction-LAP通过创新的聚合和个性化策略
，成功实现从单张图像到高保真3D人脸模型的重建
。这种方法能够有效处理无约束照片集，生成与原始图像高度一致且具有特定场景细节的三维人脸模型 ，为无监督的三维人脸建模提供了有力支持
，并在性能上超越了现有最先进的方法。

1行代码生成随机迷宫,这个概率编程语言登GitHub热榜,作者曾开发著名WFC...

1 、利用1行代码即可生成随机迷宫的概率编程语言是MarkovJunior，它基于马尔科夫算法原理 。以下是关于MarkovJunior的详细解核心原理：MarkovJunior利用马尔科夫算法 ，通过一系列特定规则在生成迷宫模型的过程中实现随机性
。马尔科夫链的“无记忆”性质使得生成过程更加随机
，不受前一个事件的影响。

2
、基于这种原理，MarkovJunior可以轻松生成2D、3D迷宫 ，地形图
，甚至复杂的3D建筑和电路图 。作者Maxim Gumin是一名独立游戏开发者，曾开发出著名WFC算法并应用于游戏 ，该项目同样广受好评
。Maxim Gumin致力于将数学算法应用于程序生成领域
，创造出多样的模型，其算法可能已应用于你所玩过的游戏中。

3 、NetBeans 1版本与其他开发工具相比 ，最大区别在于不仅能够开发各种台式机上的应用，而且可以用来开发网络服务方面的应用
，可以开发基于J2ME的移动设备上的应用等 。在NetBeans 1基础上，Sun开发出了Java One Studio5 ，为用户提供了一个更加先进的企业编程环境。

全网最全的算法仓库大学生来看

1
、algorithms
。https：//github.com/keon/algorithms 这里面集合众多核心算法的Python实现
， 比如排序、图计算 、回溯、队列
、流计算、堆 、搜索
、压缩等等。全网最全的Python算法仓库 该仓库支持第三方库安装， 在python中进行调用 ， 非常方便 。

2、学编程
，菜鸟教程和W3Schools提供基础入门教程，而Java全栈的how2j.cn和易百教程则适合进阶学习
。视频教学方面 ，B站 、慕课网和中国大学MOOC提供丰富的课程资源。面试刷题方面
，LeetCode和LintCode是算法题库的首选，而牛客网和Web开发练习题freecodecamp则助你提升实战技能 。

3
、入门级资源 **Java程序员初学者必备**：适合基础不牢固的入门者 ，提供从基础知识到实战演练的完整路径
。

4、课程分类极其详尽系统
，不仅包含大学课程，还覆盖小初高所有课程 ，甚至专门设有电脑网络技术 、考研
、外语、四六级 、雅思托福和职业资格考试等分类。任意点击进入分类，系统清晰
，且支持搜索，从头开始 ，集数分类美观
，循序渐进 。所有课程在线直接观看，优酷与知名学习网站B站均有
。