图论基本算法第47页

图论基础 PTA 路径判断 && 最短路径分数

PTA7-9路径判断给定一个有N个顶点和E条边的无向图，请判断给定的两个顶点之间是否有路径存在。假设顶点从0到N−1编号。输入格式:输入第1行给出2个整数N(0usingnamespacestd;inta[11][11];intb[20]={0};intn,m;queueq;voidbfs(intno,intne){b[no]=1;q.push(no);while(!q.empty()){ints

liky21·2022-12-08 11:47

图论物联网_图论算法-和图论算法相关的内容-阿里云开发者社区

数学建模需掌握的知识总纲数学建模需要掌握许多知识，这里我列出总纲：学建模中的算法穷举法神经网络模拟退火遗传算法图论算法蒙特卡洛算法所需基础知识高等数学线性代数(矩阵加减乘除)概率论与数理统计(概率论，参数估计

weixin_39644614·2022-12-07 12:08

【GNN】图网络|图神经网络(GNN)结构化数据分析

它涵盖了一些图论，以便于理解图和分析图时遇到的问题。然后介绍了不同形式的Graph神经网络及其原理。它还涵盖了GNN可以做什么以及GNN的一些

zenRRan·2022-12-07 11:26

第六章词法分析与词性标注

汉语自动分词概要重要性主要问题*汉语分词规范问题歧义切分字段处理*题型十四：判断链长*未登录词的识别基本原则*分词与词性标注结果评价方法评价指标*精确度召回率F-Measure题型十五：评价指标计算自动分词基本算法最大匹配法

右边是我女神·2022-12-07 09:12

G2O库：图优化库基础使用，以曲线拟合（一元边问题）为例

Github主页：https://github.com/RainerKuemmerle/g2o该库的核心类如下：图优化理论关于图论的基础理论可以参考博主另一篇博文：u图论、图搜索算法中关于图的相关内容进行学习

Jason.Li_0012·2022-12-05 21:09

配电网重构知识及matlab实现

Mendoza等利用图论，尤其是基本环向量的方法，不仅仅有效地保持了网络的辐射性，还大大地节省了搜寻时间和空间。

电力程序小学童·2022-12-05 10:39

图论：自反与对称

图论1.自反与反自反2.对称与反对称3.传递与非传递1.自反与反自反自反：相同顶点都在集合内。反自反：相同顶点都不在集合内。参考下图：有三部分，红色的自反，蓝色的反自反，以及白色的都不是。

梦什·2022-12-04 10:27

图论基础学习笔记

图论1.简单图2.简单图的补图3.图的同构4.完全图5.偶图6.完全偶图7.kkk-正则图8.途径-迹-路9.邻接矩阵10.关联矩阵11.匹配这里主要是我自己的一些笔记，帮助我自己快速记忆所用，可能没有定义这么完美

梦什·2022-12-04 10:57

概率图模型--因子图

潘登同学的MachineLearning笔记简单回顾概率图模型回顾贝叶斯网络简单回顾马尔可夫随机场(MRF)因子图将贝叶斯网络用因子图表示将马尔科夫随机场用因子图表示总结简单回顾概率图模型概率图就是概率论+图论

PD我是你的真爱粉·2022-12-04 09:11

sklearn学习之Spectral Clustering

基本思想谱聚类是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到了广泛的应用。它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。

GallopZhang·2022-12-03 20:08

数模（一）TSP问题

从图论的观点来看是，该问题实质是在一个有权完全无向图中找一个权值最小的哈密顿回路。大部分TSP问题都是NP-hard问题，即没有多项式时间复杂度的算法，一般倾向于剪枝搜索或者状压DP的方式解决。这

u小鬼·2022-12-03 17:07

利用选择排序进行将数组序列从小到大排序

1题目功能：选择排序描述：利用选择排序进行将数组序列从小到大排序2思路选择排序的基本算法是从待排序的区间中经过选择和交换后选出最小的数值存放到a[0]中，再从剩余的未排序区间中经过选择和交换后选出最小的数值存放到

JYMA12358·2022-12-03 17:02

sgbm算法_关于双目立体视觉的三大基本算法及发展现状的总结

作者：何文博来源：公众号@3D视觉工坊双目立体视觉一直是机器视觉研究领域的发展热点和难点，“热”是因为双目立体视觉有着及其广阔的应用前景，且随着光学、计算机科学等学科的不断发展，双目立体技术将不断进步直到应用到人类生活的方方面面。“难”则是因为受到摄像机、镜头等硬件设备及一些相关算法的限制，双目立体视觉的研究及如何更好的应用到生产实际中仍有待在座的各位去进行突破。一.简介双目立体视觉是机器视觉中的

weixin_39672160·2022-12-03 11:02

关于双目立体视觉的三大基本算法SAD、SSD、SGBM及发展现状的总结

双目立体视觉一直是机器视觉研究领域的发展热点和难点，“热”是因为双目立体视觉有着及其广阔的应用前景，且随着光学、计算机科学等学科的不断发展，双目立体技术将不断进步直到应用到人类生活的方方面面。“难”则是因为收到摄像机、镜头等硬件设备及一些相关算法的限制，双目立体视觉的研究及如何更好的应用到生产实际中仍有待在座的各位去进行突破。一.简介双目立体视觉是机器视觉中的一个重要分支，自上世纪60年代中期开创

何呵呵0706·2022-12-03 11:28

143.如何个性化推荐系统设计-3

协同算法分为两个基本算法：基于用户的协同过滤（UserCF）和基于项目的协同过滤（ItemCF）。

大勇若怯任卷舒·2022-12-03 03:55

线性回归模型sklearn.LinearRegression（）原理解析

是机器学习算法里面的基本算法，在sklearn.linear_model的包里面。它能解决的问题是通过数据拟合，从而得到比较符合事物内部规律的数学表达式。也就是说寻找到数据与数据之间的规律所在。

lindaicoding·2022-12-03 03:49

ROS学习记录（三）节点与话题

笔记三包括：3.1ROS节点3.2ROS话题3.1ROS节点3.1.1ROS图的概念其实图、节点的概念来自图论，只不过这里是更具体的对象。

大强强小强强·2022-12-02 17:08

多策略协同改进的阿基米德优化算法及其应用（Matlab代码实现）

采用混沌理论来提高基本算法的性能。所提出的方法使用混沌映射来更新具有最小成本函数的特定优化问题的候选解。

wlz249·2022-12-01 23:30

matlab中无约束优化程序例题,无约束最优化-MATLAB详解.ppt

1、了解无约束最优化基本算法。1、无约束优化基本思想及基本算法。4、实验作业。3、用MATLAB求解无约束优化问题。

Miss豆子·2022-12-01 23:26

基础理论|图论基础

内容目录：针对图论基础，整理了图专业术语、表示学习、图表示学习、图矩阵表示几方面。图神

脑电与图网络研究僧·2022-12-01 16:36

二值图像连通区域标记matlab,二值图像快速连通区域计算方法与流程

背景技术：连通分量标记(或者称连通分量分析，连通区域标记)是图论应用中的一种算法，给二值图像中的每个连通区域标上一个特定的标号。该算法可用来对图像的目标进行定位和计数。

迷茫小强·2022-12-01 07:20

贝叶斯派的概率图模型概述（总）

1.什么是概率图模型2.概率图模型发展历程以下图论的BP的算法是推理算法，和神经网络和深度学习中的BP算法完全不同。

peizhi_220·2022-11-30 23:22

概率图模型+贝叶斯模型+VAE和GAN的部分理论（理解、解释）

PGM巧妙地结合了图论和概率论。从图论的角度，PGM是一个图，包含结点与边。结点可以分为两类：隐含结点和观测结点。边可以是有向的或者是无向的。

一只想飞的咸鱼君·2022-11-30 23:46

Machine Learning with Graphs 之 Random Walk with Restarts and Personalized PageRank

在图论中，二分图是一类特殊的图，又称为二部图、偶图、双分图。二分图的顶点可以分成两个互斥的独立集U和V的图，使得所有边都是连结一个U中的点和一个V中的点。顶点集U、V被称为是图的两个部分。

猴猴猪猪·2022-11-30 23:54

c语言实现一元多项式程序报告设计,数据结构课程设计报告一元多项式的计算..doc...

基本算法：1、输入输出(1)功能：将要进

yuwennaxiansheng·2022-11-30 21:11

多信号分类算法（MUSIC）的理解与应用

2基本算法流程（一维）与代码（搜索版本，非快速运算）假设线阵有MMM个阵元，某时刻ttt各个阵元接收到的复信号组成一个“快拍”，记为y(t)∈CM\bolds

萌哒哒虎·2022-11-30 20:10

【算法】决策树模型 & 集成算法模型GBDT

决策树模型的基本算法是贪心算法，以自顶向下递归的方式构建决策树。可以用一下集中方法构建决策树。1.ID3算法ID3算法的核心思想是最大化信息熵增益。

CC‘s World·2022-11-30 13:57

MC（移动立方体）算法

Marchingsquares算法MarchingCubes算法写在最前面：在学习MC算法之前先看看二维的MS算法，MC算法是二维MS算法的拓展，通过学习MS的基本思路能够更快学习MC算法，因此在这里我们首先提一下MS的基本算法流程

LV小猪精·2022-11-29 19:33

回溯框架总结

回溯算法和DFS算法的细微差别是：回溯算法是在遍历「树枝」，DFS算法是在遍历「节点」，本文就是简单提一下，等你看到后文图论算法基础时就能深刻理解这句话的含义了。

bugmaker.·2022-11-29 11:21

深度学习基本算法介绍

本篇论文主要介绍的是深度学习和植物表型，开始先介绍了深度学习的几种方法，后来又介绍了深度学习在植物表型中的应用。总结了已经做的深度学习在植物表型领域的已有工作。深度学习的应用方向机器学习（以及深度学习）的概念可以应用于植物胁迫表型的四大类问题。这些类别构成所谓的“ICQP”范例的一部分，首字母缩写词代表以下四个类别：（i）标识，（ii）分类，（iii）量化和（iv）预测。识别是指检测特定的压力（环

wuwei178·2022-11-29 07:16

聚类算法（六）——谱聚类（含代码）

评测方法2聚类算法（三）——评测方法3(代码）聚类算法（四）——基于词语相似度的聚类算法（含代码）聚类算法（五）——层次聚类linkage（含代码）聚类算法（六）——谱聚类（含代码）原理谱聚类是一种基于图论的聚类方法

微知girl·2022-11-28 17:52

聚类-谱聚类

文章目录1、概念2、相似性度量3、相似矩阵（权重矩阵）、度矩阵、拉普拉斯矩阵4、图的划分准则5、Ncut聚类1、概念谱聚类是从图论中演化出来的算法，它将聚类问题转换成一个无向加权图的多路划分问题。

Tc.小浩·2022-11-28 13:38

图论中的聚类系数(Clustering coefficient)简单介绍

目录前言介绍局部聚类系数全局聚类系数前言在GraphSage论文的理论分析部分，涉及到一个概念叫做“Clusteringcoefficient”，直译过来就是聚类系数，解释为“节点的一跳邻域内封闭的三角形的比例”，本文对其做一个简单的介绍。本文参考了Wiki百科-Clusteringcoefficient。更：关于GraphSage论文详解，请参见博文《GraphSage-《InductiveRe

November丶Chopin·2022-11-28 09:11

关于递归回溯算法的案例（8皇后问题案例）

1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解，后来有人用图论的方法解出92种结果。如果经过±90度、±180度旋转，和对角线对称变换的摆法看成一类，共有42类。

dbbigdata·2022-11-28 07:33

初识图学习

当年，大数学家在解答七桥问题的同时，也开创了数学的一个新分支图论。

big_matster·2022-11-28 07:51

python实现算法的代码_Python实现七个基本算法的实例代码

1.顺序查找当数据存储在诸如列表的集合中时，我们说这些数据具有线性或顺序关系。每个数据元素都存储在相对于其他数据元素的位置。由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。这个过程产实现的搜索即为顺序查找。顺序查找原理剖析：从列表中的第一个元素开始，我们按照基本的顺序排序，简单地从一个元素移动到另一个元素，直到找到我们正在寻找的元素或遍历完整个列表。如果我们遍历完整个列表，则说明正在搜索的元素不存

二池一·2022-11-27 19:45

#2020CCPC秦皇岛赛站（女生专场）赛后总结

F题图论题，思路对了无法实现，就是先用并查集判断图的连通性，再对每个联通子图进行处理，若(v-e)>0就加入。G题简单数论+找规律的思维题。犯了点错误，WA了两三次，这个罚时可以免

欧阳小百合·2022-11-27 14:58

众包数据库管理、时空众包、移动群智感知方向的综述整理——附思维导图

众包数据库管理、时空众包、移动群智感知方向的综述整理——附思维导图论文介绍众包数据库管理时空众包移动群智感知总结论文介绍该方向的发展主要分为三个模块：时空众包、群智感知、众包数据库管理；然后我就选择这个方向上其中一个具有代表性的团队综述进行分析

蜡笔小圈圈·2022-11-27 09:00

机器学习笔记_ 聚类_2：谱聚类

谱聚类的定义是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。

LandscapeMi·2022-11-27 08:17

光条中心提取方法总结（一）

对于这些基本算法不做赘述，以下算法均为论文所提出

视觉菜鸟Leonardo·2022-11-27 04:04

Task03：详读西瓜书+南瓜书第4章

目录决策树决策树学习基本算法划分选择1.信息增益信息熵信息增益（informationgain）①ID3决策树2.增益率②C4.5决策树启发式规则3.基尼指数基尼值基尼指数③CART决策树决策树决策树学习基本算法划分选择决策树学习的关键就是如何进行划分

weixin_45592399·2022-11-27 03:07

Task03 详读西瓜书+南瓜书第4章

体现人类在面临决策问题时一种很自然的处理机制具备条件：每个非叶节点表示一个特征属性测试每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出每个叶子节点存放一个类别每个节点包含的样本集合通过属性测试被划分到子节点中，根节点包含样本全集基本算法

阿_边·2022-11-27 03:06

Nebula Graph - 基于Docker 安装及 Studio

从数学角度来说，图论是研究建模对象之间关系结构的学科。但是从工业界使用的角度，通常会对基础的图模型进行扩展，称为属性图模型。属性图通常由以下几部分组成：节点，即对象

小毕超·2022-11-27 02:12

超像素融合的方法

1.分水岭得到过分割结果，用一直贪婪的基于图论的方法对过分割结果进行融合，得到分割结果。

cocapop·2022-11-27 00:44

图割算法（基于图论的分割方法

是一种能量优化算法。普遍应用于前景分割，也就是二值分割，也就是希望前景与背景分割开。广泛用于二值分割，但也能进行多值分割。（多值：对初始顶点数敏感，不准确顶点数直接影响分割结果准确性；————改进：在原来的能量函数中加入一个标签项。优化能量函数过程中，使得标签数目也得到优化，这样，可以在初始化时给出一个松弛顶点数，便于日常分割顶点：S和T节点：图中每一个像素顶点与节点相连、节点与节点相连——所有相

cocapop·2022-11-27 00:43

yeahhhhhhhy·2022-11-26 23:08

语音合成综述——亚洲微软谭旭《A Survey on Neural Speech Synthesis》上篇

下图是本篇论文的结构框架图论文从两个角度去总结这些年TTS语音合成的发展史，keycomponents和advancedtopics，因为文章很长，且我的知识储备并不能覆盖所有的模型，所以我会按照我的进度

ウルトラマン.·2022-11-26 21:42

概率论与图论基础

随机变量是指将随机现象的一个结果，用一个变量来进行表示！概率的正则性公理是指：整个样本空间的概率为1。可列可加性公理：所有事件并运算的概率等于每个事件概率的和。联合概率分布：例如上表中存在三个变量，当每个变量分别取不同值的时候所对应的概率是多少？——一般采用上表中的这种枚举法！边缘概率是指求某个变量的概率值。上述表中指的是求变量I的边缘概率，当I取定值的时候，D和G分别取不同值的时候的概率最大后验

编程贝多芬·2022-11-26 18:46

贝叶斯网络入门系列之一：资料篇

资料篇基础教材视频教程编程实现好文分享基础知识篇：基础教材基础教材推荐的是2006年出版的《贝叶斯网络引论》[张连文，郭文鹏]，总体分为四个部分：①贝叶斯网络基础，涉及概率论的基础知识、贝叶斯网络的定义和组成以及贝叶斯网络所涉及的图论相关的知识

ZZYNDY·2022-11-26 18:03

【每日一题Day39】细分图中的可到达节点 | 图论

细分图中的可到达节点【LC882】给你一个无向图（原始图），图中有n个节点，编号从0到n-1。你决定将图中的每条边细分为一条节点链，每条边之间的新节点数各不相同。图用由边组成的二维数组edges表示，其中edges[i]=[ui,vi,cnti]表示原始图中节点ui和vi之间存在一条边，cnti是将边细分后的新节点总数。注意，cnti==0表示边不可细分。要细分边[ui,vi]，需要将其替换为(c

TIkitianya·2022-11-26 16:21

推荐频道

图论基本算法