增广拉格朗日函数

带花树算法

转载地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_95ec9e7401018bga.html简述一下“带花树”算法吧：它的核心思想还是找增广路。
xuezhongfenfei·2020-08-15 17:31

匈牙利算法小结

匈牙利算法匈牙利算法主要应用于找二分图最大匹配，通过找增广路实现以下为伪代码voiddfs(intnow){for(遍历当前点可以连的边）{intto=当前能到达的点if（没访问过to）to打访问标记；
Magnetic_Momain·2020-08-15 17:30

原生文件上传代码

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砂锅大的拳头·2020-08-15 12:58

无题网摘

集韵增广，多见多闻。观今鉴古，无古不今。与时俱进，开拓创新。知己知彼，将心比心。从善如流，真言如金。兰风梅骨，剑胆琴心。善根福德，天道酬勤。不受好心，不是知音。逢强智取，遇弱活擒。行要好伴，住要好邻。
FuWaer·2020-08-15 01:26

本周新出计算机视觉开源代码汇总（语义分割、目标检测、超分辨率、网络结构设计、训练策略等）

CV君汇总了过去一周计算机视觉领域新出的开源代码，涉及到图像增广、医学图像分割、图像恢复、目标检测、语义分割、超分辨率、显著目标检测、轻量级网络结构设计、网络规范化、标注工具等，其中有多篇来自CVPR2019
关注公号‘AI深度学习视线’·2020-08-14 23:47

手推支持向量机06-约束优化问题-对偶关系的几何解释

有了上面简化函数，我们可以直接写他的拉格朗日函数表达形式：L(x,λ)=f(x)+λ，λ≥0，
敲代码的乔帮主·2020-08-14 15:06

二分图匹配

增广路对于任意一组匹配SSS，属于S的边称为匹配边，不属于S的边称为非匹配边，匹配边的端点被称为匹配点，其他点被称为非匹配点。
MILLOPE·2020-08-14 07:51

二分图最大匹配——找老婆问题（确信）

也就是在这个图里有几条边，并且不存在多条边依附于同一个顶点（也就是一人一个老婆）那最大的也就很显然了，就是令单身狗尽量的少我们一般用匈牙利算法解决这一问题，说到这个就不得不提一下增广路了增广路定义若P是图
华恋~韵·2020-08-14 06:22

动手学深度学习PyTorch-打卡3

图像增广（imageaugmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。
weixin_41765544·2020-08-13 22:59

[模板] 匈牙利算法&&二分图最小字典序匹配

匈牙利算法简介匈牙利算法是一种求二分图最大匹配的算法.时间复杂度:邻接表/前向星:\(O(n*m)\),邻接矩阵:\(O(n^3)\).空间复杂度:邻接表/前向星:\(O(n+m)\),邻接矩阵:\(O(n^2)\).它的主要思路就是对每个点寻找增广路
weixin_34365417·2020-08-13 21:34

网络流 增广路 入门很好的文章

本文的目的是，解释基本的网络流模型，最基础的最大流求法，即bfs找增广路法，也就是EK法，全名是Edmond-Karp，其实我倒是觉得记
weixin_30706691·2020-08-13 20:27

深度神经网络—正则化（三）

正则化的主要方法有：L2正则化dropout数据增广earlystoppingBagging在样本中增加噪声前面已经介绍了L2正则化，dropout，本篇就其他方法中的earlystopping进行介绍
v_road·2020-08-13 20:57

深度神经网络—正则化（一）L2正则化

正则化的主要方法有：L2正则化dropout数据增广earlystoppingBagging在样本中增加噪声本篇博客先介绍L2正则化1.L2正则化公式及参数更新我们代价函数中加入正则化，只需添加参数λ，
v_road·2020-08-13 20:56

深度神经网络—正则化（二）dropout正则化

正则化的主要方法有：L2正则化dropout数据增广earlystoppingBagging在样本中增加噪声本篇介绍dropout正则化：  dropout（随机失活）也是一种非常使用的正则化方法。
v_road·2020-08-13 20:56

Andrew Ng 深度学习课程——卷积神经网络（CNN）

,stride三通道(RGB)图片的卷积单层CNN其他概念CNN网络代码实现深度卷积网络：实例探究LeNet-5AlexNetVGG-16ResNetInception(GooLeNet)迁移学习数据增广
sinat_18131557·2020-08-13 18:35

图论总结（一）二分图最大匹配

二分图最大匹配（一）、二分图1、定义2、性质3、判定（二）、二分图的匹配1、二分图的最大匹配2、König定理及其证明3、最小边覆盖与最大独立集（三）、增广路径1、定义2、性质3、寻找增广路（四）、匈牙利算法
LinHunYoR·2020-08-13 17:18

2011.07.21

最大流算法：最大流算法分为两个大类，较为常见的是基于增广路(AugmentingPath)和压入和重标号(PushRelabel)，也有结合了两类有点的如ISAP（见下文）。
littlelittletwo·2020-08-13 15:17

bzoj1877 晨跑 费用流

连边的时候反向弧的费用要为相反数，那么就是每次找增广路的时候同时找一条费用最小的。因为有负权边所以只能spfa实现调了一下午我果然还是太弱啊Code#include#incl
olahiuj·2020-08-13 15:45

monodepth-pytorch代码实现学习笔记（一）

_(self,root_dir,mode,transform=None)函数1.2__len__(self)函数1.3__getitem__(self,idx)2.transforms.py2.1图像增广函数
caikw62·2020-08-13 09:19

pytorch学习笔记（三十八）：Image-Augmentation

文章目录图像增广1.常用的图像增广方法1.1翻转和裁剪1.2变化颜色1.3叠加多个图像增广方法2.使用图像增广训练模型2.1使用图像增广训练模型小结图像增广图像增广（imageaugmentation）
逐梦er·2020-08-13 09:37

连载|复习线性代数：矩阵

先问问自己，是否知道什么是增广矩阵，LU分解，奇异矩阵从线性方程组谈起矩阵的一个重要来源是线性方程组。先看一个简单的2元线性方程组。有两种方式看待线性方程组，即：“行图像”、“列图像”行图像。
机器学习之家·2020-08-12 14:45

动手学深度学习PyTorch版-数据增强

数据增强图像增广importosos.listdir("/home/kesci/input/img2083/")%matplotlibinlineimportosimporttimeimporttorchfromtorchimportnn
hongyesuifeng·2020-08-12 11:23

tf.estimator的使用笔记

estimator使用流程共有四部第一步、定义input_fn函数定义input_fn函数，构建数据集，包括数据预处理、数据增广第二步、定义model_fn函数构建模型。
listwebit·2020-08-12 00:44

P4001 [ICPC-Beijing 2006]狼抓兔子

题目地址易错点：必须熟练掌握当无法在该点继续流量时直接剪枝（d[x]=0）的操作.无向图的最大流由于两边都可增广，应当全部设置为相同的容量.特殊矩阵图的构造.
Object_S·2020-08-11 18:50

带遗忘因子的有限数据窗递推广义增广最小二乘系统辨识

%递推增广最小二乘参数估计（RELS）clearall;closeall;a=[1-1.50.7]';b=[10.5]';c=[1-10.2]';d=[10.5]';%对象参数na=length(a)-
maitd·2020-08-11 17:27

网络流最大流(Ford-Fulkson方法以及Edmond-Karp算法)

充分利用了最小割最大流定理，并创造性的发明了回退边，使得增广路成为一种动态修改的过程，并且保证了最终结果的正确性。
肘子zhouzi·2020-08-11 02:55

最小费用最大流-SPFA-多路增广

那天的讲题，好像说写KM（二分图最大权完美匹配的一种算法）就能过，但是呢，新的东西学还是需要一段时间的，但要订正的话，emm，还是学一学优化的spfa费用流吧，即多路增广一下，事实证明这是能过的。
zhouyuheng2003·2020-08-11 02:54

二分图匹配，匈牙利算法详解

博文转自（http://blog.csdn.net/akof1314/article/details/4421262）这是一种用增广路求二分图最大匹配的算法。
Jogging_Clown·2020-08-11 01:54

高斯消元原理

高斯消元法的原理是：若用初等行变换将增广矩阵化为，则AX=B与CX=D是同解方程组。所以我们可以用初等行变换把增广矩阵
天使v之翼·2020-08-11 01:15

最小费用最大流MCMF算法（模板）

如果要固定流量k，可以在增广的时候检查一下，在flow+a>=k的时候只增广k-flow单位的流量，然后终止程序#includeusingnamespacestd;constintinf=2e9;constintmaxn
SingleK·2020-08-11 01:55

C++题解：P1894 [USACO4.2]完美的牛栏The Perfect Stall —— 求二分图的最大匹配算法其一：匈牙利算法 （增广路，匹配，最大匹配）

在看这道题之前，我们先来了解一下什么是二分图及与二分图匹配的相关概念及基础知识。基础知识故名思义，二分图本质上还是由点和边构成的数据结构，与之不同的是，二分图相当于把一张图分成了两个部分，也就是两个部。部与部之间的点没有边相连，以下的几个图都可以算作二分图：（图中的箭头无意义，并不代表有向边）现在来简单说一下匹配和最大匹配（因为只涉及匈牙利算法，所以不讲其他杂七杂八的东西。最小点覆盖什么的以后再讲
p__| wYw |__q·2020-08-11 00:29

图论——最大团问题和最大独立集、二分图相关

文章目录最大团问题和最大独立集二分图、用网络流解决最大二分匹配的方法一种另类的增广路——交替路、匈牙利算法一般图、二分图中的其它性质P1640[SCOI2010]连续攻击游戏最大团问题和最大独立集最大团的定义
上总介·2020-08-11 00:29

图论——最大流的增广路相关算法（基于Ford–Fulkerson方法的DFS和BFS、Dinic算法）

文章目录最小割定理基于Ford–Fulkerson方法的DFSFord-Fulkerson方法的BFS实现：Edmond-Karp算法Dinic算法、弧优化后记最小割定理割(CUTCUTCUT)，指对于某个顶点集合SSS包含于集合VVV，从SSS出发指向TTT的那些边的集合，记为CUT(S,T)CUT(S,T)CUT(S,T)，这些边的容量之和称为割的容量。设sss属于集合SSS，ttt属于集合V
上总介·2020-08-11 00:29

dijkstra + 势函数 费用流

dijkstra因为不能处理负权最短路，所以不能用来费用流的增广。但是如果我们利用Johnson的思想，加一个势函数，把负变正，就能跑费用流了。
青烟绕指柔!·2020-08-11 00:54

二分图的匈牙利算法（用于解决最大匹配问题）

{最大匹配：所含匹配边数最多的匹配完美匹配：所有的顶点都是匹配点}增广路：从一个未匹配点出发，走交替路，如果途径另一个未匹配点（出发的点不算），则这条交替路称为增广路（agumentingpath）。
_苏沐·2020-08-11 00:20

「算法笔记」高斯消元

高斯消元法的原理是：用初等行变换把增广矩阵转换为行阶梯阵，然后回代求出方程的解。例题求解一个nn元线性方程组。引导想一想我们是如何求解二元一次方程组的。
Galaxy Coder·2020-08-11 00:07

高斯消元

这里介绍矩阵的解法：我们将方程的系数和等式右边的数提出来，组成以下的增广矩阵：然后用矩阵的初等变换进行化简（相当于加减消元的思想），使其左边部分（前n列）形成一个上三角矩阵。显然x4的值可
weixin_34345753·2020-08-10 23:14

最小费用最大流问题

最小费用最大流就是在原来求最大流的基础上，假设每条边还有一个单位流量所需要的费用，因为最小费用的出现，原本的平行边变得有意义，并且允许反向增广，基本上就是将原本BFS改为进行一次BellmanFord算法寻找最短路径
weixin_34206899·2020-08-10 23:10

深度学习图像数据增广方法总结

1.数据增广（DataAugmentation）快速总结：镜像（flip）旋转（rotation）缩放（scale）裁剪（crop）平移（translation）高斯噪声（gaussionnoise）图像亮度
update7·2020-08-10 22:32

图论专题小结：最小费用最大流算法

解决最小费用流的一般思路是：每次都沿着最短路进行增广，增广一次之后累加本次增广的总费用，同时修改剩余的流
XDU_Skyline·2020-08-10 22:25

深度神经网络训练的必知技巧

本文主要介绍8种实现细节的技巧或tricks：数据增广、图像预处理、网络初始化、训练过程中的技巧、激活函数的选择、不同正则化方法、来自于数据的洞察、集成多个深度网络的方法。
JeemyJohn·2020-08-10 22:08

最小费用最大流代码模板及注释

解释：继承寻找最大流算法的思路，在一个网络当中，最大流的值是唯一的，但是路径可以有不同，寻找最大流的算法是每次从起点寻找一条到终点的增广路径，每次把这条路径经过的边都添加增广路径找到的流量，然后更改每条边上的流量以及反向变的值
红鲤鱼遇绿鲤鱼·2020-08-10 21:13

算法#18--最大流量问题（网络流算法）

3.Ford-Fulkerson算法也称为增广路径算法。它的定义是：网络中的初始流量为零
tclxspy·2020-08-10 21:42

离散数学笔记系列（八）

图论笔记：一、图的基本概念和定理：图的描述：图的关系：图的连通：二、欧拉图和哈密顿图：欧拉通路：欧拉回路：哈密顿通路：哈密顿回路：三、匹配问题：匹配/边独立集：交错路径/可增广路径：霍尔婚姻定理：四、树
•*¨♪鹏湘伦♪＇＇:*ε๑·2020-08-10 20:59

最小费用最大流(详解+模板)

费用流做法在残余网络上寻找最短路对该路径进行增广,对答案产生贡献不断重复opt.1操作,直至s→ts\tots→t不存在路径证明定义定义fff作为图中的流f-gf\text{-}gf-g表示流fff与流
βartholomew·2020-08-10 19:20

网络流最大流（Edmonds-Karp&&）

Edmonds-Karp根据定义，若一条从源点S到汇点T的路径上各点的剩余容量都大于0，则称这条路径为增广路。那么就可以通过不断寻找增广路来求出最大流。
qq_39671609·2020-08-10 19:47

费用流模板——EK+SPFA实现的最小费用最大流

算法原理用两个字的高度概括——贪心~用一句话的概括：每一次通过spfa找到花费最小的可行流，然后进行增广，直到残量网络中，源点不能达到汇点。其实还是通过代码理解比较好。code这里1是源点，n是汇点。
千杯湖底沙.·2020-08-10 19:16

试证明：如果X→Y，W→Z ，则 XW→YZ。

由增广率可得WY→ZY由伪传递率，因为X→Y,WY→ZY所以XW→ZY（内容为数据依赖）附Armstrong公理的推理规则三条：1：反射率：若属性集Y包含于属性集X，属性集X包含于U，则X→Y在R上成立
_LichKing_·2020-08-10 19:39

匈牙利算法

匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想，它是部图匹配最常见的算法，该算法的核心就是寻找增广路径，它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。-------等等，看得头大？
qyx_1995·2020-08-10 19:40

最小费用流bellman-ford算法总结

最小费用流问题是寻找流为F时的最小费用，普通的最大流中边只有流量限制，而在费用流中还加上了费用，为保证过程可逆和正确性残余网络中的负权边是原边费用的相反数，求解此类问题的方法依然是贪心，我们在残余网络上总是沿着最短路增广
liuzhan214·2020-08-10 17:07
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