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最短路径-Floyd算法matlab实现.md「建议收藏」

R(4,3) = 3,表示V4到V3一步就可以到达V3,如果现在可以V2中转到达,那么R(4,3) = R(4,2) =2,表示V4->V3要先经过V2才能到达。 ​...到V2最短距离变化为9,更新路由矩阵R(3,2) = R(3,1) = 1 V3->V4 = 1,经由V1中之后V3->V1->V4 = 11, 于是V3到V4最短距离就还是1 同理: V4->V2...= inf, 经由V1中之后V4->V1->V2 = 7, 于是V4V2最短距离变化为7,更新路由矩阵R(4,2) = R(4,1) = 1 V4->V3 = 12,经由V1中之后V4->V1...于是现在距离矩阵和路由矩阵可以变为: 现在假设在从V1中基础上,图中每个点之间还可以经由V3中,于是: V1->V2 = 2 V1->V3 = 5 V1->V4 = 4 V2->V1 =...,图中每个点之间还可以经由V4,于是: V1->V2 = 2 V1->V3 = 5 V1->V4 = 4 V2->V1 = 10,经由V4之后V2->V4->V1 = 9, 于是V3到V1最短距离变化为

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不同版本基因组文件如何位置相互转化?

前一段时间有小伙伴在星球提问:想将不同版本SNP数据合并,不想重新call snp,想把绵羊V2V4版本数据合并,具体来说,是V2V4然后与V4合并。...应用领域:不同参考基因组call snpvcf数据,可以通过这种方式转换为同一基因组版本,然后合并。有些芯片设计时是不同基因组版本,也可以通过这种形式,进行转换,然后合并。...• V6 • V5 • V4有: • V9,V8,V7 人有: • hg38 • hg19 • mm39 • mm10 4....变为V5,V6变为V4:,我们想把V6变为V5,可以下载: 当然,也可以V5变为V6,V4变为V6,只需要下载对应chain文件即可: 注意,下载gz文件,不要解压缩。...第三个参数,是输出结果文件 • 第四个参数,是没有匹配结果文件 结果会输出成功转换位点,和没有转换位点。

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详解BFS,Dijkstra算法,Floyd算法是如何解决最短路径问题

顶点2开始,第一次搜索结点为1号结点和6号结点,路径为1,1号结点和6号结点开始找相邻接地,5号结点和3号7号为相邻结点,然后5号结点周围都是已经访问过,3号结点和7号结点分别搜索搭配4号和...,v0是0,确定了,在v1,v2,v3,v4中找最短v45, 然后经过v4开始 到v1最短路径变为8,到v2最短路径变为14,到v3最短路径值改为7....第四次循环遍历所有结点,发现未遍历最小v2,然后就找不到了 。 通过path【】可知,v0到v2最短带权路径v2<--v1<--v4<--v0。...#2:若允许在Vo、V1、V2,最短路径是?... #n-1:若允许在Vo、V1、V2.......Vn-1中,最短路径是? 算法实现 1.  2. 3.  ...所以填为 v0    v2   v3       v4 最后再找,只有v2 和v3之间有个中转点,中转点为v1 所以 v0   v2  v3  v1    v4   最后Floyd算法可以实现负权图,不能实现带负权值组成回路

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LeNet到SENet——卷积神经网络回顾

同时只使用 3x3 卷积核,因为两个 3x3 感受野相当于一个 5x5,同时参数量更少,之后网络都基本遵循这个范式。 ?...Inception v2v4、Inception-ResNet v1 和 v2,以及 ResNet 流派 ResNeXt、DenseNet 和 Xception等。...Inception 流派 Inception 流派,核心就是 Inception 模块,出现了各种变种,包括 Inception v2v4 以及 Inception-ResNet v1 和 v2...,之前神经网络很依赖于良好初始化,并且网络太深会梯度弥散,这两个问题都是因为网络中间激活分布不理想,那既然我们想要一个理想分布,就手动把它转换为理想分布好了。...作者称由于以前受硬件软件限制,有太多历史包袱,而现在有了 TensorFlow(论文里怒打一波广告),网络可以按照理想设计来实现了,于是很规范地设计了一个 Inception v4 网络,类似于

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经典神经网络 | Inception v1到Inception v4全解析

本文介绍了 Inception 家族主要成员,包括 Inception v1、Inception v2 、Inception v3、Inception v4 和 Inception-ResNet。...Inception常见版本有: Inception v1 Inception v2 和 Inception v3 Inception v4 和 Inception-ResNet 每个版本都是前一个版本迭代进化...作者更进一步发挥想象,认为任一个nxn conv都可通过替换为两个分别为1xn与nx1convs层来节省计算与内存。...它们看起来和 Inception v2(或 v3)变体非常相似。 Inception v4 引入了专用「缩减块」(reduction block),它被用于改变网格宽度和高度。...早期版本并没有明确使用缩减块,但也实现了其功能。 缩减块 A( 35x35 到 17x17 尺寸缩减)和缩减块 B( 17x17 到 8x8 尺寸缩减)。

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深入浅出——网络模型中Inception作用与结构全解析

所以大家调侃深度学习为“深度调参”,但是纯粹增大网络缺点: //1.参数太多,容易过拟合,若训练数据集有限; //2.网络越大计算复杂度越大,难以应用; //3.网络越深,梯度越往后穿越容易消失(梯度弥散...),难以优化模型   那么解决上述问题方法当然就是增加网络深度和宽度同时减少参数,Inception就是在这样情况下应运而生。...(多余计算能力可以用来加深网络),又可以将1个conv拆成2个conv,使得网络深度进一步增加,增加了网络非线性,还有值得注意地方是网络输入224x224变为了299x299,更加精细设计了35x35...发现ResNet结构可以极大地加速训练,同时性能也有提升,得到一个Inception-ResNet v2网络,同时还设计了一个更深更优化Inception v4模型,能达到与Inception-ResNet...v2相媲美的性能。

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·华山论剑-卷积网络发展史

同时只使用 3x3 卷积核,因为两个 3x3 感受野相当于一个 5x5,同时参数量更少,之后网络都基本遵循这个范式。 ?...Inception v2v4、Inception-ResNet v1 和 v2,以及 ResNet 流派 ResNeXt、DenseNet 和 Xception等。...Inception 流派 Inception 流派,核心就是 Inception 模块,出现了各种变种,包括 Inception v2v4 以及 Inception-ResNet v1 和 v2...,之前神经网络很依赖于良好初始化,并且网络太深会梯度弥散,这两个问题都是因为网络中间激活分布不理想,那既然我们想要一个理想分布,就手动把它转换为理想分布好了。...作者称由于以前受硬件软件限制,有太多历史包袱,而现在有了 TensorFlow(论文里怒打一波广告),网络可以按照理想设计来实现了,于是很规范地设计了一个 Inception v4 网络,类似于

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Floyed理解「建议收藏」

计算这个值只需要考虑两种情况:最短路经过k,和最短路不经过k(那么就经过前k-1个点中某些点)。 由于k要从k-1移而来,自然k为最外层循环。...假设我们事先已经知道节点V2到V5之间最短路径是:V2V4→V9→V7→V5。...第二步,按照Floyd算法进行迭代,迭代到k等于4时,我们会发现在V2和V9之间插入V4之后,V2和V9之间路径长度达到了史上最低点,(*D)[2][9]更新为(*D)[2][4]+(*D)[4][9...根据(*P)[2][9]=4且(*P)[9][5]=7,初步确定轨迹为V2V4→V9→V7→V5。...根据(*P)[2][4]=2,(*P)[4][9]=4,(*P)[9][7]=9,(*P)[7][5]=7,我们可以确定没有新节点需要加入,所以确定最终轨迹为V2V4→V9→V7→V5。

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浅层循环神经网络CORnet-S:最像大脑物体识别高手

这些深层前馈神经网络虽然在物体识别测试中表现卓越,但都存在局限。 太过复杂:层级太多,难以与大脑视觉系统腹侧通路结构对应。...构造:简洁轻便、模拟大脑 CORnet-S由4个层级组成,分别对应大脑视觉腹侧通路中V1、V2V4与IT区域,在第4层之后增加一个线性分类解码器,对应从IT区域信号输出到行为选择处理过程。...,其中V2V4、IT区域回路结构一致,但神经数目不同。...△CORnet-S参数 来源:https://doi.org/10.1101/408385 CORnet-S增加了层级内部循环特征,其中V2与IT区域重复2次,V4区域重复4次,并且增加了跳跃连接。...优势:Brain-Score与ImageNet双高分 Brain-Score平台以下几个方面评估ANN性能: 神经信号预测:ANN是否能准确预测神经元(猴脑内88处V4区域位点与168处IT区域位点)

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《深入理解计算机系统》(CSAPP)实验六 —— Cache Lab

参考模拟器采用以下命令行参数: Usage: ....空间局部性来看,矩阵A步长为1,所以空间局部性良好,而矩阵B步长为N,空间局部性较差,并且无论我们怎么调整循环顺序,都无法改变,所以无法空间局部性角度来减少不命中次数。   ...代码如下 if(M == 32 && N == 32) { int i, j, k, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8; for (i = 0; i < 32; i...但是这样很粗糙,我们还是用 8 分块去稍微对对角线做下操作,因为 32 x 32 最小 miss 方法和这边是一样,而且写起来太多了,我们就用最简单存变量方式去做。...else if(M == 61 && N == 67) { int i, j, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8; int n = N / 8 * 8; int

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深入机器学习系列之:快速迭代聚类

谱聚类算法是建立在谱图理论基础上算法,与传统聚类算法相比,它能在任意形状样本空间上聚类且能够收敛到全局最优解。 谱聚类算法主要思想是将聚类问题转换为无向图划分问题。 ?...PowerIterationClustering类有三个参数: ·k:聚类数 ·maxIterations:最大迭代数 ·initMode:初始化模式。...通过mapTriplets计算,我们可以得到点v1到v2,v3,v4权重分别为1/3,1/3,1/3;v2到v1,v3,v4权重分别为1/3,1/3,1/3;点v3到v1,v2权重分别为...1/2,1/2;v4到v1,v2权重分别为1/2,1/2。...将这个图转换为矩阵形式,可以得到如下矩阵W。 ? ·随机初始化 ? ·度初始化 ? 在这里,度初始化向量我们称为“度向量”。

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如何用 canvas 画出分形图

观察六角形基本形状,找到 12 条边规律是:相邻两条边为一组,第 1 条边画完后逆时针 60 度,画完相同长度第 2 条边,随后顺时针 120 度,这样重复执行 6 次后,一个基础六角形就画出来了...,假设我们 v1(100,100)出发,三角形边长为 100,则通过向量变换可以获取其余两个顶点 v2、v3 向量。...:function koch(ctx, v1, v2, n, m) {} 该函数有五个参数:ctx 是 Canvas2D 上下文。...v1 是一条边起始向量,v2 是终止向量,n 为当前迭代层级,m 为总共迭代次数。在模块中我们根据图 5 中描述,将一条边划分成四段,每段长度相同。得到 v3、v4、v5。...(ctx, v1, v3, n, m); koch(ctx, v3, v5, n, m); koch(ctx, v5, v4, n, m); koch(ctx, v4, v2

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Redis-06Redis数据结构--集合Set

集合增加成员 可以同时增加多个 scard key 统计键为 key 集合成员数 sdiff key1 [key2] 找出两个综合差集 参数如果是单 key,那么 Redis 就返回这个 key...:6 set2长度为:5 v5 v1 v3 ---------------- v4 v6 v2 ---------------- set1中存在v1:true v4 v5 v1 v6 v2 v3 --...-------------- v4 v8 v6 v2 v0 ---------------- set2中弹出随机元素为v4 set2长度为:4 v3 set1长度为:6 ------------...v1 v1 v4 v4 set1中删除了2个元素 set1长度为:4 v4 v5 v8 v6 v0 v3 v2 ---------------- v5 v3 v4 ---------------- v6...实际工作中并不是那么用,因为每一 个操作会尝试连接池里获取 一 个新 Redis 连接,多个命令应该使用SessionCallback 接口进行操作 。

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