木材表面缺陷不利于木材的加工利用，降低木制品的品质，影响生产企业的经济效益，因此木材表面缺陷的图像检测技术越来越受重视。而采用图像处理方法进行木材表面缺陷检测，是实现木材表面缺陷自动检测、提高企业生产效率的必由之路。
1.Jieba 相信大多数知道NLP的人都知道什么是Jieba，但对于像我这样的新手而言，也仅限于知道而已，并没有学习过它，使用过它，打算用几天的时间来记录自己学习、使用Jieba的过程。 jieba是一款开源的中文分词工具 github ，“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件 "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word s
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请问怎么分割，能让最终的：三个部分中最大的异或值 - 三个部分中最小的异或值，最小。
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。
http://download.csdn.net/detail/wangyaninglm/8292305
在综述文章里，难道不要统计文献情况吗？统计的文献情况关键词那么多，难道用词云它不香吗！！！！！！！！！？
Graph Cut 最常用的应用为图像前景、背景分割，本文记录其在图像去噪的应用思路。 简介 Graph Cut 的核心是设置合理的能量函数，将能量函数映射到图模型中，依照最大流最小割算法寻找节点能量最小的二分类结果。 在去噪应用中，也是类似的路数，只是框架仍在二分类中，只能解决二分类的去噪问题。 问题描述 待去噪的二值图像 Y: 📷 图像中噪声很多，我们想要保持图像信息、同时图像尽量平滑。 假设完成去噪的图像 X，需要像 Y ，又要平滑: 📷 如果像素数量为 n，那么总共的解空间大小为 2^n， NP
Graph Cut 是一种用于 n s维图像数据的边界优化和区域分割的分割技术，本文记录相关内容。 简介 Graph Cut 通过交互式的或自动的定位一个或多个代表“物体”的点以及一个或多个代表“背景”的点来进行初始化—这些点被称作种子（Seed并被用于分割的硬约束（hard constraints）。另外的软约束（soft constraints）反映了边界和/或区域信息。 原理 📷 每个像素视作二维平面上的节点，虚拟源、目标节点 S, T，图边分为两类，虚拟节点和每个图像像素的边，每个图像像素与其
像图论算法这种高级算法虽然不算难，但是阅读量普遍比较低，我本来是不想写 Prim 算法的，但考虑到算法知识结构的完整性，我还是想把 Prim 算法的坑填上，这样所有经典的图论算法就基本完善了。
量子近似优化算法（QAOA）是一种经典和量子的混合算法，是一种在基于门的量子计算机上求解组合优化问题的变分方法。一般而言，组合优化的任务就是从有限的对象中寻找使成本最小化的目标对象，在实际生活中的主要应用包括降低供应链成本、车辆路径、作业分配等。
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。
此为修改模型的。如果要修改某节点的，见参考 onnx_cut.py 的 _onnx_specify_shapes()。
人生活在三维空间中。但已有的行人重识别(person re-ID)工作往往只关注 2D 空间中的图像匹配，忽略了3D的人体先验信息。在本篇文章中，我们做了一个微小的尝试，即在三维空间中通过生成的点云数据 来执行人体的匹配。
而且最近看到很多人在朋友圈转发这个： r-graph-gallery ，感觉就这一个网站就可以养活一个公众号了：
当然，这完全也可以通过影视特效来完成——如果有一种技术能够用少量的素材创造出宏大的人群场景，那就可以满足需求，但前提是要非常逼真，天衣无缝。
相信很多人在第一眼看到下面这些图时，都会被其牛逼的视觉效果所吸引，这篇文章就教大家怎么用Python画出这种图。
在数据可视化图表中，词云图的应用随处可见。它通常是对输入的一段文字进行词频提取，然后以根据词汇出现频率的大小集中显示高频词，简洁直观高效，今天小编就来分享一下在Python如何绘制出来精湛的词云图。
1、配置要求：要求配置neo4j数据库及相应的python依赖包。neo4j数据库用户名密码记住，并修改相应文件。 2、知识图谱数据导入：python build_medicalgraph.py，导入的数据较多，估计需要几个小时。 3、启动问答：python chat_graph.py
本文主要介绍CS224W的第五课，图的谱聚类。前一章主要讲图的社区，社区是一组节点的集合，社区内部的节点保持紧密的连接，而与图的其他节点连接很少的节点集合。图的社区是从节点间的连接关系来研究图的性质，本章则是从另一个角度（谱聚类）来介绍图。
算法：Grabcut是一种交互式分割方法，该方法使用图论的max-flow/min-cut算法从图像的背景中提取前景。用户根据提供提示，输入图像中指定前景区域，使用该算法对图像进行迭代分割，得到最佳结果。基于图论的方法还有GraphCut，GrabCut、Random Walk等。
本文介绍了超像素分割在计算机视觉领域的应用，包括物体跟踪、标签分类、视频前景分割、三维重建、姿态估计、医学图像分割等方面，并探讨了超像素分割方法的优缺点以及如何选择合适的超像素分割方法。
这篇文章有 2篇论文速递，都是图像分割方向（CVPR 2018），一篇提出CCB-Cut损失，另一篇是对FCN网络进行了改进。注意，两篇都是CVPR 2018文章。
图可以被看作一个群，记号为G=(V, E)。图的顶点（vertex）之间的二元关系可以看成是E中的元素，也就是图里的边（edge）。图的边是否有序则分为有序图和无序图。 在无序图中，简单图（simple graph）被定义作：没有两条边是连着相同顶点的。而如果有这样的边（称为multiple edge），那么这个图就应被称为multigraph。图里的环（loop）即为字面意义，指向自身。在这里定义pseudograph：允许环和多重边存在的图即为pseudograph。
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最近基于深度学习的图像分割技术一般依赖于卷积神经网络 CNN 的训练，训练过程中需要非常大量的标记图像，即一般要求训练图像中都要有精确的分割结果。 对于图像分割而言，要得到大量的完整标记过的图像非常困难，比如在 ImageNet 数据集上，有 1400 万张图有类别标记，有 50 万张图给出了 bounding box, 但是只有 4460 张图像有像素级别的分割结果。对训练图像中的每个像素做标记非常耗时，特别是对医学图像而言，完成对一个三维的 CT 或者 MRI 图像中各组织的标记过程需要数小时。 如果学
这是数据魔术师的第5篇算法干货文 ▲ 一 什么是遗传算法？ 遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，是一种随机全局搜索优化方法，它模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉(crossover)和变异(mutation)等现象，从任一初始种群（Population）出发，通过随机选择、交叉和变异操作，产生一群更适合环境的个体，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域，这样一代一代不断繁衍进化，最后收敛到一群最适应环境的个体（Individual），从
早上的论坛可以在爱奇艺下载视频 下午的分论坛是多个同时进行的，我也只去了一部分，这里先按时间顺序写自己的一些收获，之后会从另外的角度做一个总结。 如果觉得我的整理对你有帮助，欢迎sta
less -N SRR10502964.sam | cut -f 1,3 # 输出文件中的第一列和第三列
地址:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6221564.html
【转载请注明来源和作者】 你有没有经常看到网上有种帖子，叫做“大神帮忙p个图”，“大神帮忙p个背景"? 这种你在网上一搜可以搜出成千上万条： 可见大家对这种把感兴趣的部分从图中抠出来的应用技术很感兴趣
关注深度学习、神经网络最近几年发展的朋友一定知道，现在图像的语义分割等技术最近几年发展非常迅猛，最典型的就是像Mask R-CNN这样的神作，可以非常精准的从图像中分割出不同的物体。
之前的推文使用默认的plot函数进行聚类树的可视化，详情请点击:R语言聚类分析(1)，今天继续扩展聚类树的可视化。
在了解QUBO之前需要先了解伊辛模型（Ising Model，解释来源于维基百科），是一个以物理学家恩斯特·伊辛为名的数学模型，用于描述物质的铁磁性。
官方文档:https://www.osgeo.cn/networkx/reference/classes/graph.html#
分区分为三个步骤： 1) 运行分区算法（如 Metis）将节点分配到分区中； 2) 根据节点分配构建分区图结构； 3) 根据分区结果分割节点特征和边特征。
谱聚类（spectral clustering）是广泛使用的聚类算法，比起传统的K-Means算法，谱聚类对数据分布的适应性更强，聚类效果也很优秀，同时聚类的计算量也小很多，更加难能可贵的是实现起来也不复杂。在处理实际的聚类问题时，个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一。下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结。
谱聚类(Spectral Clustering, SC)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。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallest cut(如后文的Min cut)， 也可以是分割规模差不多且割边最小的分割——如图1的Best cut(如后文的Normalized cut)。
该软件的官网：https://ccb.jhu.edu/software/stringtie/index.shtml。
本文介绍了自然语言处理中的文本相似度计算方法和应用场景，并详细阐述了基于LSH（Locality-Sensitive Hashing）方法、基于树的方法（如随机森林、梯度提升树等）和基于图的方法（如k-Nearest Neighbors，k-NN）等应用场景。同时，文章还对未来的研究方向进行了展望，包括模型性能的评价、适用领域的拓展、计算效率的提升等。
上次介绍了使用geomnet包绘制网络图的文章geomnet | 这样惊艳的网络图一键搞定，真好用...今天继续给大家推荐另外一个可视化工具-「ggnet2」
CV codes代码分类整理合集(http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html)
Maximum Cut 问题，俗称最大割问题，NP-hard。给定一张，求一种分割方法，将所有顶点（Vertex）分割成两群，同时使得被切断的边（Edge）数量最大。
算法：Grabcut初始化图像分割是通过输入掩模为算法提供一些提示，掩模上有一些绿色和红色的标记，给算法提供了一些提示，这些像素分别属于前景像素和背景像素，使用该算法对图像进行迭代分割，得到最佳结果。基于图论的方法还有Graphcut、Random Walk等。
本文介绍了SLIC超像素分割算法，该算法是一种基于图像的局部特性进行分割的算法，能够生成较为均匀的超像素，具有较好的分割效果。具体实现包括初始化种子点、重新选择种子点、距离度量、迭代优化和增强连通性五个步骤。该算法在图像分割、目标识别等领域有较广泛的应用。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者｜钱天培 导读： 从交通优化、信息传播优化、用户网络分析，组合优化这一传统计算问题在日常应用中无处不在。然而，这类问题往往是NP难题（NP-hard），并需要大量的专业知识和试错来解决。在许多实际生活的应用中，相似的组合优化问题一次又一次的出现，而每次面对具有相同形式、但数据不同的问题，却需要大量人力一遍又一遍的设计新的算法方案。在机器学习席卷各个行业的同时，我们不禁想问：组合优化这一传统的应用数学问题是否也会有新的自动化的解决方法呢？ 后台回复“图论”获取宋乐教授论文L
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ICLR2021投稿的3篇值得关注的图相关论文： 1.图-图相似网络——将图分类问题转化为一个经典的节点分类问题 2.如何找到你的友好邻里：自监督的图注意设计——提出了一种改进的噪声图的图注意模型——
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