import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx H = nx.path_graph(10) G.a...
Floyd算法又称为插点法，是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法。 Floyd算法能够处理带负权重的边的有向图但不能包含负权重环。
之前在公司也做过一些案例，也看过很多友商的产品，阿里的DataWork，领英的Datahub， datawork的血缘图使用的是 G6，自家的产品 Datahub使用的是 爱彼邻的 可视化库 visx...查看源码 点击此处链接你将看到 datahub中的血缘图， 由于是demo环境，数据有可能会被删掉，读者可以自行寻找。...该血缘图的特性如下 上下游 自定义节点 节点可点击，操作 线的样式有多种 鼠标放置线上有辅助信息 可以展开上下游 最基本的放大，缩小视图 F12 节点的源码，发现使用的是SVG 实现的 标签的类前缀都是...提前关键词，该库具有的特征 为react 低级元素 可视化 低级元素是说它不直接提供一个个完整的图表，而且要使用多个元素组装实现，这也意味着 要使用它，还是有一点门槛的，但人家的审美确实在线。...)} ); } 题外话 开源项目 openmatedata 血缘图使用的
神经网络本质 : 神经网络本质是一种特殊的 有向图 , 有向图由 节点 和 有向弧 组成 , 节点就是 神经元 , 有向弧就是神经元单元之间的 连接 ; 3 ...., 层数及每层单元数就越多 ; ④ 针对线性问题的神经网络 : 使用两层神经网络可解决 ; ⑤ 针对多元非线性问题的神经网络 : 需要使用多层神经网络解决 ; IV ...., 将最后一层单元的输出继续作为第一层单元的输入 ; 如 , Hopfield 网络 ; 3 ....神经网络学习和使用 : ① 离线网络 : 学习 和 使用 , 两个过程是独立的 ; 先训练神经网络 , 然后再使用 ; ② 在线网络 : 学习 和 使用 , 两个过程是同步的 ; 一边训练 , 一边使用...机器学习的弊端 : 手工抽取的特征太过于具体 , 有一些隐含的深层次的特征被忽略掉了 , 抽取的特征不完整 , 另外还要花很长时间设计和验证这些特征 ; 如 : 先抽取一批特征 , 然后使用机器学习算法
贝叶斯信念网络 表示方法 : ① 有向无环图 : 使用 有向无环图 表示贝叶斯信念网络 ; ② 随机变量 : 图中的每个节点 , 表示一个随机变量 , 即样本的属性 ; ③ 概率依赖 : 图 ( 有向无环图...概率图模型 : 分为 2 大类 , 一类是有向依赖 , 一类是无向关联 ; 贝叶斯信念网络 : 使用 有向无环图 表示 ; 马尔科夫网络 : 使用 无向图模型 表示 ; II ....0.9 得肺癌的概率依赖于 是否有家族史 , 是否吸烟 , 两个属性 ; 使用贝叶斯信念网络 的 有向无环图 表示 : IV ....贝叶斯信念网络由 结构 和 参数组成 ; ① 贝叶斯信念网络 结构 : 有向无环图 ; ② 贝叶斯信念网络 参数 : 描述样本间属性依赖关系 , 即每个属性节点对应的条件概率表 ; 3 ....如果两个属性由依赖关系 , 使用 有向弧 连接起来 , 箭头由被依赖属性节点 , 指向需要依赖的属性 ;
02 分类 可分为有向图和无向图 ?...空间由边决定，适用边少、点多的稀疏图 如上图中，无向图用邻接矩阵存储，有向图用邻接表存储。...无向图中，如果任意两个顶点之间都能够连通，则称此无向图为连通图。 ? 无向图G的一个极大连通子图称为G的一个连通分量。 ? 有向图中，如果任意两个顶点之间都存在路径，则称此有向图为强连通图。 ?...有向图的极大强连通子图，称为强连通分量。 ? n个顶点的强连通图，边数最多为n(n-1)，最少为n。 ?...11 二分图 定义：设G=(V,E)是一个无向图，顶点集V可分割为两个互不相交的子集，并且图中每条边关联的两个顶点都分属于这两个互不相交的子集，两个子集内的顶点不相邻。 ?
GPS导航：使用广度优先搜索查找所有邻近位置。 网络广播:在网络中，广播机制是优先搜索所有相邻可达到节点。 垃圾收集 无向图的环检测:在无向图中，BFS或DFS可以用来检测循环。...并查集有两个主要操作， 查找（find）:确定某个元素所在的子集，确定两个元素是否在同一个子集中。 联合（union）:将两个子集连接成一个子集。 并查集算法可用于检测无向图是否有环。...此方法需要假设图不包含任何自循环，设置一个父数组parent。如 ? 使用图的每一个顶点创建子集。parent数组的所有元素都初始化为-1(意味着每个槽就是一个子集)。...若有无向图G=(V,E)，其顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的每条边(i,j)所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(V_A,U_B)，则称图是一个二分图。...如果一个图是二分图，那么可以使用两种颜色将节点划分到两个集合中（每个集合中节点的颜色一样）。
循环神经网络实现了前者，通过将长度不定的输入分割为等长度的小块，然后再依次输入到网络中，从而实现了神经网络对变长输入的处理。...递归神经网络的输入是两个子节点（也可以是多个），输出就是将这两个子节点编码后产生的父节点，父节点的维度和每个子节点是相同的。如下图所示： ?...在下图中，我们使用递归神经网络处理一棵树，最终得到的向量P3，就是对整棵树的表示： ? 式1就是递归神经网络的前向计算算法。...递归神经网络的训练 递归神经网络的训练算法和循环神经网络类似，两者不同之处在于，前者需要将残从根节点反向传播到各个子节点，而后者是将残从当前时刻向传播到初始时刻。...如果我们将不同子节对应的误差连接成一个向。那么，上式可以写成： ? 上式就是将误差项从父节点传递到其子节点的公式。注意，上式中也是将两个子节点的加权输入连在一起的向量。
Graph2Seq采用与Seq2Seq相似的编码器-解码器架构，包括一个图编码器和一个序列解码器。图编码器部分，通过聚合有向图和无向图中的相邻信息，学习节点嵌入。然后根据学习到的节点嵌入，构建图嵌入。...序列解码器部分，论文作者设计了一个基于注意力机制的LSTM网络，使用图嵌入作为初始隐藏状态，输出目标预测。注意力机制用于学习节点和序列元素的对齐，以更好地应对大型图。...注意，在迭代k时，聚合仅仅使用k-1时生成的表示。每个节点的初始化前向表示为其特征向量。 我们将v的当前前向表示（k-1）和新生成的前向聚合向量（k）连接。...LSTM 使用LSTM处理节点邻居的单个随机排列（无序集）。 池化 将每个邻居向量传入一个全连接网络，然后应用分素最大池化（element-wise max-pooling）。 ?...均值（MA）、LSTM（LA）、池化（PA）聚合在3个合成SDP数据集（有向无环图、有向有环图、序线图）上的精确度 图嵌入生成 论文作者引入了两种基于节点嵌入构造图嵌入的方法。 基于池化的图嵌入。
寻找路径的方法：将每条reads用一个节点代替，如果u的末端与w的首端存在overlap即创建一个有向连接directed-edge（u，w），这样一个重叠群的reads就形成一个网络，组装的过程就可以理解为在网络中寻找一条最短路径...其方法如下所示： ①将reads分割为更短的长度统一的k-mers(长度小于k的reads将被舍弃)； ②寻找k-mer之间的重叠关系，建立De Bruijn图，即对于任意两个k-mer，如果u的后k-...1个碱基序列与w的前k-1个碱基序列相同，则建立一条由u指向w的有向边； ③在De Bruijn图中寻找欧拉路径来获得结果序列Contigs。...图中每一条序列只比前一条序列多1个碱基，overlap为k-1个碱基，因此只需要知道起始节点和终止节点的序列以及中间所有边（overlap序列）便可得出contig。...以经典的SOAPdenovo软件为例，其为一种新型的利用DBG算法的short read组装软件，设计服务于大型的植物和动物基因组，对细菌和真菌的基因组也有效。
数据并行指的是将数据集分割为不同的子模块，然后馈送到不同的节点中。与模型不同，数据天然就是可并行的，因此实践中大部分问题都采用数据并行策略。...尤其重要的是，将深度学习应用到科学模拟中来加速执行、减少算力需求，通常需要使用 DNN 来逼近长期存在的逆问题的解。在本文中，研究者通过改进梯度缩减策略展示了这一方向的第一步。...这种次线性扩展非常明显，原因在于大型节点上的 worker 协作低效，导致通信和计算之间的重叠较差。 ? 图 1：不同梯度缩减策略对于扩展效率的影响。...这些梯度缩减策略与计算平台无关，并且不对节点的连通网络拓扑结构进行任何假设。 ?...左侧展示了由生成请求 T_n 构建的任务图，其中不同的任务为不同的节点，该任务图通过虚线框表示 Horovod 在三个子环中可见的请求。
特征图），然后可以用pooling操作进一步采样，得到更小的feature map；实际上，我们并不在意feature map有多大，不同图像的feature map完全可以有不同的尺寸；但是在后边的具体任务中...SPM是在不同的分辨率（尺度）下，对图片进行分割，然后对每个局部提取特征，将这些特征整合成一个最终的特征，这个特征有宏观有微观（多尺度金字塔），保留了区域特性（不同的区域特征不同），然后用特征之间的相似度进行图片间的匹配...先前我们提到过，每个filter会得到一个feature map，SPP的输入则是卷积后的这些feature map，每次将一个feature map在不同尺度下进行分割，尺度L将图片分割为2^L^个小格子...次之切为2个子图，接下来是4个子图，8个, 对每个子图做max pooling，得到其中最大的数，放到最终的特征里，可以得到一个1+2+4+8=15这么长的特征，256个feature则可以得到最终256...但这里有东西仍然值得商榷，max pooling实际上还是丢了一些信息，虽然通过多层的特征可以将这些信息弥补回来。
对几个大型场景的实验证实了该方法相对于基于 NeRF 的方法和原 3D Gaussian Splatting 方法的优越性。 方法 渐进式分区策略 图1....根据扩展边界将训练视图 V 分割为 \{V_j\}^{m\times n}_{j=1} ，并以同样的方式将点云 P 分割为 \{P_j\} 。...基于覆盖范围的点选择 在向第 j 个单元的摄像机集 V_j 添加相机数量后，将 V_j 中所有视图覆盖的点添加到 P_j 中，如图 1(d) 所示。...然后，将长度为 m 的外观嵌入 ℓ_i 连接到下采样图像的每个像素，从而获得具有 3 + m 通道的 2D 图 D_i 。...D_i 输入到卷积神经网络 (CNN)，该网络逐步对 D_i 进行上采样，生成与 I^r_i 具有相同分辨率的 M_i 。
数据并行训练的问题则是，每个设备拥有自己的模型网络版本来执行子任务，并且在每次参数更新后必须同步模型网络参数。当有许多参数需要同步时，这可能会导致沉重的通信负载。...此外，我们放松了模型是按顺序组合的假设，并提供了一种使用长跳跃连接表示模型的方法，以便在不放弃效率的情况下仍然应用管道并行性。 1.2 模型定义 假定我们有一个神经网络，其由一系列子网络构成。...下图就是一个依赖图，这里 m = 4, n = 3。即，模型被分成3个子网络，小批次被分割成 4个微批次。 前面三个 F 是三个子网络的前向传播，后面三个 B 是三个子网络的后向传播。...下面表示第一个微批次，顺序完成三个子网的前向传播和后向传播。...为了使管道并行性按预期工作，必须以正确的顺序将任务分配给每个设备。在Pytorch中实现这一点有几个复杂之处。
基于图论的分割方法 此类方法基于图论的方法利用图论领域的理论和方法，将图像映射为带权无向图，把像素视作节点，将图像分割问题看作是图的顶点划分问题，利用最小剪切准则得到图像的最佳分割。...此类方法把图像分割问题与图的最小割（MIN-CUT）[1]问题相关联，通常做法是将待分割的图像映射为带权无向图G=(V，E)，其中，V={v1，…，vn}是顶点的集合，E为边的集合。...我们以一个两类的分割为例，把G = (V,E) 分成两个子集A,B,另：A ∪ B = V, A ∩ B = ∅， ? , 其中, ? 是权重(weight), 最小割就是让上式的值最小的分割。...2013年，LeCun的学生Farabet等人使用有监督的方法训练了一个多尺度的深度卷积分类网络[9]。...该网络以某个分类的像素为中心进行多尺度采样，将多尺度的局部图像patch送到CNN分类器中逐一进行分类，最终得到每个像素所属的语义类别。
不同与使用固定的期盼，ACMM将扩散领域扩展成四个V形区域和四个长条区域(图5 右)。每个V形区域包含7个样本，而每个长条区域包含11个样本(注：图5右图仅为示意图)，论文中数值和代码吻合。...图6 深度估计结果比较 5.深度学习方法——SPN 传统方法固然有其精度高的优势，但还需要提及深度学习方法，这里我们介绍一种经典的深度补全应用上的传统方法——空间传播网络(Spatial Propagation...图7 SPN网络图 文中一开始介绍了一种单路四向传播的策略(图8-a)，为了传播效率和准确度，又介绍了三路四向传播的策略(图8-b)。对于单路四向传播，以从左向右传播为例(1式)， ? ? ?...a)单路四向传播策略 b)三路四向传播策略 图8 SPN传播策略 将预分割结果输入到三路四向SPN网络中，可以得到更为精确的结果，而且相比较基于深度学习的马尔可夫场方法效率更快且精度更高...下一篇文章，我们将介绍最新的CVPR2021的PatchMatchNet[5]，这篇文章不仅将PMS的思想深度学习化，而且是少有的将传播策略使用在多视图立体中的方法，敬请期待。
预测准确率提升了 50% 多。...为了在全球范围内实现这一目的，DeepMind 利用了一种通用机器学习架构——图神经网络（GNN），通过向模型添加关系学习偏置来进行时空推理，进而建模现实世界道路网络的连通性。...具体步骤如下： 将世界上的道路分割为超级路段（Supersegment） 该团队将道路网络分割为包含多个邻近路段的「超级路段」，超级路段都具有极大的交通流量。...因此，该团队开始研究能够处理可变长度序列的模型，例如循环神经网络（RNN）。但是，向 RNN 添加来自道路网络的结构是很难的。于是，研究者决定使用图神经网络。...因此，在将该模型投入生产时，图神经网络对训练中这种变化的鲁棒性就成为了重中之重。研究者发现，图神经网络对训练过程中的变化特别敏感，造成这种不稳定性的原因是训练中使用的图结构之间存在巨大差异。
基于图论的分割方法 此类方法基于图论的方法利用图论领域的理论和方法，将图像映射为带权无向图，把像素视作节点，将图像分割问题看作是图的顶点划分问题，利用最小剪切准则得到图像的最佳分割。...此类方法把图像分割问题与图的最小割（MIN-CUT）[1]问题相关联，通常做法是将待分割的图像映射为带权无向图G=(V，E)，其中，V={v1，…，vn}是顶点的集合，E为边的集合。...我们以一个两类的分割为例，把G = (V,E) 分成两个子集A,B,另：A∪B=V, A∩B=∅，CUT(A,B) = μ∈A,v∈Bw(μ,v), 其中, w(μ,v) 是权重(weight), 最小割就是让上式的值最小的分割...2013年，LeCun的学生Farabet等人使用有监督的方法训练了一个多尺度的深度卷积分类网络[9]。...该网络以某个分类的像素为中心进行多尺度采样，将多尺度的局部图像patch送到CNN分类器中逐一进行分类，最终得到每个像素所属的语义类别。
设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B)，则称图G为一个二分图...简而言之，就是顶点集V可分割为两个互不相交的子集，并且图中每条边依附的两个顶点都分属于这两个互不相交的子集，两个子集内的顶点不相邻。...二分图匹配： 给定一个二分图G，在G的一个子图M中，M的边集{E}中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称M是一个匹配。...因为接下来要讲的匈牙利算法就是去寻找增广路而求出最大匹配数的(一句废话)，对于求二分图最大匹配的算法可以用网络流去跑一个最大流求解，还可以用二分图的常见算法匈牙利算法(Hungarian Algorithm...未匹配边的数量比匹配边的数量多1。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
