牛客上有各个大厂的面经，包罗万丈；题目内容、产品、讨论区氛围，可以说是国内做的最好的网站之一。内容上它主要包含了针对数据分析师、大数据、Java工程师的快速入门...
项目使用的数据集：COCO，ADE20k，ImageNet项目使用的算法：模型量化，模型剪枝和模型蒸馏项目使用的工具：python，c/c++，pytorch，tensorflow，distiller，...课程提纲： 网络量化的技术发展 不同离线量化算法的实现原理 神经网络框架中在线感知量化算法的原理及实现 实际案例 第五周：神经网络编译器简介 本节课将讲解tvm、ncnn、tnn、mnn的简要对比，tvm...课程提纲： arm中的neon优化 ncnn，tnn和mnn实现的讲解 具体加速效果的实际案例 第十一周：卷积计算的优化算法本节课将讲解卷积计算的优化算法，包括winograd等。...IT工程师 想通过掌握硬件技术，拓宽未来职业路径的AI算法工程师 入学基础要求 掌握python、C++开发，及深度学习的基础知识。...07 课程研发及导师团队 王欢 肇观科技算法总监华中科技大学模式识别与人工智能硕士原拼多多、同盾科技等公司算法工程师，AI算法领域从业15+年 蓝振忠课程研发顾问ALBERT模型的第一作者 西湖大学特聘研究员和博士生导师
目前招聘平台上，关于边缘AI算法人才的需求，也是非常火爆，非常多的大厂都在疯狂揽人，其招聘岗位数量和薪资甚至不逊于NLP算法工程师。...课程提纲： 网络量化的技术发展 不同离线量化算法的实现原理 神经网络框架中在线感知量化算法的原理及实现 实际案例 第五周：神经网络编译器简介 本节课将讲解tvm、ncnn、tnn、mnn的简要对比，tvm...课程提纲： arm中的neon优化 ncnn，tnn和mnn实现的讲解 具体加速效果的实际案例 第十一周：卷积计算的优化算法 本节课将讲解卷积计算的优化算法，包括winograd等。...IT工程师 想通过掌握硬件技术，拓宽未来职业路径的AI算法工程师 入学基础要求 掌握python、C++开发，及深度学习的基础知识。...07 课程研发及导师团队 王欢 肇观科技算法总监 华中科技大学模式识别与人工智能硕士 原拼多多、同盾科技等公司算法工程师，AI算法领域从业15+年 蓝振忠 课程研发顾问 ALBERT模型的第一作者
正文之前 好久没弄C++了，上学期颓废了半学期，这学期开学就搞课程设计快疯了。待会要考试CSP，所以弄点代码储备，待会到了考场说不定能省点功夫！ 正文 #in...
近几年，随着AIGC赋能多业态应用的加速落地，整个行业的热潮，已经逐渐从文生文、文生图，转向了文生视频领域。...作为文生文、文生图的升级，文生视频对算力以及模型的工程化能力要求更高。据了解，文生视频的人工智能模型参数为10亿级别至100亿级别。...文生图和文生视频的人工智能模型在底层技术框架上有着较高的相似性，一定程度上来说，文生视频可以看作是文生图的进阶版技术，这也就意味着，文生图的技术和经验可供文生视频加以运用和参考。...而众所周知，字节跳动、阿里、百度等玩家早已在文生图领域有所深耕，甚至有的产品也已投入商用，凭借在文生图技术上的积淀，其在文生视频领域也有望实现大幅进步。...只不过，目前国内文生视频技术还在发展的初级阶段，虽然看上去文生视频与文生图的逻辑极其相似，但事实上，文生视频的难度要大得多，需要突破的瓶颈也有很多。
用 Objective-C 实现几种基本的排序算法，并把排序的过程图形化显示。其实算法还是挺有趣的 ^ ^. 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 选择排序 以升序为例。...因我们不讨论三向切分的快排优化算法，所以这里答案是：不理它。 随着一趟一趟的排序，它们会慢慢被更小的元素往后挤，被更大的元素往前挤，最后的结果就是它们都会和枢轴一起移到了中间位置。...结果很明显，当某个算法所需要进行的比较操作越少时，它排序就会越快(根据上面四张图的比较，毫无疑问快排所进行的比较操作是最少啦~)。 那么如何模拟出比较操作的耗时时间呢？
01 — Dijkstra算法的理论部分 关于Dijkstra算法的原理部分，请参考之前的推送： 图算法|Dijkstra最短路径算法 Dijkstra算法总结如下： 1....此算法是计算从入度为0的起始点开始的单源最短路径算法，它能计算从源点到图中任何一点的最短路径，假定起始点为A 2.
) > library(affycoretools) > data("CLLbatch") > data("disease") > CLLgcrma<-gcrma(CLLbatch) #使用gcrma算法预处理数据...通过采用两个主成分构建分类图，可以看出稳定组（矩形）和恶化组（菱形）根本不能很好分开，在主成分分析时，考虑两个组成分的代表性以及累计贡献率，若低于60%，需要采用多维尺度分析
本文是其中第二篇，介绍了图算法。...前一篇文章介绍了图的主要种类以及描述一个图的基本特性。现在我们更加详细地介绍图分析/算法以及分析图的不同方式。...一 寻路和图搜索算法 寻路算法是通过最小化跳（hop）的数量来寻找两个节点之间的最短路径。 搜索算法不是给出最短路径，而是根据图的相邻情况或深度来探索图。这可用于信息检索。 1....和 SCC 一样，并查集通常用在分析的早期阶段，以理解图的结构。 并查集是一个预处理步骤，为了理解图的结构，在任何算法之前都是必需的。...四 总结 现在我们已经介绍了图的基础知识、图的主要类型、不同的图算法和它们使用 networkx 的 Python 实现。
前言：学习图的遍历算法之前，需要先了解一下图的存储方式(这里只以无向图作为讨论了)。
图的表示方式 图是由一系列点和边的集合构成的，一般有邻接矩阵和邻接表两种表示方式，c/c++可以看我的这篇文章：搜索(1) 这篇文章主要讲java语言中图的相关算法。... 图的拓扑排序以下图来举例，假设你要学课程A，但是课程A有先导课，必须上完先导课才能上A，因此你必须先上BCD，但是由于BD也有先导课K，所以必须先上K。... 图的最小生成树算法用于无向图，只选择图中的某些边，达到整体边的权重加起来是最小的，并且各个点之间是连通的，连通的意思是假设[1,2]之间有条边，[2,3]之间有条边，那么[1,3]之间就是连通的，图的最小生成树算法有两个...，分别是K算法和P算法，他俩产生的结果都是一样的，只不过决策的过程不一样。...K算法 ? 以上面的图为例，K算法的思想是以边进行考虑，优先选择小权重的边。
比如，从A到D的最短路径，通过肉眼观察可以得出为如下，A->C->D，距离等于3+3=6，其中A->C边上的数值3称为权重，又知这是无向图，从C到A的权重也为3。 ?...02 — Dijkstra算法求单源最短路径 这个算法首先设置了两个集合，S集合和V集合。S集合初始只有源顶点即顶点A，V集合初始为除了源顶点以外的其他所有顶点，如下图所示： ?...设置一个从A到各顶点的缓存字典，作为算法的输出，初始时，统一设置为 -1， ?...选取最小距离，即B进入S集合，并且，Dijkstra算法要和dist字典中A->B 距离做一次比较， 如果dist(A->B)!...以上分析就是Dijkstra算法的基本思想，直到集合V的元素个数为0为止，最终的dist字典如下： ? 03 — Dijkstra算法总结 算法的基本思路： 1. 初始化两个集合，S集合和V集合。
推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，...PersonalRank算法的具体过程如下(对用户A来说)： 初始化： PR(A)=1,PR(B)=0,⋯,PR(d)=0 PR\left ( A \right )=1,PR\left ( B \
你还在用P.S.等商业软件，划着鼠标，一点点勾勒图像边缘完成抠图嘛？ 有些大神可能会说：我可以用蒙板、通道等等高端操作实现超快抠图！...图1 Matting效果展示 这绝对不是画饼，近期一项被称为Matting的算法可算是火爆了AI界，它相比于单纯的图像分割技术，可以根据透明度更进一步的对图像的像素进行分类，如下图，不仅图像中的主体目标被精准抠出...https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/2.5/Matting 这个项目是PaddleSeg团队推出的高性能PP-Matting算法系列...图3 PP-Matting 算法精度说明 而PP-Matting也已经被开发者们广泛应用了，有爱的开发者小伙伴还实现了“猫像抠图”，给自己可爱的小猫咪DIY了各种酷炫写真！！...图4 “猫像抠图”示例 有的开发者也开发了一键上传图片进行抠图的Web Demo，也欢迎大家在PaddleSeg的github页面访问使用。
推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，
算法岗太卷？ 对于计算机专业的毕业生而言，算法岗基本上就是「高薪」的代名词。 然而，由于这几年AI方向异常火爆，算法岗似乎也已经承载不下了。...还有网友称，「算法再难，也比这个简单近100倍。」 总结就是：很卷，有offer就先上岸吧。 「今年和去年的难度是断崖式的。」...有网友戏称：「知乎上最累的两类人，大抵就是北伐的诸葛亮和秋招的算法岗了。」 与此同时，大厂也在纷纷裁员。...CV人才紧缺，算法岗起薪3万 从网友来看，在算法技术岗招聘上比较悲观，但是前段时间一份报告呈现了与之不同的情况。 近期，职场社交平台脉脉发布了《人工智能顶尖人才数据图鉴2022》。...报告显示，人工智能行业，算法工程师应届生毕业起薪3.2万，近九成算法工程师为硕博学历。 而人工智能人才大多来自985高校，清华第1，北大第3。
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能，有兴趣可以找一下。当然，不是很深入。...这个问题也是困扰了我，在偶然的机会，看到哈希感知算法。这个分两种，一种是基本的均值哈希感知算法(dHash)，一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的，为了和pHash区分。...大致算法就是这样，汉明距离的代码我没给出，这个比较简单。一般都是在数据库里面进行计算，得到比较小的那些图片感知哈希值。 当然，实际应用中很少用这种算法，因为这种算法比较敏感。...在dHash算法中，它们是不同的。而我们肉眼可以看出其实是一样的。前面说过dHash算法比较较真、比较敏感。若要处理一定程度的变形，得要调整一下这个算法。...pHash算法就是基于dHash算法调整而来的，用第一次计算得到的值进行余弦变换。所以命名为余弦哈希感知算法。它可以识别变形程度在25%以内的图片。
图的最短算法 从起点开始访问所有路径，可以到达终点的有多条地址,其中路径权值最小的为最短路径。...最短路径算法有深度优先遍历、广度优先遍历、Bellman-Ford算法、弗洛伊德算法、SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法和迪杰斯特拉算法等。...void createGraph(AdjListGraph& G) { cout << "请输入该图的顶点数以及边数" << endl; cin >> G.vex >> G.edge; cout...first;//头插法-类似于hashtable中的插入数据 temp->weight = weight; G.adjlist[i1].first = temp; } } } //图的最短路径算法...;//路径回退 } temp = temp->next; } } int main(void) { AdjListGraph G; //初始化 initGraph(G); //创建图
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