关于DNSTake DNSTake是一款功能强大的域名安全工具，该工具可以通过检测导致子域名托管的缺少托管的DNS区域。...当子域名（subdomain.example.com）或域名将其权威域名服务器设置为提供商（例如AWS Route 53、Akamai、Microsoft Azure等），但托管区域已被删除时，就会出现...这将允许攻击者在正在使用的服务上创建丢失的托管区域，从而控制该（子）域名的所有DNS记录。...工具安装 广大研究人员可以访问该项目的【Releases页面】直接下载该工具的预编译版本，解压后即可在本地运行。 源码安装 首先，我们需要安装并配置好Go 1.16+编译器环境。
举个栗子：(b)、© 是 (a) 的子图 连通分量：无向图G 的极大连通子图称为G的连通分量。 极大连通子图：该子图是 G 连通子图，将G 的任何不在该子图中的顶点加入，子图不再连通。...**强连通分量：**有向图G的极大强连通子图称为G的强连通分量。 **极大强连通子图：**该子图是G的强连通子图，将D的任何不在该子图中的顶点加入，子图不再是强连通的。...极小连通子图：该子图是G 的连通子图，在该子图中删除任何一条边，子图不再连通。 生成树：包含无向图G 所有顶点的极小连通子图。 生成森林：对非连通图，由各个连通分量的生成树的集合。...2、 广度优先搜索(基本思想：——仿树的层次遍历过程) BFS算法效率分析 (1)如果使用邻接矩阵，则BFS对于每一个被访问到的顶点，都要循环检测矩阵中的整整一行（n个元素），总的时间代价为O(n2...Prim（普里姆）算法: 归并顶点，与边数无关，适于稠密网 Kruskal（克鲁斯卡尔）算法：归并边，适于稀疏网 应用普里姆算法构造最小生成树的过程 应用克鲁斯卡尔算法构造最小生成树的过程 两种常见的最短路径求解算法
>极大连通子图意思是：该子图是 G 连通子图，将G 的任何不在该子图中的顶点加入，子图不再连通。...- 有向图 - 强连通图：任意两个顶点之间都存在一条有向路径 - 强连通分量：极大强连通子图 [在这里插入图片描述] 极小连通子图： 该子图是G 的连通子图，在该子图中删除任何一条边，子图不再连通...// 顶点数量和边的数量 GraphKind kind; // 图的种类标志 } MGraph; 采用邻接矩阵表示法构造无向网算法 /*---------------采用邻接矩阵建立无向网络----...依次输入点的信息存入顶点表中。 // 3. 初始化邻接矩阵，使每个权值初始化为极大值。 // 4. 构造邻接矩阵。...visited[v]) BFS(G, v); } BFS算法效率分析 如果使用邻接矩阵，则BFS对于每一个被访问到的顶点，都要循环检测矩阵中的整整一行（ n 个元素），总的时间代价为O(n^2)。
作为ML-GCN的同期工作，本文与ML-GCN都率先提出利用GCN解决多标签识别中的共现依赖问题，并且在GCN结点和邻接矩阵的构造上也有很多共通之处。 ?...操作与多尺度增强，并且对ML-GCN中的一些方法比如邻接矩阵的构造做了改进。...KSSNet 2021 ECCV ADD-GCN [12] 本文提出一种attention驱动的GCN网络，相比之前GCN-based的工作，主要区别在于如何构造图结点以及邻接矩阵。...对于图结点的构造，本文并没有使用标签的word embeddings，而是直接使用CNN得到的语义特征代表不同类别（Semantic Attention Module），这样对于不同的输入实例，图结点的信息也会不同...对于邻接矩阵的构造，本文并没有像之前的工作那样使用静态的邻接矩阵（比如ML-GCN是从数据集标签中统计得到的邻接矩阵），而是通过图结点自适应地学习邻接矩阵，这样每张图都会有对应的邻接矩阵，更加适应不同图片上各自的标签依赖关系
连通、连通图、连通分量：在无向图中，若从顶点v到顶点w有路径存在，则称为v和w是连通的。若图G中任意两个顶点都是连通的，则称为图G为连通图，否则称为非连通图。无向图中的极大连通子图称为连通分量。...若图中任何一对顶点都是强连通的，则称此图为强连通图。有向图中的极大强连通子图称为有向图的强连通分量。 生成树、生成森林：连通图的生成树是包含图中全部顶点的一个极小连通子图。...但是，要确定图中有多少条边，则必须按行、按列对每个元素进行检测，所花费的时间代价很大。...图的应用 图的应用主要包括：最小生成（代价）树、最短路径、拓扑排序和关键路径。 最小生成树 一个连通图的生成树是图的极小连通子图，它包含图中的所有顶点，并且只含尽可能少的边。...又生成树T中所有边可以看做一个等价类，每次添加新的边的过程类似于求解等价类的过程，由此可以采用并查集的数据结构来描述T，从而构造T的时间复杂度为O(|E|log₂|E|) ，因此克鲁斯卡尔算法适合边稀疏而顶点多的图
基本概念 生成树 给定一个带权的无向连通图，能够连通该图的全部顶点且不产生回路的子图即为该图的生成树； 极小连通子图 一个连通图的生成树是一个极小连通子图,它含有图中全部N个顶点且只有足以构成一棵树的N...-1条边； 最小生成树 (简称MST) 给定一个带权的无向连通图，如何选取一棵生成树，使得树上所有边的权总和最小，这棵生成树就叫做最小生成树； 给定N个顶点的无向连通图，其最小生成树一定有N-1条边；...，就是在给定含有N个顶点的带权无向连通图中，找出包含N个顶点且只有N-1条边的连通子图，也即常说的极小连通子图，并保证该子图的权值和最小 普利姆算法思路： 1）设G=(V,E)是给定的无向带权图，T=...-----"); minTree.prim(graph, 0); } } //创建最小生成树->村庄的图 class MinTree { // 创建图的邻接矩阵 /** * @param...graph 图对象 * @param verNum 图的节点个数 * @param data 图的各个节点的值 * @param weight 图的邻接矩阵 */ public
TLDR： 本文针对图推荐算法中交互矩阵可能存在的噪声和稀疏问题，提出了一种简单有效的近邻采样方法，并在用户-物品交互图上考虑了用户与用户、物品与物品之间的相似性，以提高图推荐中的用户和物品表示。...基于以上观察，本文认为当前基于图的推荐系统中二部图邻接矩阵的定义是不充分的。如下图所示，二部图邻接矩阵是直接从用户-物品交互中定义的，而这很容易在活跃用户中掺杂噪声，以及在不活跃用户中存在稀疏问题。...另外，当前的邻接矩阵没有考虑用户与用户、物品与物品的潜在关系，即左上角和右下角的子矩阵的元素都有0。...为此，本文提出了一种预训练增强框架GraphDA来构造增强的邻接矩阵，以对用户和物品矩阵进行去噪和扩充。在GraphDA中，基于邻接矩阵的用户和物品关系来捕获用户-用户和物品-物品的相关性。...该流程分为两部分，首先基于原始交互矩阵来Pre-train一个预训练用户/物品嵌入，随后是一个Enhance阶段，即基于预训练的嵌入来构造增强的用户和物品邻接矩阵，最后再将其输入到编码器中产生最终的特征表示
假设i和j为图的顶点，wij为边(i, j)的权重，由它构成的矩阵W称为邻接矩阵。显然，无向图的邻接矩阵是一个对称矩阵。...对于聚类问题，通过图的切割实现聚类，即将图切分成多个子图，这些子图就是对应的簇。这类算法的典型代表是谱聚类算法。 谱聚类算法构造样本集的邻接图（也称为相似度图），得到图的拉普拉斯矩阵。...该值与聚类的目标一致，即每个子图内部的连接很强，而子图之间的连接很弱，换一种语言来表述就是同一个子图内的样本相似，不同子图之间的样本不相似。...为样本集构造邻接图 对于如何从一组数据点x1,...,xn计算出两点间的相似度Sij或距离dij从而构造出一个图，有几种不同的典型方案。...，此时要求解的最优化问题为 ? 为方便表述，给定一个子集A，构造指示向量f=(f1,...,fn) T，表示每个样本所属的簇即子图，其元素的取值为 ? 根据该向量的定义有 ?
1.9 子图 设图G = {V, E}和图G1 = {V1，E1}，若V1属于V且E1属于E，则称G1是G的子图（即G1的顶点和边都是原图的一部分） 1.10 连通图 在无向图中，若从顶点v1到顶点...1.11 强连通图 在有向图中，若每一对顶点vi和vj之间都存在一条从vi到vj的路径，也存在一条从vj到vi的路径，则称此图是强连通图 1.12 生成树 无向图中，一个连通图的最小连通子图称作该图的生成树...2.1 邻接矩阵 首先我们来学习图的第一种存储结构——邻接矩阵 那邻接矩阵是如何保存图的顶点和边呢？...那边我们要如何存呢？...指针指向一个链表，该位置的下标就映射对应的顶点，对应的链表里面存的就是与之相连的顶点以及对应边的权值 构造函数 那下面我们来写一下邻接表结构图的构造函数： 逻辑其实根上面邻接矩阵是一样的 添加边
1 BFS拓扑排序 class Solution { public: vector> edges; // 邻接矩阵 vector indegree;...prerequisites) { edges.resize(numCourses); indegree.resize(numCourses, 0); // 1.构造邻接矩阵...，即图的最先驱节点 queue q; for (int i = 0; i < indegree.size(); i++) if (indegree...[i] == 0) q.push(i); // 3.从图的最先驱节点一步一步删除，出队，存入res，并遍历每个出队先驱节点的所有子节点，将子节点入度-1，若子节点入度=0，则入队...，图的子节点先入栈，父节点后入栈 bool vaild = true; // 是否有环，若有环则直接退出 void dfs(int v) { visited
8、子图：设有两个图 G1=（V1，E1），G2=（V2，E2），如果 V1 是 V2 子集，E1 也是 E2 的子集，则称图 G1 是 G2 的子图(Subgraph)。下图是子图的示例图。 ...极大连通子图是一个图的连通子图，该子图不是该图的其它连通子图的子图。图 (a)G1和图(b)G2是连通图，图的连通分量的示例见下图所示。图 6.4(a)中的图 G 有两个连通分量。 ...极大强连通子图是一个有向图的强连通子图，该子图不是该图的其它强连通子图的子图。左图是强连通图，右图是强连通分量的示例图。图(a)中的有向图 G 有两个强连通分量。 ...13、生成树：所谓连通图 G 的生成树(Spanning Tree)是指 G 的包含其全部顶点的一个极小连通子图。所谓极小连通子图是指在包含所有顶点并且保证连通的前提下包含原图中最少的边。...但是，要确定图中有多少条边或弧，则必须按行、按列对每个元素进行检测，所花费的时间代价是很大的。这是用邻接矩阵存储图的局限性。
连通图（Connected Graph）：图中的任意两个节点都可以通过路径相连。 子图（Subgraph）：一个图的一部分，包含一些节点和它们之间的边。...连通分量（Connected Component）：无向图中的极大连通子图。 强连通分量（Strongly Connected Component）：有向图中的极大强连通子图。...序列（Sequence）：一个节点序列，其中每个节点都与相邻的节点相连。 生成树（Spanning Tree）：一个连通无向图的生成树是一个无环连通子图，包含所有节点，且仅有n-1条边。...图的表示方法 邻接矩阵： 设图的顶点数量为 n ，「邻接矩阵 Adjacency Matrix」使用一个 n×n 大小的矩阵来表示图，每一行（列）代表一个顶点，矩阵元素代表边，用 1 或 0 表示两个顶点之间是否存在边...但是空间复杂度非常高，因为要构造邻接矩阵 ，所以未O（n2） 邻接表 ： 使用邻接表法和 hash表有异曲同工之妙 。都是通过链表来实现。
将学习训练得到的分类器应用于检测过程,从而达成姿态识别的目的。...如上图中的图(a)。 2.将人体骨架图按一定的原则划分为多个不同的子图。对每个子图分别进行图卷积操作，然后再通过一个融合函数将结果融合。...而对于所属子图外的邻接节点（属于相邻的另一个子图），首先计算该邻接节点的基本卷积值，然后将二者的基本卷积值以一定的权重融合。...这么做可以在很大程度上提高每个子图边缘节点的感受野（直接覆盖到相邻子图），同时对于每个子图的非边缘节点（于其他子图不相连），则需要多次传播才能获取到其他子图节点的特征。...2.如何根据问题来定义卷积操作，这是非常硬核的问题。 3.如何设计邻接矩阵。 4.如何确定权重分配策略。 Idea可是无价之宝，不过还是分享出来，有兴趣的同学可以和我一起探讨。
路径： 路径长度： 回路（环）： 简单路径： 简单回路（简单环）： 子图： 连通图： 连通分量： 强连通图：有向图 强连通分量：的极大强连通子图。...操作结果：按V和VR的定义构造图G。 InsertVex ( &G, v); 初始条件：图G存在，v和图中顶点有相同特征。...邻接多重表 3.图的遍历 图的遍历操作要解决的关键问题 a.深度优先遍历（DFS） 基本思想 ： 深度优先搜索（遍历）步骤： 计算机如何实现DFS？...在图的邻接表中如何进行DFS？...图的逆邻接表存储结构只适用于 有向 图。 9. 已知一个图的邻接矩阵表示，删除所有从第i个顶点出发的方法是 将邻接矩阵的第i行全部置0 。 10. 图的深度优先遍历序列 不是 惟一的。
邻接矩阵的数组表示法 无向图的邻接矩阵 无向图的邻接矩阵特点 顶点i的度 求顶点i的所有邻接点 有向图的邻接矩阵 求顶点i的入度 求顶点i的出度 如何判断顶点i到顶点j是否存在边 网图的邻接矩阵 网图定义...：每条边带有权的图叫做网 邻接矩阵的无向图类 邻接矩阵中图的构造函数
01 研究背景 关系抽取是检测文本中实体之间的关系，它在生物医学文献挖掘方面有着不可或缺的作用。大多数现有的关系抽取模型可以分为两类：基于序列的关系抽取模型和基于依赖关系的关系抽取模型。...图1 带有示例语句及依存关系树的AGGCN模型 2.1 GCNs GCN是直接在图结构上运行的神经网络。给定具有n个节点的图，用n×n邻接矩阵A表示。...2.2 注意引导层 AGGCN模型由M个相同的块组成。每个块由三种类型的层组成：注意引导层、密集连接层和线性组合层。 在注意引导层中，通过构造注意引导邻接矩阵Ã，将原始依赖树转换为完全连通加权图。...Ãi对应于完全连通图Gi，每个Ãij是从节点i到节点j的边的权重。Ã可以通过自我注意机制构建，并且可以作为后面的图形卷积层计算的输入。Ã的大小与原始邻接矩阵A（n×n）相同，不涉及额外的计算开销。...我们首先将gj(l)定义为初始节点,表示在第1，…，第l-1层中产生的节点表示的级联： ? 每个密集连接的层都有L个子层，这些子层的维度dhidden由L和输入特征维度d决定。
前言 ---- 树是一种很重要的数据结构，最初对数据结构的定义就是指对树和图的研究，后来才广义化了数据结构这个概念。从而可看出树和图在数结构这一研究领域的重要性。...树和图重要的原因是，它让计算机能建模出现实世界中更多领域里错综复杂的信息关系，让计算机服务这些领域成为可能。 本文将和大家聊聊树的基本概念，以及树的物理存储结构以及实现。 2....满二叉树：除了叶节点，其它节点的子结点都有 2 个。如上图中的树也是满二叉树。 3. 物理存储 ---- 可以使用邻接矩阵和邻接表的形式存储树。...矩阵记录了结点之间的双向（父到子，子到父）关系，最终看到是一个对称的稀疏矩阵。可以只存储上三角或下三角区域的信息，并可以对矩阵进行压缩存储。 邻接矩阵存储优点是实现简单、查询方便。...本文仅考虑如何对树进行存储。
为了介绍谱聚类到底如何能够作聚类，我们需要先了解相似度矩阵，拉普拉斯矩阵的概念，然后才能最终理解谱聚类原理。...有很多种构建相似度矩阵的方式，比如K近邻构建的相似度矩阵，高斯相似度矩阵等，eg:用高斯相似度S（x,y）计算两样本间的联系时： 公式一 其他相似度构造标准在此不再详细阐述，你需要知道，这些不同的构建相似度矩阵的方式...4）L有多少个0特征值，样本构成的图G中就存在多少个连通分量（最大连通子图） 以上就是拉普拉斯矩阵L所具有的一些重要的性质，证明比较多，本次讲解就不详细展开，以后会将其单独罗列出来并讲下谱聚类更深入的细节...我会在下次详细讲解这些性质的由来，并讲解通过拉普拉斯矩阵如何去巧妙地解决聚类问题。...你也许还想看： ● 一文彻底搞懂BP算法：原理推导+数据演示+项目实战（上篇） ● TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程（文末有惊喜） ● 入门 | Tensorflow
简单回路（简单环）：除了第一个顶点和最后一个顶点外，其余顶点不重复出现的回路。 子图：若图G=（V，E），G’=（V’，E’），如果V’⊆V 且E’ ⊆ E ，则称图G’是G的子图。...连通分量：非连通图的极大连通子图称为连通分量。...图的遍历操作 图的遍历是从图中某一顶点出发，对图中所有顶点访问一次且仅访问一次。 在图中，如何选取遍历的起始顶点？ 解决方案：从编号小的顶点开始 。...假设图G＝(V，E)有n个顶点，则邻接矩阵是一个n×n的方阵，定义为： 无向图的邻接矩阵 无向图的邻接矩阵的特点： 主对角线为 0 且一定是对称矩阵。...拓扑排序：对一个有向图构造拓扑序列的过程称为拓扑排序 。 拓扑序列使得AOV网中所有应存在的前驱和后继关系都能得到满足。
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 换句话说， 就是首先要将数据转换为图...距离较远的两个点，它们之间边的权重值较低，距离较近的两点之间边的权重值较高。 然后要对这个图进行切图。 目标，是要让切图后不同的子图间边权重和尽可能的低，而子图内的边权重和尽可能的高。...邻接矩阵W：它的第i行的第j个值对应权重 ? ? 如何得到这个邻接矩阵？ 可以通过样本点距离度量的相似矩阵S来获得邻接矩阵W 构建邻接矩阵W的方法有三个：ϵ-邻近法，K邻近法和全连接法。...无向图G的切图：就是将图G(V,E)切成相互没有连接的k个子图 那么如何切图可以让子图内的点权重和高，子图间的点权重和低呢： 先定义两个子图A和B之间的切图权重为： ?...再定义有 k 个子图的切图cut为：即所有子图 ? 与其补集 ? 之间的切图权重之和: ?
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