之前的一个学习一直在看图像分割的部分内容，基于交互的图像分割基本都是用图割的算法，全自动的图割算法也有最小生成树的改进算法。
一般要做到50行以内的程序不用调试、100行以内的二分钟内调试成功。ACM主要是考算法的，主要时间是花在思考算法上，不是花在写程序与debug上。
大家好，小编最近新学了一个求解器OR-Tools，今天给大家介绍一下如何用OR-Tools求解器求解网络流问题中的最大流问题和 最小费用流问题。
大数据学习有其特有的问题。具体来说，是计算问题。 如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有1亿条记录的训练集？
随着链路速度的提高和CPU速度缩放速度的降低，软件中的数据包调度会导致较低的精度和较高的CPU利用率。通过将数据包调度卸载到诸如NIC之类的硬件，可以潜在地克服这些缺点。然而，为了保持软件分组调度器的灵活性，硬件中的分组调度器必须是可编程的，同时还必须快速且可扩展。硬件中最先进的数据包调度程序要么折衷了可扩展性（Push-In-First-Out（PIFO）），要么表达了各种数据包调度算法的能力（先进先出（FIFO）））。此外，即使是像PIFO这样的通用调度原语，其表达能力也不足以表达分组调度算法的某些关键类别。因此，在本文中，我们提出了PIFO原语的泛化，称为Push-In-Extract-Out（PIEO），它与PIFO一样，维护元素的有序列表，但与PIFO不同，PIFO只允许从列表的开头出队，PIEO通过在出队时支持基于断言的可编程过滤，允许从列表中的任意位置出队。接下来，我们介绍PIEO调度程序的快速且可扩展的硬件设计，并在FPGA上进行原型设计。总体而言，PIEO调度程序比PIFO具有更高的表达力和30倍以上的可伸缩性。
1.软件的质量属性 1.1 性能 指系统的响应能力，即要经过多长时间才能对某个事件做出响应，或者在某段时间内系统所能处理事件的个数。 1.2 可用性 系统能够正常运行的时间比例。 1.3 可靠性 指软件系统在应用或错误面前，在意外或错误使用的情况下维持软件系统功能特性的基本能力。 1.4 健壮性 指在处理或环境中，系统能够承受压力或变更的能力。 1.5 安全性 系统向合法用户提供服务的同时能够阻止非授权用户使用的企图或拒绝服务的能力。 1.6 可修改性 指能够快速地以较高的性能价格比对系统进行变更的能力。
前言 网络最大流是网络流中最基础也是最重要的部分，后边的许多模型也都是由最大流问题引申而来的 最大流 在研究这个问题之前，让我们先来学习一下前置知识 可行流 设f(u,v)表示边(u,v)的当前容量上限 设c(u,v)表示边(u,v)的最大容量上限 如果网络流图中的流量满足 源点S：流出量=流量总量 汇点T：流入量=流量总量 任意边(u,v)：0<=f(u,v)<=c(u,v) 则称该流为一个可行流 增广 增广：即增加一条路径上的流量 增加一条路径的流量，即减少这条路径的当前流量上限，即f(u,v)的值 增
本文涉及的队列规则(Qdisc)都可以作为接口上的主qdisc，或作为一个classful qdiscs的叶子类。这些是Linux下使用的基本调度器。默认的调度器为pfifo_fast。
在 Part1 中我们主要对 DeltaTree 引擎的结构和写入相关流程进行了介绍。本文对读取流程进行介绍。若读者尚未阅读过 Part1 ，需要先阅读 Part1 文章了解前置知识。
在数据流中，数据会不断涌入结构中，那么也就面临着需要多次动态调整以获得中位数。 因此实现的数据结构需要既需要快速找到中位数，也需要做到快速调整。
堆排序的基本思想是将待排序的数组构建成一个最大堆或最小堆，然后通过堆的删除操作将堆顶元素逐个取出，得到一个有序序列。
这篇文章的主要目的是为了揭开主动学习的神秘面纱，以及将展示它与传统监督学习的不同之处。
本文介绍了使用智能手机应用进行照片扫描并去除眩光的方法，通过使用增强现实技术对照片进行预处理，消除眩光，提高照片质量。主要步骤包括拍摄照片、对齐照片、去除眩光和优化照片。该算法可以在手机上实时运行，具有快速、准确和易用的特点，适用于各种扫描条件，包括无光泽和光泽打印，照片内部或外部相册，杂志封面等。
数据结构 数组 Array 栈 Stack 队列 Queue 优先队列（Priority Queue, heap） 链表 LinkedList(single/double) Tree/ Binary Tree Binary Search Tree HashTable Disjoint Set Trie BloomFliter LRU Cache 算法分类 线性结构 莫队 (Mo’s Algorithm) 前缀和 基本数组 向量 链接表（linked list） 栈(stack) 队列 块状链表
大家好，今天为大家分享一个不可思议的 Python 库 - algorithms。
趣味算法（第二版）读书笔记： day1: 序章|学习的方法和目标. day2:算法之美|打开算法之门与算法复杂性 day3.算法之美|指数型函数对算法的影响实际应用 day4.数学之美|斐波那契数列与黄金分割 day5.算法基础|贪心算法基础 day6.算法基础||哈夫曼树 day7.算法基础||堆栈和队列
在开始介绍最短路问题之前我们先来简单讨论网络流问题（network flow problems）
visualgo是新加坡国立大学计算机学院一位很棒的博士老师Dr. Steven Halim 在2011年写的一个可视化数据结构和计算机常用算法的开源项目，虽然现在没有维护了，但不可否认他依旧是一个很棒的网站。它最初的目的是为了帮助他的学生更好地理解算法和数据结构，但随着时间的推移，它已经成为了一个广受欢迎的在线教育工具。
根据竞赛的特点，我们可以将赛前培训可划分为条件准备 和实践训练两大部分。我们的讨论以赛前条件准备工作为主。 刘开华条件准备工作可划分为: 组织准备:主要是邀请指导教师、组建队伍，主攻方向确定。 知识准备:包括基础知识、专业知识、通用元器件应用知识和电子系统设计知识。 能力准备:创新能力，软件编程能力，电路设计与调试能力，系统设计、制作与调试能力，仪器使用与参数测试能力，文档、数据归纳整理总结能力等。 资料准备:包括文字资料(参考书籍、数据手册、常用小程序、常用算法)和材料准备(常用器件、元件、部件等)。 我们将任务分析清楚了，同学们目前可以开展什么工作就明确了。今天重点讲讲现在可以完成的赛前准备工作。 知识准备 ③通用元器件应用知识 文开墙 L 例如: ADC， DAC,运算放大器，最小系统(单片机，嵌入式)，FPGA,常用传感器，电磁阀，继电器，电机，常用元件，接插件等等。 ④电子系统基本设计方法和注意事项。 确定选题后，通常首先是整体设计，然后是局部设计。同时要有系统的概念，即全局最优。 主要的赛前准备工作(3)能力准备①电路设计能力 绘图软件与仿真等软件;通用元器件的特点和应用原理(最小处理器系统) ;相关专用芯片的使用方法(选取原则)。②软件编程能力与选择的主攻方向有关，多多益善，上不封顶。③创新能力自主学习与知识使用能力，集成创新能力，分析问题与解决问题的能力等。
void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。 double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。 示例：
说瀑布流原理其实很简单，原理就是哪列高度和小就将元素放到哪列。那么这就涉及到一个算法了，就是给定一个数组，分成N组，使得这N组的每组和之差最小。
堆排序是一种高效的排序算法，它基于数据结构中的堆这一概念。堆排序的时间复杂度为 O ( n log n )，这使得它在处理大规模数据时非常有用。本文将深入讨论堆排序的原理、堆的概念、堆排序的 Python 实现，以及一些堆排序的优化和实际应用。
距离 ACM模版-f_zyj v 1.1\text{ACM模版-f_zyj v 1.1} 版成工已经一年整了，这一年，我每次发现其中有不足时，都会在我在博客 ACM在线模版－f-zyj\text{ACM在线模版－f-zyj} 中对其进行更新，稀稀拉拉的一年过去了，我发现增删改的地方实在不少，所以总是有朋友问我什么时候会将这些更新整理到 PDFPDF 格式中……
问题表述：给定一幅图（n个结点，m条边），每一条边有一个容量，现在需要将一些物品从结点s（称为源点）运送到结点t（称为汇点），可以从其他结点中转，求最大的运送量。
上一篇文章，我们介绍了 Nagle 算法和滑动窗口协议 他们用来让接收方实现流量控制。
主动推理代理的理论性质令人印象深刻，但我们如何在边缘设备上实现有效的硬件和软件工作的代理？这是一个有趣的问题，因为策略探索的计算负载呈指数级增长，而边缘设备的计算资源非常有限。在本文中，我们讨论了支持一个有能力的非专家工程师开发工作的主动推理代理的软件工具箱的必要特征。我们引入了一个正在开发的工具箱，旨在以类似于TensorFlow推动的深度学习技术应用的方式，加速主动推理代理的民主化。
请实现一个函数用来找出字符流中第一个只出现一次的字符。例如，当从字符流中只读出前两个字符"go"时，第一个只出现一次的字符是"g"。当从该字符流中读出前六个字符“google"时，第一个只出现一次的字符是"l"。
数据中心工作负载正在向高度并行、轻量级的应用程序发展，当网络可以提供低尾延迟和高带宽时，这些应用程序将表现良好。因此，应用程序的服务级别目标 (SLO) 变得更加严格，对网络性能的责任也越来越大。为了支持这一趋势，业界倾向于提高线路费率。Gbps 链路已经很丰富，200Gbps 正在得到采用，400Gbps 以太网的行业标准化正在进行中。
本文 GitHub github.com/ponkans/F2E 已收录，有一线大厂面试点思维导图，也整理了很多我的文档，欢迎Star和完善，大家面试可以参照考点复习。文末有福利~~
立体匹配是三维重建系统的关键步骤，并且作为一种非接触测量方法在工业以及科研领域具有重要的应用价值。为了完成匹配工作以及获取场景的稠密视差图，可以通过构建能量函数对应立体匹配的约束条件。复杂能量函数的全局最优解通常是NP难问题。相对于其他全局优化算法相比如模拟退火、梯度下降、动态规划等，图割算法不仅精度高，收敛速度快，并且对于光照变化、弱纹理等区域的匹配效果也比其他算法好。
算法 无源汇上下界可行流 先强制流过l的流量 从s到每个正权点连流量为l的流量 从每个负权点向t连-l的流量 如果容量为0，则不连边 有源汇上下界最大流 去掉下界 先求出可行流 再求S到T的最大流
导读：奥地利符号计算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC）的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。
直播平台纷繁杂多，流量入口逐渐从传统PC端过渡至移动端。直播规 模爆发式增长，2016年更是被誉为“直播元年”。以游戏为代表的泛娱乐直播是这一时期直播生态的重要组成部分。2015-2017年，4G技术普及，手机直播由于不受设备、场景等限制开始迅速普及，推动全民直播的出现；同时，由于直播功能的创新、直播平台以及资本的纷纷入局、政策支持，直播行业一度出现“千播大战”局面。期间，政府出台《电子竞技赛事管理暂行规定》等游戏行业相关政策，进一步推动了游戏直播的发展。
最大流算法主要分为两大类，一类为增广路算法，一类为预流推进算法。最大流算法解决的是在有向网路图 中计算从源点 到汇点 的最大流量问题，以及最小割容量问题。
如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。但是大数据集意味着计算量的加大，以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，当数据集达到上百万甚至上亿的规模时，就很难一次性使用全部的数据集进行训练了，因为内存中放不下那么多的数据，并且计算性能也达不到要求。
No.12期 数据流中的频繁元素 Mr. 王：我们再来讲一个例子，数据流中的频繁元素。我们先来说说大数据的数据流模型。 小可：数据流，是流动的数据的意思吗？和我们前面说的水库抽样是不是很像？ 数据流 Mr. 王点点头，说：嗯，其实水库抽样也是以数据流的思想来处理的。顾名思义，数据流意味着数据在流动，数据会不断地到达计算系统进行处理，这意味着一个数据只能被扫描一次，一旦处理过或者在内存中被放弃，就不能再访问了。你想想看，这在复杂度上意味着什么？ 小可想了想，说：超过O(n)的算法肯定是不行的，只能寻找亚
图像分割技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，也是图像语义理解的重要组成部分。图像分割是指将图像分割为具有相似属性的几个区域的过程。从数学的角度来看，图像分割是将图像分割成不相交区域的过程。该区域可以是图像的前景和背景，也可以是单个对象。可以使用颜色、边缘或邻域的相似性等要素构造这些区域。
算法工程师成长计划 近年来，算法行业异常火爆，算法工程师年薪一般20万～100 万。越来越多的人学习算法，甚至很多非专业的人也参加培训或者自学，想转到算法行业。尽管如此，算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需，算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能，而人工智能的核心是算法，算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说，算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师，万丈高楼平地起，尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习，或数据挖
选自quantamagazine 作者：Erica Klarreich 机器之心编译 编辑：rome rome 计算机科学家组成的科研团队，为计算机领域中经典的最大流问题提出了一种速度极快的算法。最大流问题是一种组合最优化问题，讨论如何充分利用装置的能力，使得运输的流量最大以取得最好的效果。 这个问题在网络流理论中非常基础。「新算法快的离谱。其实，我本来坚信这个问题不可能存在这么高效的算法，」来自耶鲁大学的 Daniel Spielman 说道。 自 20 世纪 50 年代以来，人们一直在研究最大流量，当
来源：机器之心本文约3600字，建议阅读7分钟这项新研究被誉为“扣篮大赛中最精彩的扣篮”。 计算机科学家组成的科研团队，为计算机领域中经典的最大流问题提出了一种速度极快的算法。最大流问题是一种组合最优化问题，讨论如何充分利用装置的能力，使得运输的流量最大以取得最好的效果。 这个问题在网络流理论中非常基础。「新算法快的离谱。其实，我本来坚信这个问题不可能存在这么高效的算法，」来自耶鲁大学的 Daniel Spielman 说道。 自 20 世纪 50 年代以来，人们一直在研究最大流量，当时研究最大流是为了
在智能工厂逐渐推广应用中，数字化信息的数据量相当庞大，对存储器的存储容量、网络带宽以及计算机的处理速度都有较高的要求，完全通过增加硬件设施来满足现实需求是不可能的，必须采用有效的压缩技术实现数据在网络中的轻量传输。
而复旦大学副教授黄增峰一人署名的论文《Near Optimal Frequent Directions for Sketching Dense and Sparse Matrices》则和 DeepMind、斯坦福大学的两篇论文一同位居「亚军」论文行列。
目标跟踪是机器视觉中一类被广为研究的重要问题，分为单目标跟踪与多目标跟踪。前者跟踪视频画面中的单个目标，后者则同时跟踪视频画面中的多个目标，得到这些目标的运动轨迹。
本周主要介绍了梯度下降算法运用到大数据时的优化方法。 一、内容概要 Gradient Descent with Large Datasets Stochastic Gradient Descent Mini-Batch Gradient Descent Stochastic Gradient Descent Convergence Advanced Topics Online Learning Map Reduce and Data Parallelism（映射化简和数据并行） 二、重点&难点 Grad
【新智元导读】Tensorflow凭“谷歌”“开源”两个标签自2015年底发布以来便名震深度学习圈。而前年底Facebook就打造其专属ML平台FBLearner Flow，大幅提高员工工作效率。今天，FB工程师首次披露该平台细节，公司意欲进一步提高速度、效率，迈向ML自动化。虽然目前仍限内部使用，但不排除FB这款“Flow”未来也将开源。两大巨头的两股“Flow”如何较量？先从了解FBLearner Flow开始。 Facebook 现在在信息推荐、过滤攻击言论、推荐热门话题、搜索结果排名等等已经使用了
数据结构与算法 基本算法思想 动态规划 贪心算法 回溯算法 分治算法 枚举算法 算法基础 时间复杂度 空间复杂度 最大复杂度 平均复杂度 基础数据结构 数组 动态数组 树状数组 矩阵 栈与队列 栈 队列 阻塞队列 并发队列 双端队列 优先队列 堆 多级反馈队列 线性表 顺序表 链表 单链表 双向链表 循环链表 双向循环链表 跳跃表 并查集 哈希表(散列表) 散列函数 碰撞解决办法: 开放地址法 链地址法 再次哈希法 建立公共溢出区 布隆过滤器 位图 动态扩容 树 二叉树: 各种遍历,递归与非递归 二
实践证明，基于梯度的元学习在学习模型初始化、表示形式和更新规则方面非常有效，该模型允许从少量样本中进行快速适应。这些方法背后的核心思想是使用快速适应和泛化（两个二阶指标）作为元训练数据集上的训练信号。但是，其他可能的二阶指标很少被关注。在本文中，研究者提出了一种不同的训练信号——对灾难性干扰的鲁棒性。与仅通过快速适应性最大化学习的表示相比，通过引导干扰最小化学习的表示更有利于增量学习。
大家好，我是网易云信音视频工程师肖磊，目前致力于实时音视频领域的QoS研究，通过优化拥塞控制算法，为用户提供高带宽利用率，低延时，抗抖动能力强的实时音视频服务。
滑动窗口算法通过在数组上维护一个窗口来解决子数组问题。窗口的大小和位置可以动态调整，以满足不同问题的需求。滑动窗口的基本思想是：
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