论文标题：SVM Based Fast CU Partitioning Algorithm for VVC Intra Coding
Label propagation是基于标传播的一种社区划分算法。Label Propagation Algorithm简称LPA算法，也可以是说是一种划分小团体的算法。这种社区划分的方法有很多，LPA只是一种最简单的一种。比如，以微博为例，用户在微博上可以关注感兴趣的人，同样也会被其他人关注，这样用户和用户之间就存在了关系，使用LPA就可以对用户进行聚类操作，相同兴趣点的用户可以聚类在一起，划分一起之后就可以统一进行推荐了，这样就可以用LPA。
在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。
已知由n（n>=2）个正整数构成的集合A ，将其划分成两个不相交的子集A1和A2，元素个数分别为n1和n2，A1和A2中元素之和分别为S1和S2。设计一个尽可能高效的划分算法，满足|n1-n2|最小且|S1-S2|最大。要求： 1）给出算法的基本设计思想。 2）根据设计思想，采用C或C++语言描述算法，关键之处给出注释。 3）说明你所设计算法的平均时间复杂度和空间复杂度。
接着上一篇，我们接着来分析下一个非常重要的组建DAGScheduler的运行原理是怎么实现的；通过之前对Spark的分析讲解，我们的Spark作业是在遇到一个action算子以后并以此为界限，划分出一个Job出来，也就是在这个时候，Spark作业向集群提交一个Job任务；下面我们看看源码是如何实现的；
快速排序是对冒泡排序的改进。其基本思想是基于分治法：在待排序L[1...n]中任取一个元素privot作为基准，通过一趟排序将待排序表划分为独立的两部分L[1...k-1]和L[k+1...n],使得L[1...k-1]中所有元素小于privot，L[k+1...n]中所有元素大于或等于privot，则privot最终放在了其最终位置L(k)上，这个过程称作一趟快速排序。而后分别递归地对两个子表重复上述过程，直至每部分内只有一个元素为空为止，即所有元素放在了其最终位置上。
内容来源：haolujun，https://www.cnblogs.com/haolujun/p/9527776.html
划分算法见http://blog.csdn.net/buyingfei8888/article/details/8997803
问题分解为小问题后容易解决 问题可以分解为小问题，即最优子结构 分解后的小问题解可以合并为原问题的解 小问题之间互相独立
给定一个包含红色、白色和蓝色，一共 n 个元素的数组，原地对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。
从有限元分析（FEA）获得可靠的结果可能非常耗时。 结构分析通常涉及可以使用壳单元进行模拟的薄壁结构。
计算广告学涉及到很多的不同的学科知识，包括大规模搜索，文本分析，机器学习，信息检索以及经济学等等。在计算广告中，其核心问题是在给定的环境下，找到用户和广告之间的最佳匹配，在斯坦福大学的计算广告学中如下的定义： Computational advertising = A principled way to find the “best match” between a user in a context and a suitable ad. 对于一条指定的广告，为了寻找用户与广告之间的最佳匹配，需要从大
一、社区划分的概述 对于社区，没有一个明确的定义，有很多对社区的定义，如社区是指在一个网络中，有一组节点，它们彼此都相似，而组内的节点与网络中的其他节点则不相似。更为一般的可以表述为：社区是指网络中节点的集合，这些节点内部连接较为紧密而外部连接较为稀疏。 基于上述的形象的表示，出现了很多的社区划分算法，如前面介绍的Fast Unfolding算法，Fast Unfolding算法是基于模块度的算法，模块度相当于对上述社区的形象描述的一种抽象表示，成为优化的主要目标。 二、Label Propagation算
这些算法在一个输入序列中搜索一个指定值或者一个值的序列。每个算法都有两个重载的版本，一个使用底层类型的==来比较；另一个使用用户给定的unaryPred和binaryPred比较。
为了在线性时间内解决任意顺序统计量的选择问题，我们可以使用一个基于快速选择算法的方法。快速选择算法是基于快速排序的思想，可以在平均情况下以线性时间复杂度找到第k小的元素。
今天分享一个小技巧，虽然是小技巧但是还是很有价值的，曾经是微软的面试题。题目是这样的，一个无序的数组让你找出第k小的元素，我当时看到这道题的时候也像很多人一样都是按普通的思维，先排序在去第K个，但是当数组非常大的时候，效率不高，那有没有简单的方法了，其实我们早就学过，只是我们不善于思考和变通。很多人刚开始非常热衷于各种排序算法只是了解却没深究，这个题目的复杂度是O(n)，原理就是快速排序里面的划分算法。 分析：快速排序选择一个pivot对数组进行划分，左边小于pivot，右边大于等于pivot，所以我
在很多公园广场地带，经常会有流动摊贩进行售卖，虽然国家大力支持“地摊经济”，但很多摊贩并未按照规定进行摆摊，甚至有一些摊贩为了位置、客源大打出手，大大增添了城市管理难度。
开源项目简介 一个较为完善的图可视化引擎，支持自定义的可视化效果，集成多种经典网络布局算法，社区发现算法，路径分析算法，方便使用人员或开发者快速构建自己的图可视化分析应用。应用于知识图谱可视化， 一、开源项目简介 一个较为完善的图可视化引擎，支持自定义的可视化效果，集成多种经典网络布局算法，社区发现算法，路径分析算法，方便使用人员或开发者快速构建自己的图可视化分析应用。 应用于知识图谱可视化，复杂网络可视化分析，关系图可视化，网络拓扑图，布局算法，社区发现算法等可视化场景。可以作为 network，grap
info: C. Hu and B. Li, “Distributed Inference with Deep Learning Models across Heterogeneous Edge Devices,” in IEEE INFOCOM 2022 - IEEE Conference on Computer Communications, London, United Kingdom: IEEE, May 2022, pp. 330–339. doi: 10.1109/INFOCOM48880.2022.9796896.
月活用户越高的互联网产品，被黑产盯上的可能性就越大。本文将带你一窥究竟，微信是怎么做异常检测框架的？
数据聚类算法可以分为划分法、层次法、密度算法、图论聚类算法、网格算法、模型算法，通过对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别 ，图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。
小区楼道属于公共消防通道，是小区居民出行的唯一通道，但由于物业管理不到位或业主个人素质问题，经常存在在楼梯间堆放杂物的问题，严重影响居民日常出行，也增加了楼道消防安全隐患。为做到彻底解决小区楼道堆积杂物问题，旭帆科技EasyCVR智能视频监控平台给出了解决方案。
快速排序算法由 C. A. R. Hoare 在 1960 年提出。它的时间复杂度也是 O(nlogn)，但它在时间复杂度为 O(nlogn) 级的几种排序算法中，大多数情况下效率更高，所以快速排序的应用非常广泛。 注意： 快速排序不一定是最快的排序方法，这取决于需要排序的数据结构、数据量。不过，大多数情况下，面试官和工作场所用它的概率也是相对较高的，所以我们应该花时间把它学透彻。
外部排序：是指在排序期间元素无法全部同时存在内存中，必须在排序的过程中根据要求不断地在内、外存之间移动的排序
快速排序: 设要排序的数组是A[0]……A[N-1]， 思想：分治法（递归实现）关键是求出基准记录所在的位置（由于两个数之间进行交换，导致原来基准的位置发生改变） 1.分解 任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，被称为privot 2.求解 将所有比它小的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称为一趟快速排序。通过递归算法调用，对左、右子区间进行快速排序。 3.组合 无需做什么，可以看做是空操作。（左右区间已经为有序的序列） 时间复杂度：平均复杂度O(n*lgn);最
（本文转自网上，具体出处忘了是哪里的，好像是上海一位女士在网上的博文，此处转载，用以备查，请原作者见谅） 聚类算法总结： --------------------------------------------------------- 聚类算法的种类： 基于划分聚类算法（partition clustering)
在博文社区划分——Label Propagation中，介绍了Label Propagation社区划分算法的基本原理，基本的Label Propagation算法是针对无向图的社区划分算法。 一、基本Label Propagation算法原理 对于网络中的每一个节点，在初始阶段，Label Propagation算法对每一个节点一个唯一的标签，在每一个迭代的过程中，每一个节点根据与其相连的节点所属的标签改变自己的标签，更改的原则是选择与其相连的节点中所属标签最多的社区标签为自己的社区标签，这便是标签传播的
Python可谓是现在很多人正在学或者想学的一个脚本语言了，提到学习自然就少不了拿项目练手，可是一般的项目根本提不起兴趣嘛，这10个项目可是非常有趣的，不信你看看。
之前快速排序一个缺点，就是使用递归算法对规模非常大的数据项进行排序可能会引起栈溢出，导致存储错误。
K-means 是我们最常用的基于距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大。
时间复杂度：，其中，t 为迭代次数，k 为簇的数目，n 为样本点数，m 为样本点维度。
最近一直在忙，没顾得上写文章，新年的第一篇文章，希望大家可以喜欢；好了，今天接着之前的内容，来聊聊BlockManager的工作原理，上图来分析；
对于社区，没有一个明确的定义，有很多对社区的定义，如社区是指在一个网络中，有一组节点，它们彼此都相似，而组内的节点与网络中的其他节点则不相似。更为一般的可以表述为：社区是指网络中节点的集合，这些节点内部连接较为紧密而外部连接较为稀疏。
构建系统发育树属于群体遗传学分析范畴，随着时间和地理位置的变化，新冠病毒经过多次迭代，在基因组上会累积不同的突变，已经与祖先产生明显的不同。通过对多个序列进行系统发育分析，不仅可以厘清不同物种之间的亲缘关系，而且可以重塑新冠病毒的演化过程，具有重要的现实意义。例如某地新发疫情，可以对样本快速测序，构建全基因组序列，然后对其进行系统发育分析，快速定位到系统发育树中，可以快速鉴定新发菌株的亲缘关系，对于疫情防控溯源具有重要的指导作用。
在我们了解了需要解决的机器学习问题的类型之后，我们可以开始考虑搜集来的数据的类型以及我们可以尝试的机器学习算法。在这个帖子里，我们会介绍一遍最流行的机器学习算法。通过浏览主要的算法来大致了解可以利用的方法是很有帮助的。 可利用的算法非常之多。困难之处在于既有不同种类的方法，也有对这些方法的扩展。这导致很快就难以区分到底什么才是正统的算法。在这个帖子里，我希望给你两种方式来思考和区分在这个领域中你将会遇到的算法。 第一种划分算法的方式是根据学习的方式，第二种则是基于形式和功能的相似性(就像把相似的动物归为一类
最近在研究Spark源码，顺便记录一下，供大家学习参考，如有错误，请批评指正。好，废话不多说，这一篇先来讲讲Spark作业提交流程的整体架构。
关键字(key)：通常数据对象有多个属性域，即多个数据成员组成，其中有一个属性域可用来区分对象，作为排序依据。该域即为关键字。
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋， 常见的机器学习算法：
在微博中，用户可以通过“关注”行为成为另一个用户的粉丝，“关注”行为是有向的。通过“关注”一个用户后，我们可以在我们的feed流中看到对方的信息。在微博中，通过这样的方式，我们可以接触到更多的信息。
在我们了解了需要解决的机器学习问题的类型之后，我们可以开始考虑搜集来的数据的类型以及我们可以尝试的机器学习算法。在本文中，小编会介绍一遍最流行的机器学习算法。通过浏览主要的算法来大致了解可以利用的方法是很有帮助的。 可利用的算法非常之多。困难之处在于既有不同种类的方法，也有对这些方法的扩展。这导致很快就难以区分到底什么才是正统的算法。在本文中，小编希望给你两种方式来思考和区分在这个领域中你将会遇到的算法。 第一种划分算法的方式是根据学习的方式，第二种则是基于形式和功能的相似性(就像把相似的动物归为一类一
可利用的算法非常之多。困难之处在于既有不同种类的方法，也有对这些方法的扩展。这导致很快就难以区分到底什么才是正统的算法。在这个帖子里，我希望给你两种方式来思考和区分在这个领域中你将会遇到的算法。 第一
将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破， 分而治之
摘要：在2023年7月即将召开的机器学习领域知名国际会议ICML2023中，清华大学计算机系徐华老师团队以长文的形式发表了采用低维优化求解器求解高维/大规模优化问题的最新研究成果(论文标题“GNN&GBDT-Guided Fast Optimizing Framework for Large-scale Integer Programming”)。本项研究针对工业界对于大规模整数规划问题的高效求解需求，提出了基于图卷积神经网络和梯度提升决策树的三阶段优化求解框架，探索了仅使用小规模、免费、开源的优化求解器求解只有商用优化求解器才能解决的大规模优化问题的道路，在电力系统、物流配送、路径规划等诸多应用领域中均具有潜在的应用价值。
作者：刘光聪 中兴通讯高级系统架构师，专注机器学习算法，分布式系统架构与优化。 原文：TensorFlow架构与设计 http://www.jianshu.com/p/a5574ebcdeab
本章一举两得：我展示了上一个练习的解法，并展示了一种使用摊销分析来划分算法的方法。
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