论文标题：SVM Based Fast CU Partitioning Algorithm for VVC Intra Coding
Versatile Video Coding (VVC) 是目前最优的视频编码标准，它具有很高的编码效率，同时也带来了很高的复杂度。为了解决这一问题，Kulupana 等人提出了一种基于机器学习（ML）的 VVC 帧间编码快速算法。
来源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/267375732
分治法的基本思想： 将一个规模为 n 的问题分解为 k 各规模较小的子问题， 这些子问题互相独立且与原问题是同类型问题。 递归地解这些子问题， 然后把各个子问题的解合并得到原问题的解。 分治法所能解决的问题一般具有的几个特征是： 该问题规模缩小到一定程度就可以容易地解决； 该问题可以分解为若干个规模较小的同类型问题； 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解； 原问题分解出的各个子问题是相互独立的， 即子问题之间不包含公共的子问题。 分治法可以解决的具体问题：矩阵连乘、大数乘法、二分法搜索、快速排序
正如它的名字所体现，快速排序是在实践中最快的已知排序算法，平均运行时间为O(NlogN)，最坏的运行时间为O(N^2)。算法的基本思想很简单，然而想要写出一个高效的快速排序算法并不是那么简单。基准的选择，元素的分割等都至关重要，如果你不清楚如何优化快速排序算法，本文你不该错过。
一：概要模式 1：简介 概要设计模式更接近简单的MR应用，因为基于键将数据分组是MR范型的核心功能，所有的键将被分组汇入reducer中 本章涉及的概要模式有数值概要（numerical summarization），倒排索引（inverted index），计数器计数（counting with counter）2：概要设计模式包含 2.1：关于Combiner和paritioner combiner：reducer之前调用reducer函数，对数据进行聚合，极大的减少通过网络传输到reduce
当前应用研究的很多方面都依赖于一种名为梯度下降的算法。这是一个求解某个数学函数最大 / 最小值的过程（函数优化），从计算产品的最佳生产方式，到工人轮班的最佳安排方法，这一算法都能派上用场。
我们在一个具有挑战性的大规模真实全景图像数据集上研究交通标志检测。核心处理是基于HOG (Histogram of Oriented Gradients)算法，该算法通过在特征向量中加入颜色信息进行扩展。颜色空间的选择对性能有很大的影响，其中我们发现CIELab和YCbCr颜色空间给出了最好的结果。颜色的使用显著提高了检测性能。我们比较了特定算法和HOG算法的性能，并表明HOG在大多数情况下比特定算法的性能高出数十个百分点。此外，我们提出了一种新的迭代支持向量机训练范式来处理背景外观的大变化。这减少了内存消耗，提高了后台信息的利用率。
快速排序，正如它的名字所体现，是在实践中已知的最快的排序算法，平均运行时间为O(NlogN)，最坏的运行时间为O(N^2)。算法的基本思想很简单，然而想要写出一个高效的快速排序算法并不是那么简单。基准的选择，元素的分割等都至关重要，如果你不清楚如何优化快速排序算法，本文你不该错过。
Dijkstra’s algorithm（迪杰斯特拉算法）是一种用于求解单源最短路径问题的经典算法。该算法可以计算从单个起始节点到图中所有其他节点的最短路径。Dijkstra’s algorithm适用于没有负权边的有向或无向带权图。
新冠大流行给世界带来了巨大的改变，全球科学家和研究人员在研制有效的疫苗。他们正在做的就是从广阔的样本空间中近似地收紧可能性范围，并尽力得到一些有效解。近似在我们的生活中发挥了重要作用。
[导读] 前面文章改变世界的5大算法，一文中提到快速排序算法对世界影响巨大，估计很多人不以为然，本文来尝试解读一下为啥。
选自Medium 机器之心编译 作者：Aryan Gupta 编辑：魔王 罗素曾说：所有精确科学都被近似思想所主宰。本文介绍了近似算法及其对某些标准问题的适用性。 新冠大流行给世界带来了巨大的改变，全球科学家和研究人员在研制有效的疫苗。他们正在做的就是从广阔的样本空间中近似地收紧可能性范围，并尽力得到一些有效解。近似在我们的生活中发挥了重要作用。 以在线食品配送为例，我们经常从网上订购食物，享受快速送达的服务。但你想过这些 app 后端运行的什么算法让快递员在更短时间内抵达目的地吗？答案是近似算法。这类问
在网络上进行社区检测时，有时我们不仅拥有实体之间的联系。这些实体代表了我们可能也想在网络可视化中代表的现实事物。
本文从时间复杂度角度引入对频繁项集挖掘问题的分析，概要地介绍了两种常见的频繁项集挖掘算法Apriori算法和FP-Growth算法，并对它们的优化策略和并行化方法进行了介绍。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 梯度下降是机器学习中求最小值最常用的一种算法。尽管这种算法应用广泛，但是人们关于它计算复杂度的理论研究却寥寥无几。 在今年ACM举办的计算机理论顶会STOC上，牛津大学和利物浦大学的学者们，给我们证明了这个理论问题的答案。 他们得到了梯度下降算法的计算复杂度，等于两类计算机问题的交集。 这篇文章也成为了STOC 2021的最佳论文。 梯度下降的复杂度 四位作者研究人员将目光放在了TFNP中两个子集问题的交集。 第一个子集称为PLS （多项式局部
我们分析上面的示例，其实比较的就是下一个区间起始值是否在上一个区间的范围内，依次比较，直到匹配失败，就把这个已经匹配过的最小值和最大值放入一个新的区间。
孤立森林是一种简单但非常有效的算法，能够非常快速地发现数据集中的异常值。理解这个算法对于处理表格数据的数据科学家来说是必须的，所以在本文中将简要介绍算法背后的理论及其实现。
前言 本文介绍了最简单的NP-hard问题——数字分区问题，以及该问题的一个伪多项式解法和两个近似解法。 数字分区问题 讨论这样一个问题：给定一个正整数的多重集合 ，能否将 划分为两个子集 和 ，使
在这里我们可以遍历一次同时找到最小元素和最大元素，对应放到相应的位置， 基本代码如下：
大家好，我是第二次参加LiveVideoStack举办的活动，第一次参加的时候我准备了两部分内容：程序化和流行的VR、AR。当时出品人陆老师（陆其明）谈到单纯地讲程序化太偏，可能整体效果不好，于是我临时改换了演讲主题，讲另外一个也就是VR、AR的案例。但是在参会时有人向我反映，在这种纯粹的讲代码讲技术的特殊行业，只讲例子反而不如今天讲的这个，所以我的思想发生了变化。这次来分享，我就迫不及待的把之前准备的东西拿出来，今天的内容也比较适合，短小精悍。我会与大家分享几个小例子和编码中一些小的技巧，而最近火热的区块链播放器，AI增强的另外一些编码器主题可能太大，需要更多的时间与大家讨论。我认为这些话题有可能在今年10月份有可能有结果，现在定论为时尚早。程序开发就是如此，等到大家出结果的时候，可能风口已经过去，大家也已经不追了，这是一种趋势。
1 Bagging 采用自助采样法()采样数据。给定包含个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时，样本仍可能被选中， 这样，经过次随机采样操作，我们得到包含个样本的采样集。 按照此方式，我们可以采样出个含个训练样本的采样集，然后基于每个采样集训练出一个基本学习器，再将这些基本学习器进行结合。这就是的一般流程。在对预测输出进行结合时，通常使用简单投票法， 对回归问题使用简单平均法。若分类预测时，出现两个类收到同样票数的情形，则最简单的做法是随机选择一
的排序算法，归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模的数据排序，比上一节讲的那三种排序算法要更常用。
前面我们介绍了特征选择(Feature Selection，FS)与离散化数据的重要性，总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法。今天讲一讲FS与离散化的背景，介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP)。 A. 特征选择 特征选择是一个组合优化问题，因为在具有N个特征的数据集上有2N个可能的不同特征子集。FS方法通常有两个重要的部分组成，即搜索技术和特征评估方法。 在特征评估方面，FS方法通常可以分为过滤(filter)和包装(wrapper)方法。过滤法基于它们的内在特性
首先，让我们回顾一下散列表的基本工作原理。散列表是一种数据结构，它使用一个哈希函数将键（key）映射到数组中的一个位置，该位置即为槽位。然后，可以将与该键关联的值存储在该槽位中。理想情况下，如果所有的键都是唯一的，那么每个键都将映射到数组的不同位置，这样我们就可以在O(1)的时间复杂度内进行查找、插入和删除操作。然而，在实际应用中，往往会有多个键映射到同一个槽位的情况，这就导致了所谓的散列冲突。
冒泡排序、插入排序、选择排序这三种排序算法，它们的时间复杂度都是 O(n2)，比较高，适合小规模数据的排序。归并排序和快速排序的时间复杂度为 O(nlogn) 。这两种排序算法适合大规模的数据排序
作者：Zhaoxi Chen, Guangcong Wang, Ziwei Liu
Bagging采用自助采样法(bootstrap sampling)采样数据。给定包含m个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时，样本仍可能被选中， 这样，经过m次随机采样操作，我们得到包含m个样本的采样集。
墨墨导读：本文是对GaussDB 200产品的整体描述，包含产品架构、数据流程、组网方案、服务部署原则、企业级增强特性等。
分而治之算法是将大问题分解为更小的子问题，然后将这些子问题分解为更小的问题，直到变得微不足道。这种方法使递归成为一种理想的技术：递归情况将问题分解为自相似的子问题，基本情况发生在子问题被减少到微不足道的大小时。这种方法的一个好处是这些问题可以并行处理，允许多个中央处理单元（CPU）核心或计算机处理它们。
Bean对象实现WritableComparable几口，重写compareTo（）方法
今天给大家介绍Mohammad Ali Moni与Ulfarsson等人在Briefings in Bioinformatics上发表的文章“PreDTIs: prediction of drug–target interactions based on multiple feature information using gradient boosting framework with data balancing and feature selection techniques”。发现药物 - 靶点（蛋白质）相互作用（DTIS）对于研究和开发新的药物具有重要意义，对制药行业和患者具有巨大的优势。然而，使用实验室实验方法对DTI的预测通常是昂贵且耗时的。因此，已经为此目的开发了不同的基于机器学习的方法，但仍有需要提升的空间。此外，数据不平衡和特征维度问题是药物目标数据集中的一个关键挑战，这可以降低分类器性能。该文章提出了一种称为PreDTIs的新型药物 – 靶点相互作用预测方法。首先，蛋白质序列的特征载体由伪定位特异性评分矩阵（PSEPSSM），二肽组合物（DC）和伪氨基酸组合物（PSEAAC）提取;并且药物用MACCS子结构指数编码。此外，我们提出了一种快速算法来处理类别不平衡问题，并开发MoIFS算法，以删除无关紧要和冗余特征以获得最佳最佳特征。最后，将平衡和最佳特征提供给LightGBM分类器的以识别DTI，并应用5折CV验证测试方法来评估所提出的方法的预测能力。预测结果表明，所提出的模型预测显着优于预测DTIS的其他现有方法，该文章的模型可用于发现未知疾病或感染的新药。
10 月 29 日，最新一期国际权威学术期刊《自然•光子学》(影响因子：37.85) 以“Experimental quantum fast hitting on hexagonal graphs” 为题发表了上海交通大学金贤敏研究团队最新研究成果，报道了首个基于光子集成芯片的物理系统可扩展的专用光量子计算原型机，首次在实验上实现了“快速到达”问题的量子加速算法。
散列是指使用称为散列函数的数学公式从可变大小的输入生成固定大小的输出的过程。该技术确定数据结构中项目存储的索引或位置。
我之前的文章介绍了如何利用名为人工蜂群算法（ABC）的集群智能（SI）算法来解决现实世界的优化问题：https://medium.com/cesar-update/a-swarm-intelligence-approach-to-optimization-problems-using-the-artificial-bee-colony-abc-5d4c0302aaa4
对于许多开发人员而言，编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多，常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关，这只会增加压力。
在这个问题中，我们要使用一个称为"QuickSelect"的算法，这是一个用于在未排序的列表中查找第k小元素的算法。该算法基于"QuickSort"，但它只处理足够的元素以找到第k小的元素，而不是完全排序列表。
在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用图模型做协同过滤的方法，包括SimRank系列算法和马尔科夫链系列算法。现在我们就对SimRank算法在推荐系统的应用做一个总结。
DynamoDB 是 AWS 独有的完全托管的 NoSQL Database。它的思想来源于 Amazon 2007 年发表的一篇论文：Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store。在这篇论文里，Amazon 介绍了如何使用 Commodity Hardware 来打造高可用、高弹性的数据存储。想要理解 DynamoDB，首先要理解 Consistent Hashing。Consistent Hashing 的原理如下图所示：
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。
两种时间复杂度为O(nlogn)的排序算法，归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模数据排序，更常用。
2022年4月14日，美国国家癌症研究所 (NCI) 计算机辅助药物设计研究课题组的Wendy等人在JCIM杂志上发表综述，整理了当前用于药物研发的超大型数据库以及检索技术的情况。
上一篇博文我们已经介绍过，在没有采取任何优化措施的情况下，Kylin会对每一种维度的组合进行预计算，每种维度的组合的预计算结果被称为Cuboid。假设有4个维度，我们最终会有24 =16个Cuboid需要计算。 但在现实情况中，用户的维度数量一般远远大于4个。假设用户有10 个维度，那么没有经过任何优化的Cube就会存在210 =1024个Cuboid；而如果用户有20个维度，那么Cube中总共会存在220 =1048576个Cuboid。虽然每个Cuboid的大小存在很大的差异，但是单单想到Cuboid的数量就足以让人想象到这样的Cube对构建引擎、存储引擎来说压力有多么巨大。因此，在构建维度数量较多的Cube时，尤其要注意Cube的剪枝优化（即减少Cuboid的生成）。
这篇博客将会简单记录Hadoop与Spark对比，HDFS，MapReduce的基本概念，及Spark架构设计，RDD，运行模式。整理起来一起阅读方便我们理解整个大数据处理框架全局和发展。
首先map task会从本地文件系统读取数据，转换成key-value形式的键值对集合
由于LeetCode上的算法题很多涉及到一些基础的数据结构，为了更好的理解后续更新的一些复杂题目的动画，推出一个新系列 -----《图解数据结构》，主要使用动画来描述常见的数据结构和算法。本系列包括十大排序、堆、队列、树、并查集、图等等大概几十篇。
Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的。
在数字信号处理中常常需要用到离散傅立叶变换(DFT)，以获取信号的频域特征。尽管传统的DFT算法能够获取信号频域特征，但是算法计算量大，耗时长，不利于计算机实时对信号进行处理。因此导致DFT被发现以来，在很长的一段时间内都不能被应用到实际工程项目中，直到一种快速的离散傅立叶计算方法——FFT被发现，离散是傅立叶变换才在实际的工程中得到广泛应用。需要强调的是，FFT并不是一种新的频域特征获取方式，而是DFT的一种快速实现算法。
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