摘要:泛洪是所有分布式网络算法中最简单和最基本的算法之一。节点通过向其所有相邻节点发送消息来开始该过程,在下一轮中将消息转发给他们未从其接收消息的所有相邻节点,依此类推。我们假设节点没有记录泛洪事件。我们称之为记忆性泛滥(AF)。由于节点忘记了,如果在后续轮次中再次接收到消息,则将再次转发该消息,从而提高了消息即使在有限图上也可以无限循环的可能性。据我们所知,这种洪水过程终止的问题尚未解决 - 相反,隐含地假设不终止。
import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx import networkx.algorithms.bipartite as bipartite G = nx.davis_southern_women_graph() women = G.graph['top'] clubs = G.graph['bottom'] print("Biadjacency matrix") print(bipartite.biadjacency_matrix(G
题意:一些城市。之间有道路相连,如今要安放警卫,警卫能看守到当前点周围的边,一条边仅仅能有一个警卫看守,问是否有方案,假设有最少放几个警卫
思路: 二分图满足存在子集A和子集B,使得从A出发的边只能连接到B,B出发的边只能连接到A。换句话说,A出发的边不能连到A中的元素。B同理,采用染色法,因为相连的边一定是互异的,如果在不断染色的过程当中,出现冲突的情况,即返回false,全部染色完毕未发现冲突则返回true。
近日,厦门大学和腾讯优图联合发布了一种基于transformer的端到端的实例分割方法ISTR:
Given an undirected graph, return true if and only if it is bipartite.
本文介绍一种高效的二分图社区发现算法biLouvain,以云服务中的多对多关系的分组问题为例,分析这类算法的使用方法和效果。
graph[i] = {a,b,c,d} 表示i讨厌(a,b,c,d),讨厌关系为双向的,
graphi = {a,b,c,d} 表示i讨厌(a,b,c,d),讨厌关系为双向的,
Tian Ji -- The Horse Racing Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 17221 Accepted Submission(s): 4998 Problem Description Here is a famous story in Chinese history. "That was about 23
作者:Zhihao Gavin Tang,Xiaowei Wu,Yuhao Zhang
在本文中提出了一种称为ISTR的实例分割Transformer,它是首个基于Transformer的端到端框架。ISTR通过预测低维Mask嵌入,并将其与Ground-Truth Mask嵌入进行匹配以得到Set Loss。此外,ISTR同时使用循环细化策略进行检测和分割,与现有的自上而下和自下而上的框架相比,它提供了一种实现实例分割的新方法。
图可以被看作一个群,记号为G=(V, E)。图的顶点(vertex)之间的二元关系可以看成是E中的元素,也就是图里的边(edge)。图的边是否有序则分为有序图和无序图。 在无序图中,简单图(simple graph)被定义作:没有两条边是连着相同顶点的。而如果有这样的边(称为multiple edge),那么这个图就应被称为multigraph。图里的环(loop)即为字面意义,指向自身。在这里定义pseudograph:允许环和多重边存在的图即为pseudograph。
摘要:我们将Hall著名的婚姻定理的婚姻问题概括为我们称之为对称婚姻问题,这个问题可以被认为是最大加权二元匹配的一个特例。 我们证明了对称婚姻问题的解决方案,当且仅当霍尔条件的变化适用于每个二分法时。 我们证明了这个结果的有限和无限版本,并提供了应用程序。
命名实体识别任务是自然语言处理领域中一项十分基本的任务,该任务的目的是识别自然语言文本中特定类型的实体,如人名、地名、机构名等。命名实体识别任务通常被建模为字符级别的序列标注任务,即对于一串输入的字符序列,命名实体识别模型需要预测出每个字符对应的命名实体标签。
论文阅读笔记,个人理解,如有错误请指正,感激不尽!仅是对文章进行梳理,细节请阅读参考文献。该文分类到Machine learning alongside optimization algorithms。
看看顶会大佬们有着怎样的新发现,又有怎样的心路历程,OpenMMLab 算法库又对他们有着怎样的帮助~
《Pattern Recognition》是人工智能领域的国际知名期刊(中科院一区Top、CCF B类期刊),影响因子为8.518; 其现有专刊“Graph Machine Learning for Pattern Recognition on Complex Graphs”征稿, 欢迎大家踊跃投稿! 1. Aim and Scope Existing works on graph machine learning, especially on graph neural network (GNN), are
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多目标跟踪(MOT)任务的关键挑战是跟踪目标下的时间建模。现存的用检测跟踪的方法采用简单的heuristics,如空间或外观相似性。这些方法,尽管其共性,但过于简单,不足以建模复杂的变化,如通过遮挡跟踪。所以现有的方法缺乏从数据中学习时间变化的能力。
该模块提供图像处理功能;目前支持YIQ空间的色度变换(包括饱和度和色调的变化)和投影变换(包括旋转)。
Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields CVPR 2017 Code: https://github.com/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation 效果演示视频: https://youtu.be/pW6nZXeWlGM 如果可以看youtu 的话
符号:设G = (U, V, E)为二分网络,其中U和V分别表示两种顶点的集合,E ⊆ U × V定义集合间的边。 如图 2 所示,u[i]和v[j]分别表示U和V中的第i和第j个顶点,其中i = 1,2, ..., |U|和j = 1, 2, ..., |V|。 每个边带有一个非负权重w[ij],描述顶点u[i]和v[j]之间的连接强度;如果u[i]和v[j]断开连接,则边权重w[ij]设置为零。 因此,我们可以使用|U|×|V|矩阵W = (w[ij])表示二分网络中的所有权重。
Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals
论文:End-to-End Object Detection with Transformers
如果我们能将一个图的节点集合分割成两个独立的子集A和B,并使图中的每一条边的两个节点一个来自A集合,一个来自B集合,我们就将这个图称为二分图。
DETR是facebook发表于ECCV2020的使用Transformers进行端到端的目标检测的框架。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.00666.pdf
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/310058362
本文为MIT Senseable City Laboratory 2018年5月23号发表于Nature杂志Addressing the minimum fleet problem in on-demand urban mobility论文的学习笔记。
分享一篇新出的论文 End-to-end Lane Shape Prediction with Transformers,该文为车道线检测问题建立参数模型,使用Transformer捕获道路中细长车道线特征和全局特征,所发明的车道线检测算法与以往相比,可端到端训练、参数量更少、速度更快(高达420 fps,单1080Ti)。
在科学研究中,从方法论上来讲,都应先见森林,再见树木。当前,人工智能科技迅猛发展,万木争荣,更应系统梳理脉络。为此,我们特别精选国内外优秀的综述论文,开辟“综述”专栏,敬请关注。
DGL团队昨天发布了 DGL v0.4.3 版本,这个版本无论是针对 DGL 系统的易用性还是性能,都做出了许多重要改进。主要亮点如下:
来源:我爱计算机视觉。分享一篇新出的论文 End-to-end Lane Shape Prediction with Transformers,该文为车道线检测问题建立参数模型,使用Transformer捕获道路中细长车道线特征和全局特征,所发明的车道线检测算法与以往相比,可端到端训练、参数量更少、速度更快(高达420 fps,单1080Ti)。
AI 科技评论按:本文作者赵通,是来自美国圣母大学计算机系 DM2 实验室的博士生。本文是他为 AI 科技评论撰写的基于 IEEE BigData 2018 录用论文《Actionable Objective Optimization for Suspicious Behavior Detection on Large Bipartite Graphs》的独家解读稿件,未经许可不得转载。
【导读】专知内容组整理了最近八篇网络节点表示(Network Embedding)相关文章,为大家进行介绍,欢迎查看! 1.SIGNet: Scalable Embeddingsfor Signed Networks(SIGNet: 基于可扩展嵌入的Signed网络) ---- 作者:Mohammad Raihanul Islam,B. Aditya Prakash,Naren Ramakrishnan 摘要:Recent successes in word embedding and document e
“众所周知,既然是在春天,就不要去做秋天的事。”额,不对,拿错剧本了,众所周知管院男女比例令人羡慕,现如今这个班级内部消化问题有待商榷,本文中提到的二部图或对单身狗们有所启发。。。
今日推荐几篇最新/经典计算机视觉方向的论文,涉及诸多方面,其中多篇都是CVPR2022录用的文章,具体内容详见论文原文和代码链接。
论文:《Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields》
目标检测算法,pipeline太复杂?不同任务人工设计不同的非极大值抑制(NMS)阈值、生成新的锚点(Anchor)?是不是直接戳中了各位开发者的痛点!莫慌,今天小编就为万千开发者破局~这个破局点就是:基于transform的目标检测算法DETR,简洁的pipeline,去除NMS、Anchor设计,且在COCO数据集上的指标与Faster RCNN相当。
本次报道的论文是来自赫尔辛基大学医学院的Jing Tang老师团队发表在nature communications上Bipartite network models to design combination therapies in acute myeloid leukaemia。文章提出了一个通过对患者相关药物反应数据的二分图网络建模来识别潜在的药物组合。在此项研究中选择性药物组合的药效和协同作用水平在体外治疗急性骨髓性白血病的三个细胞系中证实了与单药治疗的区别。本文中介绍了一种名义上的数据挖掘方法,通过组合疗法改善急性骨髓性白血病的治疗方案。
参与方式:https://github.com/apachecn/flink-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
由于无法发送超过5万字文章,内容见附件 leetcode算法笔记.pdf 目录: 概念和理论 主定理 基础数据结构 栈 例子:转逆波兰式 例子:132 Pattern 例子:# Lexicographical Numbers 例子: Shortest Unsorted Continuous Subarray 最小/最大堆 例子:最小堆的实现 例子:Merge k Sorted Lists 例子:Find Median from Data Stream 例子:窗口下的最大值 例子:Bathroom Stall
优于FCOS:在One-Stage和Anchor-Free目标检测中以最小的成本实现最小的错位(代码待开源)
本次使用的示例数据是Daniel van der Meulen在1585年收到的信件所组成,包括writer,source, destination和date
当时我的回答是:广义上来讲,任何数据在赋范空间内都可以建立拓扑关联,也就是可以构成graph,所以学习图论很有用。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/358716442
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