Johnson算法是一种用于解决边数与节点数之间关系为O(n^2)的带权图的最短路径问题的算法。它是一种结合了Dijkstra算法和Bellman-Ford算法的技术，通过使用一个负权重的环检测器来消除负权重的影响。这种算法的时间复杂度为O(n^2+m log n)。
讨论如何用Johnson算法来监管企业上网行为，听起来有点儿像在为上网行为安排“时间表”，就像一个网络版的时间管理大师一样。大家都知道，Johnson算法是解决作业调度问题的高手，能让作业们排队有序，就像乖乖等着上舞台表演一样。虽然在作业调度领域它可是大红大紫，但要把它拉进企业上网监管的大舞台上，可能需要一点儿变脸技巧。
n个作业{1，2，…，n}要在由2台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业加工的顺序都是先在M1上加工，然后在M2上加工。M1和M2加工作业i所需的时间分别为ai和bi。流水作业调度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序，使得从第一个作业在机器M1上开始加工，到最后一个作业在机器M2上加工完成所需的时间最少。 2、问题分析
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
随着编程语言种类的急速扩张，程序员的需求量在2014到2024会有17%的增长率 ，这是美国劳工统计局的官方数据 -- 而其他职业的增长率只有7%。我们不得不说，软件开发这个行业是越来越火了。
| 如何快速入门三维重建(计算机视觉)？ 大家好！我叫Leo。 以我个人的经验来看，首先找一篇有实现代码的经典文章来入手是最有效的方法。不管你是否有基础，都可以通过这种方式来让你快速发现自己知识点上的不足，比如说哪些概念或者是基本方法不知道的，通过收集整理，列出一个学习的方向的计划。一般情况下，先要我们亲自研读代码并执行程序，甚至有时候需要重写一遍该经典文章的算法，这些都会让我们能更快熟悉相关三维重建算法的技术实现，毕竟三维重建是应用技术，即使做科研也需要有具体的代码实现，把我们的重建结果展示出来才能让更
Johnson算法可以在O(V*V lgV + VE)的时间内找到所有节点对之间的最短路径，对于稀疏图来说，算法的渐进表现要由于重复平方法和FloydWarshall算法，如果图没有权值为负值的环路，则返回所有结点对的最短路径权重的矩阵，否则，报告图有权值为负的环
为寻找国内免费云资源作为微信后台，花了一天时间试用Sina App Engine（SAE），调试太不方便用户体验差。新浪作为媒体公司技术功底经不起考验，亚马逊能推出AWS，新浪还不行！更好选项是百度Baidu App Engine（BAE)，但最近尽然开始收费，还是安心回到force.com，至少老外承诺免费的东西一直免费且可靠。
经常有人问我“要成为数据挖掘工程师或者数据科学家应该读什么书？”类似的问题。下面是一份建议书单，同时也是成为数据科学家的指南，当然，这不包括取得合适大学学位的要求。 在深入探讨之前，数据科学家似乎需要
人工智能和人类之间的“竞赛”一直都是热门的研究话题，AlphaGo 战胜了人类围棋玩家，AlphaZero 在围棋比赛中击败了AlphaGo 及其更高版本，并在国际象棋比赛中击败了顶级象棋引擎之一 Stockfish。在 DOTA2 多人实时战略游戏中，OpenAI Five 战胜了世界冠军战队。
前言 图片风格转换最早进入人们的视野，估计就是Prisma这款来自俄罗斯的网红App。他利用神经网络（多层卷积神经网络）将图片转换成为特定风格艺术照片。利用图片风格转换算法，我们可以将一个图片放入以及
流水作业是并行处理技术领域的一项关键技术，它是以专业化为基础,将不同处理对象的同一施工工序交给专业处理部件执行,各处理部件在统一计划安排下,依次在各个作业面上完成指定的操作。 流水作业调度问题是一个非常重要的问题，其直接关系到计算机处理器的工作效率。然而由于牵扯到数据相关、资源相关、控制相关等许多问题，最优流水作业调度问题处理起来非常复杂。已经证明，当机器数(或称工序数)大于等于3时， 流水作业调度问题是一个NP-hard问题（e.g分布式任务调度）。粗糙地说，即该问题至少在目前基本上没有可能找到多项式时间的算法。只有当机器数为2时，该问题可有多项式时间的算法（机器数为1时该问题是平凡的）。
24小时耕作、自动驾驶拖拉机、无人多用途收割机…这些设备不再是科幻小说的想象，今日的农业已经开始拥抱各种创新科技。 在人们印象中农民辛苦挥汗播种、祈求风调雨顺五谷丰收的那些画面，其实从未精确反映农业科
通过使用修改的Bellman-Ford算法，避免在初始松弛步骤期间对图中的所有边进行迭代，该算法只处理在上一次迭代中更新的顶点。
最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题， 旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。 算法具体的形式包括：
【新智元导读】人类通常相当擅长关系推理，但对 AI 来说是难点。谷歌 DeepMind 研究人员提出了用于关系推理的人工神经网络。它拥有处理图像、分析语言甚至学习游戏的专门架构，协同地在数据中找到模式，发现事物之间存在的关系。 您要买的新家附近有多少个公园？和你的晚餐最配的葡萄酒是什么？这些问题需要关系推理，这对于 AI 来说是难点。现在，谷歌 DeepMind 的研究人员已经开发了一种简单的算法来处理这种推理，而且它已经在复杂的图像理解测试中打败了人类。 人类通常相当擅长关系推理，一种使用逻辑来连接和比较
题目：《实例正则化：快速风格化缺失的成分》 文章地址：《Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization》 a
经常有人问我“要成为数据挖掘工程师或者数据科学家应该读什么书？”类似的问题。下面是一份建议书单，同时也是成为数据科学家的指南，当然，这不包括取得合适大学学位的要求。 在深入探讨之前，数据科学家似乎需要掌握许多技巧，如：统计学、编程、数据库、演讲技巧、数据清理与变换知识。 理想情况下，你需要具备以下技能： 了解统计学与数据预处理知识。 理解统计陷阱。你必须明白在统计分析过程中偏差与常见错误都将影响统计分析人员。 了解几个机器学习与统计技术的工作原理。 时间序列分析。 编程技巧 (R, Java, Pyth
做好准备跟Jimmy、Pepper和Jibo说“你好”。 为普通家庭开发的第一波真正的社交陪伴机器人将在2015年来到你身边的商店-虚拟的或者其他形式的。 这些新一代社交机器人的设计初衷是希望它们
人脸识别是当下最热的领域之一。这两年尤其在安保系统、天眼系统、犯罪分子抓捕系统、人脸锁、人脸考勤机、人脸支付等等领域迅速发展。 学习人脸识别，论文是必不可少的部分。 深度之眼专门推出人脸识别论文精讲直播，为期2天，邀请算法研究员Johnson老师主讲统计学习方法在人脸识别领域应用的开山之作《Eigenfaces For Recognition》。 —— 主讲老师 —— —— 直播内容与安排 —— 第01天 人脸识别技术发展脉络与论文泛读（3月9日） 1.人脸识别技术的发展历程 2.基础知识点讲解（PCA算
Johnson-Cook本构和失效模型是由Johnson和Cook在上个世纪80年代提出，被广泛应用于冲击与载荷领域。Johnson-Cook模型最大的特点是形式简单，且同时考虑了应变硬化，应变率强化，以及温度软化效应的影响。
前言 说到Spring，也许现在的开发者们最先想到的是 Josh Long 超快的语速与现场代码能力，让很多Java开发者折服。 然而Spring的历史上，最传奇的还是要数其创始人：Rod Johnson！ 先不说别的，看到他的学历，你就震惊的了，悉尼大学的音乐学博士！不要惊讶，不是计算机！ 也许就是因为这样一颗理性思维与艺术细胞结合的秃顶大佬，才能造就Spring这样的产物吧。 Rod Johnson Rod Johnson，就是上图这位头顶略微地中海的男子，但是秃脑袋瓜并没有让Rod Johnso
我们从小都听说过，新中国的第一颗人造卫星的各种数据，是通过工程师们“徒手”用算盘计算出来的。
我写过几篇关于人工神经网络的文章，但都是关于随机概念的随机文章。本系列文章将向您详细介绍人工神经网络及其相关概念。所有内容的参考资料和参考资料将在本系列的最后提到，以便您可以深入研究所有的概念。
利用Abaqus进行有限元模拟的过程中，我们有时候需要考虑材料的非线性，当定义材料塑性应力应变关系时，我们必须采用真实应力和真实应变[1]。
这本书是软件研发领域重要的里程碑，合著此书的四位作者 Erich Gamma，Richard Helm，Ralph Johnson ，John Vlissides 被业内称为GoF（Gang of Four），因此这本书也被人称为GoF设计模式。 1.创建型模式 这一类设计模式的目的是用于创建对象。 2.结构型模式 这一类设计模式的目的是优化不同类、对象、接口之间的结构关系。 3.行为型模式 这一类设计模式的目的是更好地实现类与类之间的交互以及算法的执行。 每一个类型所包含的具体设计模式，总结在下图当中：
那个专注于制造AR(增强现实)眼镜，让鲸鱼跃出篮球场的初创公司Magic Leap决定换帅了！
Python算法设计篇(9) Chapter 9: From A to B with Edsger and Friends
至顶网报道 来源：cio 在IT业界中，炒作越多，误解就越多，数据分析也不例外。作为当今IT技术最热门的方向之一，数据分析可以带来显著的业务收益，但是带来的误解可能也会阻碍顺利地、及时地交付可能让业务用户和最终客户受益的分析能力。 随着企业组织创建或者扩展其分析战略，这里有十几个需要揭穿的数据分析神话需要他们牢记在心。 神话1：数据分析需要大量投资 现在来看，几乎每一项技术都必须经过财务稳健性的过滤。“这项技术成本多少？”这个问题是IT和业务经理们在提出启动新项目或者开发新工具的时候，会被问到的第一个问题。
当初次编译安装nginx时，http_ssl_module 模块默认是不编译进nginx的二进制文件当中，如果需要添加 ssl 证书。也就是使用 https协议。那么则需要添加 http_ssl_module 模块。假设你的nginx安装包目录在/home/johnson/nginx-1.17.5，下面会用到
SORT命令在Redis中实现了对存储在列表、集合、有序集合数据类型的元素进行排序的功能。
【新智元导读】Nature今日刊文，介绍了信息可视化带给生物学的变革。其中，研究人员通过计算机视觉技术，用数码影像生成数字化三维模型，计算机能自动识别标本的各项特征，而这些数据可以用于确定该生物与其他物种以及同种类中不同个体间的关系。 （文／Ewen Callaway）巧妙的可视化能改变生物学家对数据的理解。现在，科学家已经能够对每个 RNA 分子进行测序，或把显微镜图像录入硬盘，生命科学家正在寻找越来越多的新创可视化方法，理解他们收集的大量原始数据。 今年3月，在德国海德堡举行的欧洲分子生物学实验室会议，
AI 科技评论按：随着深度学习爆发式的成功，算法渐渐的被引入了一个人类认为相对安全的领域 —— 创造引人注目的艺术。
随着深度学习爆发式的成功，算法渐渐的被引入了一个人类认为相对安全的领域 —— 创造引人注目的艺术。
这本书是软件研发领域重要的里程碑，合著此书的四位作者 Erich Gamma，Richard Helm，Ralph Johnson ，John Vlissides 被业内称为GoF（Gang of Four），因此这本书也被人称为GoF设计模式。
在开发场景中，大部分数据都是使用请求转发（forward）进行传递，而使用重定向（redirect）传递数据可能比较少。 那么问题来了：请求中的数据生命周期存活时间只在一个请求转发（request）中，当这个请求结束后，那么请求中所带的数据也会随着这个请求一起拜拜了。而重定向会向服务器发起两个请求，所以第一个请求的数据不就到不了第二个请求了吗？如图：
药物研发成本的增加和投资回报率的降低对制药行业构成了巨大的威胁。新兴技术有可能大幅提高药物研发和制造的效率。人工智能（AI）被认为是一种令人难以置信的工具，可以增强医疗保健的多个方面，特别是药物发现。越来越多的制药公司正在投资人工智能。尽管最初持怀疑态度，但医疗人工智能市场据称到2020年将增长到80亿美元，主要受到药物发现应用的推动。
在Spring作为关键词出现在每一位技术人员简历里面的今天，我们可以深刻地体会到Spring的春天真的来了。
循环神经网络（三） ——词嵌入学习与余弦相似度 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、词汇表征 1、one-hot表示法 之前的学习中提到过，对于词汇库，可以用one-hot表示法来表示。即，假设词汇库单词量是10000个单词，则可以用1*10000的矩阵来表示每个单词，单词在对应词汇表中的位置是1，其他位置是0。 如man是第5391个单词，则矩阵为[0 0 0 ... 0 0 1 0 0 ... 0]T，这里的1就是在矩阵的第5391个位置。 这样做有个缺点，即词语之间无法建立任何联系，只有自身的位置
导语：可视化不只是画画那么简单，它或许是我们理解神经网络的世界的方法。PS：标题是作者说的，不是我说的，要打，就打他（逃
在之前的文章 用ChatGPT写一个数据采集程序 中，我们演示了如何用 ChatGPT 辅助编写代码。
本文总结算法中涉及图的最短路径可能用到的算法，主要分为两大类，一类是单源最短路径，即计算一个给定的顶点到其他顶点的最短路径，一类是多源最短路径，即计算顶点两两之间的最短路径。
1.马斯克反击彭博对黑客研发自动驾驶报道：这不是儿戏 北京时间12月18日消息，昨天，彭博社发表文章称前iPhone黑客乔治·霍兹正在自家车库中打造自动驾驶汽车软件。作为该领域的领导者，一向大胆的马斯
欢迎大家来到图像分类专栏，类别不平衡时是很常见的问题，本文介绍了类别不平衡图像分类算法的发展现状，供大家参考学习。
【新智元导读】世界上最有影响力的国际时事刊物之一《外交政策》（Foreign Policy）撰文称，美国若再不采取行动，将输掉人工智能竞赛，丧失全球霸主的地位。文章分析了相较于俄中两国，美国在人工智能领域的劣势和应采取何种应对措施。 大约60年前，当时的参议院多数党领袖Lyndon B. Johnson曾警告，谁赢得太空竞赛，谁就会获得对世界的绝对控制。 无独有偶，最近俄罗斯总统普京表示，“谁成为人工智能领域的领导者，谁就将成为世界的统治者。” Johnson和普京或许会被指责为过于夸张。 但是他们对技术力
设计模式（Design pattern）是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。 毫无疑问，设计模式于己于他人于系统都是多赢的，设计模式使代码编制真正工程化，设计模式是软件工程的基石，如同大厦的一块块砖石一样。项目中合理的运用设计模式可以完美的解决很多问题，每种模式在现在中都有相应的原理来与之对应，每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题，以及该问题的核心解决方案，这也是它能被广泛应用的原因。
身为一名Java程序员，大家可能都有这样的经历：调用一个方法得到了返回值却不能直接将返回值作为参数去调用别的方法。我们首先要判断这个返回值是否为null，只有在非空的前提下才能将其作为其他方法的参数。之前，Google Guava项目曾提出用Optional类来包装对象从而解决NullPointerException。受此影响，JDK8的类中也引入了Optional类，在新版的SpringData Jpa和Spring Redis Data中都已实现了对该方法的支持。Optional是可以包含或不包含非null值的容器对象，如果存在值，则isPresent()将返回true，而get()将返回该值。
随着3D视觉技术的不断发展及相关产业需求的提升，基于图像的三维重建技术受到越来越多的关注。在计算机视觉国际顶级会议 CVPR 2018论文录用名单中，以“3D”为名的文章高达83篇，涉及三维视觉的工作更是超过了 90 篇。 下面是TUM（慕尼黑工业大学）推荐的13篇经典论文，非常适合大家研读。 数学背景：线性代数 Chapter 1 - Mathematical Background: Linear Algebra 移动场景 Chapter 2 - Representing a Moving Scene 透
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