以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
模拟生命 模拟生命类似一个小游戏，可以假设有很多个小生命，或小细胞，可生可灭，具体k看这个细胞邻居的多少，规则如下,更多参见： The universe of the Game of Life is an infinite two-dimensional orthogonal grid of square cells, each of which is in one of two possible states, live or dead. Every cell interacts with its ei
所谓的近邻表求解，就是给定N个原子的体系，找出满足cutoff要求的每一对原子。在前面的几篇博客中，我们分别介绍过CUDA近邻表计算与JAX-MD关于格点法求解近邻表的实现。虽然我们从理论上可以知道，用格点法求解近邻表，在复杂度上肯定是要优于传统的算法。本文主要从Python代码的实现上来具体测试一下二者的速度差异，这里使用的硬件还是CPU。
最近有个同学问我 k-means 和 kNN 是不是差不多？其实差太多了，k-means 是在不知道类别的情况下进行分类的，而 kNN 是通过已经存在的已经分好类的数据集给新的数据集归类。上次讲了 k-means，这次就正好讲一下 kNN。
对于中小型的公司，用户的数据量及公司产品的个数都是较小规模的，需要提供给用户的推荐系统实现的重心也从人性化变成了实现成本，协同推荐就是非常常见、有效且可以快速实现的方法，也是本文想介绍的。
graphi = {a,b,c,d} 表示i讨厌(a,b,c,d)，讨厌关系为双向的，
graph[i] = {a,b,c,d} 表示i讨厌(a,b,c,d)，讨厌关系为双向的，
好久没有刷题，甚是怀念这种刷题的感觉 最近有刷杭电oJ POJ也试着刷了一下，还有个国外的平台我忘了叫啥了 感觉LeetCode的平台很人性化，能够在提交之前自己尝试运行，并且能够告诉你WA之前最后一次测试数据是什么，方便寻找错误原因，并且AC之后还能看到别人的AC代码（这是我最欣赏的一点！）这样就能学习到更好的算法，不过它的playground我还不是很会用，调试还得在本地进行。但是测试用例有点少，题目偏简单，相比之下杭电OJ和POJ的测试条件就有点苛刻了
文中的一些图片以及思想很多都是参考https://www.cnblogs.com/My-code-z/p/5712524.html 大佬的思想 以及自己做一些个人理解的补充 细化算法原理理解起
在软件开发中，有向无环图（Directed Acyclic Graph，简称DAG）是一种特殊的图结构，其中的节点和边代表了任务和任务间的依赖关系。在有向无环图中，所有的边都有一个方向，而且图中不存在任何从一个节点开始最终回到该节点的循环路径。这种特性使得DAG成为了表示一系列有依赖关系的任务的理想选择。
题图来自 Go vs Rust: Which will be the top pick in programming?[1] 121. UDP listen and read Listen UDP t
In this assignment, you will compare the characteristics and performance of different classifiers, namely logistic regression, k-nearest neighbours and naive Bayes. You will experiment with these extensions and extend the provided code. Note that you should understand the code first instead of using it as a black box. Python versions of the code have been provided. You are free to work with whichever you wish.
共识机制的原理是，当一个节点通过工作量证明打包了区块添加到了区块链上，要和全网其他同时完成工作量证明的节点竞争最长链，如果发现比自己长的链，则替换掉自己的，基于这个，来完成我们的代码编写
Lecture 15-16: Blockchain and data processing
This is the Computer Systems A summative coursework. The coursework is worth 80% of the unit mark. It is to be completed in your programming pairs. You must report any change to your pairing to the unit director before starting your assignment. It runs over 4 weeks (5 weeks including the reading week) and the deadline for submitting all your work is Friday 3rd December 13:00.
DFS的这种递归性质可以使用堆栈来实现。基本思想如下： 选择一个起始节点并将其所有相邻节点推入堆栈。 从堆栈中弹出一个节点选择下一个要访问的节点，并将其所有相邻节点推入堆栈。 重复此过程，直到堆栈为空。但是，请确保已标记访问的节点。这将防止多次访问同一节点。如果未标记访问的节点，并且多次访问同一节点，则可能会陷入无限循环。
对于目标识别任务，比如判断一张图片中有没有车、是什么车，一般需要解决两个问题：目标检测、目标识别。而目标检测任务中通常需要先通过某种方法做图像分割，事先得到候选框；直观的做法是：给定窗口，对整张图片滑动扫描，结束后改变窗口大小重复上面步骤，缺点很明显：重复劳动耗费资源、精度和质量不高等等。 针对上面的问题，一种解决方案是借鉴启发式搜索的方法，充分利用人类的先验知识。J.R.R. Uijlings在《Selective Search for Object Recoginition》提出一种方法：基于数据驱动，与具体类别无关的多种策略融合的启发式生成方法。图片包含各种丰富信息，例如：大小、形状、颜色、纹理、物体重叠关系等，如果只使用一种信息往往不能解决大部分问题，例如：
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。
使得切割的边的权重和最小，对于无向图而言就是切割的边数最少，如上所示。但是，切割的时候可能会存在局部最优，有以下两种方法：
橙子还是柚子 如何判断水果是橙子还是柚子呢？一种办法是看它的邻居。来看看离它最近的三个邻居 在这三个邻居中，橙子比柚子多，因此这个水果很可能是橙子。你刚才就是使用K最近邻（k-nearest neig
最近因为要研究下色温算法，顺便下载了最新的GIMP软件，色温算法倒是找到了（有空单独来讲下），也顺便看看GIMP都有些什么更新，嗯，更新还是蛮多的，界面UI上有很多改动，有些已经改的面目全非了。随便瞄了一下Enhance菜单，发现里面有一个Nosie Reduction算法，试了下，还有点效果。于是在github上下载了GIMP的源代码，可是在源代码里搜索相关的关键词确没有发现任何的相关代码，后来才发现很多东西都有个GEGL关键词，结果一百度，原来他是一个单独的软件包，于是有下载了GEGL的源代码，终于在gegl-master\operations\common\里面看到了noise-reduction.c文件。
There are n sharks who grow flowers for Wet Shark. They are all sitting around the table, such that sharks i andi + 1 are neighbours for all i from 1 to n - 1. Sharks n and 1 are neighbours too.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。arping是用于发送arp请求到一个相邻主机的工具； arping使用arp数据包，通过ping命令检查设备上的硬件地址。 语法： [root@ha01 ~]# arping Usage: arping [-fqbDUAV] [-c count] [-w timeout] [-I device] [-s source] destination -f : quit on first reply -q : be quiet -b : keep broadcasting, don’t go unicast -D : duplicate address detection mode -U : Unsolicited ARP mode, update your neighbours -A : ARP answer mode, update your neighbours -V : print version and exit -c count : how many packets to send -w timeout : how long to wait for a reply -I device : which ethernet device to use (eth0) -s source : source ip address destination : ask for what ip address 该命令的各选项含义如下： -f 表示在收到第一个响应包后就退出； -q quiet output 不显示任何信息； -b 用于发送以太网广播帧（FFFFFFFFFFFF）。arping一开始使用广播地址，在收到响应后就使用unicast地址。 -c count表示发送指定数量的 ARP 请求数据包后就停止。如果制定了deadline选项，则arping会等待相同数量的arp响应包，直到超时为止； -d hostname 删除指定 hostname 的所有入口； -w timeout设定一个超时时间，单位是秒。如果到了指定时间，arping 还没有完全收到响应则退出； -V 显示版本信息 -H type设置和查询arp缓存时检查 type 类型的地址； -a ［hostname] 显示指定 hostname 的所有入口； -s hostname hw_addr 手工加入 hostname 的地址映射； 范例1 ：发送ARP请求 [root@ha01 ~]# arping 10.0.0.101 ARPING 10.0.0.101 from 10.0.0.121 eth0 Unicast reply from 10.0.0.101 [78:E4:00:4C:9E:E9] 1.121ms Unicast reply from 10.0.0.101 [78:E4:00:4C:9E:E9] 0.804ms Unicast reply from 10.0.0.101 [78:E4:00:4C:9E:E9] 1.431ms Unicast reply from 10.0.0.101 [78:E4:00:4C:9E:E9] 1.019ms Unicast reply from 10.0.0.101 [78:E4:00:4C:9E:E9] 1.289ms Unicast reply from 10.0.0.101 [78:E4:00:4C:9E:E9] 0.831ms Unicast reply from 10.0.0.101 [78:E4:00:4C:9E:E9] 1.480ms Unicast reply from 10.0.0.101 [78:E4:00:4C:9E:E9] 1.024ms 范例2 ：向指定主机发送ARP请求，当收到第一个包自动退出 [root@ha01 ~]# arping -f 10.0.0.101 ARPING 10.0.0.101 from 10.0.0.121 eth0 Unicast reply from 10.0.0.101 [78:E4:00:4C:9E:E9] 1.145ms Sent 1 probes (1 broadcast(s)) Received 1 response(s) 范例3 ： 指定发送次数 [root@ha01 ~]# arping -c 5 10.0.0.101 ARPING 10.0.0.101 from 10.0.0.12
上周的暑期生信黑马培训有老师提出要做SOM分析，最后卡在code plot只能出segment plot却出不来line plot。查了下，没看到解决方案。今天看了下源码，设置了一个参数，得到趋势图。也顺便学习了SOM分析的整个过程，整理下来，以备以后用到。
SOM (Self-Organizing Feature Map,自组织特征图)是基于神经网络方式的数据矩阵和可视化方式。与其它类型的中心点聚类算法如K-means等相似，SOM也是找到一组中心点 (又称为codebook vector)，然后根据最相似原则把数据集的每个对象映射到对应的中心点。在神经网络术语中，每个神经元对应于一个中心点。
Lectures 12 and 13: Classification and regression techniques: decision tree and k-nearest neighbor
最近看到一个很火的 100-Days-Of-ML-Code 的活动，在 Github 上看了下每日的学习内容，发现是个很好的查漏补缺的列表。这个学习列表里面包含机器学习，深度学习，统计学，线性代数等内容。KNN 是第 7 天的学习内容。
在之前的一篇博客中，我们介绍过MindInsight的安装与使用。不过在前面的文章中，我们主要介绍的是MindInsight与SummaryCollector的配合使用，更多的是用于对结果进行回溯。这篇文章我们简要的从性能分析的角度，来介绍一下MindInsight的一些使用方法。
为了帮助大家准备面试，这里分享一个资源，它提供了每个机器学习模型的简明解释。它们并不详尽，而是恰恰相反。希望阅读这篇文章后，你会了解如何以简洁的方式解释复杂的模型。
目录： 一、Fast Nearest Neighbours 二、Elasticsearch 插件 三、集成工作 四、结论
自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式。通过以下方式使用给定的数据（或数据样本）对SOM进行“训练”：
原文：https://pdfs.semanticscholar.org/943a/e455fafc3d36ae4ce68f1a60ae4f85623e2a.pdf
自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
在运营业务中，绝大多数公司会面临恶意注册，恶意刷接口，恶意刷券等流量问题，此类问题的常规解决方案都是拍定单位时间内的ip访问上限次数、qps上限次数等等，会存在误伤、频繁修改阀值等问题。
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8
贪心法呢，虽然能在极短的时间内找到一个尚且过得去的解，但是呢，有时候求得的解是在是太low啦。
The Ocean and Land Color Instrument (OLCI) Earth Observation Full Resolution (EFR) dataset contains top of atmosphere radiances at 21 spectral bands with center wavelengths ranging between 0.4μm and 1.02μm at spatial resolution of 300m with worldwide coverage every ~2 days.
本章节的主要内容是：基于Python和OpenCV的机器学习部分中的支持向量机（SVM）和最近邻算法（KNN）进行手写数据训练测试识别。
目前，阻碍图神经网络在业界大规模应用的挑战之一是：图神经网络很难被扩展到 Twitter 的用户关注关系图这类大型图上。
A. Parliament of Berland time limit per test1 second memory limit per test256 megabytes inputstandard input outputstandard output There are n parliamentarians in Berland. They are numbered with integers from 1 to n. It happened that all parliamen
数独对计算机来说不是什么难事，但就是这样一个“平平无奇”的项目却登上了GitHub今日的热榜。
Jump Point Search算法的核心思想就是寻找到规划中的对称性Path并打破他们，从而避免扩展大量无用节点。
如何识别细胞类型和状态并最终创建带注释的细胞图谱是单细胞研究中的一个重难点，之前给大家介绍过相关的思路分析，这次给大家打来详细的代码解析，希望对大家的实操有所助益。
✨博主介绍 第一题 第二题 第三题 第四题 第五题 第六题 第七题 第八题 ✨博主介绍 🌊 作者主页：苏州程序大白 🌊 作者简介：🏆CSDN人工智能域优质创作者🥇，苏州市凯捷智能科技有限公司创始之一，目前合作公司富士康、歌尔等几家新能源公司 第一题 题目描述： 给定一个可能含有重复元素的整数数组，要求随机输出给定的数字的索引。 您可以假设给定的数字一定存在于数组中。 注意 数组大小可能非常大。 使用太多额外空间的解决方案将不会通过测试。 class Solution { int[]a
arping – send ARP REQUEST to a neighbour host
ICDM（国际数据挖掘大会）2006 年从 18 种提名的数据挖掘算法中投票选出了十大算法。这 18 中提名数据挖掘算法分属 10 大数据挖掘主题，蓝色部分即为最终选出的十大算法：
https://apple.stackexchange.com/questions/336888/whats-the-meanings-of-the-routing-tables-data-in-the-mac-os
regionGrow.m function regionGrow clear; clc; path='world.png'; I = im2double(imread(path)); [y,x] = getpts(get(imshow(path),'Parent')); J = growFunction(I,x,y,0.2); figure, imshow(I+J); end function J = growFunction(I,x,y,reg_max
hello，大家好！我是Amusi！ 前言 其实关注《如何看待AAAI22《Mind Your Clever Neighbours》疑似真实标签做无监督?》这个事件有段时间了，经常逛知乎的同学应该多少
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