图的着色问题图论和计算机科学的一个经典问题。 给定一个无向图 G，为图中的每一个节点着色。一个合法的图着色方案必须要满足条件：任意两相邻节点的颜色不同。问题是，希望找到使用颜色数尽可能少的着色方案。如下图所示，一个包含 4 个节点的图，以及一种着色方案。这个着色方案使用了 3 种颜色，但不是最优的，可以找到只使用 2 种颜色的着色方案。
二分图是一种图，其顶点可以分为两个独立的集合 U 和 V，使得每条边 (u, v) 要么连接从 U 到 V 的顶点，要么连接从 V 到 U 的顶点。换句话说，对于每个边 (u, v)，要么 u 属于 U，v 属于 V，要么 u 属于 V，v 属于 U。我们也可以说，不存在连接同一集合的顶点的边。
图着色问题描述以及使用贪心算法进行图着色的源码见：Python使用两种贪心策略对无向图顶点进行着色
Broad的单细胞数据分享和展示平台 可选择子类展示 映射单个基因的颜色到t-SNE/UMAP图 分屏展示Cluster着色图和单基因着色图 多基因热图、Dotplot、Boxplot、Violinp
回溯法是一种组织搜索的一般技术，有“通用的解题法”之称，用它可以系统的搜索一个问题的所有解或任一解。 有许多问题，当需要找出它的解集或者要求回答什么解是满足某些约束条件的最佳解时，往往要使用回溯法。 可以系统地搜索一个问题的所有解或任意解，既有系统性又有跳跃性。 回溯法的基本做法是搜索，或是一种组织得井井有条的，能避免不必要搜索的穷举式搜索法。 这种以深度优先的方式系统地搜索问题的解的方法称为回溯法。
本文将简要介绍这项研究与 DeepCreamPy 实现项目，读者可下载项目代码或预构建的二进制文件，并尝试修复漫画图像或马赛克。这一个项目可以直接使用 CPU 进行推断，Windows 用户甚至都不需要安装环境都可以直接运行预构建的文件修复图像。
Shader，是运行在GPU上的程序，中文称为着色器。它的主要用途是对三维物体进行着色处理，对光与影进行计算，以及控制纹理颜色的呈现等，最终，将游戏引擎中的几何数据转化为屏幕上的模型、场景以及特效。
Power BI SVG着色地图：从全球到全国、省、市、区县、乡镇街道村、建筑空间操作技巧
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说PYTHON黑帽编程1.5 使用WIRESHARK练习网络协议分析,希望能够帮助大家进步!!!
机器之心报道 机器之心编辑部 近年来，伴随着广告主的需求变化和相关技术发展，计算经济学理论、博弈论和人工智能技术被越来越多地应用到广告拍卖机制、投放策略中。 决策智能在商业场景中的意义逐渐凸显。用户看到的每一次商品展现、商家的每一次广告出价、平台的每一次流量分配，背后都有庞大且复杂的决策智能做支撑。 这些动作的目标在于优化用户购物体验，让广告投放的决策过程更加智能，同时让广告主、媒体在平台实现长期繁荣。广告主希望在有限的资源投入下最大化营销效果，平台希望能够建立更好的生态。然而流量环境、其他参竞广告形成的竞
问题描述： 假设要在足够多的会场里安排一批活动，并希望使用尽可能少的会场。设计一个有效的贪心算法进行安排（这个问题实际上是著名的图着色问题。若将每一个活动作为图的一个顶点，不相容活动间用边相连。使相邻
试设计一算法，当给定一个图时G=（V，E），|V|=n，（Vi，Vj）ЄE，当且仅当有一个同学选了课程i和课程j，试给出一个考试安排方案N1，N2，N3…Nk，Ns∩Nt=Φ（s≠t，1≤s，t≤k）且V=Ni(1≤i≤k)。
本文介绍利用Python语言，实现基于遗传算法（GA）的地图四色原理着色操作。
1.5.0.1 本系列教程说明 本系列教程，采用的大纲母本为《Understanding Network Hacks Attack and Defense with Python》一书，为了解决很多同学对英文书的恐惧，解决看书之后实战过程中遇到的问题而作。由于原书很多地方过于简略，笔者根据实际测试情况和最新的技术发展对内容做了大量的变更，当然最重要的是个人偏好。教程同时提供图文和视频教程两种方式，供不同喜好的同学选择。 1.5.0.2 本节前言 在上一节，笔者罗列的学习网络编程应该了解或掌握的网络基础知识
过去几年中，深度学习中的很多技术如计算机视觉、自然语言处理等被应用在很多实际问题中，而且相关成果也表明深度学习能让人们的工作效果比以前更好。
最近在工作中越来越多地接触到一些3D以及相比常见特性更酷炫的效果，因此萌发了想要自己从0开始打造一个渲染引擎的念头，一方面是为了更好地实现公司业务的需求，另一方面则是可以学到整个渲染流水线上的方方面面。
分享一篇关于聚类的文章：10种聚类算法和Python代码。文末提供jupyter notebook的完整代码获取方式。
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
课程地址：https://www.kaggle.com/learn/data-visualization-from-non-coder-to-coder
步骤1：安装依赖项：在运行DeOldify之前，需要确认系统上已经安装了所需的依赖项，如Python和相关的深度学习库。
真正值得的东西从来不会轻易得到 测试图片如下 作者：叶庭云 来源： 修炼Python 一.生成线稿 图像手绘效果的特征：黑白灰色、边界线条较重、相同或相近色彩趋于白色、略有光源效果。手绘风格是在对图像进行灰度化的基础上由立体效果和明暗效果叠加而成的，灰度实际代表了图像的明暗变化，而梯度表示的灰度的变化率。所以可以通过调整像素的梯度值来间接改变图像的明暗程度，立体效果则通过添加虚拟深度值来实现。 图像手绘效果实现的 Python 代码如下： 结果如下: 二.自动上色 在 Adobe 的 Se
给黑白图像自动上色一直是个很有趣的话题，这方面的技术可广泛应用于旧照片和旧视频的修复，使百年旧照重新焕发生机。我们也会经常看到一些黑白照片修复成品，即使是上个世纪早期的旧照片，经过着色以后效果也十分惊艳。
OpenGL 是一套规范，不是接口，学习这套规范，就可以在支持 OpenGL 的机器上正常使用这些规范，在显示器上看到绘制的结果。
选自arXiv 作者：Richard Zhang等 机器之心编译 参与：李泽南 UC Berkeley 的研究人员近日推出了一种利用深度学习对黑白图像进行实时上色的模型，并开源了相关代码。该研究的论文将出现在 7 月 30 日在洛杉矶举行的 SIGGRAPH 2017 计算机图像和交互技术大会上。 论文链接：https://arxiv.org/abs/1705.02999 Demo 和代码链接：https://richzhang.github.io/ideepcolor/ 在计算机图形学领域中，一直存在两种
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 深度学习最令人兴奋的应用之一是智能照片美化，例如为黑白图像着色、破损图片修复以及去模糊等。 以黑白图像着色为例，通过将 AI 与照片着色相结合，即使不会使用Photoshop 等图片编辑工具，为黑白照片着色也可以一键完成。 这具体是如何实现的？下面就来告诉你！ 1 颜色空间 当我们加载图像时，会得到一个3维（高度、宽度、颜色通道）数组，其中颜色通道的数据代表 RGB 颜色空间中的颜色，每个像素都有 3 个数字，表示该像素的红色、绿色和蓝色值。 在图1中
今天给大家分享一篇可视化干货，介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly，教你如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。
图形用户界面，英文为Graphical User Interface，简写为GUI。
今天给大家分享了一个我觉得很有趣的东西：图形用户界面（Graphical User Interface，简称 GUI）。
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。
1972年秋天，Vance Faber是科罗拉多大学的新教授。当两位有影响力的数学家PaulErdős和LászlóLovász来访时，Faber决定举办一场茶话会。尤其是Erdős，他是一位古怪而充满活力的研究人员，在国际上享有盛誉，Faber的同事渴望与他见面。
Plotly 的 update_layout（） 方法以及legend_font_color和legend_font_size参数可用于手动添加图例颜色和字体大小。下面提供了语法的插图 -
库简介：D3Blocks是一个基于d3 javascript (d3js)的图形库，通过只需少量的Python代码就能创建出视觉上吸引人且实用的图表！
测试数据集是一个微型的手工数据集，你可以用它来测试机器学习算法或者工具。
原文：https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
图已经成为一种强大的建模和捕获真实场景中的数据的手段，比如社交媒体网络、网页和链接，以及GPS中的位置和路线。如果您有一组相互关联的对象，那么您可以使用图来表示它们。
观察仔细的小伙伴可能发现，在上面这张图里面有三个点比其他点要大一些，其实这三个点是三个组的中心点。那么我们怎么去除各组的中心点呢？其实只需要修改mean.poin这个参数就可以了
最近不是在学习plotly嘛，为了方便理解，我们这里取excel绘图中常见的16种图表为例，分两期演示这些基础图表怎么用plotly进行绘制！
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通常我们用 Python 绘制的都是二维平面图，但有时也需要绘制三维场景图，比如像下面这样的：
光照对我们示例着色模型的影响非常简单；它为着色提供了一个主导方向。当然，现实世界中的照明可能非常复杂。可以有多个光源，每个光源都有自己的大小、形状、颜色和强度；间接照明甚至增加了更多的变化。正如我们将在第9章中看到的，基于物理的、写实的着色模型需要考虑所有这些参数。
如何快速创建强大的可视化探索性数据分析，这对于现在的商业社会来说，变得至关重要。今天我们就来，谈一谈如何使用python来进行数据的可视化！
虽然现在网速已经非常快,用户流量也很多,但是对于我们的 Android apk 文件进行优化还是很有必要的,动不动几十上百兆的大小,用户体验还是很不好的,下面我们就来整理一下 Android apk 的优化方法
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现代煤矿开采过程中，安全一直是最大的挑战之一。地质空间中存在诸多如瓦斯积聚、地质构造异常、水文条件不利等隐蔽致灾因素，一旦被触发，可能引发灾难性的后果。因此在安全生产过程中有效的管理和规避各隐蔽致灾因素，有着重要的意义。
投影的数学意义 A projection is the transformation of points and lines in one plane onto another plane by c
In the last year I have never had to write a single HLSL/GLSL shader. Bottom line, I can’t think of any reason NOT to use CG.
提醒广大网友，当你看到这篇文章的时候，以后写的关于OpenGL 更多的便是代码实战了!
王新民 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 最近，来自加州大学伯克利分校的RICHARD ZHANG、JUN-YAN ZHU、PHILLIP ISOLA等人写了一篇题为“用Learned
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