给你一个n节点的无向带权连通图，同时告诉你边的端点和权值
对于部分权为-1的边，可以进行修改为任意值，最后使得初始点到目标点最短距离为target1. Dijkstra第一次使用迪杰斯特拉算法，将所有能修改的权值视作1，计算到各点的最短距离
判断该距离是否有操作空间，满足要求的情况下计算要修改的量delta
第二次使用迪杰斯特拉算法，因为每次要从最短的路径进行修改
尝试将能修改的边都进行修改，使到
Task4概览本次任务主要包括两大块，分别是数据完全存于内存的数据集类、节点/边任务预测的实践。其中前者可将占用内存有限的数据集全部存于内存中，方便实际的运算；同时，在定义好的数据集类的基础上，后者进行了节点预测以及边预测的任务实践。一、数据完全存于内存的数据集类对于占用内存有限的数据集，我们可以将整个数据集的数据都存储到内存里，这样在计算的过程中运算速度会更加快。幸运的是，PyG为我们提供了方便
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2023-08-21 09:50:55
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基本概念：图 （Graph）：一种比较复杂的数据结构，其中的任何两个元素都可以有序偶关系。顶点：图中的数据元素。弧：如果图中顶点的关系用< v , w >表示，则< v , w >表示从顶点 v 到顶点 w 的一条弧，其中 v 是弧尾，w 是弧头。有向图：顶点的关系用弧表示的图称有向图。无向图：如果图中顶点的关系用（v , w）表示，则（v，w）表示从顶点 v 到顶点 w
题目描述 n个点，有n-1条
边，每条
边的权值被这样
计算： 在
边左面的点称为x，在
边右面的点称为y。x≠y。有多少这样的点对，那么这条
边的权值就为多少。提示： 第一条
边能形成一个点对(1,2) 第二条
边能形成一个点对(2,1) 所以，输出为1 1动态规划#include <pch.h>//vs2017建控制台程序自带的预编译头文件
#include <stdio.h>
#in
[size=large]一、关键路径[/size]
[size=medium]1、概念[/size]
所有路径中，各活动的历时总和最长的路径为关键路径。关键路径的时长一般等于项目的总工期。
也可以说，关键路径是指起点到终点之间，由总时差为0的关键活动连接而成的路径。
[size=medium]2、计算关键路径的目的[/size]
a 看项目网络图
图 Graph图是一种非线性表结构, 用来模拟一组连接 图的算法有很多, 比如图的搜索、最短路径、最小生成树、二分图等概念顶点（vertex）:图中的元素
边（edge）:顶点之间建立的连接关系
无向图: 边没有方向的图, 例如微信
有向图: 边有方向的图, 例如微博
带权图（weighted graph）:每条边都有一个权重（weight）. 带权图类比QQ, 权重就是QQ亲密度
度（deg
嗯，这次讲一讲熵权法，一种通过样本数据确定评价指标权重的方法。熵权法之前我们提到了TOPSIS方法，用来处理有数据的评价类模型。TOPSIS方法还蛮简单的，大概就三步。将原始数据矩阵正向化。 也就是将那些极小性指标，中间型指标，区间型指标对应的数据全部化成极大型指标，方便统一计算和处理。将正向化后的矩阵标准化。 也就是通过标准化，消除量纲的影响。计算得分并排序 公式就是。对于上述和的计算，我们往往
一、基础概念：①、图的定义：点和边的集合②、边的方向：边具有方向则为有向边，图中边有方向则为有向图；边不具有方向则为无向边，图中边没有方向则为无向图；③、边的权值：为边所有的属性，可以具象化为路径的长度，或路径花费时间、或飞机的机票价格；边可为负数。④、点的度：度为该点与几条边相连。有向图的点的度分为出度和入度，度总是为出度+入度；二、图的存储①邻接矩阵：本质上是二维矩阵，有向图的邻接矩阵的横坐标
说明：我把节点的度放到了第一节（因为它补充的知识太多了，有些啰嗦）1…可以研究的属性①节点和边import networkx as nx
G = nx.graph_atlas(100)
nx.draw(G, with_labels=True)
print('图中所有的节点', G.nodes()) #图中所有的节点 [0, 1, 2, 3, 4, 5]
print('图中节点的个数', G.num
首先明确几个关于图像处理的基本概念——卷积，滤波，平滑原文链接 1.图像卷积（模板） (1).使用模板处理图像相关概念： 模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。 卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相 乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值。 卷积核：卷积时使用到的权用一个矩阵表示，该矩阵是一个权矩阵。 卷积示例： 3 * 3 的像
Graph数据结构的两种特征： 当我们提到Graph或者网络的时候，通常是包含顶点和边的关系，那么我们的研究目标就聚焦在顶点之上。而除了结构之外，每个顶点还有着自己的特征，因此我们图上的深度学习，无外乎就是希望学习上面两种特征。GCN的局限性： GCN是处理transductive任务的利器，这也导致了其有着较为致命的两大局限性：首先GCN无法完成inductive任务，也即它无法完成动态图的问题
前言在2016年的Google I/O大会上 , Google 发布了Android Studio 2.2预览版，同时也发布了Android 新的布局方案 ConstraintLayout ， 但是最近的一年也没有大规模的使用。2017年Google发布了 Android Studio 2.3 正式版，在 Android Studio 2.3 版本中新建的Module中默认的布局就是 Constr
是大二上学期的数据结构与算法实验题，代码架构是老师给出的，具体实现是自己做的。当时用的教材是严蔚敏教授的《数据结构》。后面两个代码（stack.cpp，CirQueue.cpp）是老师给的,为了调试方便也给贴一下。 主要实现了如下操作：cout<<" 1---------无向图的创建 2----------有向图的创建"<<endl
networkx学习与使用——（5）节点和边的属性:聚集系数和邻里重叠度节点和边的属性:割点、割边、聚集系数和邻里重叠度节点的凝聚力表现：聚集系数例子生成实际计算边的联系强度属性：邻里重叠度例子生成实际计算完整代码资源参考 节点和边的属性:割点、割边、聚集系数和邻里重叠度在networkx学习与使用——（2）度、邻居和搜索算法中，我们知道一个节点可以有度和邻居等直接的属性，一个度大的节点看上去比
图可视化工具Gephi使用教程操作界面介绍在Gephi界面完成图的绘制键盘输入导入CSV文件直接在概览界面鼠标点击创建自己创建一个红楼梦关系网络图用一个Web of Science上的数据创建一个有向关系图静态随机数据使用动态数据的使用Gephi的可视化处理节点移动节点放大&缩小单个节点的放缩部分节点的放缩全部节点的放缩调整节点颜色单个节点颜色部分节点颜色全部节点颜色边粗细调整节点标签编
文章目录前置.生成类型的修改器阵列.倒角.布尔.精简.拆边.镜像.多级精度修改器.螺旋.蒙皮.实体化表面细分.三角化.体积到网格.焊接修改器.线框.形变类型的修改器铸型.曲线.置换.挂钩.晶格.缩裹.简易形变表面形变. 前置.注意，修改器未应用前，只能操作原物体生成类型的修改器阵列.1 阵列作用类似于Unity的grouplayout，可以从一个单位复制出其他单位，且自动排布 2 注意blnde
图的定义：图由顶点和边组成，每条边的两端是图的两个顶点。记作G(V,E），V是顶点集，E 为边集。一般图分为有向图和无向图。
顶点的度是指和该顶点相连的边的条数。特变的对于有向图，顶点的出边条数成为出度，顶点的蠕变条数成为入度。顶点和边都可以由一些属性，称为点权和边权。图的存储：图可以使用两种存储方式：邻接矩阵和邻接表。邻接矩阵：适合顶点数目不多的稠密图。设图G(V,E)的顶点编号为0-N-1，那
BPR的介绍1.引入背景2.BPR定义3.BPR原理4.BPR的优势1.矩阵分解的缺陷2.BPR的优势所在5.BPR模型构建6.BPR算法优化7.BPR算法流程8.BPR小结9.参考文献 1.引入背景为什么要设计BPR算法呢，因为在有些推荐场景下，我们并不是想知道用户对某个商品的评分或者喜好，我们只想知道用户对某些商品的特殊偏好，比如同时出现两个商品，用户会倾向于选择哪个商品。这是一种排序算法，
1.前言发展历史：最早的GNN主要解决的还是如分子结构分类等严格意义上的图论问题。但实际上欧式空间(比如像图像 Image)或者是序列(比如像文本 Text)，许多常见场景也都可以转换成图(Graph)，然后就能使用图神经网络技术来建模。直到2013年，在图信号处理(Graph Signal Processing)的基础上，Bruna(这位是LeCun的学生)在文献 [3]中首次提出图上的基于频域
目标定位在图片中，需要定位到我们的目标，采用下图的方式： 这里Y输出有8个量，分别是PC（判断是否是我们的目标），bx，by代表目标中心位置，bh，bw代表目标长宽，c1,c2,c3分别代表别的目标，误差函数也有所区别，当pc=1（也就是说图里面有我们要识别的目标，我们在，误差函数相应第一个）特征点检测 通过卷积得到的结果，这里可以输出不同位置对应的坐标点，可以通过这些点来大致的描绘出轮廓。目标检
