目录社区社区发现算法图分割聚类算法标签传播基于模块度的算法Louvain算法以及实现 社区社交网络：用户之间通过某些行为关系构成的网路。这些行为根据业务场景可以是：点击、关注、好友、一起打游戏、一起开会、一起聊天。社区：社交网络中，用户之间连接较为紧密的子网络，可以看做是一个社区。通常社区内的用户连接较为紧密，社区之间的用户连接较为稀疏社区发现（Community Detection）：则是在大
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2024-05-17 23:41:43
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分支结构:switch-case1.格式switch(表达式){case 常量1: 执行语句1;case 常量2: 执行语句2;……defalut: 执行语句n; //break}2.说明1）根据switch表达式中的值，依次匹配各个case中的常量，一旦匹配成功，则进入相应case结构中,调用其执行语句。当调用完执行语句以后，则仍然继续向下执行其他case结构中的执行语句,直到遇到bre
# Java实现链表闭环检测算法指南
在这篇文章中，我们将学习如何在Java中实现一个链表闭环检测算法。链表是一种基本的数据结构，其中的元素被称为节点。每个节点包含数据和一个指向下一个节点的引用。在某些情况下，链表可能会出现闭环，即最后一个节点指向链表中的某个节点，导致无限循环。
我们将使用“快慢指针”算法来检测链表中的闭环。具体步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-24 06:34:59
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iForest （Isolation Forest）孤立森林 是一个基于Ensemble的快速异常检测方法，具有线性时间复杂度和高精准度，是符合大数据处理要求的state-of-the-art算法，由周志华教授等人提出，在工业界得到很好的应用。 在孤立森林(iForest)中，异常被定义为“容易被孤立的离群点 (more likely to be separated)”，可以将其理解为分布稀疏且离
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2024-07-26 22:24:03
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一：Canny简介 图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，
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2022-11-29 17:55:36
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使用R检测相关主题的社区创建主题网络对于Project Mosaic，我正在通过分析抽象文本和共同作者社交网络来研究UNCC在社会科学和计算机和信息学方面的出版物。我遇到的一个问题是：如何衡量主题之间的关系（相关性）？特别是，我想创建一个连接类似主题的网络可视化，并帮助用户更轻松地浏览大量主题（在本例中为10...
原创
2021-05-12 14:20:51
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使用R检测相关主题的社区创建主题网络对于Project Mosaic，我正在通过分析抽象文本和共同作者社交网络来研究UNCC在社会科学和计算机和信息学方面的出版物。我遇到的一个问题是：如何衡量主题之间的关系（相关性）？特别是，我想创建一个连接类似主题的网络可视化，并帮助用户更轻松地浏览大量主题（在本例中为10...
原创
2021-05-19 23:36:56
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哈希算法（1）什么是哈希算法？将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法，而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。（2）设计好的哈希算法要求要想设计一个优秀的哈希算法，需要满足的几点要求：从哈希值不能反向推导出原始数据（所以哈希算法也叫单向哈希算法）；对输入数据非常敏感，哪怕原始数据只修改了一个 Bit，最后得到的哈希值也大不相同；散列冲突的概率要很小，
综述two-stage是基本深度学习的目标检测算法的一种。主要通过一个完整的卷积神经网络来完成目标检测过程，所以会用到的是CNN特征，通过卷积神经网络提取对候选区域目标的特征的描述。典型的代表：R-CNN到faster RCNN。如果不考虑two-stage方法需要单独训练RPN网络这一过程，可以简单的广义的理解为端到端的过程。但不是完全的端到端，因为训练的整个网络过程中需要两个步骤：1.训练RP
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2024-03-21 15:28:17
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扬尘检测算法主要用于监测建筑工地、矿山开采、道路施工以及其他易产生扬尘的工业活动中产生的粉尘，以保障空气质量、工人健康以及环境保护。通过使用先进的图像处理和计算机视觉技术，扬尘检测算法能够实时监控并识别出扬尘事件，为相关部门提供及时的信息以便采取必要的措施。应用场景
扬尘检测算法广泛应用于多种场景中，以下是一些典型的应用实例：
1. 建筑工地
- 施工现场监控：在建筑工地安装扬尘检测系统，能够在施
原创
2024-09-14 14:04:12
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文章目录国内外研究进展行人目标检测方法主要分为四个类：1、基于背景差分/帧间差分2、基于光流的行人检测方法3、基于模板匹配的行人检测方法4、基于机器学习 国内外研究进展行人目标检测方法主要分为四个类：1、基于背景差分/帧间差分背景差分方法的关键在于构建合适的背景，经典方法是混合高斯模型背景法。 帧间差分法和背景差法在行人检测原理上比较相似，如果帧间像素的差值大于设定阈值，则判断有运动目标存在。
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2024-08-08 17:17:32
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# Java异常检测算法
## 引言
异常处理是编程中必不可少的一部分，它可以帮助我们在程序运行过程中检测和处理错误情况。在Java中，异常是以对象的形式出现的，它提供了一种机制，用于传递并处理程序中发生的异常情况。本文将介绍Java异常检测算法，并通过代码示例来说明如何在Java程序中使用异常处理。
## 异常基础
在深入讨论异常检测算法之前，我们先来了解一些Java异常的基础知识。
##
原创
2024-01-16 03:46:00
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现在随着数字孪生如火如荼的发展，各地都在建设智慧城市、数字城市、数字乡村、数字园区等等，所有这些数字可视化的基础都离不开建筑物。目前网上开放的建筑物数据最火的当属”77个建筑物轮廓矢量图“，我也下载了一份。 我们以【香港】为例，用qgis打开并转成geojson，然后导入到geobuilding工具里,总计175905个要素数据 发现其中有一些建筑物数据质量并不高，比入这里。这
目录IoU和mAPAP的计算方法（VOC2012）另一种计算AP的方法（P-R图）F1-ScoreIoU和mAP1. IoU假设输入图像中只有一个物体，那么当我们对这个物体进行定位时，输出的结果应该是这个物体的长方形边界框。在下图中狗的实际位置是方形框B（面积定位B），如果定位不准可能是方形框A（面积定为A） 。而判断只有一个物体的图像定位的准确性，通常用交并比作为评价指标。IoU就是用A和B的交
前言： 作为一名算法菜鸟，想通过写技术博客提升自己的技术水平，顺便吸取各位大佬的建议，互相学习。目标检测算法在工作中用的非常多，可以说是计算机视觉任务的基础，传统的深度学习目标检测算法都是双阶段的，首先通过相关算法生成目标的候选框，然后对这些候选框再使用卷积神经网络对目标进行分类。双阶段目标检测算法由于需要产生大量的候选框，且这些候选框都需要采用卷积神经网络进行分类，所以计算速度都普遍偏慢。YOL
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2023-11-07 12:11:39
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GO-CFAR算法————GO-CFAR处理器以及几种近似的GO-CFAR处理器注：PFA：虚警 1、引言 由于目标，杂波和噪声会呈现各种时间和空间分布（例如，干扰波，非均匀噪声，杂波边缘，多个目标），因此不同的架构会不同地估计噪声功率。最大的CFAR（GO CFAR）将用于计算噪声功率的参考单元划分为两个跨测试单元的邻域。GO CFAR的优点是能够在杂波边缘存在的情况下检测目标，但无
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2024-05-16 12:48:47
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一、YOLO-V1结构剖析 YOLO-V1的核心思想：就是利用整张图作为网络的输入，将目标检测作为回归问题解决，直接在输出层回归预选框的位置及其所属的类别。YOLO和RCNN最大的区别就是去掉了RPN网络，去掉候选区这个步骤以后，YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接。单看网络结构的话，和普通的CNN对象分类网络几乎没有本质的区别，最大的差
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2024-03-28 16:33:09
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two-stage 和 one-stage近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region
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2024-04-09 10:40:53
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前提目标检测问题是在分类任务是上逐渐发展起来的，首先介绍一下两者之间的差别分类任务： 一张图片往往只有一个目标，通过网络输出目标的得分，得到图像中的物体类别，常见的网络有CNN, Resnet等检测任务： 一张图片包含多个目标，通过网络输出不同物体的种类和标注框(Bounding Box)，常见的网络有Fast-CNN，yolo，SSD等Bounding Box(Bbox):一般有三种表示方法，1
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2024-04-07 08:23:50
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目标检测中常用的评价指标传统目标检测思路 为了系统的学习，以及形成一个完整的知识体系，所以接下来我们逐步深入学习常见的目标检测模型。后面常见模型的学习顺序大致为R-CNN->SPP-Net->Fast-RCNN->Faster-RCNN->SSD->YOLOv1->YOLOv2->YOLOv3->Mask-RCNN，依次从two-stage
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2024-08-12 12:04:21
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