目录图的基本概念图的存储Floyd算法Dijkstra算法Bellman-fordSPFA1 图的基本概念图：由点(node，或者vertex)和连接点的边(edge)组成。 图是点和边构成的网。a,b,c,d,e是权值，箭头代表方向树：特殊的图 树，即连通无环图 树的结点从根开始，层层扩展子树，是一种层次关系，这种层次关系，保证了树上不会出现环路。 两点之间的路径：有且仅有一条路径。
常量初始化 把权值或者偏置初始化为一个常数，具体是什么常数，可以自己定义positive_unitball初始化 让每一个神经元的输入的权值和为 1，例如：一个神经元有100个输入，让这100个输入的权值和为1. 首先给这100个权值赋值为在(0，1)之间的均匀分
例子：一、算法原理通过一个图的权值矩阵求出它的每两点间的最短路径矩阵。从图的带权邻接矩阵A=[a(i,j)]，n×n开始，递归地进行n次更新，即由矩阵D(0)=A，按一个公式，构造出矩阵D(1)；又用同样地公式由D(1)构造出D(2)；……；最后又用同样的公式由D(n-1)构造出矩阵D(n)。矩阵D(n)的i行j列元素便是i号顶点到j号顶点的最短路径长度，称D(n)为图的距离矩阵，同时还可引入一个
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2024-03-27 18:01:23
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在我们建立一个学习算法时，或者说训练一个模型时，我们总是希望最大化某一个给定的评价指标（比如说准确度Acc），但算法在学习过程中又会尝试优化某一个损失函数（比如说均方差MSE或者交叉熵Cross-entropy）。那为什么不把评价指标matric作为学习算法的损失函数loss呢？抛开复杂的数学，我们可以这么理解，机器学习的评估函数主要有这三个作用：表现评估：模型表现如何？通过评估指标能快速了解我们
因为开学实验室事情挺多，已经好久没有上线更新，最近老师让看的论文Jianbo Shi and Jitendra Malik的《Normalized Cuts and Image Segmentation》,记录一下自己的理解。一、解决问题作者提出Normalized cut(归一化分割) 改善了Min-cut(最小割)倾向于分割图像中孤立结点的问题。以下图说明：对上图理想的分割情况是以中间的竖直虚
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2024-04-02 10:29:13
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匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法，并推动了后来的原始对偶方法。1955年，库恩(W.W.Kuhn)利用匈牙利数学家康尼格(D.Kőnig)的一个定理构造了这个解法，故称为匈牙利法。 [2] 邻接矩阵-C#include<stdio.h>
#include<string.h>
int n1, n2, m, ans;
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2024-05-20 16:26:10
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二分图最大匹配的匈牙利算法： 最大匹配： 图中包含边数最多的匹配称为图的最大匹配。 完美匹配： 如果所有点都在匹配边上，称这个最大匹配是完美匹配。最小覆盖：在一个二分图上用最少的点（x 或 y 集合的都行），让每条连接两个点集的边都至少和其中一个点关联。根据konig定理：二分图的最小顶点覆盖数等于最大匹配数。最小路径覆盖：用尽量少的不相交简单路径(连着n
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2024-03-29 22:14:44
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# 如何在Python中计算权重
在数据分析和机器学习中，计算权重是一个重要的任务。无论是在回归模型中，还是在分类模型中，合理的权重分配都能提高模型的性能。本文将指导你如何使用Python计算权重，步骤清晰，代码易于理解。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤来完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
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数字图像处理中常用图像分割算法有哪些？1.多数的图像分割算法2.图像边缘分割3.图像阈值分割4.基于区域的分割5.形态学分水岭算法多数的图像分割算法 均是基于灰度值的不连续和相似的性质。在前者中，算法以灰度突变为基础分割一幅图像，如图像边缘分割。假设图像不同区域的边界彼此完全不同，且与背景不同，从而允许基于灰度的局部不连续性来进行边界检测。后者是根据一组预定义的准则将一幅图像分割为相似区
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2024-03-24 18:11:57
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一、熵权法介绍 熵最先由申农引入信息论，目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。 熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。
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2023-10-12 18:23:14
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分布式系统中，大部分系统调用都会涉及到负载均衡，例如：客户端发往服务端的请求首先到达反向代理，然后反向代理再通过负载均衡算法将请求转发到业务系统；或者后端业务系统各模块间的调用前，也需要通过负载均衡算法选择到一个目标节点。一般情况下，我们对负载均衡的要求就是均匀，确保调用方的请求流量能够均匀的发送到我们冗余部署的N个服务节点上，所以负载均衡的算法一般使用随机或轮询都可以保证
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2024-05-14 13:13:06
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文章目录狄克斯特拉算法原理概述相关术语：实例研究——换钢琴代码实现总结 狄克斯特拉算法原理概述加权图——提高或降低某些边的权重狄克斯特拉算法包括四个步骤：1、找出“最便宜”的节点，即可再最短时间内到达的节点。2、对于该节点的邻居，检查是否有前往他们的更短路径，如果有，就更新其开销。3、重复这个过程，直到对图中的每个节点都这样做了。4、计算最终路径。相关术语：狄克斯特拉算法用于每条边都有关联数字的
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2023-11-10 21:16:48
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一.图的基本概念定义和基本术语图是由节点以及连接这些节点边组成。①．无向图：每条边连接的两个节点可以双向访问。②．有向图：每条边连接的两个节点只能单向访问。③．出度：有向图的某个节点作为起点的次数和。④．入度：有向图的某个节点作为终点的次数和。⑤．权重：图中每条边分配的值；根据图的边是否有权重，可以分为带权图和无权图。应用举例①．社交网络 在社交网络中所有的用户构成了多对多的朋友关系网，这个关系网
半 是 温 柔 半 是 风 ， 一 生 从 容 一 生 花目录1.原理介绍2.步骤详解2.1 获取数据2.2 数据标准化2.3 计算信息承载量2.4 计算权重3.案例分析3.1 数据获取3.2 数据标准化3.3 计算相关系数3.4 计算信息承载量3.5 计算权重4.算法改进5.完整代码5.1 方法类 CRITIC.java5.2 主类 CRITICmain.java1.原理介绍 &nbs
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2023-10-04 23:00:29
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神经网络的BP推导过程下面我们从一个简单的例子入手考虑如何从数学上计算代价函数的梯度，考虑如下简单的神经网络，该神经网络有三层神经元，对应的两个权重矩阵,为了计算梯度我们只需要计算两个偏导数即可： 首先计算第二个权重矩阵的偏导数，即 首先需要在之间建立联系，很容易可以看到的值取决于,而,而又是由取sigmoid得到，最后,所以他们之间的联系可以如下表示：按照求导的链式法则，我们
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2024-02-04 22:43:35
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在全局版的标准粒子群算法中，每个粒子的速度的更新是根据两个因素来变化的，这两个因素是：1. 粒子自己历史最优值pi。2. 粒子群体的全局最优值pg。如果改变粒子速度更新公式，让每个粒子的速度的更新根据以下两个因素更新，A. 粒子自己历史最优值pi。B. 粒子邻域内粒子的最优值pnk。其余保持跟全局版的标准粒子群算法一样，这个算法就变为局部版的粒子群算法。 &nbs
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2024-09-09 16:35:14
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文章目录一、图的存储结构1. 邻接矩阵2. 邻接表二、图的遍历1. 深度优先搜索遍历（DFS）2. 广度优先搜索遍历（BFS）三、图的拓扑排序四、最小代价生成树1. 普里姆算法（prim）2. 克鲁斯卡尔算法（kruskal）五、图的最短路径1. 迪杰斯特拉算法（Dijkstra）2. 弗洛伊德算法（Floyd）六、相关题目1. 邻接表2. 拓扑排序 一、图的存储结构1. 邻接矩阵有 N 个图顶
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2023-10-17 14:38:13
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0 复习由于actor-critic 是 policy gradient 和DQN的一个结合，所以我们先对这两个进行一个简单的复习：0.1 policy gradient 在policy network中，我们使用梯度上升的方法更新参数。梯度计算方法如下：（这里的N是采样次数，我们为了更新θ，采样N次【第i次采样中有Ti
# Python求权重项目方案
## 项目背景
在数据分析和机器学习中，权重是用来衡量各个特征对最终结果影响的重要性。例如，在推荐系统中，不同的用户行为（如点击、购买、收藏等）会对推荐结果产生不同程度的影响。因此，如何有效地计算和分配这些权重成为了一项重要任务。本方案将阐述在Python中如何进行权重计算，并通过可视化手段展示结果。
## 项目目标
本项目旨在实现一个简单的权重计算方法，通
# Python数组求权重
在数据分析和机器学习中，权重（Weights）是一个非常重要的概念。在许多情况下，我们可能对刷选出来的一组数据进行加权处理，以便更好地训练模型。本文将以 Python 数组为基础，探讨如何计算权重，以及如何有效地使用它们。
## 什么是权重
权重是指在某些情境下，一个元素相较于另一个元素的重要程度。在机器学习中，权重往往用来衡量特征的重要性，权重越高的特征会在模型
