《Iterative-GAN》的算法伪代码整理

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《Iterative-GAN》的算法伪代码整理

花了一下午时间整理本人的论文Iterative-GAN的算法伪代码,由于篇幅较长,投会议方面的文章就不加入了,以后如果投期刊再说.留此存档.…

机器学习：simple linear iterative clustering (SLIC) 算法

图像分割是图像处理,计算机视觉领域里非常基础,非常重要的一个应用.今天介绍一种高效的分割算法,即 simple linear iterative clustering (SLIC) 算法,顾名思义,这是一种简单的迭代聚类算法,这个算法发表于 2012 年的 PAMI 上. SLIC 算法有几个关键点, 1: 图像分割块的初始化,每一个图像块都是一个聚类,聚类的中心称为 superpixel,聚类的个数 k 是人为设定的,SLIC 算法先将图像分成大小大小一致的图像 patch,假设图像的像素个数…

JVM-GC算法（二）-复制算法&&标记整理算法

这次我和各位分享GC最后两种算法,复制算法以及标记/整理算法.上一篇在讲解标记/清除算法时已经提到过,这两种算法都是在此基础上演化而来的,究竟这两种算法优化了之前标记/清除算法的哪些问题呢? 复制算法我们首先一起来看一下复制算法的做法,复制算法将内存划分为两个区间,在任意时间点,所有动态分配的对象都只能分配在其中一个区间(称为活动区间),而另外一个区间(称为空闲区间)则是空闲的. 当有效内存空间耗尽时,JVM将暂停程序运行,开启复制算法GC线程.接下来GC线程会将活动区间内的存活对象,全部复…

Latex算法伪代码使用总结

Latex伪代码使用总结 algorithmicx例子相应代码: \documentclass[11pt]{ctexart} \usepackage[top=2cm, bottom=2cm, left=2cm, right=2cm]{geometry} \usepackage{algorithm} \usepackage{algorithmicx} \usepackage{algpseudocode} \usepackage{amsmath} \floatname{algorithm}{算法}…

AVL树的算法思路整理

http://www.cnblogs.com/heqile/archive/2011/11/28/2265713.html 看完了<数据结构与算法分析(C++描述)>的4.4节AVL树,做一个总结,整理一下自己实现删除算法的思路.(注:本文中图片均来自<数据结构与算法分析(C++描述)>) AVL(Adelson-Velskii and Landis,由阿德尔森一维尔斯和兰迪斯在1962年提出,因此得名)树是带有平衡条件(balance condition)的二叉查找树. 我们知道…

KMP 算法学习整理

我自己整理的KMP算法的PDF文件:http://pan.baidu.com/s/1o8yKIi2提取密码:8291 别的就不多说啥了,感谢来自海子博客园的资料--…

近十年one-to-one最短路算法研究整理【转】

前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或者针对不必要的循环进行排除.近年来,最短路算法大量应用于需要高及时性的领域,比如GIS领域,也大量应用于网络规模巨大的社会网络分析领域,这使得传统思路并不能很好地解决,于是把最短路算法思路本身抽象成两阶段算法,第一阶段为数据预处理,第二阶段为实时地搜索.这二者是互相矛盾的,如何找到平衡是各种算法技术…

机器学习 —— 基础整理（八）循环神经网络的BPTT算法步骤整理；梯度消失与梯度爆炸

网上有很多Simple RNN的BPTT(Backpropagation through time,随时间反向传播)算法推导.下面用自己的记号整理一下. 我之前有个习惯是用下标表示样本序号,这里不能再这样表示了,因为下标需要用做表示时刻. 典型的Simple RNN结构如下: 图片来源:[3] 约定一下记号: 输入序列 $\textbf x_{(1:T)} =(\textbf x_1,\textbf x_2,...,\textbf x_T)$ : 标记序列 $\textbf y_{(1:T)}…

机器学习 —— 基础整理（七）前馈神经网络的BP反向传播算法步骤整理

这里把按 [1] 推导的BP算法(Backpropagation)步骤整理一下.突然想整理这个的原因是知乎上看到了一个帅呆了的求矩阵微分的方法(也就是 [2]),不得不感叹作者的功力.[1] 中直接使用矩阵微分的记号进行推导,整个过程十分简洁.而且这种矩阵形式有一个非常大的优势就是对照其进行编程实现时非常方便. 但其实用标量计算推导也有一定的好处,比如可以清楚地知道某个权重是被谁所影响的. 前向传播过程:多层Logistic回归记号约定: $L$:神经网络的层数.输入层不算. $n^l$:第…

Java虚拟机—垃圾回收算法（整理版）

1.概述由于垃圾收集算法的实现涉及大量的程序细节.因此本节不打算过多地讨论算法的实现,只是介绍几种算法的思想及其发展过程.主要涉及的算法有标记-清除算法.复制算法.标记-整理算法.分代收集算法. 2. 标记-清除算法最基础的收集算法是”标记-清除“(Mark-Sweep)算法,如同它的名字一样,算法分为”标记“和”清除两个阶段“:首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收所有被标记的对象.之所以说它是最基础的收集算法,是因为后续的收集算法都是基于这种思路并对其不足进行改进而得到的.…

leetcode算法题整理

一.线性表,如数组,单链表,双向链表线性表.数组 U1.有序数组去重,返回新数组长度 A = [1,1,2] -> [1,2] 返回2 分析:其实一般数组的问题都可以用两个指针解决,一个指针用于指向新数组,一个用于操作就数组的指针. 解: 112移动后变成122 U2.有序数组去重II,返回数组长度 A = [1,1,1,2,2,3] -> [1,1,2,2,3] 允许每个数字最多出现两次分析:以间隔2找寻下一个需要移动的元素解: …

ACM/IOI 历年国家集训队论文集和论文算法分类整理

国家集训队1999论文集陈宏:<数据结构的选择与算法效率--从IOI98试题PICTURE谈起> 来煜坤:<把握本质,灵活运用--动态规划的深入探讨> 齐鑫:<搜索方法中的剪枝优化> 邵铮:<数学模型的建立.比较和应用> 石润婷:<隐蔽化.多维化.开放化--论当今信息学竞赛中数学建模的灵活性> 杨帆:<准确性.全面性.美观性--测试数据设计中的三要素> 周咏基:<论随机化算法的原理与设计> 国家集训队2000论文集陈彧…

近十年one-to-one最短路算法研究整理

前言:针对单源最短路算法,目前最经典的思路即标号算法,以Dijkstra算法和Bellman-Ford算法为根本演进了各种优化技术和算法.针对复杂网络,传统的优化思路是在数据结构和双向搜索上做文章,或者针对不必要的循环进行排除.近年来,最短路算法大量应用于需要高及时性的领域,比如GIS领域,也大量应用于网络规模巨大的社会网络分析领域,这使得传统思路并不能很好地解决,于是把最短路算法思路本身抽象成两阶段算法,第一阶段为数据预处理,第二阶段为实时地搜索.这二者是互相矛盾的,如何找到平衡是各种算法技术…

ACM算法模板整理

史诗级ACM模板整理基本语法字符串函数 istream& getline (char* s, streamsize n ); istream& getline (char* s, streamsize n, char delim ); istream& getline (istream& is, string& str, char delim); istream& getline (istream& is, string& str); c…

字符串匹配--kmp算法原理整理

kmp算法原理:求出P0···Pi的最大相同前后缀长度k: 字符串匹配是计算机的基本任务之一.举例,字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE",里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"? 许多算法可以完成这个任务,Knuth-Morris-Pratt算法(简称KMP)是最常用的之一. KMP算法搜索如下: 1.首先,字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"的第一个字符与搜索词"ABCDABD"的…

MD5算法学习整理

一路学来记得笔记不少但是给自己看当时就记得很随意以为后面都懂但还是太单纯了,现在回顾自己都完全看不下去,所以以后的都放的博客上,让自己看懂,让感兴趣的看懂,详细,暴力不废话了 MD5算法详解 0x01定义:网上很多啊 MD5算法是单向散列算法的一种.单向散列算法也称为HASH算法,是一种将任意长度的信息压缩至某一固定长度(称之为消息摘要)的函数(该压缩过程不可逆) 我们是对一个字符串进行MD5加密,所以我们先从字符串的处理开始.首先我们要知道一个字符的长度是8位(bit),即…

RMQ 算法学习整理

1. 概述 RMQ(Range Minimum/Maximum Query),即区间最值查询,是指这样一个问题:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在i,j之间的最小/大值.这两个问题是在实际应用中经常遇到的问题,下面介绍一下解决这两种问题的比较高效的算法.当然,该问题也可以用线段树(也叫区间树)解决,算法复杂度为:O(N)~O(logN),这里我们暂不介绍. 2.RMQ算法对于该问题,最容易想到的解决方案是遍历,复杂度是O(n).但当数据量…

Tarjan 算法自学整理

算法介绍如果两个顶点可以相互通达,则称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达.{5},{6}也分别是两个强连通分量. Tarjan算法是用来求有向图的强连通分量的.求有向图的强连通分量的Tarjan算法是以其发明者Robert Tar…

Tarjan算法伪代码

伪代码: 栈:当前dfs路径上的点low[x]:x能到达的点中最小的dfn dfs(x,t) 将x入栈 dfn[x]=t low[x]=t for(x,y) if(!vis[y]) dfs(y,t+1),low[x]=min(low[x],low[y]); else if(y在栈中(在路径上)) low[x]=min(low[x],low[y]) if(low[…

python排序算法的整理

#冒泡排序,主要思想:从第一个元素开始,向尾部开始比较大小换位置 def bubble_sort(alist): for j in range(len(alist)-1,0,-1): for i in range(j): if alist[i] > alist[i+1]: alist[i],alist[i+1] = alist[i+1],alist[1] #选择排序,主要思想:第一个数开始和后面比大小,遇到小的就换到第一个,继续和刚刚换数位之后的数比大小,小就再换,直到最后一个数,如何从第二个数…

JVM内存管理------GC算法精解（复制算法与标记/整理算法）

本次LZ和各位分享GC最后两种算法,复制算法以及标记/整理算法.上一章在讲解标记/清除算法时已经提到过,这两种算法都是在此基础上演化而来的,究竟这两种算法优化了之前标记/清除算法的哪些问题呢? 复制算法我们首先一起来看一下复制算法的做法,复制算法将内存划分为两个区间,在任意时间点,所有动态分配的对象都只能分配在其中一个区间(称为活动区间),而另外一个区间(称为空闲区间)则是空闲的. 当有效内存空间耗尽时,JVM将暂停程序运行,开启复制算法GC线程.接下来GC线程会将活动区间内的存活对象,全部复…

(排序算法整理)NEFU 30/32

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/caihongshijie6/article/details/26165093 事实上,在ACM比赛时,非常少人会自己去写寻常时的那种排序算法.都是直接使用库函数里面的排序算法.可是表示或者是面试的时候一般会问道这些主要的算法. 所以今天就把排序算法发整理了一下.也在OJ上找了几道简单题来验证一下. 如今把当中主要的排序算法整理例如以下(临时还没有将堆排序的实现贴上来): /* * n…

JVM内存管理之GC算法精解（复制算法与标记/整理算法）

本次LZ和各位分享GC最后两种算法,复制算法以及标记/整理算法.上一章在讲解标记/清除算法时已经提到过,这两种算法都是在此基础上演化而来的,究竟这两种算法优化了之前标记/清除算法的哪些问题呢? 复制算法我们首先一起来看一下复制算法的做法,复制算法将内存划分为两个区间,在任意时间点,所有动态分配的对象都只能分配在其中一个区间(称为活动区间),而另外一个区间(称为空闲区间)则是空闲的. 当有效内存空间耗尽时,JVM将暂停程序运行,开启复制算法GC线程.接下来GC线程会将活动区间内的存活对象,全部复…

(转) GAN应用情况调研

本文转自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MDMwMTIyNQ==&mid=2649290778&idx=1&sn=9816b862e167c4792f4251c199fcae16&chksm=8811ee5cbf66674a54e87bc3cef4937da6e5aac7599807754731ab777d359b219ac6de97616e&mpshare=1&scene=2&srcid=0219a2e…

程序分析与优化 - 4 工作列表（worklist）算法

本章是系列文章的第四章,介绍了worklist算法.Worklist算法是图分析的核心算法,可以说学会了worklist算法,编译器的优化方法才算入门.这章学习起来比较吃力,想要融汇贯通的同学,建议多参考几个学校的教程交叉着看. 卡耐基梅隆大学 15745: https://www.cs.cmu.edu/afs/cs/academic/class/15745-s16/www/lectures/L5-Intro-to-Dataflow.pdf 密西根大学 583f18: http://web.ee…