这个算法主要用在网络节点的分割.他的思想是将一个网络节点图分割成两个相等的节点集合.为了连接两个社区的边权最小. step1:随机产生两个节点的集合A和B. step2:计算A和B中的每个节点的internal cost and external cost step3:将A中的节点与B中的节点进行交换,计算两个损失权重的差值,也就是原先图的内外权重差,减去转表后的内外权重差.使这个值最后为负为止. function Kernighan-Lin(G(V,E)): determine a balan…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6472c4cc0102duzr.html 处理器微架构访问Cache的方法与访问主存储器有类似之处.主存储器使用地址编码方式,微架构可以地址寻址方式访问这些存储器.Cache也使用了类似的地址编码方式,微架构也是使用这些地址操纵着各级Cache,可以将数据写入Cache,也可以从Cache中读出内容.只是这一切微架构针对Cache的操作并不是简单的地址访问操作.为简化起见,我们忽略各类Virtual Cache,讨论最基础的Cach…

下面介绍一种基于Poisson方程的三角网格补洞方法.该算法首先需要根据孔洞边界生成一个初始化补洞网格,然后通过法向估算和Poisson方程来修正补洞网格中三角面片的几何形状,使其能够适应并与周围的原始网格融合.算法的主要步骤如下: 1-检测孔洞边界并初始化补洞网格 2-调整补洞网格 2.1-计算补洞网格中顶点的期望法向 2.2-基于期望法向旋转补洞网格中的三角面片 2.3-基于Poisson方程调整补洞网格顶点位置 下面分别介绍算法中每一步的具体过程: 1:检测孔洞边界并初始化补洞网格 检测孔…

英文原文:<MapReduce Patterns, Algorithms, and Use Cases> https://highlyscalable.wordpress.com/2012/02/01/mapreduce-patterns/ 在这篇文章里总结了几种网上或者论文中常见的MapReduce模式和算法,并系统化的解释了这些技术的不同之处.所有描述性的文字和代码都使用了标准hadoop的MapReduce模型,包括Mappers, Reduces, Combiners, Partiti…

正文: 在编程中,无论是OC还是C亦或是C++语言,所声明的整数变量都会在内存中占有固定的存储空间,而这些存储空间都是固定的. 比如我们知道的int.long.short.unsigend int.unsigend long.unsigend long long等等,都有固定的存储空间,而哪怕是64位系统下的变量unsigend long long,能存储的最大范围只有. 下边复习一下基础类型的存储范围以及所占字节: 编程语言的基础类型速查表 char -128 ~ +127 (1 Byte)s…

在新文章“MapReduce模式.算法和用例”中,Ilya Katsov提供了一个系统化的综述,阐述了能够应用MapReduce框架解决的问题. 文章开始描述了一个非常简单的.作为通用的并行计算框架的MapReduce应用,这个框架适用于很多要求大量节点进行的计算和数据密集型计算,包括物理和工程仿真,数值分析,性能测试等等.接下来是一组算法,通常用于日志分析.ETL和数据查询,包括计数及求和,数据整理(基于特定函数),过滤,解析,验证和排序. 第二大部分是关于MapReduce模式,Katsov…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/marc01in/p/4775440.html 引 和师弟师妹聊天时经常提及,若有志于从事数据挖掘.机器学习方面的工作,在大学阶段就要把基础知识都带上. 机器学习在大数据浪潮中逐渐展示她的魅力,其实<概率论>.<微积分>.<线性代数>.<运筹学>.<信息论>等几门课程算是前置课程,当然要转化为工程应用的话,编程技能也是需要的,而作为信息管理专业的同学,对于信息的理解.数据的敏感都是很好…

FP-Growth是一种常被用来进行关联分析,挖掘频繁项的算法.与Aprior算法相比,FP-Growth算法采用前缀树的形式来表征数据,减少了扫描事务数据库的次数,通过递归地生成条件FP-tree来挖掘频繁项.参考资料[1]详细分析了这一过程.事实上,面对大数据量时,FP-Growth算法生成的FP-tree非常大,无法放入内存,挖掘到的频繁项也可能有指数多个.本文将分析如何并行化FP-Growth算法以及Mahout中并行化FP-Growth算法的源码. 1. 并行化FP-Growth 并行…

ARM处理器从cortex系列开始集成NEON处理单元,该单元可以简单理解为协处理器,专门为矩阵运算等算法设计,特别适用于图像.视频.音频处理等场景,应用也很广泛. 本文先对NEON处理单元进行简要介绍,然后介绍如何在内核态下使用NEON,最后列举实例说明. 一.NEON简介 其实最好的资料就是官方文档,Cortex™-A Series Programmer's Guide ,以下描述摘自该文档 1.1 SIMD NEON采用SIMD架构,single instruction multy dat…

昨天,Facebook AI 研究院(FAIR)开源了 Detectron,业内最佳水平的目标检测平台. 昨天,Facebook AI 研究院(FAIR)开源了 Detectron,业内最佳水平的目标检测平台.据介绍,该项目自 2016 年 7 月启动,构建于 Caffe2 之上,目前支持大量机器学习算法,其中包括 Mask R-CNN(何恺明的研究,ICCV 2017 最佳论文)和 Focal Loss for Dense Object Detection,(ICCV 2017 最佳学生论文)…