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分配问题与Hungarian算法
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分配问题与Hungarian算法
分配问题与Hungarian算法 分配问题 指派问题 匈牙利算法 匈牙利方法是一种能够在多项式时间内解决分配问题(assignment problem)的组合优化算法.它由Harold Kuhn 与1955年发展并提出,由于该算法很大程度上依赖于先前两位匈牙利数学家:Denes Konig 和 Jeno Egervary,所以被命名为"匈牙利方法". 1957年James Munkres重新审视了这个方法,证明发现该方法是严格polynomial的,所以之后该方法也被称为Kuhn-Mu…
P2756 飞行员配对方案问题 二分图匹配 匈牙利算法
题目背景 第二次世界大战时期.. 题目描述 英国皇家空军从沦陷国征募了大量外籍飞行员.由皇家空军派出的每一架飞机都需要配备在航行技能和语言上能互相配合的2 名飞行员,其中1 名是英国飞行员,另1名是外籍飞行员.在众多的飞行员中,每一名外籍飞行员都可以与其他若干名英国飞行员很好地配合.如何选择配对飞行的飞行员才能使一次派出最多的飞机.对于给定的外籍飞行员与英国飞行员的配合情况,试设计一个算法找出最佳飞行员配对方案,使皇家空军一次能派出最多的飞机. 对于给定的外籍飞行员与英国飞行员的配合情况,编程找…
R+NLP︱text2vec包——四类文本挖掘相似性指标 RWMD、cosine、Jaccard 、Euclidean (三,相似距离)
要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 在之前的开篇提到了text2vec,笔者将其定义为R语言文本分析"No.1",她是一个文本分析的生态系统.笔者在学习之后发现开发者简直牛!基于分享精神,将自学笔记记录出来.开篇内容参考: 重磅︱R+NLP:text2vec包--New 文本分析生态系统 No.1(一,简介) R+NLP︱text2vec包--BOW词袋模型…
多目标跟踪(MOT)论文随笔-POI: Multiple Object Tracking with High Performance Detection and Appearance Feature
网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长.若希望详细了解,建议阅读原文. 本文是tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,最大的特点是使用了state-of-the-art的detection和feature来代替以往的方法,使用简单的匹配方法就能达到最好的水平. 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1610.06136.pdf Detection 以及 Appearance特征地址(Google Drive 需F…
多目标跟踪(MOT)论文随笔-SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING (SORT)
网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长.若希望详细了解,建议阅读原文. 本文是使用 tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,是后续deep sort的基础(Deep SORT见后一篇随笔). 论文地址:http://arxiv.org/pdf/1602.00763.pdf 代码地址:https://github.com/abewley/sort 文章概述 本方法最大的特点是高效地实现了基于Faster-RCNN的detection…
论文阅读笔记二十二:End-to-End Instance Segmentation with Recurrent Attention(CVPR2017)
论文源址:https://arxiv.org/abs/1605.09410 tensorflow 代码:https://github.com/renmengye/rec-attend-public 摘要 卷积网络在像语义分割等结构预测任务中效果较好,但对于场景中不同实例个体分割仍存在一定的挑战性.实例分割有很多应用场景,比如,自动驾驶,图像捕捉,智能视频问答系统等.将大量的图形模型与低层次的可视化信息相结合用于实例分割.该文提出了一个端到端的带有注意力机制的RNN结构,来进行精细的实例分割.该网…
JVM有哪些垃圾回收器
JVM 的垃圾回收器 目录 JVM 的垃圾回收器 经典垃圾收集器 Serial 收集器 ParNew 收集器 Parallel Scavenge 收集器 Serial Old 收集器 Parallel Old 收集器 CMS 收集器 简述及运行过程 CMS 优点及其缺点 优点 缺点 CMS 对处理器资源非常敏感 CMS 无法处理"浮动垃圾" 及 需要注意 CMS触发时间以及发生"并发失败" 采用"标记-清除"算法造成空间碎片过多 造成大对象分配问…
Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals 论文解读
前言 事实上,Sparse R-CNN 很多地方是借鉴了去年 Facebook 发布的 DETR,当时应该也算是惊艳众人.其有两点: 无需 nms 进行端到端的目标检测 将 NLP 中的 Transformer 引入到了 CV 领域(关于 Transformer 我在这里有提到.) 然而 DETR 需要每个目标的 query 和全局语义信息进行 interact (这里可以理解为进行相关性的计算), DETR 这种密集(dense)计算的性质使得其训练时间长,而且限制了它成为一个彻底的稀疏(sp…
CVPR2021 | Transformer用于End-to-End视频实例分割
论文:End-to-End Video Instance Segmentation with Transformers 获取:在CV技术指南后台回复关键字"0005"获取该论文. 代码:https://git.io/VisTR 点个关注,专注于计算机视觉技术文章. 前言: 视频实例分割(VIS)是一项需要同时对视频中感兴趣的对象进行分类.分割和跟踪的任务.本文提出了一种新的基于 Transformers 的视频实例分割框架 VisTR,它将 VIS 任务视为直接的端到端并行序列解码…
51nod贪心算法入门-----任务分配问题
任务执行顺序 有N个任务需要执行,第i个任务计算时占R[i]个空间,而后会释放一部分,最后储存计算结果需要占据O[i]个空间(O[i] < R[i]). 分析: 可以抽象成,从一个整数开始,每次减去a,再加上b (a,b都是正数),要求每次操作都不产生负数. 令a[i] = R[i], b[i] = R[i] – O[i],O[i] < R[i],有0<b[i]<a[i]. 所以尽管每次有减有加,但是加的没有减的多,总数在不断减小.所以——按照b[i]递增的顺序排序,是最…