The current information explosion has resulted in an increasing number of applications that need to deal with large volumes of data. While many of the data contains useless redundancy data, especially in mass media, web crawler/analytic fields, waste…

这是我最近看到的一篇论文,思路还是很清晰的,就是改进的LPA算法.改进的地方在两个方面: (1)结合K-shell算法计算量了节点重重要度NI(node importance),标签更新顺序则按照NI由大到小的顺序更新 得到ks值后,载计算一下节点邻居ks值和度值d的比值 (2)当出现次数最多的标签不止一个时,再计算一下标签重要度LI(label importance) 其实就是找到节点相同标签的那些令居计算一个合值,看着也不难啊 (3)最后这个算法使用的是异步传播 下面是我实现的代码 func…

VIPS: a VIsion based Page Segmentation Algorithm VIPS: a VIsion based Page Segmentation Algorithm Introduction The VIsion-based Page Segmentation (VIPS) algorithm aims to extract the semantic structure of a web page based on its visual presentation.…

If you fail to install and run this tracker, please email me (zhangyunhua@mail.dlut.edu.cn) Introduction This repository includes tensorflow code of MBMD (MobileNet-based tracking by detection algorithm) for VOT2018 Long-Term Challenge. The correspon…

anomaly detection algorithm 以上就是异常监测算法流程…

2018-01-13 20:55:56 Floyd判圈算法(Floyd Cycle Detection Algorithm),又称龟兔赛跑算法(Tortoise and Hare Algorithm),是一个可以在有限状态机.迭代函数或者链表上判断是否存在环,求出该环的起点与长度的算法.该算法据高德纳称由美国科学家罗伯特·弗洛伊德发明,但这一算法并没有出现在罗伯特·弗洛伊德公开发表的著作中. 如果有限状态机.迭代函数或者链表上存在环,那么在某个环上以不同速度前进的2个指针必定会在某个时刻相遇.同…

Floyd's Cycle Detection Algorithm http://www.siafoo.net/algorithm/10 改进版: http://www.siafoo.net/algorithm/11…

1. 主要观点总结 0x1:什么场景下应用时序算法有效 历史数据可以被用来预测未来数据,对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题,时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用,例如: 四季与天气的关系模式 以交通量计算的交通高峰期的模式 心跳的模式 股票市场和某些产品的销售周期 数据需要有较强的稳定性,例如”预测商店营业额“和"预测打车订单"的稳定性就比"预测某台服务器何时处于被入侵的异常状态"要强.从形成机制上讲,商店营业额和打车订单是由人的行为驱动的,风是由自…

目录 abstract 1. introduction 1.1 个性衡量方法 1.2 应用前景 1.3 伦理道德 2. Related works 3. Baseline methods 3.1 文本 3.2 音频 3.3 图像 3.4 多模态 4. Detailed overview 4.1 文本 4.1.1 LIWC/MRC 4.1.2 Receptiviti API 4.1.3 社交网络文本研究 4.1.4 深度神经网络应用 4.1.5 SenticNet 5 4.1.6 weighted…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1904.08900.pdf github:https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite 摘要 基于关键点模式进行目标检测是一种新的方法,他并不需要依赖于anchor boxes,是一种精简的检测网络,但需要大量的预处理才能得到较高的准确率.本文提出CornerNet-Lite,是CornerNet两种变形的组合,一个是CornerNet-Saccade,基于attention机制,从而并不需要…