Union-Find 检测无向图有无环路算法

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Union-Find 检测无向图有无环路算法

不相交集合数据结构(Disjoint-set data structure)是一种用于跟踪集合被分割成多个不相交的子集合的数据结构,每个集合通过一个代表来标识,代表即集合中的某个成员. Union-Find 算法为该数据结构提供了两种非常有用的操作: Find:判断子集中是否存在特定的元素.可以用于检测是否两个元素存在于相同的子集中. Union:将两个不子集合并成新的子集合. Union-Find 算法的一个具体的应用就是在无向图(Undirected Graph)中检测是否存在环路(Cycl…

CVPR目标检测与实例分割算法解析：FCOS（2019），Mask R-CNN（2019），PolarMask（2020）

CVPR目标检测与实例分割算法解析:FCOS(2019),Mask R-CNN(2019),PolarMask(2020)1. 目标检测:FCOS(CVPR 2019)目标检测算法FCOS(FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection),该算法是一种基于FCN的逐像素目标检测算法,实现了无锚点(anchor-free).无提议(proposal free)的解决方案,并且提出了中心度(Center-ness)的思想,同时在召回率等方面表…

[算法]检测空间三角形相交算法(Devillers & Guigue算法)

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UEBA 学术界研究现状——用户行为异常检测思路：序列挖掘prefixspan，HMM，LSTM/CNN，SVM异常检测，聚类CURE算法

论文技术分析<关于网络分层信息泄漏点快速检测仿真> "1.基于动态阈值的泄露点快速检测方法,采样Mallat算法对网络分层信息的离散采样数据进行离散小波变换;利用滑动窗口对该尺度上的小波系数进行加窗处理,计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现有效去噪和特征提取.2.将泄露点检测值和滑动窗口中平均熵值之间的差与动态阈值作比较,判断是否存在泄露点.""<基于云计算入侵检测数据集的内网用户异常行为分类算法研究>" "采用Weka机…

特征点检测学习_2(surf算法)

依旧转载自作者:tornadomeet 出处:http://www.cnblogs.com/tornadomeet 特征点检测学习_2(surf算法) 在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法,sift算法比较稳定,检测到的特征点也比较多,其最大的确定是计算复杂度较高.后面有不少学者对其进行了改进,其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法,surf的中文意思为快速鲁棒特征.本文不是专门介绍surf所有理论(最好的理论是作者的论文)的,只是对surf算法进行了…

模式匹配之surf----特征点检测学习_2(surf算法)

在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法,sift算法比较稳定,检测到的特征点也比较多,其最大的确定是计算复杂度较高.后面有不少学者对其进行了改进,其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法,surf的中文意思为快速鲁棒特征.本文不是专门介绍surf所有理论(最好的理论是作者的论文)的,只是对surf算法进行了下整理,方便以后查阅. 网上有些文章对surf做了介绍,比如: http://wuzizhang.blog.163.com/blog/static/78…