作者:桂. 时间:2017-04-13  07:43:03 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6702188.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 前面分析了非负矩阵分解(NMF)的应用,总觉得NMF与谱聚类(Spectral clustering)的思想很相似,打算分析对比一下.谱聚类更像是基于图(Graph)的思想,其中涉及到一个重要概念就是拉普拉斯矩阵(Laplace matrix),想着先梳理一下这个矩阵: 1)拉普拉斯矩阵基

转:https://blog.csdn.net/cqfdcw/article/details/84995904 小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取   (Matlab 程序详解) -----暨 小波包分解后解决频率大小分布重新排列问题 本人当前对小波理解不是很深入,通过翻阅网络他人博客,进行汇总总结,重新调试Matlab代码,实现对小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取,供大家参考,后续将继续更新! 本人在分析信号的过程中发现,按照网上所述的小波包分解方法理解

在信息论中,Rényi熵是Hartley熵,Shannon熵,碰撞熵和最小熵的推广.熵能量化了系统的多样性,不确定性或随机性.Rényi熵以AlfrédRényi命名.在分形维数估计的背景下,Rényi熵构成了广义维数概念的基础. Rényi熵在生态学和统计学中是重要的多样性指标.Rényi熵在量子信息中也很重要,它可以用来衡量纠缠.在Heisenberg XY自旋链模型中,作为α的函数的Rényi熵可以由于它是关于模数群的特定子群的自守函数而被明确地计算.在理论计算机科学中,最小熵用于随机抽取

4s:640*960 5:640*1136 6:750*1334 6P:1242*2208 -------现在新版本的iTunes connect里只上传6P版本的大小就可以了,其他版本苹果会自动分辨,如果你APP不同型号手机需要显示不同的介绍图的话,还是需要上传所有尺寸的图片的. 顺便说一下: 1.介绍图里尽量要有APP内的页面内容,如果是单纯的一个和APP页面无关的图片,有可能被拒(因为我之前试过有两张图内不包含任何APP页面,成功通过两次审核,第三次的时候给我拒了,也是看审核人员吧...)

题目链接 题意 给定一个\(n个点,m条边\)的无向图,找出其中大小为\(s\)的完全图个数\((n\leq 100,m\leq 1000,s\leq 10)\). 思路 暴搜. 搜索的时候判断要加进来的点是否与当前集合中的每个点之间都有边.搜到集合大小为\(s\)就答案+1. 注意 如果不做处理的话,每个完全图都会被搜到\(2^s\)次,其中只有一次是必要的. 因此,一个很显然的常用的考虑是:搜索的时候下一个节点比当前的节点编号大,这样就肯定不会搜重复了. 再稍微转化一下,在建图的时候就可以只

当一个echarts图时,可以这样做 //下面my_charts是html中echarts的ID var myChart= echarts.init(document.getElementById("my_charts")); myChart.setOption(option); //假设实例的名字是myChart,在echats配置完实例以后,配置下面几行代码即可 window.onresize = function () { myChart.resize(); } 如果页面中有多个

transform:scale( x ): 语法为:transform: scale(x,y). 同时有scaleX, scaleY专门的x, y方向的控制. 例如:transform: scale(0.5) 缩小为原来的一半 和zoom不同,scale并不支持百分比值和normal关键字,只能是数值.而且,还能是负数,没错,负数.而zoom不能是负值! zoom:x 例如:zoom:0.5 也是缩小为原来的一半

标题:Local Spectral Graph Convolution for Point Set Feature Learning 作者:Chu Wang, Babak Samari, Kaleem Siddiqi 译者:Elliott Zheng 来源:ECCV 2018 Abstract 点云的特征学习已经显示出巨大的希望,引入了有效且可推广的深度学习框架,例如pointnet ++. 然而,到目前为止,点特征已经以独立和孤立的方式被抽象,忽略了相邻点的相对布局及其特征.在本文中,我们建议

我一直在思考一个问题,图像增强以后,哪些方面的特征最为显著,思来想去,无果而终!翻看了一篇知网的paper,基于保真度(VIF)的增强图像质量评价,文章中指出无参考质量评价,可以从三个方面考虑:平均梯度(AG).信息熵(IE).空间频率(SF).这些特征不是很全面,效果也未必是好的,在数据库上测试的结果的确不是很理想,就以空间频率为主吧,研究一下: 1.什么是图像的频率: 不同频率信息在图像结构中有不同的作用.图像的主要成分是低频信息,它形成了图像的基本灰度等级,对图像结构的决定作用较小:中频信

转自:https://www.kechuang.org/t/84022?page=0&highlight=859356,感谢分享! 在机器学习.多维信号处理等领域,凡涉及到图论的地方,相信小伙伴们总能遇到和拉普拉斯矩阵和其特征值有关的大怪兽.哪怕过了这一关,回想起来也常常一脸懵逼,拉普拉斯矩阵为啥被定义成  ?这玩意为什么冠以拉普拉斯之名?为什么和图论有关的算法如此喜欢用拉普拉斯矩阵和它的特征值? 最近读论文的时候,刚好趁机温习了一下相应的内容,寻本朔源一番,记录下来,希望大家阅读之后,也能够有

目录 目录 1. 为什么会出现图卷积神经网络? 2. 图卷积网络的两种理解方式 2.1 vertex domain(spatial domain):顶点域(空间域) 2.2 spectral domain:频域方法(谱方法) 3. 什么是拉普拉斯矩阵? 3.1 常用的几种拉普拉斯矩阵 普通形式的拉普拉斯矩阵 对称归一化的拉普拉斯矩阵(Symmetric normalized Laplacian) 随机游走归一化拉普拉斯矩阵(Random walk normalized Laplacian) 泛化

这里将要介绍的HTML5 音频处理接口与Audio标签是不一样的.页面上的Audio标签只是HTML5更语义化的一个表现,而HTML5提供给JavaScript编程用的Audio API则让我们有能力在代码中直接操作原始的音频流数据,对其进行任意加工再造. 展示HTML5 Audio API 最典型直观的一个例子就是跟随音乐节奏变化的频谱图,也称之为可视化效果.本文便是以此为例子展示JavaScript中操作音频数据的. 文中代码仅供参考,实际代码以下载的源码为准. 了解Audio API   

图神经网络小结 图神经网络小结 图神经网络分类 GCN: 由谱方法到空域方法 GCN概述 GCN的输出机制 GCN的不同方法 基于谱方法的GCN 初始 切比雪夫K阶截断: ChebNet 一阶ChebNet 自适应图卷积网络AGCN 谱方法小结 基于空域方法GCN 基于递归的空间GCN(Recurrent-based Spatial GCNs) 图神经网络GNN(特指早期的一种结构) 门控图神经网络(GGNN) 随机稳态嵌入SSE 基于合成的空间GCN(Composition Based Spa

[背诵手记]Matrix Tree定理和一些推广 结论 对于一个无向图\(G=(V,E)\),暂时钦定他是简单图,定义以下矩阵: (入)度数矩阵\(D\),其中\(D_{ii}=deg_i\).其他=0 邻接矩阵\(A\),其中\(A_{ij}=[\exist e=(i,j)]\).其他=0 (*******wait!*******) 关联矩阵\(B\),其中\(B_{ij}=[\exist e_i=(a,b)](-1)^{[a>b]}\).其他=0(后面会用到) 拉普拉斯矩阵\(L=D-A\)

频率直方图(frequency histogram)亦称频率分布直方图.统计学中表示频率分布的图形.在直角坐标系中,用横轴表示随机变量的取值,横轴上的每个小区间对应一个组的组距,作为小矩形的底边:纵轴表示频率(频数/组距=频率),并用它作小矩形的高,以这种小矩形构成的一组图称为频率直方图. R语言举例 > x = c(12, .4, 5, 2, 50, 8, 3, 1, 4, .25) > cats = cut(x,breaks=c(0,1,5,max(x))) # 分组 > level

大家知道,JavaScript中的==是一种比较复杂运算,它的运算规则很奇怪,很容易让人犯错,从而成为JavaScript中“最糟糕的特性”之一. 在仔细阅读ECMAScript规范的基础上,我画了一张图,我想等你理解了这张图后,会彻底地弄懂关于==运算的一切.同时,我试图通过此文向大家证明==并不是那么糟糕的东西,它很容易掌握,甚至看起来很合理,并没那么糟糕. 先上图: 图1 == 运算规则的图形化表示 ==运算规则的精确描述在此:The Abstract Equality Compariso

如果改变更改div大小尺寸. 首先我们要知道DIV大小是由高和宽确定,要修改DIV容积大小我们设置css宽度和css高度即可实现改变DIV盒子大小. 一.改变div大小实例 为了实验便于观察DIV盒子大小改变,我们对DIV设置一个红色边框.CSS盒子命名为“.divcss5” css代码: .divcss5{ border:1px solid #F00; width:200px; height:100px} html应用代码片段: <div class="divcss5">

首先先看一下效果: 一.创建饼状图对象   创建饼状图对象用到类是PieChartView.h, 代码如下: self.pieChartView = [[PieChartView alloc] init]; self.pieChartView.backgroundColor = BgColor; [self.view addSubview:self.pieChartView]; [self.pieChartView mas_makeConstraints:^(MASConstraintMaker

“tarjan陪伴强联通分量 生成树完成后思路才闪光 欧拉跑过的七桥古塘 让你 心驰神往”----<膜你抄>   自从听完这首歌,我就对tarjan开始心驰神往了,不过由于之前水平不足,一直没有时间学习.这两天好不容易学会了,写篇博客,也算记录一下.   一.tarjan求强连通分量 1.什么是强连通分量? 引用来自度娘的一句话: “有向图强连通分量:在有向图G中,如果两个顶点vi,vj间(vi>vj)有一条从vi到vj的有向路径,同时还有一条从vj到vi的有向路径,则称两个顶点强连通(

转载请把头部出处链接和尾部二维码一起转载,本文出自逆流的鱼yuiop:http://blog.csdn.net/hejjunlin/article/details/53866405 前言:上篇中,介绍是用MediaMuxer与MediaExtractor进入音视频的裁剪,今天用MediaMuxer与AudioRecord与MediaCodec及Surface进行屏幕录制成gif.看下Agenda: 效果图 主体思路 转gif两种方案 MediaMuxer是用于将音频和视频进行混合生成多媒体文件.