Louvain Modularity Fast unfolding of communities in large networks https://arxiv.org/pdf/0803.0476.pdf [一些算法的思路 都很简单 :但是数学翻译是严谨的] [0-全局模块度,原始模块度,全局目标函数1-阶段临时新网络的模块度] The problem of community detection requires the partition of a network intocommuniti

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一.社区的定义 Newman第一次提出模块度定义就是在2004年发表的这篇文章“fast algorithm for community structure in networks”,第一次用量化的公式来确定社区划分. 首先,我们来看Newman如何定义社区的:the vertices in networks are often found to cluster into tightly knit groups with a high density of within-group edges

opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较 参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_eWeRu9p9GhZd49WJ1bEOB7VluQdBdRKeehAO2Q3B7RatTXDruq-M9cR-W2yqATerDlIU1T3whYoyQfi http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/ http://www.bubuko.com/in

一.引言 本人初次接触HDR方面的知识,有描述不正确的地方烦请见谅. 为方便文章描述,引用部分百度中的文章对HDR图像进行简单的描述. 高动态范围图像(High-Dynamic Range,简称HDR),相比普通的图像,可以提供更多的动态范围和图像细节,根据不同的曝光时间的LDR(Low-Dynamic Range)图像,利用每个曝光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终HDR图像,能够更好的反映人真实环境中的视觉效果. 现实真正存在的亮度差,即最亮的物体亮度,和最小的物体亮度之比为108,

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 在之前两篇文章中我介绍了怎么编译Fast RCNN,和怎么修改Fast RCNN的读取数据接口,接下来我来说明一下怎么来训练网络和之后的检测过程 先给看一

Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 这里楼主讲解了如何修改Fast RCNN训练自己的数据集,首先请确保你已经安装好了Fast RCN

弹簧质点模型的求解方法包括显式欧拉积分和隐式欧拉积分等方法,其中显式欧拉积分求解快速,但积分步长小,两个可视帧之间需要多次积分,而隐式欧拉积分则需要求解线性方程组,但其稳定性好,能够取较大的积分步长.[Liu et al. 2007]文章提出了一种弹簧质点模型的求解方法,它将隐式欧拉积分方法转变为求解最优化问题,并采用迭代分步优化的方法来达到最优解.相比隐式欧拉积分,该方法计算快速,并且精度在可接受范围内. 弹簧质点模型的隐式表达方式如下: (1) (2) 其中:qn和vn分别代表tn时刻质点的

XiangBai--[AAAI2017]TextBoxes:A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 总结与收获点 作者和相关链接 作者 论文下载 廖明辉,石葆光, 白翔, 王兴刚 ,刘文予 代码下载 方法概括 文章核心: 改进版的SSD用来解决文字检测问题 端到端识别的pipeline: Step 1: 图像输入到修改版SSD网络中 + 非极大值抑制(NMS)→

很久之前试着写一篇深度学习的基础知识,无奈下笔之后发现这个话题确实太大,今天发一篇最近看的论文Fast RCNN.这篇文章是微软研究院的Ross Girshick大神的一篇作品,主要是对RCNN的一些改进,但是效果十分明显,paper和项目的地址都能从Ross Girshick的主页找到:http://people.eecs.berkeley.edu/~rbg/ 刚刚接触深度学习,难免纰漏很多,还请大神指教. 自己的百度云里也有一些相关内容http://pan.baidu.com/s/1o79N

This article is from blog of Amazon CTO Werner Vogels. -------------------- Today is a very exciting day as we release Amazon DynamoDB, a fast, highly reliable and cost-effective NoSQL database service designed for internet scale applications. Dynamo

#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <vector> using namespace cv; void main() { Mat image; image = imread("d:\\p.jpg"); // vector of

We know that Web services use the TCP protocol at the transport layer. Standard TCP protocol to three-way handshake (three-way handshaking), the server can respond to the client's request to send data. If the three-way handshake phase, the client can

How fast is Redis? Redis includes the redis-benchmark utility that simulates running commands done by N clients at the same time sending M total queries (it is similar to the Apache's ab utility). Below you'll find the full output of a benchmark exec

PS:最近这两天发现了Fast Json 感觉实在是强大.. 学习内容: 1.什么是Fast Json 2.如何使用Fast Json 3.Fast Json的相关原理 4.Fast Json的优势,以及为什么推荐使用Fast Json 1.Fast Json的相关介绍   说道Json想必我们都不陌生,数据传输的两种形式之一,另一种就是我们的xml了.不过现在更多的还是使用基于Json的格式来进行数据传输,Java的api接口为我们提供了相关的api接口用于对Json数据进行处理,如何将数据打

有一个应用truncate表等待了一晚上,一个定时任务,跑了几年了,今天早上来发现昨晚没有执行完成,hang住了,查询发现等待事件 fast object reuse. 10.2.0.4的库 Bug 7385253 - Slow Truncate / DBWR uses high CPU / CKPT blocks on RO enqueue (文档 ID 7385253.8) Bug 9761199 - PMON hang on 'enq: ro - fast object reuse' (文

本文转自:https://www.pronopcommerce.com/using-entity-framework-ef-code-first-migrations-in-nopcommerce-for-fast-customizations Using Entity Framework (EF) Code-First Migrations in nopCommerce for Fast Customizations By Woon Cherk Lam | Wednesday, Decembe

Dijkstra算法是计算图中节点之间最短路径的经典算法,网上关于Dijkstra算法原理介绍比较多,这里不再多讲.值得一提的是,当图中节点之间的权重都为1时,Dijkstra算法就变化为一般意义上的广度优先搜索算法(Breadth-first search algorithm). Dijkstra算法流程如下: Dijkstra算法流程   在介绍Fast marching算法之前先提下Eikonal方程,Eikonal方程属于非线性偏微分方程,可以认为是一种近似波动方程,它的形式如下: Ei

目录 . Linux inode简介 . Fast Directory Travel Method 1. Linux inode简介 0x1: 磁盘分割原理 字节 -> 扇区(sector)(每个扇区存储512字节) -> 块(block)(最常见的是4KB,即8个连续的sector组成一个block) . 磁盘的最小存储单位是"扇区" . 文件存储的最小单位是"块" 0x2: Linux EX2 filesystem 当一个partition(分区)被

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