参考链接1: 参考链接2: 参考ppt3: Factor Graph 是概率图的一种,概率图有很多种,最常见的就是Bayesian Network (贝叶斯网络)和Markov Random Fields(马尔可夫随机场).在概率图中,求某个变量的边缘分布是常见的问题.这问题有很多求解方法,其中之一就是可以把Bayesian Network和Markov Random Fields 转换成Facor Graph,然后用sum-product算法求解. 基于Factor Graph可以用sum-p

有关因子图(factor graphs)以及其在sum product 算法,max-algorithm中的应用,将在一下篇博客中分享. 谢谢您的关注,欢迎提出意见问题.

最小生成树在一个图中可以有多个,但是如果一个图中边的权值互不相同的话,那么最小生成树只可能存在一个,用反证法很容易就证明出来了. 当然最小生成树也是一个图中包含所有节点的权值和最低的子图. 在一个图中权值最小的那个边一定在最小生成树中,如果一个图包含环,环中权值最大的边一定不在最小生成树中,还有就是连接图的任意两个划分的边中权值最短的那一条一定在最小生成树中. 下面介绍两个算法. Prim算法 Prim算法就是以任意一个点为源点,将所有点分为两组,一组是已经在最小生成树上的点,另一组是还未在最小

一.主要内容: 介绍图论中两大经典问题:最小生成树问题以及最短路径问题,以及给出解决每个问题的两种不同算法. 其中最小生成树问题可参考以下题目: 题目1012:畅通工程 http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1012 题目1017:还是畅通工程 http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1017 题目1024:畅通工程 http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1024 题目1028:继续畅通工程 ht

public class Prim { static int MAX = 65535; public static void prim(int[][] graph, int n){ char[] c = new char[]{'A','B','C','D','E','F','G','E','F'}; int[] lowcost = new int[n]; int[] mst = new int[n]; int i, j, min, minid, sum = 0; for(i = 1; i < n

题目: You are a professional robber planning to rob houses along a street. Each house has a certain amount of money stashed, the only constraint stopping you from robbing each of them is that adjacent houses have security system connected and it will a

Newtonsoft.Json C# Json序列化和反序列化工具的使用.类型方法大全   Newtonsoft.Json Newtonsoft.Json 是.Net平台操作Json的工具,他的介绍就不多说了,笔者最近在弄接口,需要操作Json. 以某个云计算平台的Token为例,边操作边讲解. Json 转为 Model 将 Model 转为 Json 将 LINQ 转为 JSON Linq 操作 命名空间.类型.方法大全 另外附上 百度AI 文字识别 Json 及其模型类 Newtonsof

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8701148 假设数组为a[],直接利用动归来求解,考虑到可能存在负数的情况,我们用Max来表示以a结尾的最大连续子串的乘积值,用Min表示以a结尾的最小的子串的乘积值,那么状态转移方程为:        Max=max{a[i], Max[i-1]*a[i], Min[i-1]*a[i]};       Min=min{a[i], Max[i-1]*a[i], Min[i-1]*a[i]};    初

出题:输入一个整数N,求从1到N这N个整数的十进制表示中‘1’出现的次数: 分析: 从左向右处理string表示的数字:当前数字长度为n,判断最左边一位数字字符: 如果是0,则直接递归下一位: 如果是1,则计数有两个来源,一个是n位数数字(实际就是除去最高位之后的数字大小,加上1,当其余位全部为0的时候),另一个是n-1,n-2,……,1位数字,使用SpecialPower可以计算: 如果是其他数字,则计数有两个来源,一个是n,n-1,n-2,……,1位数字,使用SpecialPower可以计算

题目链接 FZU - 2295 Human life 题目分析 题意:你在玩一个游戏,在其中你可以通过学习一些技能,但是学习某些技能之前,可能还要学习一些其他的技能,并且学习任何技能都有一定的花费: 而我们可以通过掌握某些工作以获取报酬,为了掌握这一工作,我们必须学会特定的技能. 不过有些工作彼此之间是冲突的,简单来说:如果你掌握了工作A,那么将无法掌握工作B 思路: 由于技能之间也存在依赖关系,但实际上如果要获取某一工作的报酬,那么必须选择这个工作的前置技能以及前置技能的前置技能, 那么显然,

链接 4Sum 难度 Medium 描述 Given an array nums of n integers and an integer target, are there elements a , b , c , and d in nums such that a + b + c + d = target? Find all unique quadruplets in the array which gives the sum of target. 给定一个n个整数的数组n,和一个整数tar

定义 在一幅无向图 \(G=(V,E)\) 中,\((u, v)\) 为连接顶点 \(u\) 和顶点 \(v\) 的边,\(w(u,v)\) 为边的权重,若存在边的子集 \(T\subseteq E\) 且 \((V,T)\) 为树,使得 \[ w(T)=\sum_{(u,v)\in T}w(u,v

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

对话机器学习大神Yoshua Bengio(下) Yoshua Bengio教授(个人主页)是机器学习大神之一,尤其是在深度学习这个领域.他连同Geoff Hinton老先生以及 Yann LeCun(燕乐存)教授,缔造了2006年开始的深度学习复兴.他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面,致力于用其解决人工智能问题.他是仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一,好多其他教授早已投身于工业界,加入了谷歌或Facebook公司. 作为机器学习社区的活跃者,Yoshua Bengio教授在

本文不需要你掌握任何编译原理的知识. 只需要看懂简单的golang语言即可, 完整的代码示例在GIT, 代码是从writing an interpreter in go这本书抽取了简单的部分出来, 如果需要进一步了解,请详阅此书. 听到编译原理,就觉得很高大上.记得上大学时,这门课要记忆一些BNF,LEX,AST,CFG这些有的没的.一个听不懂,二个没兴趣.随着使用了几门语言之后,也尝试用编译原理的基本知识写过一个sql转es的工具之后.发现其实了解一点点编译原理的知识,能够提高我们的生产效率,

现在有个需求是这样子的:需要计算搜索词的权重设置其为总排序权重的0.6,其他因素的权重为0.4其他因素中还有详细的划分.这里我们用Solr如何来实现?众所周知solr默认的排序方式为按照文本相似度来进行降序排列的,现在我们要将打分的Score作为排序的一个因子来利用.就需要单独的获取到Score.网上是有一些通过继承类来实现的方式的.这里我不再累述,而说一种通过Solr内置的函数来实现的方式. solr提供了函数查询的方式,也能用函数的计算结果来作为排序的字段.我们用solr的函数是可以拿到查询

一.文件读取 numpy.genfromtxt() 可以用来读取各种文件.常用语法大致如下: numpy.genfromtxt(fname, dtype=<type 'float'>, delimiter=None, skip_header=0, skip_footer=0) fname 要导入的文件路径 dtype 指定要导入文件的类型,dtype=str / int等等 delimiter  文件中不同元素间的间隔方式,空格还是逗号什么的,如:delimiter=',': skip_hea

官网:https://developer.nvidia.com/tensorrt 作用:NVIDIA TensorRT™ is a high-performance deep learning inference optimizer and runtime that delivers low latency, high-throughput inference for deep learning applications. TensorRT can be used to rapidly opti

C#重构经典全面汇总 1.  封装集合 概念:本文所讲的封装集合就是把集合进行封装,仅仅提供调用端须要的接口. 正文:在非常多时候,我们都不希望把一些不必要的操作暴露给调用端,仅仅须要给它所须要的操作或数据即可,那么做法就是封装.这个重构在微软的代码库也常常遇到. 比方最经典的属性对字段的封装就是一个非常好的样例,那么以下我们将看到对集合的封装.例如以下代码所看到的,调用端仅仅须要一个集合的信息,而我们则提供了一个IList的集合.大家都知道IList具有对集合的全部操作,所以这会带来非常多隐患

Ref: NumPy 教程 这里主要是查缺补漏一些常用方法. 初步认识 矩阵常见知识点 矩阵操作 Ref: [Python] 01 - Number and Matrix[总结过一部分] 一.矩阵 (Matrix)  初始化 Universal Functions 二.矩阵操作 矩阵下标 index 表示范围 下标表示范围内的“间隔” 矩阵遍历 传统遍历 - 规则数组 句柄遍历 - 不规则数组 矩阵取整 取左地板值 仅保留整数位 四舍五入 三.矩阵形变 扁平化 完全扁平 自定义扁平 转置 堆叠

引用:https://arleyzhang.github.io/articles/7f4b25ce/ 1 简介 TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟.高吞吐率的部署推理.TensorRT可用于对超大规模数据中心.嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速.TensorRT现已能支持TensorFlow.Caffe.Mxnet.Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行