MeshCNN 结合了每个流行 3D 表示的许多最佳属性。然而，在我们详细介绍之前，让我们通过对 3D 表示的简要回顾来了解这些属性是什么。 3d数据表示 什么是表示深度学习的3D网格的最佳方法?...与2D RGB图像不同，对于最佳表示方式没有共识。这个问题很难回答，因为表征的选择决定了我们必须采取的学习方法。对于分类示例，可以将模型从3D空间投影到2D图像中，并应用标准2D卷积。...这种名为 RS-CNN 的方法试图从几何先验推断给定点云的底层拓扑结构，从而赋予模型对其输入点的空间感知能力。该模型具有出色的性能，可应用于点云和网格。...然而，即使网格信息可用，它也没有利用网格信息的机制。 MeshCNN 有没有一种方法可以直接研究网格，而不牺牲有价值的拓扑信息，承受体素的计算代价，或对如何查看它做出假设?...给定一条边和4个邻边，每个邻边都有自己的特征，卷积需要对这些边的顺序保持不变。本文采用的简单方法是用对称函数卷积。
原文链接 STL文件是什么 STL文件是网格文件的一种格式，分为二进制和文本两种类型。...比如橡皮泥，你可以任意改变它的形状，只要不撕裂它，那么它的拓扑信息是不变的。所以，关于网格的计算，不仅需要几何的正确性，拓扑的正确性也是极其重要，却又是极容易被人忽略的。...---- 网格顶点数和面数的关系 拓扑学的欧拉公式描述了网格顶点，边和面之间的关系：V - E + F = X....---- 可定向网格 每个三角面片都有一个定向，比如v0, v1, v2，如下图左所示。相邻边的定向如果是相反的，则为相容的。如果网格所有的定向都是相容的，则为可定向曲面，反之为不可定向曲面。...这些子网格结构，有可能有非流型结构，比如某个顶点的邻域有多个连通区域。那么在编辑这些子网格的时候，要么编辑操作能与非流形结构相融，要么优化子网格区域，保证其流形结构。 有兴趣的读者，欢迎参考视频版本
DFSGraph(int v) { // 有v个顶点 this.vector = v; // 一个长为v的数组，负责给每个顶点存放邻边...; i++) { adj[i] = new LinkedList(); } } // 向图中某个顶点v添加邻边w public void...如本题中，我们递归求解左、右子树的深度，如果一个节点没有左、右子树了，其深度仍然可以求：为1，仍属于递归求解范围，因此递归跳出条件是一个节点为null。 2.递归返回类型是什么？...因为下一次递归依赖上一次递归的返回结果，因此递归的返回结果一定是需要在多次递归中需要被传递的值。比如该题中我们返回的不是这个树是否是平衡二叉树，而是树的深度。 3.递归的核心计算是什么？...先来实现两个简单的题目。 T4.二叉树的层次遍历（从根节点开始） 给你一个二叉树，请你返回其按 层序遍历 得到的节点值。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。
7．在多边形扫描转换中，计算扫描线与多边形顶点相交时，按上开下闭原则，对于该奇点的记数，下述哪一叙述是正确的（ ） A）当射线与多边形交于某顶点时且该点的两个邻边在射线的上方时，计数0次； B）...当射线与多边形交于某顶点时且该点的两个邻边在射线的下方时，计数2次； C）当射线与多边形交于某顶点时且该点的两个邻边分别在射线的两侧时，计数1次； D）当射线与多边形的某边重合时，计数1次。...（ ） A）画家算法的基本思想是先将屏幕赋值为背景色，然后把物体各个面按其到视点距离远近排序，再按由远到近的顺序绘制； B）Z缓冲算法不仅需要帧缓冲区存放像素的亮度值，还需要一个Z缓冲区存放每个像素的深度值...分辨率为1024xl024的显示器，其位平面数为24，则帧缓存的字节数为 。 2. 基本光线跟踪方法中所考虑的光线包括 。 3. 请写出二维平移变换的变化矩阵。已知平移距离为tx和ty。...，请按顶点表指针表示法写出其图形拓扑关系。
PCSR图片PCSR 3的基本思想是：对于点矢量，其元素从一个值改为对应边矢量中对应邻边位置的 。...它主要有三个方面的优化：第一，对于 Vertex Array 再分段，将一个大的 Array 拆成多段，这样可以有更细的读写颗粒度。通过 段 ID + 点 ID 来定位每个点和其邻边。...图片对于大多数的点，其邻边就不需要单独的 Edge Array 来存储了。图片可以看到这种方式在图比较稀疏的时候，对于 CPU Cache 扫描是很友好的。...第三，对于每个点的邻边，采用copy-on-write、标记删除等常见的优化办法，构建成类似 std::vector 结构。...介数中心性，则用于衡量一个顶点出现在其他任意两个顶点对之间最短路径上的次数，从而来刻画节点的重要性，这将会要求进行全图扫描，找到一个点和它的邻点及路径信息PageRank，又称网页排名、谷歌左侧排名，是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术作为网页排名的要素之一的排名方法
当一个图为稀疏图时，使用邻接矩阵表示法显然要浪费大量的存储空间。而图的邻接表示法结合了顺序存储和链式存储方法，大大减少了这种不必要的浪费。...所谓邻接表就是对每个顶点vi建立一个单链表，第i个单链表中的结点表示依附于顶点vi的边（对于有向图则是以顶点vi为尾的弧），这个单链表就称为顶点vi的边表（对于有向图则成为出边表）。...③优点：在邻接表中，给定一顶点，能很容易地找出它的所有邻边，因为只需要读取它的邻接表就可以了。在邻接矩阵中，相同的操作则需要扫描一行，花费的时间为O(n)。...④在有向图的邻接表表示中，求一个给定顶点的出度只需计算其邻接表中的结点个数即可；但求其顶点的入度，则需要遍历全部的邻接表。因此，也有人采用逆邻接表的存储方式来加速求解给定顶点的入度。...⑤图的邻接表表示并不唯一，这是因为在每个顶点对应的单链表中，各边结点的链接次序可以是任意的，取决于建立邻接表的算法以及边的输入次序。
GraphX的框架 设计GraphX时，点分割和GAS都已成熟，在设计和编码中针对它们进行了优化，并在功能和性能之间寻找最佳的平衡点。如同Spark本身，每个子模块都有一个核心抽象。...划分策略的不同会影响到所需要缓存的Ghost副本数量，以及每个EdgePartition分配的边的均衡程度，需要根据图的结构特征选取最佳策略。...这样做的好处是节省存储空间；坏处是对图进行基于边的计算时，对于一条两个顶点被分到不同机器上的边来说，要跨机器通信传输数据，内网通信流量大。...可以在官方GraphX Programming Guide中找到每个函数的详细说明，本文仅讲述几个需要注意的方法。 ? 图的缓存 每个图是由3个RDD组成，所以会占用更多的内存。...另外，研读这些代码，也是理解GraphX编程最佳实践的好方法。 ---- 作者：石山园 出处：http://www.cnblogs.com/shishanyuan/
关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。Google的图形计算系统名为 Pregel。...图数据的发展趋势是什么？知乎上有一个回答我个人比较赞同（链接）。 图的本质难题是什么？是数据的高度关联带来的严重的随机访问。...下面主要以 JanusGraph + Hbase 这套组合为例，介绍其存储过程（不同的存储后端存储格式不一样）。...JanusGraph 采用的分片方式（也有按照点切割的图数据库）是按Edge切割，而且是对于每一条边，都会被切断。...50的所有顶点 g.V().has('age', lt(50)) Vertex-Centric Index Vertex-centric index（顶点中心索引）是为每个 vertex 建立的本地索引结构
这个算法有点好笑，因为它实际上并没有将模型与通常意义上的训练数据拟合——为了预测每个新数据点的目标变量值，算法直接回顾训练数据并基于它进行计算。...如果图形中的两个顶点通过边连接，则它们是相邻点（neighbors，邻居）。 如果两条边具有共同的顶点，则它们是相邻边（adjacent edges）。 路径（path）是相邻边的序列。...对于（b）中的图，通过对称性，足以计算单个顶点的中介度。V1 的中介度为 0.5，因为在 V2 和 V3 之间有 2 条最短路径，其中正好有一条通过 V1。...下图显示了 20 个顶点上随机生成的图形， 其中 （a） 每个顶点的大小对应于其接近度分数，在 （b） 中对应于中介度分数。...例如，在 k-NN 中，我说预测是通过计算每个类中的邻居数量并取最普遍的类来给出的;这些类计数是 k-NN 分类的倾向分数。
阈值的一个小差异可能已经完全改变了布局。因此，确定最佳的阈值，在布局中最突出的组结构，在试验和错误的基础上是一项非常耗时的任务，特别是对于大型网络来说。...中按权重的降序将桶进行排序for i to k foreach e = (u,v)∈Bi do 循环每个桶中的边 //remove来自三角形中的边e的贡献值 平均聚集系数...为了计算一个图的聚类系数,我们只需要知道每个顶点的三角形数量,时间复杂度为O(α(G)m),α(G)是图的荫度,或是图g所需的能覆盖所有的边的最小生成森林。...因此，正如已经观察到的，对于其中一个三角形中的每个顶点来说，它的本地聚集系数和它对C的贡献值需要更新。 算法1的正确性 根据聚集系数的定义，C平均、对初始图是正确的。...高紧度表示图中的顶点的邻边与布局中的这个顶点非常接近。考虑到布局实际上是在扩展，用单调递增的平均短时间曲线(图7顶部)表示，这意味着基于最优聚类系数参数，在最终的布局中，底层集群变得越来越紧凑。
向量积的模（长度） 可以解释成以a和b为邻边的平行四边形的面积。...，利用三阶行列式，写成： 计算任意多边形的面积：（顶点按逆时针顺序排列） 求多边形面积最基础的方法就是用剖分法来做的，就是把多边形分成若干个三角形，然后对每个三角形求面积，求面积，在有精度要求的情况下，...最适合解决任意多边形面积的方法是：向量积法。 顶点为Pk(k=1,2,3…n)的多边形，其顶点坐标分别为(x1,y1)，(x2,y2)，(x3,y3)…(xn,yn)。...在计算几何里，我们知道，△ABC的面积就是“向量AB”和“向量AC”两个向量叉积的绝对值的一半。其正负表示三角形顶点是在右手系还是左手系。...输入数据中所有的整数都在32位整数范围内，n=0表示数据的结束，不做处理。 Output 对于每个测试实例，请输出对应的多边形面积，结果精确到小数点后一位小数。每个实例的输出占一行。
利用叉积计算多边形的面积 我们都知道计算三角形的面积时可以用两个邻边对应向量积（叉积）的绝对值的一半表示，那么同样，对于多边形，我们可以以多边形上的一个点为源点，作过该点并且过多边形其他点中的某一个的多条射线...不过要注意，对于三角形可以简单的用叉积的绝对值的一半表示，但对于多边形不可随意将它分割成的几个三角形对应的叉积的绝对值相加，要有一定顺序才可。 对于三角形，有 ?...【该图片来源：https://www.cnblogs.com/xiexinxinlove/p/3708147.html】 对于多边形，若顶点是按逆时针方向排列的则方向为最终的值为正，反之为负。...这里的排列方向是指你遍历其他顶点时相对于源点的走向。下面见HDU - 2036 题解。 补充：关于凸多边形和凹多边形的的样子见下图。 ?...ans += Cross(p[i]-p[0], p[i+1]-p[0]); //最好写成这样，清晰些，不容易出错 return ans; //题目说的逆时针
Maps 最著名的应用是语言词典。语言中的每个词都为其指定了定义。它是使用有序映射实现的（其键按字母顺序排列）。 通讯录也是一张Map。每个名字都有一个分配给它的电话号码。...在有向图中，边(x, y)称为箭头，方向由其名称中顶点的顺序给出：箭头(x, y)与箭头(y, x) 不同。 它们是做什么用的？...由于排序，这种方法的时间复杂度为 O(n*log n)。但是，这种方法在计算斜率时会产生精度误差。 一种改进的解决方案具有相同的时间复杂度，但误差较小，按坐标（x，然后是 y）对点进行排序。...对于与 x 相邻的每个顶点 y，我们检查 y 是否在最小堆中。在这种情况下，如果距离值大于 (x, y) 的权重加上 x 的距离值，那么我们更新 y 的距离值。...DAG 中的拓扑排序是顶点的线性排序，使得对于每个拱形(x, y)，节点 x 出现在节点 y 之前。 显然，拓扑排序中的第一个顶点是一个入度为 0 的顶点（没有拱形指向它）。
可以看出在表示图模型中图嵌入技术有天然的优势，因为它本身把多维图模型映射到同一向量空间，顶点之间的关联关系可以通过顶点向量的相似度计算，任一顶点与其他顶点的潜在关系都可以很快的计算出来。...该文把目标函数拆分成四个子问题进行迭代计算，这里具体的优化方法就不详细写了，如果感兴趣的可以参考原文，思路很简单。 但是这种流程式的方法没有充分利用社区信息，流程化方法就是按如下步骤执行的方法。...（1）运行社区发现方法，可以运行谱聚类。为每个顶点获得类标签（2）应用顶点嵌入，为每个顶点获得一个嵌入向量（3）聚类顶点嵌入向量，然后对每个社区进行高斯混合。...然而，这种方法也是次优的，因为大多数现有的顶点嵌入方法都不知道社区结构，这使得顶点嵌入向量对于接下来的社区发现不太好。...爱丁堡大学的Benedek Rozemberczki针对上文存的问题在文献[8]中提出了一种新的学习聚类信息的图嵌入方法。 该文章的思想是什么呢？按传统先上个公式。 ?
在1阶相似度中已经需要给每一个节点维护一个嵌入向量 了，在2阶相似度中，每个顶点还需要维护两个嵌入向量，一个是该顶点本身的表示向量 ，一个是该点作为其他顶点的上下文顶点时的表示向量 。...对于每一条有向边 ，定义给定顶点 条件下，产生上下文（邻居）顶点 的概率为： 与1阶相似度同理，定义经验分布： 其中 是边 的权重， 是顶点 的出度，对于带权图，...下面的图描述的是当从 访问到 时，决定下一个访问顶点时每个顶点对应的 。 ?...算法 设 是将顶点映 射为embedding向量的映射函数，对于图中每个顶点 ，定义 为通过采样策略 采样出的顶点 的近邻顶点集合。...的计算代价高，所以采用负采样技术优化。
一个有向图（或有向图）是一组顶点和一组有向边，每条边连接一个有序对的顶点。我们说一条有向边从该对中的第一个顶点指向该对中的第二个顶点。对于 V 个顶点的图，我们使用名称 0 到 V-1 来表示顶点。...对于每个作业，从其起始顶点到其结束顶点添加一条权重等于其持续时间的边。对于每个前置约束 v->w，从对应于 v 的结束顶点到对应于 w 的开始顶点添加一条零权重边。...如果路径上每条边的权重要么严格递增要么严格递减，则路径是单调的。 部分解决方案： 按升序松弛边并找到最佳路径；然后按降序松弛边并找到最佳路径。 Dijkstra 算法的懒惰实现。...计算从 s 到每个其他顶点的最短路径；计算从每个顶点到 t 的最短路径。对于每条边 e = (v, w)，计算从 s 到 v 的最短路径长度和从 w 到 t 的最短路径长度的和。...此外，2 路合并操作需要 n 个单位的时间。合并 k 个已排序数组的最佳方法是什么？ 解决方案. 将列表长度排序，使得 n1 的两个列表并应用 2 路合并操作。
WEINBERGER的方法，该方法无需预先所有对边按长度排序，且只需同时存储最多n条边的数据（集合I和II中的边以及步骤2中考虑的边），而其他方法即使边的长度是节点坐标的可计算函数，也需要同时存储所有边的数据...总结 该论文主要介绍了两种解决图论问题的方法，分别针对构造最小生成树和寻找两点间最短路径。这两种方法在数据存储和计算工作量方面相较于其他方法具有优势，能够更高效地解决相应的问题。...文件中针对最短路径问题所描述的解决方法，其核心思路与Dijkstra算法完全一致，即通过维护节点集合和边集合的特定方式，逐步确定从起点到其他节点的最短路径。...这个算法会帮助你计算出从起点到所有其他点的最短距离，并且最终告诉你到达终点B的最短路径是什么。...适用于稠密图：对于边的数量接近于顶点数量平方的稠密图，Dijkstra算法表现良好。 简单性：算法的逻辑相对简单，容易理解和实现。
javascript-按圆形排列DIV元素(一)—- 分析 效果图： 一、分析图： 绿色边框内：外层的DIV元素,相对定位; 白色圆形框：辅助分析的想象形状; 白点：为白色圆形的圆心点，中心点，点o;...，让它们之间值的关系，按照圆形的规律去设值; 4.1 圆形的规律是什么？ ...o为顶点，以圆形半径为斜边，的直角三角形的两个直角边的值。...），那么对边（上图中的NG线段）是会变大的; 余统公式 cos(X) = 邻边/斜边 X变大，斜边不变（半径），那么邻边（上图中ON线段） 是会变小的; 270度的正统值，是负1; ...，就可以按一个圆形，来排列DIV //半径 var radius = 200; //每一个BOX对应的角度; var avd = 360/
DFS 的基本步骤 起始节点：选择一个节点作为起点。 深入探索：访问起始节点，并标记为已访问。 递归访问：对当前节点的每个未访问邻居节点递归进行深度优先搜索。...最小生成树的基本特性 包含所有节点：最小生成树包含图中的所有顶点。 边的权重总和最小：在所有可能的生成树中，其边权重之和是最小的。 无环图：最小生成树是一个无环的连通图。 3....选择边： 从权重最小的边开始，依次考虑每条边。 对于每条边 (u, v)，检查 u 和 v 是否在同一连通分量中（使用并查集）。...算法步骤 普利姆算法的基本步骤如下： 选择起始节点：从图中的任意一个节点开始（通常是第一个节点）。 初始化：将起始节点加入生成树，并将它的所有邻边放入一个优先队列（最小堆），按边的权重排序。...这些算法在计算机科学、数据分析、人工智能等领域有着广泛的应用。 从简单的图遍历到复杂的网络优化问题，这些算法都展现了其强大的解决问题能力。
宽度优先原则倾向于使得结构上更近的顶点具有相似的特征表示，深度优先的原则有利于发现具有相同结构和功能的顶点。对于下图中的顶点u，宽度优先产生的邻居节点为 ? ，深度优先产生的邻居节点为 ?...下图中顶点6和7有连边，而5和6之间没有连边，所以在一阶相似度量下，顶点6和7更加相似。二阶相似度定义为两个顶点邻居之间的相似度，如果两个顶点的共同邻居顶点越多那么他们越相似。...下图中顶点5和6具有相同的邻居节点（黄色阴影部分），而顶点6和7没有共同的邻居顶点，那么在二阶相似度量下，顶点5和6更加相似。 ?...用上述方法对每个顶点生成随机游走序列，利用Skip-gram模型，可以得到顶点的嵌入向量。...对于异质网络，核心在于如何生成带有特定节点类型的随机游走序列，许多方法基于用户定义的元路径进行网络嵌入，JUST不依赖于元路径但是其自动生成的路径缺少一定的可解释性。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
