从去年就开始窥东大的C++教学群，当时就被李骏扬老师讲的分形图案给吸引了，简直美赞了。他们的期末作业就是制作一个分形图案的视频，我们这种学校显然不会有这种东西。于是就想着能不能自己研究着画下，然而并不知道这种图案怎么画，度娘上找来的基本没用。搁置了一年，偶然间翻到了一篇论文，终于找到了画图的方法了，加上之前正好有用python绘图的工具，总算把这个东西搞通了一点。其实这个玩意的水还是非常深的，牵涉到了复分析，分形，甚至是混沌理论，据说从上古贝壳的图案，到如今麦田怪圈的图案，都和Julia集有关，说来也是玄乎。
道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm，亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点，并减少点的数量的一种算法。该算法的原始类型分别由乌尔斯·拉默（Urs Ramer）于1972年以及大卫·道格拉斯（David Douglas）和托马斯·普克（Thomas Peucker）于1973年提出，并在之后的数十年中由其他学者予以完善。
图算法最早来源于图论和组合优化相关算法，在风控里面应用比较多的基本上都是传统的图算法或比较偏数学理论的算法，如最短路径发现，不同的账号和交易之间存在异常的最短路径，某些账号或设备存在异常的关联。另外，还有图的识别，比如洗钱，会涉及到异常的环路。
其实这是一个古老的话题，我用10分钟和你讲一段古老的故事。本文没有公式也没有前置的知识，只是一个有趣的故事。读这个故事能够消耗你几分钟，听着玩就可以，千万不要思考
脑图地址 1. 分形图像压缩技术 作者 技术 功能 优点 缺点 应用 结果 Jeng et al. (2009) Huber 分形图像压缩 嵌入线性Huber回归编码 保持图像质量 高计算成本 适用于损坏的图像压缩 由于图像中的噪声HFIC对异常值具有较好的鲁棒性，PSNR为>26.42 dB Thomas and Deravi (1995) 使用启发式搜索分形图像压缩 通过自变换有效利用图像冗余 达到双倍压缩比率 编码排序长度比解码长 多媒体和图像归档 压缩比达到41:1 Kumar et al. (19
社交网络中的好友推荐是使用图算法的一个经典应用场景。社交网络中的好友关系可以看作是一个图，其中用户是图的节点，好友关系是图的边。好友推荐的目标是根据用户已有的好友关系，推荐用户可能感兴趣的新好友。
媒介和技术的发展使设计艺术打破了原本界限：从静到动到可交互，从二维到三维到沉浸体验，技术结合设计形成的审美价值在未来是无止境的。视觉设计师们普遍形成了不断从文化、艺术中汲取风格和元素，采用计算机设计软件结合自定义传达内容在媒介载体上传播的工作模式。然而设计软件赋予了设计绚丽的视觉语言却也限制了内在的可能性：设计在不断反复之前出现的文化浪潮，许多设计因软件功能出现了泛同质化难以应对复杂多变的应用场景。现有的设计语言不够丰富，而生成艺术的发展优化了设计创造力的新路径。正如维拉·莫尔纳所言：“这听起来可能很矛盾
机器之心发布 机器之心编辑部 在正在进行的 CVPR 2021 上，快手有多篇论文被接收，涵盖三维视觉、目标检测、视频目标分割、人脸伪造技术检测等热门研究领域。 计算机视觉和模式识别领域的顶级会议 CVPR 正在进行中，本次大会接收率为 23.7%，其中快手有 14 篇论文被接收，这也是快手在国际视觉技术相关领域顶级会议上中稿最多的一次，研究成果数量的阶段性爆发标志着快手产学研合作从探索期逐步进入成熟期。 此次快手的中稿论文，涵盖了三维视觉、目标检测、视频目标分割、人脸伪造技术检测等热门研究领域，部分研究成
九宫图算法（Nine-grid algorithm）是一种用于屏幕监控软件的图像处理算法，通过将屏幕分割成九个等大小的网格区域，并对每个区域进行像素值的分析和比较，从而实现对屏幕图像的精准度分析。
Java是一种广泛应用的编程语言，拥有强大的数据结构库，使程序员能够轻松地处理各种数据和算法。本文将深入探讨Java中的数据结构，从基础概念到高级应用，包括示例代码和实际用例。
计算机视觉和模式识别领域的顶级会议 CVPR 正在进行中，本次大会接收率为 23.7%，其中快手有 14 篇论文被接收，这也是快手在国际视觉技术相关领域顶级会议上中稿最多的一次，研究成果数量的阶段性爆发标志着快手产学研合作从探索期逐步进入成熟期。
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟本书介绍图算法研究前沿领域。 图论研究的是一种广泛的数学结构，用于刻画离散的对象及其之间的关系。而图算法则研究图论中计算问题的求解方法。图论和图算法在物理、化学、生物、社会科学等众多领域都发挥着重要作用。本书介绍图算法研究前沿领域，总结了近十年的进展。从图论概念、算法、问题模型以及研究趋势等方面讨论了图算法研究领域的概貌和前沿。为图论和算法领域的学生、老师、科研工作者提供了良好的参考。 本书作者之一Ton Kloks教授是图论和图算法领域著名专家，特别是在树宽（Tree
文章主要从统计方法、模型法和信号处理三个方面介绍了图像纹理特征提取的相关技术。统计方法主要包括直方图、灰度共生矩阵和小波变换等，模型法则包括马尔可夫随机场模型和分形模型等，信号处理法包括短时傅里叶变换和Gabor滤波器等。这些方法在图像纹理特征提取方面都有一定的应用，但每种方法都有其适用范围和优缺点。
在本章中，你将编写自己的递归程序，根据自定义需求搜索文件。你的计算机已经有一些文件搜索命令和应用程序，但通常它们只能根据部分文件名检索文件。如果你需要进行奇特、高度特定的搜索怎么办？例如，如果你需要找到所有具有偶数字节的文件，或者文件名包含每个元音字母的文件？
作者丨教授老边 图数据库作为新兴的技术，已经引起越来越多的人们关注。近来，笔者收到很多朋友的提问，诸如如何看懂评测报告内的门门道道？如何通过评测报告，知晓各个产品间的优势和劣势？一个完备的评测报告需要哪些性能测试内容？哪些内容是考验性能的硬核标准？哪些可以忽略不计，如何去伪存真…… 为了便于大家理解，本文第一部分先介绍关于图数据库、图计算与分析中的基础知识，第二、三部分进行图数据库评测报告的解读以及兼论图计算结果正确性验证。 1 基础知识 图数据库中的操作分为两类： 面向元数据的操作，即面向顶点、边或它们
| 导语 Angel是腾讯首个AI开源项目，2019年在基金会的孵化过程中，完成了3.0版本的发布，并于同年在基金会顺利毕业。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel提供了全栈的机器学习能力，并致力于解决高维稀疏大模型训练及大规模图数据分析的问题。 我们看到在万物互连的复杂网络世界，现实中许多问题也可以抽象成图来表达，而金融支付、安全风控、推荐广告、知识图谱等业务积累了大量的图数据，亟需借助传统图挖掘、图表示学习和图神经网络等图分析技术，从海量关系结构的数据中挖掘丰富的信息，以弥补单点分析
图是一种在计算机科学中广泛应用的数据结构，它能够模拟各种实际问题，并提供了丰富的算法和技术来解决这些问题。本篇博客将深入探讨图数据结构，从基础概念到高级应用，为读者提供全面的图算法知识。
分形几何是几何数学中的一个分支，也称大自然几何学，由著名数学家本华曼德勃罗（ 法语：BenoitB.Mandelbrot）在 1975 年构思和发展出来的一种新的几何学。
No.28期 表排序 Mr. 王：前面我们讨论了一些基础磁盘算法，现在我们来讨论一些关于磁盘中图算法的问题。 通过对基础磁盘算法的学习，我们可以很容易地想到，之所以需要设计外存的图算法，是因为如果内存无法存储全部的数据的话，我们就要尝试将数据存放在外存中；图也是一样的，当需要表示的图很大时，内存无法存下全部的图节点或者边时，我们就要尝试将数据保存在外存中，仅当需要对图的某一部分进行处理时，才加载到内存中来。 图算法的体系是比较庞大的，对图的操作和研究的算法也是非常多的，在开始研究一些比较复杂的图算法之间
通过综合考虑上述因素，并根据具体问题和应用场景的需求，可以评估一个图算法的可解释性和可视化效果的优劣。
在计算机科学领域，数据结构和算法是构建强大和高效程序的关键要素。随着问题的复杂性不断增加，对于更高级的数据结构和算法的需求也逐渐增加。本文将深入学习和探索一些高级数据结构和复杂算法，包括B+树、线段树、Trie树以及图算法、字符串匹配算法和近似算法等。
生产作业流程合规检测算法通过引入yolov8视觉数据智能分析技术，生产作业流程合规检测算法对生产操作流程进行实时监测和合规性检测，通过与预设标准进行比对，系统能够检测出不合规的操作或异常情况，并及时发出警报提示相关人员采取措施。生产作业流程合规检测算法中用到的现代目标检测器大部分都会在正负样本分配策略上面做文章，典型的如 YOLOX 的 simOTA、TOOD 的TaskAlignedAssigner 和 RTMDet 的 DynamicSoftLabelAssigner，这类 Assigner 大都是动态分配策略，而 YOLOv5 采用的依然是静态分配策略。考虑到动态分配策略的优异性，YOLOv8 算法中则直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。TaskAlignedAssigner 的匹配策略简单总结为： 根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本。
导读：虚拟网络中存在部分黑产用户，这部分用户通过违法犯罪等不正当的方式去谋取利益。作为恶意内容生产的源头，管控相关黑产用户可以保障各业务健康平稳运行。当前工业界与学术界的许多组织通常采用树形模型、社区划分等方式挖掘黑产用户，但树形模型、社区划分的方式存在一定短板，为了更好地挖掘黑产用户，我们通过图表征学习与聚类相结合的方式进行挖掘。本文将为大家介绍图算法在网络黑产挖掘中的思考与应用，主要介绍：
网址：https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/
递归（Recursion）是一种解决问题的方法，其精髓在于将问题分解为规模更小的相同问题，持续分解，直到问题规模小到可以用非常简单直接的方式来解决。递归的问题分解方式非常独特，其算法方面的明显特征就是：在算法流程中调用自身。
图算法是解决许多实际问题的关键，包括路由寻找、社交网络分析等。在Go语言中，我们可以利用其强大的类型系统和并发模型来实现和优化图算法。
图由一组节点（顶点）和连接这些节点的边组成。图计算算法主要包括图遍历、图搜索、最短路径、最小生成树、最大流等。
分形是一个非常有意思的东西，而且大部分时候都很漂亮。在本教程中，我们将编写一个小的C#脚本，让它完成一些类似分形的行为。
在可视化图探索工具 NebulaGraph Explorer 3.1.0 版本中加入了图计算工作流功能，针对 NebulaGraph 提供了图计算的能力，同时可以利用工作流的 nGQL 运行能力支持简单的数据读取，过滤及写入等数据处理功能。
Angel项目的3.2.0版本发布啦！ Angel是腾讯首个AI开源项目，经过多个版本迭代，于2019年在Linux基金会顺利毕业。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel提供了全栈的机器学习能力，并致力于解决高维稀疏大模型训练以及大规模分布式图计算的问题。 在3.1.0的版本中，Angel首次引入了图计算能力，提供了大量开箱即用的图算法，得到了业界广泛的关注和使用。本次版本发布，Angel继续加强了图计算的能力，相较于上个版本，我们做了很多优化并提供了一些新的特性，感兴趣的话就赶紧下载体验
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/79564814
大家好，今天为大家分享一个不可思议的 Python 库 - algorithms。
现在人像分割技术就像当初的人脸检测算法一样，称为广泛使用的基础算法。今天本文介绍的人像留色其实就是三年前某 AI 巨头利用 video 分割技术展示的应用场景：人体区域保留彩色，人体区域之外灰度化。所以人像留色的关键技术在于高精度高性能的分割算法。
在过去，小灰一直在公众号上分享各种各样的算法漫画，今天我们来从全局视角讲一讲，究竟什么是算法。
✅参与方式：关注博主、点赞、收藏、评论，任意评论（每人最多评论三次） ⛳️本次送书1~4本【取决于阅读量，阅读量越多，送的越多】
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
图数据库是一种用于存储和查询图结构数据的数据库管理系统，它可以有效地处理复杂的关系网络。在识别最终受益人方面，图数据库可以发挥重要作用。下面是其应用原理的描述：
数据结构是计算机科学和编程中的基础概念，它们用于组织和存储数据以便有效地进行操作和管理。本文将带您深入探讨数据结构，从基础的数组和链表到高级的树和图，以及它们在实际编程中的应用。
有人看出这个程序是个无限递归程序。其实 - 这个程序不是递归程序 - 这个程序也不是无限死循环 因为startCatch()的调用并非在自身里面，而是在then传入的那个函数里面。至于程序何时退出，那就是访问出错的时候，即不存在文章地址的时候。
算法在编程中的作用极其重要，它们是解决复杂问题的关键工具和方法。以下是一些关键的总结：
由于事物之间普遍联系的哲学原理，网络结构无处不在。例如，微信用户之间的好友关系形成社群网络，科学论文间的相互引用关系形成文献网络，城市之间的道路连接形成交通网络 …… 可以说，万事万物都处在一个复杂网络当中。马克思·韦伯也说：人是悬挂在自己编织的意义之网上的动物。网太重要了，所以我们每次到一个新的地方，我们都会问：老板，有网吗？wifi密码是什么？
图神经网络是人工智能的一个热点方向，从图的视角解读大数据，可以灵活建模复杂的信息交互关系，吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。
图神经网络是人工智能的一个热点方向,从图的视角解读大数据,可以灵活建模复杂的信息交互关系,吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。 《图深度学习从理论到实践》由浅入深,全面介绍图神经网络的基础知识、典型模型方法和应用实践。《图深度学习从理论到实践》不仅包括一般的深度学习基础和图基础知识,还涵盖了图表示学习、图卷积、图注意力、图序列等典型图网络模型,以京东自研的Galileo平台为代表的图学习框架,以及图神经网络在电商推荐和流量风控方面的两个典型工业应用。 《图深度学习从理论到实践》既适合对数据挖掘、
【编者按】9月29日20:30-21:30，世纪佳缘算法工程师杨鹏在CSDN人工智能用户群分享了“世纪佳缘推荐和机器学习算法实践”。他主要介绍了基于图算法产生候选集、排序算法的选择，以及建模过程中的一些经验心得。 以下为杨鹏分享实录： 大家好，我叫杨鹏，来自世纪佳缘算法组，主要关注于推荐和机器学习方面。我今天分享一下世纪佳缘在推荐方面的尝试和心得。 世纪佳缘推荐场景 先说一下我们的推荐场景。我们使用推荐的场景跟电影、商品推荐有很大的不同，商品的推荐可能只考虑到转化就可以了，我们要考虑推荐链的更长一些。 我们
(图源:https://www.europeanwomeninmaths.org/etfd/)
https://www.europeanwomeninmaths.org/etfd/
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
实时音视频
即时通信 IM
