吐槽 这个算法。。 怎么说........ 学来也就是装装13吧。。。。...长得比EK丑 跑的比EK慢 写着比EK难 思想 大家先来猜一下这个算法的思想吧:joy: 看看人家的名字——最高标号预留推进 多么高端大气上档次2333333咳咳 从它的名字中我们可以看出，它的核心思想是...—推进，而不是找增广路 那么它是怎么实现推进的呢？...我们对每个点，引入一个高度H，并且规定，一个点u可以向另一个点v送流量，当且仅当H[u]=H[s]+1 这样我们就可以保证不会有上面情况发生了 另外还有一种情况，就是这个点依然有流量，但是迫于高度的限制流不出去...优化 预留推进也就是这些内容了 但是它的名字里的最高标号是啥意思呢？ 这个要感谢咱们的熟人tarjan，他和他的小伙伴发现，如果每次选的点是高度最高的点，时间复杂度会更优。
//500ms 秒掉洛谷推流问题 #include #include #include #include #include
前言 网络最大流是网络流中最基础也是最重要的部分，后边的许多模型也都是由最大流问题引申而来的 最大流 在研究这个问题之前，让我们先来学习一下前置知识 可行流 设f(u,v)表示边(u,v)的当前容量上限...设c(u,v)表示边(u,v)的最大容量上限 如果网络流图中的流量满足 源点S：流出量=流量总量 汇点T：流入量=流量总量 任意边(u,v)：0<=f(u,v)<=c(u,v) 则称该流为一个可行流...看到这儿的同学，恭喜你们被带到坑里啦O(∩_∩)O哈哈~ 实现 我目前见过的最大流算法有以下几种 EK（最简单，比较慢） Dinic（最常见，性能良好） ISAP/SAP（也比较常见，性能很好） 最高标号预流推进...对于这些算法，博主给大家的建议是： 理解第一种方法，并用代码实现一次 熟练掌握第二种算法，深刻的理解其内涵，并能做到超级熟练的运用（起码5min之内要敲出来&&没有错误） 理解第三种算法，并至少运用一次...（因为第三种算法跑的比较快，所以可以用来抢排行榜$rank1$） 第四五六中算法建议大家理解其内涵，代码实现就无所谓了，因为基本用不到，不过学会了可以用来装13:joy: 另外，在书上看到过据说可以使用动态树优化最大流算法
在具体描述最大流问题前，我们先介绍几个网络流问题中常见的定义： G = (V,E) 表示整个图. V 表示整个图中的所有结点的集合....2.求解最大流问题的算法 ? 再次划重点记笔记！教科书上多只讲增广路算法！解决问题的算法不只一种，课本上篇幅有限，要想了解更多，还是要 自·己·学·操·作！！...鉴于下面小编也会着重介绍增广路算法，有关最高标号预流推进算法的学习资料在这里为大家指路： http://blog.csdn.net/KirinBill/article/details/60882828...(PS.致谢blog主人——大佬KirinBill~~~) 3.两种增广路算法 —增广路算法— ?...图2 残量网络与增广路算法 上面介绍了增广路解决最大流的思路，接下来我们介绍两种具体实现增广路方法的算法： — Edmonds-Karp 算法 ? — Dinic 算法 ? ? ?
简介 最大流算法主要分为两大类，一类为增广路算法，一类为预流推进算法。最大流算法解决的是在有向网路图 中计算从源点 到汇点 的最大流量问题，以及最小割容量问题。...预流推进算法 预流推进算法的主要思想是允许水在非源汇点的节点中暂时存储，然后每个节点都尽可能将自身的超额流推送出去，并且保证在算法结束后所有非源汇点的超额流都为0，那这种方案就是合法的。...3.1 HLPP 算法 HLPP 算法的主要思想如下： 对于非源汇点的层次深度，每次选择层次深度最大的节点进行推流 如果节点推流后还有余流，则对该节点重贴标签后抬高其高度，回到上一步骤 直到所有非汇源点的余流都等于零...// 判断 s 到 t 是否有增广路 if(level[s]) return true; return false; } // 预流推进...level[v]}); flag[v] = 1; } } } // 开始从最高高度节点预推流
上述语法中，输入输出都有连接标号(link lable)，连接符号是可选项，输入连接标号表示滤镜的输入，输出连接标号表示滤镜的输出。...连接标号通常用在滤镜图中，通常前一个滤镜的输出标号会作为后一个滤镜的输入标号，通过同名的标号将滤镜及滤镜链连接起来。连接标号的用法参考4.3.2节示例。...6.1 流选择自动模式 自动选择模式下，每种类型的流只选择一路，规则如下： 音频流：选择具有最多通道的流，若多个音频流通道数相同且通道数最多，则选第一个 视频流：选择具有最高分辨率的流，若多个视频流分辨率相同且是最高分辨率...如果使用了-map选项，除-map选定的流之外，这些filtergraph输出流也会被包含进来。 复杂filtergraph的输出流若带标号，则标号必须被映射一次，且只能被映射一次。...本来自动选择模式会选中B.mp4中的“stream 0”视频流(最高分辨率真)和B.mp4中的“stream 3”音频流(最多通道数)。
从业务和产品上来看，视频在知乎的发展，不是凭空出现的，是从一个个问题和图文回答中逐步涌现出来的，因此，在技术上，我们也不应该从零搭建针对视频的算法体系，那样既不经济，还需要考虑图文和视频两套系统之间的兼容性问题...在规划视频智能化技术工作的时候，很自然的就考虑以多模态为核心工作，后面逻辑很简单，因为利用多模态的算法对齐能力，能够很快地把知乎过去积攒数据的能力和积攒的各种数据用起来，在工作里面首先做最基本的图文多模态的预训练...预训练模型采用的是双流对比学习框架，很像是在推进里面用的双塔模型，左边是图像流，右边是文本流。 文本流这边会采用成熟的自然语言预训练模型 Bert/Roberta。左边的图像流我们做了较多的尝试。...对三个信息进行融合以后，作为图片流的输出；这部分输出与文本流的输出进行比对，将画面中的目标位置、目标类别与文本描述进行对齐，利用知乎上的上亿级图片及图片附加的描述信息作为训练样本，可以实现较好的对图片的理解能力...同时还有另一个应用，创作者可以主动输入关键词，在素材库里面找到和关键词匹配度最高图片，让它自己主动构建视频素材流。
此外，这项技术在工业中的应用有望减少与推进药物分子的开发和放大相关的成本和时间。 1.研究背景 发现和开发一种药物的成本估计超过20亿美元。...在实验室规模上，连续流可以提供快速可扩展的结果、加速反应开发，超过了传统批处理工作流的工作效率。 许多技术和方法都属于“加速反应开发”的范畴。...共进行67次实验，确定最佳溶剂为DMSO（二甲基亚砜）和最佳反应条件，以获得最高的单烷基化产物收率。然后采用基于梯度的拟牛顿搜索算法验证连续变量最优，收敛到62%的最优产量。...通过比较图9(c-d)中的案例II （P1-L5最优）和案例IV (P1-L1最优)，算法确定了在更高温度下表现良好的预催化系统，而在更温和的条件下，则不需要考虑这些系统。...相比之下，包含三烷基膦配体L5、L7和二烷基联芳基膦配体L1、L2和L3的预催化剂，由于其良好的电子供体性质，即使在氯底物存在的情况下，也能继续促进氧化加成。 图9：(a)预催化剂选择频率。
本文使用识别库进行预训练，而后用检测库调优参数。最后在检测库上评测。...基本思路如下： 使用一种过分割手段，将图像分割成小区域 查看现有小区域，合并可能性最高的两个区域。...预训练 网络结构 基本借鉴Hinton 2012年在Image Net上的分类网络2，略作简化3。...训练数据 使用ILVCR 2012的全部数据进行训练，输入一张图片，输出1000维的类别标号。 调优训练 网络结构 同样使用上述网络，最后一层换成4096->21的全连接网络。...训练数据 使用PASCAL VOC 2007的训练集，输入一张图片，输出21维的类别标号，表示20类+背景。 考察一个候选框和当前图像上所有标定框重叠面积最大的一个。
： 无类算法 用于树叶级无分支的队列，例如：SFQ 分类算法 用于多分支的队列，例如：PRIO TBF HTB Linux 流控实现工具 TC: Linux 下流量控制工具 , 从 Linux2.2...以下文章将以二种算法的不同流控分别介绍： 1. 无类算法 SFQ a....这个算法关联到两个流上——令牌流和数据流 , 于是我们得到 3 种情景 : A. 数据流以等于令牌流的速率到达 TBF....每个频道实际上就是一个类 跟 priomap 参数配合使用 注 : 频道是类 , 缺省情况下命名为主标号 :1 到主标号 :3....如果你的 PRIO 队列规定是 12:, 把数据包过滤到 12:1 将得到最高优先级 . 0 频道的次标号是 1!
这样就能把一个log流引入到下面多个流，分发到下面的分布式节点去处理。日志流在存储节点返回成功后，进行到右边的第三步。...假设那100和103先返回了，这时候就会推进VDL到100，告诉DB说存储系统已经持久化到这个点了。如果后续101返回了，则可以直接推进到103的位置了。...A：关于预读，预读的逻辑更多的是靠前端的模块配合的。预读请求发送之后也不需要应答，告知存储层把数据准备好就可以了。...A：不是规划中，这个是Atlas平台的能力，这个算法有很多的配置，典型的是两级LRU的配置，就是根据数据访问的频度，然后决定数据是在SSD上还是淘汰到HDD上。...Q：这个调度的算法是你在存储层做的？ A：存储层做的。 Q：这主要是根据存储层读页面的程度来访问它的吗？ A：对，统计它的冷热程度。
这样就能把一个log流引入到下面多个流，分发到下面的分布式节点去处理。日志流在存储节点返回成功后，进行到右边的第三步。...假设那100和103先返回了，这时候就会推进VDL到100，告诉DB说存储系统已经持久化到这个点了。如果后续101返回了，则可以直接推进到103的位置了。...获取到lsn后进行排序，如图所示lsn会推进到103，recovery point就到这里。当然这个例子中忽略了一些因素，为了简化流程说明，没有考虑mtr相关因素。...A：关于预读，预读的逻辑更多的是靠前端的模块配合的。预读请求发送之后也不需要应答，告知存储层把数据准备好就可以了。...A：不是规划中，这个是Atlas平台的能力，这个算法有很多的配置，典型的是两级LRU的配置，就是根据数据访问的频度，然后决定数据是在SSD上还是淘汰到HDD上。 Q：这个调度的算法是你在存储层做的？
“我们大部分基础数据智能工具都是极具性价比的，以腾讯云的语音智能服务来看，我们提供了互联网语音识别准确率最高、小说新闻拟真效果最优、最具性价比的行业服务能力。...据介绍，基于图像算法和视觉AI技术，AntiFakes假脸甄别技术实现了对图片或视频中的人脸真伪进行高效快速的检测和分析，鉴别图片中的人脸是否为AI换脸算法、APP 所生成的假脸，最终对图像或视频的风险等级进行评估...视觉AI领域，除了AntiFakes假脸甄别，腾讯云还发布了微码、信息流智能图像以及智能相册四大新品。同时在人脸识别方面，腾讯云神图新增人脸融合、人体识别以及跨年龄识别功能。...在当前NLP领域的研究及落地应用中，为了降低现在预训练模型的高成本，腾讯云最新发布的AutoNLP依托腾讯云语料积累和公有云算力，一次训练多次使用，提供数十个腾讯自研的预训练模型，极大地降低训练成本，提升模型创新及应用效率...因此，一边在应用端推进新品，另一方面，腾讯云还要持续加强自身的大数据基础能力，这在某种程度上也是为了从根本上推进AI技术能力的迭代。 ?
在产品研发和推广过程中，月之暗面与火山引擎展开深度合作，进行联合技术创新，共同推进大型语言模型在垂直领域和通用场景的应用落地。...火山引擎机器学习平台沉淀形成全栈AI开发工程优化、任务故障自愈、实验可观测性等解决方案和最佳实践，为月之暗面提供了高效率、稳定、可观测的一站式AI算法开发和迭代服务。...火山引擎机器学习平台通过Binpack背包算法汇聚降低碎片，并使用调度器定期驱逐，大大提高GPU资源利用率，保障任务快速执行。...同时，GPU弹性计算实例可灵活调度资源，随用随取，最高可以为月之暗面节省70%的算力成本。 大模型训练是一个迭代的过程，需要进行海量实验。...火山引擎数据飞轮是企业数智化升级的新范式，其强调以数据消费为核心驱动力，使企业数据流充分融入业务流，实现数据资产和业务应用的飞轮效应。
训练中，每一位洞穴学者要从最高的一个室到达最底下的一个室。他们只能向下走。一条路上每一个连续的室都要比它的前一个低。此外，每一个洞穴学者都要从最高的室出发，沿不同的路走到最低的室。...用1~n给室标号，号码越大就在越下面。最高的室记为1，最低的室记为n。以下的n-1行是对通道的描述。第I+1行包含了与第I个室有通道的室（只有比标号比I大的室）。...8 2 9 7 2 6 11 1 8 2 9 10 2 10 11 1 12 2 10 12 1 12 1 12 Sample Output 3 HINT Source 题解：网络流模板题么么哒
最后，它会选择出现频率最高的类标号作为未知样本的类标号。在KNN算法中，K值的选择是关键。如果K值较小，只有当需要进行预测的样本和训练的样本较接近时，才能有较好的效果。...如果K值较大，则算法分类的近似误差增大，与输入样本距离较远的样本也会对结果产生作用。KNN算法的工作过程如下：1....KNN算法的优点是简单易理解、实现容易，并且对于非线性问题具有较好的表现。此外，KNN算法可以适应新的训练数据，不需要重新训练模型。KNN算法既能够用来解决分类问题，也能够用来解决回归问题。...需要注意的是，由于KNN算法需要计算所有训练样本与测试样本之间的距离，因此当训练样本集较大时，其计算成本会较高。为了解决这个问题，可以考虑使用一些优化的距离计算方法，如树结构算法等。...同时，KNN算法的方差（Variance）往往较高，容易受到训练集大小和噪声的影响，因此在使用时需要注意过拟合和欠拟合的问题。在应用方面，KNN算法常用于推荐系统、图像识别、医学诊断等领域。
但在实践中，由于基本块之间的高度约束的运算较少，因此用简单的调度算法是可行的。这里介绍一个列表调度的算法。 数据依赖图 数据依赖图是调度算法中用到的一个重要工具。...G的节点集合和边及可以按照如下方式构造： 在N中的每个运算n为一个节点，有个资源预约表RTn，其值就是n的运算类型所对应的资源预约表； E中的每条边e有一个表示延时的标号de，表明目标节点必须在源节点发出后至少...对于可能的全局代码移动方式，可以总结如下： 在控制等价的基本块之间移动指令最简单且性价比最高； 在沿着控制流路径向上（向下）的代码移动中，如果源基本块不反向支配（支配）目标基本块，可能需要执行额外的运算...全局调动算法 基于区域的调度算法： 区域是一个控制流图的子集，它只能ton过一个入口基本块到达。...对于一个简单的全局调度器，可以采用基于区域的调度算法，它支持吧运算向上移动到控制等价的基本块，或把运算向上移动一个分支，到一个支配前驱中： 输入：一个控制流图和一个机器资源描述 输出：一个调度方案S
最后，它会选择出现频率最高的类标号作为未知样本的类标号。在KNN算法中，K值的选择是关键。如果K值较小，只有当需要进行预测的样本和训练的样本较接近时，才能有较好的效果。...如果K值较大，则算法分类的近似误差增大，与输入样本距离较远的样本也会对结果产生作用。...KNN算法的优点是简单易理解、实现容易，并且对于非线性问题具有较好的表现。此外，KNN算法可以适应新的训练数据，不需要重新训练模型。KNN算法既能够用来解决分类问题，也能够用来解决回归问题。...需要注意的是，由于KNN算法需要计算所有训练样本与测试样本之间的距离，因此当训练样本集较大时，其计算成本会较高。为了解决这个问题，可以考虑使用一些优化的距离计算方法，如树结构算法等。...同时，KNN算法的方差（Variance）往往较高，容易受到训练集大小和噪声的影响，因此在使用时需要注意过拟合和欠拟合的问题。在应用方面，KNN算法常用于推荐系统、图像识别、医学诊断等领域。
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