生活或工作中，我们常常碰到分配问题。比如公司有n个任务，由n个工人来做，每个工人不同程度地擅长一个或几个任务。如果你是管理层，如何布置任务最大程度地发挥大家所长使公司效率更高？又如，某相亲舞会，有n个俊男和n个靓女参加，每个靓女对不同气质和形象的俊男有不同好感度。如果你是主持人，如何分配跳舞伴侣使总体好感度最高？再如，奥运赛场上，乒乓球团体赛要求双方各出n名运动员一一角逐，取胜多的一方最终获胜。作为教练，你了解自己队员的实力以及战胜对方队员的把握，在已知对方出场顺序情况下，如何给出一个队员出场顺序使得最终获胜把握最大？
KM算法是在匈牙利算法的基础上衍生，在二分图匹配的问题上增加权重，变成了一个带权二分图匹配问题，求最优的二分图匹配。
这个算法有点难度，一般比较标准的描述网页上也有相关的描述，我在这里就简单的用十分通俗的语言给大家入个门
如图所示，其中的三条边即该图的一个匹配。所以，匹配的两个重点：1. 匹配是边的集合；2. 在该集合中，任意两条边不能有共同的顶点。 那么，我们自然而然就会有一个想法，一个图会有多少匹配？有没有最大的匹配（即边最多的匹配呢）？
二分图带全匹配的裸题，直接贴板子就行，对于二分图最佳匹配可以用网络流去写，还有KM算法也可以解决这个问题，这个算法的中心思想就是依次选择最大权的边构造子图，然后引入了顶标概念，我是看这篇博客学习的，讲的很nice，二分图匹配之最佳匹配——KM算法
将所有数字看作二分图的左右两部分节点，如果两个节点的和是一个素数，则在它们之间连接一条边。
二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。 设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B)，则称图G为一个二分图。简而言之，就是顶点集V可分割为两个互不相交的子集，并且图中每条边依附的两个顶点都分属于这两个互不相交的子集，两个子集内的顶点不相邻。（简单说就是把一个图的顶点分成两个集合，且集合内的点不邻接）
有n个宝藏在一片三维的海中，每秒可以用钩子捞起一个，每个宝藏有一个垂直向下落的速度，问如何拿使得钩子伸出的距离的平方最小。
SORT是一个快速的在线的多目标跟踪（MOT）算法，基于TBD（Traking-by-Detection）的策略，这些特性决定了SORT实用性非常好，SORT的论文是SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING，发表于2016年，SORT在当时对MOT领域起到了基石般的作用。
事实证明，深度学习在大量标记数据的学习中是非常有效的。很少有shot learning，相反，试图学习只有少数标签数据。
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图像识别、人脸识别可行的算法有很多。但是作为学习，如果能理清这个问题研究的历程及其主线，会对你深入理解当前研究最新的发展有很多帮助。本文是自己在学习过程中的笔记，大多内容来自于网络，出处请参考最后的引文部分。 Sift算法 Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。总体来说，Sift算子具有以下特性： Sift特征是图像的局部特征，对平移
国际数据挖掘领域的顶级会议 KDD 2018 在伦敦举行，今年 KDD 吸引了全球范围内共 1480 篇论文投递，共收录 293 篇，录取率不足 20%。其中滴滴共有四篇论文入选 KDD 2018，涵盖 ETA 预测 (预估到达时间) 、智能派单、大规模车流管理等多个研究领域。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。题目描述 一个淘宝的订单中包含n(10>=n>=1)种商品A1，A2，…，An，每种商品数量分别为a1，a2，…，an个，记做{a1,a2,…,an}(ak>0)。订单在仓库生产过程中，仓库为了提升作业效率，会提前对热门组合商品进行预包装。假设这n个商品有m(9>=m>=1)个商品组合，每个组合bomk包含A1，A2，…，An的数量分别为{b1,b2,…,bn}(bk>=0,至少存在一个bk>0)
美团配送业务场景复杂，单量规模大。下图这组数字是2019年5月美团配送品牌发布时的数据。
AI 科技评论按：腾讯大数据峰会暨 KDD China 技术峰会中，滴滴研究院副院长、密歇根大学终身教授叶杰平博士非常全面地解密了机器学习在滴滴中的大规模应用，其中包括：出行目的地预测、路径规划、拼车最优匹配、订单分配、估价、运力调度、评分系统等。AI 科技评论根据现场演讲整理成文，并由叶杰平博士与滴滴 CTO 张博亲自审文。 叶杰平： 滴滴研究院副院长，美国密歇根大学的终身教授。叶杰平是机器学习领域国际领军人物，其主要从事机器学习、数据挖掘和大数据分析领域的研究，尤其在大规模稀疏模型学习中处于国际领先地位
新冠大流行给世界带来了巨大的改变，全球科学家和研究人员在研制有效的疫苗。他们正在做的就是从广阔的样本空间中近似地收紧可能性范围，并尽力得到一些有效解。近似在我们的生活中发挥了重要作用。
这篇文章[1]针对目标检测任务给出了一个基于 Transformer 的端到端的神经网络模型 DETR，简单且有效，不再需要任何的前/后处理操作。DETR 可谓是目标检测方向上一个里程碑式的工作。作者将目标检测看作是一个集合预测问题，即给定一个图片，预测出所有的物体框的集合。通过将问题转化为集合预测的问题，结合 Transformer 结构，作者将原先目标检测模型中依赖于人的先验知识的部分（NMS 和 Anchor）都删除了，设计出一个简单的端到端架构 DETR。DETR 通过一个全局的集合 Loss，强制模型针对一个物体只会对应有一个框，而不会生成过多的冗余框。此外，在 DETR 架构中，Transformer 的解码器的输入额外有一项 Learned Object Queries，类似于可学习的 Anchor。DETR 简单且有效（但在目标检测上和 SOTA 还是差了挺多）！
选自Medium 机器之心编译 作者：Aryan Gupta 编辑：魔王 罗素曾说：所有精确科学都被近似思想所主宰。本文介绍了近似算法及其对某些标准问题的适用性。 新冠大流行给世界带来了巨大的改变，全球科学家和研究人员在研制有效的疫苗。他们正在做的就是从广阔的样本空间中近似地收紧可能性范围，并尽力得到一些有效解。近似在我们的生活中发挥了重要作用。 以在线食品配送为例，我们经常从网上订购食物，享受快速送达的服务。但你想过这些 app 后端运行的什么算法让快递员在更短时间内抵达目的地吗？答案是近似算法。这类问
2022-06-12：在NN的正方形棋盘中，有NN个棋子，那么每个格子正好可以拥有一个棋子。
2022-06-12：在N*N的正方形棋盘中，有N*N个棋子，那么每个格子正好可以拥有一个棋子。
给你一个长度为 n 的整数数组 nums 和一个整数 numSlots ，满足2 * numSlots >= n 。总共有 numSlots 个篮子，编号为 1 到 numSlots 。
论文全名《SuperGlue:Learning Feature Matching with Graph Neural Networks》， ETHZ ASL与Magicleap联名之作，CVPR 2020 Oral，一作是来自ETHZ的实习生，二作是当年CVPR2018 SuperPoint的作者Daniel DeTone。
探究变量之间的关系是数据挖掘中的一个基本分析内容，对于常规的离散型或者连续型变量，有很多的方法可以用于挖掘其中的关系，比如线性回归，逻辑回归等等。然而有一类数据非常的特殊，用回归分析等常用手段出处理这类数据并不合适，这类数据就是生存数据。
2022-06-11：注意本文件中，graph不是邻接矩阵的含义，而是一个二部图。
R是数据分析常用的软件之一，通过各种功能强大的R包，可以简单方便的实现各种分析。在R语言中，能够进行生存分析的R包很多，survival和survminer是其中最基本的两个，survival负责分析，survimner负责可视化，二者相结合，可以轻松实现生存分析。具体过程如下
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2009.07462v2.pdf
【新智元导读】滴滴出行研究院副院长叶杰平在新智元2017开源·生态AI技术峰会上揭秘 AI 技术在滴滴出行具体场景中的应用。从目的地预测、智能派单、路径规划、ETA、供需预测、拼车规划及服务评价等多个环节中，可以看出滴滴大脑在大数据、机器学习和云计算几个技术要素上持续发力，而海量出行数据已经成为滴滴出行决胜 AI+ 时代的最有力武器。 “互联网时代的上半场结束了，下半场的角逐一定是在人工智能上。”滴滴出行CEO程维对此坚信不疑。 在有中国“AI 春节”之称的新智元2017开源·生态 AI 技术峰会上，滴滴出
本文介绍了技术社区内容编辑在撰写文章摘要时需要注意的五个关键点：1.突出关键信息，2.简洁表达，3.引导读者，4.与原文相一致，5.吸引读者。通过案例展示了如何应用这些原则来撰写摘要。
为学弟学妹们指明一条训练之路~~~帮助他们刷题有方QAQ(之前好像也有总结过，可能你们找找我博客，说不定能找到~~~) OJ上的一些水题(可用来练手和增加自信) (poj3299,poj2159,poj2739,poj1083,poj2262,poj1503,poj3006,poj2255,poj3094) 初期: 一.基本算法: (1)枚举. (poj1753,poj2965) (2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586) (3)递归和分治
本文为MIT Senseable City Laboratory 2018年5月23号发表于Nature杂志Addressing the minimum fleet problem in on-demand urban mobility论文的学习笔记。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
验证码往往是爬虫路上的一只拦路虎，而其花样也是层出不穷：图片验证、滑块验证、交互式验证、行为验证等。随着OCR技术的成熟，图片验证已经渐渐淡出主流，而「滑块验证」越来越多地出现在大众视野。“这么厉害，这小子长啥样呢？”没错，它就长这损sai:
开源代码：https://github.com/openxrlab/xrlocalization.
程序自身并不需要关心自己的数据及代码存在哪，并且对程序来说，内存看上去是连续且独占的。当然事实肯定不是如此，而这背后就是操作系统的功劳 —— 内存虚拟化。本篇文章就介绍操作系统是如何实现虚拟内存系统的。
【新智元导读】 在北大 AI 公开课第9讲上，滴滴出行副总裁、滴滴出行研究院院长叶杰平老师，和北大人工智能创新中心主任、曾经的“百度七剑客”之一雷鸣老师一道，为同学们全面讲解了大数据和人工智能在滴滴出行场景中的应用，智能派单、最优匹配、供需预测等背后的核心技术，以及人工智能如何推动交通行业升级和未来的发展趋势与展望。叶杰平老师指出，深度学习在交通领域的应用探索才刚刚起步，前景广阔。 自开课以来受到学生热捧的北大 AI 公开课来到了第 9 讲，这次和北大人工智能创新中心主任、曾经的“百度七剑客”之一雷鸣老师共
本篇博客主要讲解什么是二分图，怎样判断二分图，匈牙利算法和HK(Hopcroft-Karp)算法，以及二分图多重匹配。
参考：http://bbs.byr.cn/#!article/ACM_ICPC/11777
本文主要讲解Deep SORT论文核心内容，包括状态估计、匹配方法、级联匹配、表观模型等。
多视图立体技术是一种从已知相机内外参数的多个视角的彩色影像中，利用立体匹配算法恢复立体结构的三维视觉技术。本篇文章将带来MVS的传统方法PatchMatch Stereo和源码实践。
雷锋网 AI 研习社按，2018 年初，比达咨询发布 2017 年度中国第三方餐饮外卖市场研究报告。报告显示，2017 年度外卖市场交易规模达 2046 亿元，较去年增长 23.1%，用户规模增长 3 亿人，较去年增长 15.4%。
人像美妆是近几年来深受广大女孩儿群体喜欢的修图功能之一，目前市面中做的比较好的有美妆相机、玩美彩妆、天天P图等APP，当然还有一些PC专用的秀图软件，本文将给大家做个算法初识；
不同于分类和回归，聚类不需要事先的任何参考分类信息，可以简单地通过判断数据特征的相似性来完成对数据的归类。
携程作为在线旅游公司，对外提供机票、酒店、火车票、度假等丰富的旅游产品，其系统稳定性关乎用户是否具有顺滑的出行体验。然而，流量激增、代码发布、运维变更等都会给系统稳定性带来挑战。
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