为了测试层次聚类的效果，小编采用中国32个省会城市的距离作为输入，分别利用单连接算法和全连接算法对32个省进行聚类。 按照大的地区划分，人们一般将我国划分成华中、华北、华南、西北、东北、西南和华东地区，共7部分。小编这里实验的时候也是聚成7类，看看实际的效果是不是跟我们预想的相同。下图1是单连接算法实验结果，图2是全连接算法结果。
从社会生活的角度出发，最优化问题普遍存在于我们的日常生活中。例如，人们往往追求利润的最大化、投资风险的最小化等。随着科学技术和生产生活的日益发展，人们面临的优化问题也日渐复杂。其中，多目标优化问题是一类典型的代表。顾名思义，多目标优化问题即人们需同时优化多个目标，且各目标之间往往存在冲突。例如，生产经营者往往希望用最小的代价获得最大的收益；人们购买汽车时，除了考虑价格外，还会考虑汽车的性能、舒适度等（见图一）。而演化算法（见图二）是模拟生物界自然选择和自然进化的随机启发式算法，现已成为当前解决复杂多目标优化问题的有效工具之一。其中，香港城市大学张青富教授提出的MOEA/D目前已成为求解多目标优化问题最流行的算法框架[1-2]。
目前的医学实践中，血管分割技术在眼底图像分析与计算机辅助眼病诊断中扮演着举足轻重的角色，它是医疗诊断、手术辅助设计的基础，且对早期发现和治疗不同的心血管病和眼部疾病（如中风、静脉阻塞、糖尿视网膜病变和动脉硬化）具有重要意义。
在阿里的业务中，有广泛的算法应用场景，也沉淀了相关的算法应用平台和工具：基础的算法引擎部分，有成熟的召回和打分预估引擎、在线实时特征服务；推荐算法应用领域，有算法实验平台TPP（源于淘宝个性化平台），提供Serverless形式的算法实验平台，包括资源弹性伸缩，实验能力(代码在线发布、AB分流、动态配置)，监控管理（完善的监控报警、流控、降级)等能力，是算法在线应用的基石。
摘 要 在问答系统的应用中，用户输入一个问题，系统需要根据问题去寻找最合适的答案 针对该应用场景，有三种处理方式： 1：采用句子相似度的方式。根据问题的字面相似度选择相似度最高的问题对应的答案，但是采
华为数据通信12大实验室 华为布尔实验室数据中心网络创新思路 华为转发算法实验室发布世界级挑战课题 虽然面临打压 但是数通12大金刚坚信 我们也有两只手 不在城市里吃闲饭 所以网络创新坚持不懈同时广招人缓称王 📷 其中 转发算法实验室 主要解决转发芯片关键技术 转发算法实验室 实验室愿景：转发芯片在大带宽、低延时、大表项、大缓存等核心竞争要素持续领先 研究课题：转发芯片关键技术研究 研究方向：转发核技术、转发查找算法、转发交换算法、转发流量管理算法 转发引擎 关键部件研究专家李楠 亲自上阵发布召集令解
2014年11月21日，58同城将在top100summit峰会的“架构设计专场”分享“58同城推荐系统架构设计与实现”，本文是对分享主题的一个“简要”的介绍。 主题 58同城推荐系统架构设计与实现
主题 58同城推荐系统架构设计与实现 一、推荐系统架构介绍 推荐系统是一个微庞大的工程、算法与业务综合的系统，其主要分为三大子系统： 1）线下推荐子系统； 2）线上推荐子系统； 3）效果评估子系统；
现代算法分为硬计算和软计算，这个概念是由美国加州大学的一名教授提出的。硬计算需要建立数学模型，软计算是一种动态的自适应求解方式，不需要建立深入的数学模型。智能算法都属于软计算。
近年来，在软件开发过程中（如图一）据统计有50%的开销来自于测试环节。软件测试的主要目的是以最少的人力、物力和时间找出软件中潜在的各种缺陷和错误，通过修正缺陷和错误提高软件质量，回避软件发布后由于潜在的软件缺陷和错误造成的隐患。其中黑盒测试和白盒测试是两种常见的测试类型，黑盒测试着重于评估测试程序的表现，白盒测试则能够揭露程序逻辑上的潜在缺陷。而测试用例自动生成问题（ATCG）是一类迫切需要解决的白盒测试问题，以往测试用例的自动生成大多通过人工手段实现，ATCG问题的解决可以有效帮助减少软件测试过程中的人力、物力资源的开销。
随着深度学习的出现，基于神经网络的个性化和推荐模型已经成为包括 Facebook 等公司构建推荐系统的重要工具。然而，这些模型与其他深度学习模型有很大的不同，因为它们必须能够处理用于描述高级属性的分类数据。对于一个神经网络来说，有效地处理这类稀疏的数据是很有挑战性的，而且由于公开的代表性模型和数据集细节的缺乏，减缓了其研究进展。
AI 科技评论按，随着深度学习的出现，基于神经网络的个性化和推荐模型已经成为包括 Facebook 等公司构建推荐系统的重要工具。然而，这些模型与其他深度学习模型有很大的不同，因为它们必须能够处理用于描述高级属性的分类数据。对于一个神经网络来说，有效地处理这类稀疏的数据是很有挑战性的，而且由于公开的代表性模型和数据集细节的缺乏，减缓了其研究进展。
同步定位和建图(SLAM)是实现机器人在未知环境下的定位和移动的重要技术方法[1]。定位精度是井下巡检的核心指标，高精度的定位算法是巡检过程中导航和避障的基础。但井下环境复杂，具有低照度、弱纹理、图像特征难以识别的特点[2]，给基于视觉的SLAM算法带来了极大的困难。而激光SLAM算法测量距离远、精度高，利用环境的结构特征进行定位[3]，在井下环境中更具应用前景[4-5]。
本文带你快速 get 每个精选Github项目的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。 01 InsightFace #基于MXNet的人脸识别开源库 InsightFace 是 DeepInsig
以图搜图、商品推荐、社交推荐等社会场景中潜藏了大量非结构化数据，这些数据被工程师们表达为具有隐式语义的高维向量。为了更好应对高维向量检索这一关键问题，杭州电子科技大学计算机专业硕士王梦召等人探索并实现了「效率和精度最优权衡的近邻图索引」，并在数据库顶会 VLDB 2021 上发表成果。
随着深度学习的发展，基于神经网络的个性化和推荐模型成为在生产环境中构建推荐系统的重要工具。但是，这些模型与其他深度学习模型有显著区别，它们必须能够处理类别数据（categorical data），该数据类型用于描述高级属性。对于神经网络而言，高效处理这种稀疏数据很有难度，缺乏公开可用的代表性模型和数据集也拖慢了社区在这方面的研究进展。
你学习英语时会只背单词不学语法吗？显然不可能，那 TCP 也是一样的，作为计算机网络非常重要的内容，规范了网络传输过程的状态，格式等。
实验1：猴子摘香蕉问题的Python编程实现 实验2：编程实现简单恐龙识别系统的知识表示 实验3：搜索算法求解8数码问题 实验4：字句集消解实验 实验5：简单恐龙识别系统的产生式推理 实验6：蚁群算法在TSP问题中的实现 实验7：粒子群优化算法实验 实验8：遗传算法在TSP问题中的实现 实验9：BP神经网络实验
近年来，随着Internet的迅猛发展，网络信息和数据信息不断扩展，如何有效利用这一丰富的数据信息，己成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一。为了快速、准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息，文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需求。对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类。文本分类问题是自然语言处理的一个基本问题，很多相关的研究都可以归结为分类问题。文本分类是指将文本按一定的规则归于一个或多个类别中的技术。近年来，许多统计的方法和机器学习的方法都应用到文本分类方面，如朴素贝叶斯方法(NB)、K-近邻方法（KNN)、支持向量机方法(SVM)等。
文章：M2DP: A Novel 3D Point Cloud Descriptor and Its Application in Loop Closure Detection
Datainsight(数据挖掘平台)：数据挖掘是TBDS产品体系下负责算法开发和应用的模块，DataInsight产品会搭建模型训练、推理平台和应用服务平台，聚焦机器学习场景；产品定位于MLOps，帮助用户建立快速迭代训练和部署的能力，并且利用TBDS多租户权限体系确保资源隔离，让用户能够基于TBDS大数据平台更好的挖掘数据的商业价值。
算法是程序的灵魂,优秀的算法能给程序的效率带来极大的提升,而算法的优劣,往往要经过大量的测试. 在硬件环境基本不变的前提下,对算法实验的次数越多,测试算法运行效率的结果也就越接近真实值. python内置的性能分析模块,可通过指定次数的反复测试,来对算法的运行时间进行累加,透过对比运行时间的长短,我们可以更直观的了解,不同算法之间的优劣. ---- 以python列表的内置函数append和insert为例 python内置的性能测试方法timeit.Timer.timeit()可用于对程序片段的
校招毕业的新晋算法同学，在开展工作和自我提升时，往往会比较困惑：为什么我在大学实验室里主要进行算法模型的优化，但进入职场后，却要做这么多与算法无关的工作呢？比如说，数据处理、工程性能、产品形态、业务指标等。
作者｜王兆雄、严鹏、吴伟兴、陈炜基 编辑｜邓艳琴 背 景 vivo 推荐业务包括浏览器信息流、横版视频、广告、直播、小说等互联网业务，以及负一屏信息流、阅图锁屏、i 音乐、i 主题等 ROM 场景业务。推荐形式多样，内容类型繁多，堆积的推荐需求和紧凑的业务上线时间节点，导致人力紧、时间赶。因此，vivo 人工智能推荐团队从业务定制的烟囱模式走向框架抽象，以实现推荐算法全流程的标准化、自动化、规模化开发为目标，打造能力复用的玲珑·推荐中台。玲珑·推荐中台主要为数据及算法工程师提供从算法策略到
机器学习算法都是一个个复杂的体系，需要通过研究来理解。学习算法的静态描述是一个好的开始，但是这并不足以使我们理解算法的行为，我们需要在动态中来理解算法。 机器学习算法的运行实验，会使你对于不同类型问题得出的实验结论，并对实验结论与算法参数两者的因果关系有一个直观认识。 在这篇文章中，你将会知道怎么研究学习一个机器学习算法。你将会学到5个简单步骤，你可以用来设计和完成你的第一个机器学习算法实验 你会发现机器学习实验不光是学者们的专利，你也可以；你也会知道实验是通往精通的必经之路，因为你可以从经验中学到因果关
1. 坐标访问和父节点查找约定顺序：右，右上，上，左上，左，左下，下，右下，沿X轴增加的方向为右，沿Y轴增加的方向为上，父节点可能会有多个，这里选择代价最小最后搜索的为父节点。
问题：一群人站成一个圆圈，从一个人开始报数，1， 2 ，。。。m，报到m的拉出去砍了，求被砍的顺序和最后一个活下来的。
机器学习算法都是一个个复杂的体系，需要通过研究来理解。学习算法的静态描述是一个好的开始，但是这并不足以使我们理解算法的行为，我们需要在动态中来理解算法。 机器学习算法的运行实验，会使你对于不同类型问题得出的实验结论，并对实验结论与算法参数两者的因果关系有一个直观认识。 在这篇文章中，你将会知道怎么研究学习一个机器学习算法。你将会学到5个简单步骤，你可以用来设计和完成你的第一个机器学习算法实验 你会发现机器学习实验不光是学者们的专利，你也可以；你也会知道实验是通往精通的必经之路，因为你可以从经验中学到因果关系
1月11日，北京今日头条总部，一场问诊算法、建言算法的“让算法公开透明”分享会正在进行，雷锋网(公众号：雷锋网)观察到，包括BAT等在内的诸多科技公司算法工程师、产品经理等100多人参与现场讨论。资深算法架构师、中国科学技术大学曹欢欢博士于现场介绍了今日头条的推荐算法原理。 曹欢欢表示，今日头条资讯推荐系统本质上要解决用户、环境和资讯的匹配，要达到这一效果，其算法推荐系统输入三个维度变量： 一是内容特征，图文、视频、UGC小视频、问答、微头条等，每种内容有很多自己的特征，需要分别提取； 二是用户特征
该数据集为 Deep Convolution Inverse Graphics Network 算法实验数据集。该算法通过生成模型，对图像的平面旋转、光照片画和纹理进行建模。
为推动中国人工智能行业的发展，促进专业人才培养，以及推进人工智能领域一级学科建设，信息技术新工科产学研联盟联合腾讯公司于10月29日，在南京大学开展了高等院校人工智能人才培养暨智能应用建模课程研讨会。于10月25日-27日，11月16日-17日，11月22日-24日，分别在天津大学、西安交通大学、厦门大学开展了人工智能师资培训班。腾讯云TI中的TI-ONE 作为唯一被邀请的机器学习平台，全程参与并支持会议及培训课程的开展。
摘要：时间序列一般是指对某种事物发展变化过程进行观测并按照一定频率采集得出的一组随机变量。时间序列预测的任务就是从众多数据中挖掘出其蕴含的核心规律并且依据已知的因素对未来的数据做出准确的估计。由于大量物联网数据采集设备的接入、多维数据的爆炸增长和对预测精度的要求愈发苛刻，导致经典的参数模型以及传统机器学习算法难以满足预测任务的高效率和高精度需求。近年来，以卷积神经网络、循环神经网络和 Transformer 模型为代表的深度学习算法在时间序列预测任务中取得了丰硕的成果。为进一步促进时间序列预测技术的发展，综述了时间序列数据的常见特性、数据集和模型的评价指标，并以时间和算法架构为研究主线，实验对比分析了各预测算法的特点、优势和局限；着重介绍对比了多个基于 Transformer 模型的时间序列预测方法；最后结合深度学习应用于时间序列预测任务存在的问题与挑战对未来该方向的研究趋势进行了展望。（文末附论文下载地址）
本文对发表于 AAAI 2020 的论文《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》进行解读。
论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression
随着大数据时代的到来，各行各业都无法避免数据洪流的洗礼，一场无声的数据变革在悄然发生。谁能更好地将隐藏在数据背后有价值的信息挖掘出来，就意味着谁能在这种变化中获得主动权，能更快更好地发展。在这背景下，加强对大数据挖掘已成为许多企业迫切需要进行的任务。
摘要：进入二十一世纪以来，科学技术的不断发展，使得数据挖掘技术得到了学者越来越多的关注。数据挖掘是指从数据库中发现隐含在大量数据中的新颖的、潜在的有用信息和规则的过程，是一种处理数据库数据的知识发现。数据挖掘一种新兴的交叉的学科技术，涉及了模式识别、数据库、统计学、机器学习和人工智能等多个领撤分类、聚类、关联规则是数据挖掘技术几个主要的研究领域。在数据挖掘的几个主要研究领域中，聚类是其中一个重要研究领域，对它进行深入研究不仅有着重要的理论意义，而且有着重要的应用价值。聚类分析是基于物以类聚的思想，将数据划分成不同的类，同一个类中的数据对象彼此相似，而不同类中的数据对象的相似度较低，彼此相异。目前，聚类分析已经广泛地应用于数据分析、图像处理以及市场研究等。传统的Ｋ均值聚类算法（K-Means）是一种典型的基于划分的聚类算法，该聚类算法的最大的优点就是操作简单，并且Ｋ均值聚类算法的可伸缩性较好，可以适用于大规模的数据集。但是Ｋ均值聚类算法最主要的缺陷就是：它存在着初始聚类个数必须事先设定以及初始质心的选择也具有随机性等缺陷,造成聚类结果往往会陷入局部最优解。论文在对现有聚类算法进行详细的分析和总结基础上，针对Ｋ均值聚类算法随机选取初始聚类中也的不足之处，探讨了一种改进的选取初始聚类中心算法。对初始聚类中心进行选取，然后根据初始聚类中也不断迭代聚类。改进的聚类算法根据一定的原则选择初始聚类中心，避免了Ｋ均值聚类算法随机选取聚类中心的缺点，从而避免了聚类陷入局部最小解，实验表明，改进的聚类算法能够提高聚类的稳定性与准确率。
聚类分析是一种重要的人类行为，早在孩提时代，一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。 聚类技术[2]正在蓬勃发展，对此有贡献的研究领域包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等。各种聚类方法也被不断提出和改进，而不同的方法适合于不同类型的数据，因此对各种聚类方法、聚类效果的比较成为值得研究的课题。 1 聚类算法的分类 目前，有大量的聚类算法[3]。而对于具体应用，聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具，可以对同样的数据尝试多种算法，以发现数据可能揭示的结果。 主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法[4-6]。 每一类中都存在着得到广泛应用的算法，例如：划分方法中的k-means[7]聚类算法、层次方法中的凝聚型层次聚类算法[8]、基于模型方法中的神经网络[9]聚类算法等。 目前,聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类，即每一个数据只能被归为一类，模糊聚类[10]也是聚类分析中研究较为广泛的一个分支。模糊聚类通过隶 属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度，而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中。目前已有很多关于模糊聚类的算法被提出，如著名的FCM算法等。 本文主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。 2 四种常用聚类算法研究 2.1 k-means聚类算法 k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。 k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下：首先，随机地 选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。 这个过程不断重复，直到准则函数收敛。通常，采用平方误差准则，其定义如下：
因此DIoU中对anchor框和目标框之间的归一化距离进行了建模。直观的展示如下图所示：
标题：Accurate and Robust Scale Recovery for Monocular Visual Odometry Based on Plane Geometry
Aid Learning FrameWork是一个在Android手机上运行的带图形界面的Linux系统，用于AI编程。这意味着当它安装时，你的Android手机拥有一个可以在其中运行AI程序的Linux系统。现在我们有力地支持Caffe，Tensorflow，Mxnet，ncnn，Keras，cv2，Git / SSH这些框架。此外，我们提供了一个名为Aid_code的AI编码开发工具。它可以通过在我们的框架上使用Python来为您提供可视化的AI编程体验！
#include //蓝多多算法实验六 #include using namespace std; #define MAXVEX 100//最大顶点数 typedef char VertexType;//顶点类型 typedef int EdgeType;//边的权值 typedef struct { VertexType vexs[MAXVEX];//顶点表 EdgeType edges[MAXVEX][MAXVEX];//邻接矩阵 int n, e;//顶点数和边数 }MGraph; MGrap
利用线特征来提高基于点的视觉惯性定位系统(VINS)的定位精度越来越受到关注,因为它们对场景结构提供了额外的约束.然而,在VINS整合线特征时的实时性尚未得到解决.
正如您现在听说的那样，生成对抗网络是一种能够从生成器和鉴别器之间的竞争中学习分布的框架。生成器学习生成希望与真实数据无法区分的样本，而鉴别器学习分类给定图像是真实的还是虚假的。自 GAN 发明以来，它们经历了各种改进，被认为是用于各种问题的强大工具，尤其是在生成和重建任务中。
k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定 （同上）在聚类分析中，我们常用的聚类方法有快速聚类（迭代聚类）和层次聚类。其中层次聚类容易受到极值的影响，并且计算复杂速度慢不适合大样本聚类；快速聚类虽然速度快，但是其分类指标要求是定距变量，而实际研究中，有很多的定类变量，如性别、学历、职业、重复购买的可能性等多个与研究
。 实验结果表明，将MPDIoU损失函数应用于最先进的实例分割（如YOLACT）和目标检测（如YOLOv7）模型，在PASCAL VOC、MS COCO和IIIT5k数据集上优于现有的损失函数。
k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定
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