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    白话什么是谱聚类算法

    谱聚类(Spectral Clustering, SC), 是一种基于图论的聚类方法——将带权划分为两个或两个以上的最优子,使子图内部尽量相似,而子间距离尽量距离较远 换句话说, 就是首先要将数据转换为...然后要对这个进行切。 目标,是要让切后不同的子边权重和尽可能的低,而子图内的边权重和尽可能的高。即子间距离尽量较远,子图内部尽量相似。 这样就完成了将原数据聚类为不同子集的过程。...G的切:就是将G(V,E)切成相互没有连接的k个子 那么如何切可以让子图内的点权重和高,子的点权重和低呢: 先定义两个子A和B之间的切权重为: ?...这样当我们最小化这个cut时,就相当于让子的点权重和低 但以最小化 cut 为目标,存在一个问题,就是有时候最小cut的切方式,却不是最优的 ?...https://www.cnblogs.com/sparkwen/p/3155850.html

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    这位诺奖得主深陷造假门,并在诺奖周被曝16年30篇论文P造假

    Semenza),被质疑篇论文涉嫌学术不端,目前Pubpeer已经挂了他至少31篇论文。...这些被质疑的论文所涉及的学术不端,主要是一多用,图片PS等。目前仅有一篇被质疑论文得到作者回应,作者回应称“论文中无意的错误并不影响实验结论”。...9F,一多用,WT组和KO组图片高度相似。 ? 补充图片6,使用了PS擦除了部分图像。 ? 补充图片6,放大后还能看到有三个不应该出现的白点,应为P留下的痕迹。 ?...8A,同样使用了PS擦除了部分图像。 ? 3B,存在明显人为P痕迹。 ? 其他被质疑的数十篇论文情况类似,不再一一介绍,感兴趣的读者可以打开文末链接查看。 部分被质疑论文列表 ? ? ? ?

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    可视化系统搭建--遇见大数据可视化系列文章之四

    b.色彩跨度 色相配色在数据可视化中是相当常见的,色相配色使用户容易将数据与图像联系起来。如何有效利用色调的变化来传达数据信息? ?...字体选择 a.辨识度 UI设计中使用衬线字体是UI界的共识,但是对于数据可视化设计而言,字体大小的跨度可以非常大,所以在衬线字体中需要选择辨识度更高的字体,大的宽度比值和较高的X高度值的字体有更高的辨识度...c.字间距 宽松的字母间距(字母之间的间距应小于字偶间距)和合适的中文字间距。 ? 2. ...中西文间隔 中西文混排时,要注意中文和西文的间隔,一般排版的情况都是中文中混排有西文,所以需要在中西文留有间隔,帮助用户更快速的扫视文字内容。 ?...注明出处格式:腾讯ISUX (https://isux.tencent.com/card-design-thinking.html)

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    zblog企业展示型主题模板赢天下(Winlee)助力小微企业成长

    嗨,我又来了,话说可以简单聊聊为什么会出这款主题,端午节假日在家,孩子午睡时间自己更新完主题之后网上冲浪,偶然看到很多工作室和小微企业的网站,有些真的惨目认读,杂乱章,瞬间灵感迸发,赢天下主题模板也就应运而生...本站也出过几款主题模板,感觉文章l列表信息,不像是单纯的企业展示类模板,所以重组了之前的思路,按照小微企业的现状制作出了这款小微企业主题模板,希望您给您的企业带来一丝惊喜!...- 可使用HTML代码或者联盟广告代码,html代码参考:Z-blogPHP常见问题答疑,里面有详细广告代码。...更新日志:2020/09/25 -- 优化导航栏二级菜单样式,字体两侧间距。 更新日志:2020/09/11 -- 修复文章缩略图快照无法显示的问题。...赢天下主题模板后台配置预览: 赢天下模板首页预览预览: 赢天下模板分类页预览: 赢天下模板文章页预览: 赢天下模板独立页预览: 更多功能请前往演示站查看,演示站多个模板调用,部分内容可能存在差异

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    TPAMI 2023 | 创解码大脑信号语义,中科院自动化所研发脑--文模态学习模型

    机器之心专栏 机器之心编辑部 近日,中国科学院自动化研究所的研究人员杜长德等人开发了一种「脑 - - 文 」模态学习模型,可以创地解码大脑活动的语义信息。...新方法不仅揭示了视觉 - 语言的模态信息加工机理,也实现了大脑信号的零样本语义解码。...「脑 - - 文」模态学习 如下图 3A 所示,本文方法的关键在于将每种模态学习到的分布对齐到一个共享的潜在空间中,该空间包含与新类别相关的基本多模态信息。...为了学习更相关的联合表示,并在脑活动数据有限的情况下提高数据效率,作者还进一步引入了模态内和模态的互信息正则化项。... 5. 半自动视觉概念描述获取 实验结果 作者在多个「脑 - - 文」三模态匹配数据集上进行了广泛的零样本神经解码实验,实验结果如下表所示。

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    优Tech分享 | 腾讯优提出LAP监督视角人脸3D重建算法,高清还原面部细节

    ​近日,腾讯优实验室提出监督视角人脸3D重建算法LAP(Learning to Aggregate and Personalize),摆脱人脸3D训练样本真值依赖,高清还原任意In-The-Wild...以此为引导,我们提出了一套先学习聚合信息、再学习个性信息的LAP(Learing to Aggregate and Personalize)监督视角人脸3D重建算法,该算法完全以in-the-wild...数据集作为训练样本,无需借助任何3D扫描数据,以监督方式实现高精度的人脸3D重建,重建尺度也获得显著提升(64*64->256*256)。...以此方式,通过减小A中的权重来抑制聚合3D深度的变化区域,同时将未改变部分的信息传播到解码器。得出个性化深度之后,我们加入聚合纹理来优化学习个性化纹理输出。...3D形状,并有效学习没有3DMM辅助的图像一致人脸3D表达。

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    Origin2018安装与使用(整理中)

    1tgLxqeLoBp5DuL-hqlUDsg 密码:v46x 安装教程:https://jingyan.baidu.com/article/454316abde29f5f7a6c03a69.html...折线图 1.导入数据; 2.绘图→2D折线图; 3.双击坐标轴→更改水平刻度线标签; 4.点击轴线和刻度线→上轴、右轴中主刻度和次刻度样式均设置; 5.在网格垂直线里面设置主网格线和次网格线;...4.1 数据显示 双击需要显示数据的线条—>标签 4.2 在legend中添加线条标注 双击文本对象legend->添加图例符号 4.3 调节柱状条形宽度 双击需要调节的柱状->间距.../Spacing->调节间距。...柱状 5.1 绘制不均匀的柱状 绘制柱状时,由于数据的不均匀,往往会导致柱子与柱子之间的重叠,同时柱子也会有很大的间隔,影响图形的美观,为此,需要重调X轴的间距,保证柱子与柱子之间间隔的一致性。

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    遇见大数据可视化:可视化系统搭建

    a、 信息承载 在可视化设计中经常遇到,非常的数据信息需要展示在一个大屏幕上。...,色相配色使用户容易将数据与图像联系起来。...1.字体选择 a、 辨识度 UI 设计中使用衬线字体是 UI 界的共识,但是对于数据可视化设计而言,字体大小的跨度可以非常大,所以在衬线字体中需要选择辨识度更高的字体,大的宽度比值和较高的 x-height...c、 字间距 宽松的字母间距(字母之间的间距应小于字偶间距)和合适的中文字间距。...3.中西文间隔 中西文混排时,要注意中文和西文的间隔,一般排版的情况都是中文中混排有西文,所以需要在中西文留有间隔,帮助用户更快速的扫视文字内容。

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    14.7K Star开源!一个很好用的电子书管理器,阅读器

    Koodo Reader提供平台同步、个性化阅读及学习工作等场景,为用户打造愉悦且便捷的电子书阅读体验。...功能特点 格式支持: EPUB (.epub), PDF (.pdf), DRM的Mobipocket (.mobi)和Kindle (.azw3, .azw), 纯文本 (.txt), FictionBook...(.fb2), 漫画存档 (.cbr, .cbz, .cbt, .cb7), 富文本 (.md, .docx), 超文本 (.html, .xml, .xhtml, .mhtml, .htm, .html...macOS, Linux和Web 数据保存: 可以保存数据至OneDrive、Google Drive、Dropbox、FTP、SFTP、WebDAV、S3、S3兼容 定制化设置: 可以自定义源文件夹,并在设备同步...、段间距、背景颜色、文字颜色、边距和亮度 夜间模式和主题颜色 文字调整: 高亮、下划线、加粗、斜体以及阴影 使用场景 跨平台同步: 浏览器、PC和平板设备之间同步电子书库 个性化阅读: 根据喜好调整阅读器外观

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    监督学习、模态融合!腾讯优联合厦门大学发布2021十大人工智能趋势

    在 NLP 领域,基于 Transformer 的监督训练模型已持续霸榜各种 NLP 任务数据集;在 CV 领域,最新的 MPL 方法也通过额外的标注数据集首次将 ImageNet 的 Top-1...4、模态融合加速 AI 认知升维 深度学习在多个人工智能的细分领域(如视觉,自然语言处理等)已日趋成熟化和规模化,然而要真正实现通用人工智能,必然要将这些细分领域各自所针对的信息模态整合利用,即模态融合...模态融合的目标是建立在图像、文字、语音等的模态信息识别的基础上,实现不同模态信息的统一表征框架,从而起到 1+1>2 的作用。...除了图文融合等跨域模态融合,同域内的不同信息维度同样可以融合,如随着深度生成技术的发展,当前的人脸识别除了传统的 RGB 外,还需要融合深度、红外等信息来更好的防御越来越多元化的人脸伪造攻击,实现更强的人脸防御...在产业落地方面,腾讯优通过腾讯云持续输出顶尖的视觉 AI 能力,目前已推出超过 30 个行业解决方案。

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    有风宜来——T-block设计篇

    3_AHU排放流线图:不合理AHU布局下存在的一些热回流 我们尝试从四个方面来提出园区散热整体解决方案,具体涉及:AHU机组间距和排风高度、建筑间距、发电机安装位置、园区的朝向。...通过规划AHU机组间距和排风高度 规避机组的热回流 由于建筑尺寸的限制,机组之间的距离不能无限扩大。...当我们模拟栋建筑同时排热时(如图5所示),会发现园区上方形成了“热岛”,即由于热空气密度降低所引起的气体上浮,并从周围环境往园区吸风的现象。...园区“热岛”的严重程度至少受到建筑间距、排风温度、柴发启停等多个因素的影响。 5_园区热岛效应流线图 通过模拟不同建筑的间距,我们发现热岛效应导致的热回流会因建筑间距变化而变化。...6的模拟结果显示,AHU机组温升与建筑间距存在一定的乘幂关系,从拟合数据预测,当建筑间距超过23m时,热岛效应导致的温升会降至0.6°C。

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    Mockplus3.5.0.1新增标注功能

    Mockplus的标注功能有以下四种模式: 1、选中标注 在未选中任何组件时,按住Ctrl键,鼠标经过某个组件,会自动生成该组件与边界的距离标注。如此一来,目光不用再在组件和属性面板来回切换。...智能标注、一键切、交互原型,摹客iDoc一次搞定 ? 2、选中标注 当单选或多选组件后,按住Ctrl键,鼠标经过某个组件,会自动生成选中组件与该组件的距离标注。...可以选用画布中任意一个组件作为参照,组件间距一目了然。 ? 3、拖动组件标注 当拖动单选或多选组件时,会自动生成当前拖动组件与周围最近有对齐关系组件的边界距离标注。...克隆拖拽过程中,等间距值自动生成,无论是九宫格还是九十宫格,分分钟搞定! ? (注:锁定的组件和弹出类组件不参与标注) 以上就是Mockplus新鲜出炉的标注功能,小伙伴们快去体验一下!...让你告别手动标注和切,和产品经理、工程师高效交付设计稿。

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    硬件数据手册说明——Ompal138+Spartan-6 开发板(下)

    核心板采用高密度8层板沉金铅设计工艺,尺寸为66mm*38.6mm,板载3路高转换率DC-DC核心电压转换电源芯片,实现了系统的低功耗指标,精密、原装进口的B2B连接器引出全部接口资源,以便开发者进行快捷的二次开发使用...评估底板采用四层铅沉金电路板设计,为了方便用户学习开发参考使用,评估板引出了各种常见的接口。LCD触摸屏接口CON15是LCD电阻触摸屏接口,为40pin FFC连接器,间距为0.5mm。... 45 46拓展IO信号CON18是FPGA GPIO拓展接口,引脚定义如下: 47 48CON24是EMIFA接口,通过EMIFA可实现评估板与不同类型存储设备的连接,例如通道AD模块、串口模块...、CON20、CON21是FPGA GPIO扩展接口,使用12pin PMOD座,引脚定义如下: 57 58 59B2B连接器评估底板上有4个80pin、0.5mm间距的B2B连接器,其中CON1A...网络接口CON13的接口定义如下图: 68 69USB接口CON9是Micro USB 2.0 OTG接口,理论速度480Mbps,主要应用于各种不同的设备或移动设备等从设备的连接,进行数据交换。

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    基于SPSS的聚类分析原理概述

    由一个点组成的类是最基本的类;如果每一类都由一个点组成,那么点的距离就是类间距离。但是如果某一类包含不止一个点,那么就要确定类间距离。...在计算时,各种点间距离和类间距离的选择是通过统计软件的选项实现的。不同的选择的结果会不同,但一般不会差太多。 2.3亲疏程度的度量 为了衡量样本的亲疏程度,常用距离、匹配系数和相似系数作为度量标准。...2.3.1 个体的亲疏程度的度量 Measure(度量标准) Interval(区间)——定距离变量个体间距离的计算公式,适用于R型聚类和Q型聚类。...2.3.2 个体与小类、小类与小类的亲疏程度的度量 4 Nearest neighbor(最近邻元素法) 5 最近邻元素法 概念:不同类中两个最近的点之间的距离。...Cluster Membership(聚类成员):显示每个样本被分派到的类或显示若干步凝聚过程,其中: None():不显示类成员表,系统默认选项。

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    Gephi实战,从零开始

    该算法遵循两个简单的原则:有边连接的节点应该互相靠近;节点不能离得太近。FR算法建立在粒子物理理论的基础上,将图中的节点模拟成原子,通过模拟原子的力场来计算节点的位置关系。...degree(平均度): 计算每个节点的度,并统计相同度的节点数量 平均度: 有向:所有点的度数总和/节点数*2 :所有点的度数总和/节点数 在图上能够,看出每个度所占的百分比,能够看到每种度用不同颜色标示...计算出每个点的加权出度,入度和度 其实平均度是平均加权度的一个特例,平均度的每条边的权重为1 加权度为加权出度和入度的总和 计算同样入度出度的节点个数 :取得每个点的边,将边的权重求和,即为该点的加权度...平均加权度: 有向:加权度总和/2*节点数 :加权度总和/节点数 GraphDistance(网络直径): 指网络任意两节点间距离的最大值。...graphdensity(密度):: 边数2 / (节点数节点数-节点数) 有向: 边数 / (节点数节点数-节点数) 大概理解: (节点数节点数-节点数) 这个计算出最多的连接边数(不包含连自己

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