相关定义 匹配 在图论中，一个匹配是一个边集，其中任意两条边都没有公共顶点。 最大匹配 一个图的所有匹配中元素最多的匹配就是最大匹配 完美匹配 若一个图中的某个匹配中任意一个顶点都是匹配点(即是一条匹配边的端点)，则称这个匹配是这个图的完美匹配。 二分图 若
目录矩阵乘法定义常数优化表示线性变换THUSCH2017 大魔法师石头游戏高斯消元线性方程组矩阵的初等行变换线性方程组的增广矩阵高斯消元无唯一解无解无穷解 矩阵乘法 定义 matrix operator*(const matrix& T) { matrix res = {0}; for(int i=0;i<N;++i) f
众所周知，二分图匹配是二分图理论中的基础，而匈牙利算法是一种求解它的基本算法。事实上，匈牙利算法是一个十分简洁的算法，简介到让人感到惊诧。下面就让我们了解一下这个神奇的算法。 先看几个定义： 匹配 匹配是一个边的集合，其中任意两条边都没有公共端点。 最大匹配 顾名思义，包含边
题目 题目 题解 又是一个简（e）单（xin）题，思路不难想，但是证明是真的难啊，不过yxc的视频讲解也是真的好啊。 我的思路是对于\(r\)从小到大排序，然后对于防晒霜也从小到大排序，然后对于目前的防晒霜看看有没有区间包括它的，包括就选。（优先选\(r\)小的） 当然，题解大量的思路都是\(l\)递减，然后看看
网络流 网络流概念 在一个有向图上选择一个源点，一个汇点，每一条边上都有一个流量上限（以下称为容量）， 即经过这条边的流量不能超过这个上界，同时，除源点和汇点外，所有点的入流和出流都相等， 而源点只有流出的流，汇点只有汇入的流。这样的图叫做网络流。 相关定义 1. 源
一. 预备知识 1. 匹配：图G=(V,E)中没有公共端点的一组边M 匹配边：M中的边 自由边：E/M中的边 被浸润的顶点：M中边的端点 未被浸润的顶点：其他顶点 完美匹配：浸润G的个顶点的匹配 最大匹配：边的条数达到最大值的匹配 推论：完美匹配一定是最大匹配，反之未必 2. 顶点覆盖：图G=(V,E)中
二分图[匈牙利算法 & KM算法] 概念 二分图：把一个图的顶点划分为两个不相交集 U 和V ，使得每一条边都分别连接U、V中的顶点。如果存在这样的划分，则此图为一个二分图。 匹配：在图论中，一个「匹配」（matching）是一个边的集合，其中任意两条边都没有公共顶点。例如，图 3、图 4 中红色的边
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文章目录9.1 图像增广9.1.1 常用的图像增广方法9.1.1.1 翻转和裁剪9.1.1.2 变化颜色9.1.1.3 叠加多个图像增广方法9.1.1 使用图像增广训练模型9.2 微调9.2.1 热狗识别9.2.1.1 获取数据集9.2.1.2 定义和初始化模型9.2.1.3 微调模型9.3 目标检测和边界框9.4 锚框 9.1 图像增广
图像处理的主要函数文件：image_utils.py # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import cv2 from PIL import Image, ImageEnhance import random from box_utils import multi_box_iou_xywh, box_crop # 随机改变亮暗、对比度和颜色等 def random_distort(img):
一年多没有写博客了，一转眼回国就入职了。最近在从事关于计算机视觉方面的工作，一方面也是为了记录自己平日学习的点滴与思考养成良好的阅读习惯，另一方面也是为自己的知识技能库做一些储备。 言归正传，我们来看论文。 这是2019年9月由google brain团队发布的一篇关于无监督数据
分析 记\(D_i\)为\(S\)到\(i\)的最短路，那么对于所有边\((i,j)\)，都要满足\(D_i+cost_{i,j}\geq D_j\)。 我们考虑普通的费用流，它的原理是沿着一条\(s\rightarrow T\)的最短路径满足增广，显然对于这条路径上的所有边\((i,j)\)，都是满足\(D_i+cost_{i,j}=D_j\)的。 原图上我们对于\(\fo
1、背景 在生活中常常遇到两组元素多对多匹配而又数目有限的情况，我们需要对其进行最大匹配数的分配，使效率最大化。例如，有一组压缩气缸和一组压缩活塞，每一个型号的压缩气缸有一个固定的内径大小，每一个型号的压缩活塞可以匹配内径在一定范围内的气缸，使用匈牙利算法得到活塞和气缸
网络流(network-flows)是一种类比水流的解决问题方法，与线性规划密切相关。网络流的理论和应用在不断发展。而我们今天要讲的就是网络流里的一种常见问题——最大流问题。 最大流问题(maximum flow problem)，一种组合最优化问题，就是要讨论如何充分利用装置的能力，使得运输的流量最大，
原文博客：https://blog.csdn.net/stevensonson/article/details/79177530 网络流图是一张只有一个源点和汇点的有向图，而最大流就是求源点到汇点间的最大水流量，下图的问题就是一个最基本，经典的最大流问题 二.流量，容量和可行流 对于弧(u,v)来说，流量就是其上流过的水量(
常用的数据增广方法 1. 对图片进行按比例缩放 2. 对图片进行随机位置的截取 3. 对图片进行随机的水平和竖直翻转 4. 对图片进行随机角度的旋转 5. 对图片进行亮度、对比度和颜色的随机变化 下面使用torchvision演示一下这些数据增强方法。 123import sysfrom PIL import Imag
原文链接：http://www.cnblogs.com/ACAC/archive/2010/05/21/1741175.html 最小费用最大流问题 一、定义与定理 最小费用最大流：设G是以s为源t为汇的网络，c是G的容量，b是G的单位流量费用，且有b[i][j] = -b[i][j]，f是G的流，则b(f)=∑(fij*bij)，(i, j)
原文链接：http://www.cnblogs.com/ACAC/archive/2010/05/18/1738719.html #include <iostream>#include <queue>#define msize 1024 //最大顶点数目using namespace std; int d[msize]; //标号int r[msize][msize];
目录 最大流流算法 （EK算法） 时间复杂度 O(V*（E^2）) Dinic算法 时间复杂度O(（V ^ 2） * E) 在洛谷题解中看到了一句很有启发的话：网络流善于解决各种有要求的匹配 联想到题目是匹配问题，且满足网络流要求的数据范围，可以尝试网络流 V是点的数目，E是边的数目 最大流流算法 （EK算法） 时
目录 二分图 定义 判定 匹配 最大独立集 最小顶点覆盖 最小边覆盖 最佳完美匹配 网络流 最大流 最小割 最小割树 费用流 循环流 解决二分图问题 建模思想 结点上有流量限制 最小路径覆盖问题 上下界网络流 最大权闭合子图 例题 技巧总结 举例 二分图 定义 二分图定义：
标题名字乱取的，吐槽一下《初等数论初步》的命名。 1 网络流的概念 1.1 引入 “分配”是生产生活中一类常见的问题。如何分配才最好，是一个有技术含量的问题。 对于“分配最优”的问题，动态规划是一种有效的解决方法。但是，有些分配无法描述出一个准确的“决策”“状态”“阶段”轮廓。
思路来源 https://blog.csdn.net/gddswlz/article/details/9086207(O(sqrt(n)*m)复杂度证明) https://blog.csdn.net/discreeter/article/details/51649155(板子来源) https://blog.csdn.net/qq_35776579/article/details/54945092 心得 看不懂复杂度证明，会用就行了，匹配题建图
什么是二分图? 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。------摘自百度百科 怎样判定二分图? 以下
二分图定义 图的顶点恰好可以分成两个集合，同一个集合内的顶点间不允许有边，处在不同集合的顶点允许有边相连。 问题分类 最大匹配问题：匈牙利算法、Hopcroft–Karp算法 最优权值匹配问题：Kuhn-Munkras算法 关键思想 增广路（augmenting path）：假设目前已有一个匹配结果，存在一组未匹配
10.Augmented Analytics 增广分析 一般指增广设计数据分析.09.5G Network 5G网络.08.Autonomous Things 事物自主化.07.DevOps Development和Operations的组合词,简称开发运维.06.Cybersecurity 网络安全.05.Digital Twin 数字化双胞胎 将事物数字化并进行模拟分析的模型.04.Edge C
