【索引】Volume 7. Graph Algorithms and Implementation Techniques

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本文集合了AOAPCI算法竞赛中的部分题目，涵盖了风险评估、恐惧症模拟、校园连接、北极网络构建等多个场景，深入探讨了图算法的应用与实现技巧。
Relational inductive biases, deep learning, and graph networks（关系归纳偏差、深度学习和图形网络）
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【人工智能】机器学习的持续交付 （CD4ML）
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机器学习的持续交付 自动化机器学习应用程序的端到端生命周期 机器学习应用程序在我们的行业中变得越来越流行，但是与更传统的软件（例如 Web 服务或移动应用程序）相比，开发、部署和持续改进它们的过程更加复杂。它们会在三个轴上发生变化：代码本身、模型和数据。他们的行为通常很复杂且难以预测，而且他们更难测试、更难解释、更难改进。机器学习持续交付 (CD4ML) 是将持续交付原则和实践引入机器学习应用程序的学科。
Graph Implementation Using Adjacency Lists and Matirx
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python-graph-implementation:无向和有向图类的Python实现
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如何在JavaScript中实现8种基本图算法
cumian8165的博客
08-20 1198
javascript 算法In this article, I will implement 8 graph algorithms that explore the search and combinatorial problems (traversals, shortest path and matching) of graphs in JavaScript. 在本文中，我将实现8种图形算法 ...
Graph Representation Learning 笔记 Ch1&Ch2
qq_38420683的博客
02-24 1760
Graph Representation Learning中第一、二章的阅读笔记，介绍了图的基本信息、图机器学习的基本任务和图中的特征工程。
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不慌不忙、不急不躁
11-26 2075
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MapReduce的核心资料索引 [转]
weixin_30764883的博客
07-16 1908
转自http://prinx.blog.163.com/blog/static/190115275201211128513868/和http://www.cnblogs.com/jie465831735/archive/2013/03/06.html 按如下顺序看效果最佳: 1. MapReduce Simplied Data Processing on Large Cluste...
渲染书籍目录汇总（不断更新中...）
游戏开发、游戏引擎开发、逆向破解爱好者
05-08 7190
渲染是一个令人着迷的方向，可学习渲染着实有不小的难度。 渲染技术不断在发展，各种技术层出不穷，相关英文资料（中文相对少了很多）更是多如牛毛。 那么如何快速找到自己需要的资料呢？ 为了帮助自己和广大渲染爱好者更方便的找到自己需要的资料，特意写了这篇文章。 这篇文章（不知道知乎是否有字数限制，若有将分多篇文章）将不断更新渲染相关的书籍，并且列出书籍目录。 列出书籍目录有什么用呢？（个人英语水平有限，目录翻译不对还望指正。） 比如，我要学习毛发渲染，那么，可以直接浏览器里面Ctrl+F快捷键搜索毛发或hair，就
MapReduce 模式、算法和用例（MapReduce Patterns, Algorithms, and Use Cases)
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在新文章“MapReduce模式、算法和用例”中，Ilya Katsov提供了一个系统化的综述，阐述了能够应用MapReduce框架解决的问题。 文章开始描述了一个非常简单的、作为通用的并行计算框架的MapReduce应用，这个框架适用于很多要求大量节点进行的计算和数据密集型计算，包括物理和工程仿真，数值分析，性能测试等等。接下来是一组算法，通常用于日志分析、ETL和数据查询，包括计数及求和，数...
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转自： 发个有用的：国际学术期刊会议大排名 常用的期刊会议名字LW Rank Conference Full Name 1 OSDI Operating Systems Design and Implementation 2 SOSP Symposium on Operating Systems Principles 3 SIGCOMM Special Interest Group
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AOAPC I: Beginning Algorithm Contests (Rujia Liu) Volume 0. Getting StartedVolume 1. Elementary Problem SolvingVolume 2. Data StructuresVolume 3. Brute ForceVolume 4. Algorithm DesignVolume 5. Dy
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