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StellarGraph机器学习库 StellarGraph是一个Python库，用于在上进行机器学习。 目录 介绍 StellarGraph库提供了用于的最新算法，可轻松发现模式并回答有关图结构数据的问题。 它可以解决许多机器学习任务： 节点和边缘的表示学习，用于可视化和各种下游机器学习任务； 或边的； 整个图的分类； 链接预测； [8]。 图结构化数据将实体表示为节点（或顶点），并将它们之间的关系表示为边（或链接），并且可以将与其中任一实体关联的数据表示为属性。 例如，一个图可以包含人作为节点，而人与人之间的友谊则作为链接，以及诸如人的年龄和建立友谊的日期之类的数据。 StellarGraph支持多种图形的分析： 同构的（具有一种类型的节点和链接）， 异构的（具有不止一种类型的节点和/或链接） 知识图（具有数千种边类型的极端异构图） 有或没有与节点关联的数据的图 边缘权重的图形 StellarGraph建立在及其Keras以及和。 因此，它是用户友好的，模块化的和可扩展的。 它可以与构建在这些基础之上的代码（例如标准Keras层和流畅地互操作，因此可以轻松扩展S

计算机视觉-算法与应用英文版：Computer Vision: Algorithms and Applications_Richard Szeliski

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马氏距离matlab代码Distance_Algorithms_Datamining_Matlab Distance_Algorithms_Datamining_Matlab_Euclidean_Mahalanobis_Cossine_Entropy_Correlation_Covariance 在此代码中，我们具有所有列均为数字的样本数据集，然后计算距离算法。 计算所有行之间的欧几里得距离。 计算所有行之间的Mahalanobis距离。 计算所有列之间的余弦距离。 计算所有列之间的相关距离。 计算所有列之间的协方差距离。 每一列的熵。

本特利-奥特曼扫斗绳 这是适用于Node.js和浏览器的Bentley-Ottman掠过线算法实现。 它找到一组2D线段中的所有交点，在内部使用平衡的avl树。 var findIntersections = require ( 'bentley-ottman-sweepline' ) ; var segments = [ [ [ 0 , 1 ] , [ 3 , 1 ] ] , [ [ 2 , 0 ] , [ 2 , 2 ] ] ] console . log ( findIntersections ( segments ) ) ; 细分可追溯性 JavaScript中提供了该算法的几种实现方式，请参见。 这既不是最快的，也不是最可靠的（众所周知，它会因多个笛卡尔相交而失败；这显然可以通过一点点TLC来解决）。 综上所述，该特定实现是唯一提供段可追溯性的实现。 也就是说，您

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Papadimitriou.C.H,.Steiglitz.K..Combinatorial.Optimization..Algorithms.and.Complexity.djvu 不是俄文版了

AlgoVisualizer AlgoVisualizer是一种可视化算法的应用程序，它作为使用JavaFX的CSE 4402：Visual Programming Lab的项目而开发。 团队成员： 萨吉德·阿塔夫（Ms.Sajid Altaf）-180041203 Syed Mohammed Sartaj Ekram- 180041204 Adham Arik Rahman- 180041219 演示： 起始页： 这是此应用程序的起始页。 用户可以按Enter继续。 菜单页： 此应用程序中有3种不同类型的算法：搜索算法，排序算法和图遍历算法。 用户可以选择任何一个继续。 排序算法： 该应用程序有5种排序算法。 有一些选项可用于更改阵列的大小，提供自定义输入，生成随机输入，更改转换速度，暂停转换并查看其算法。 插入排序 选择排序 快速排序 气泡排序 合并排序 图遍历：

介绍网络路由算法，协议，架构 Network Routing: Algorithms Protocols and Architectures