timus-online-judge Timus Online Judge 是俄罗斯最大的带有自动评判系统的编程问题档案。 问题主要是从在乌拉尔联邦大学、乌拉尔锦标赛、乌拉尔 ACM ICPC 次区域比赛和彼得罗扎沃茨克训练营举办的比赛中收集的。 这个存储库将是我在 timus online Judge 中解决的问题的家。

1、内容概要：社交网络影响力最大化（Python实现）及Wiki-Vote数据集。（1）线性阈值模型（LT模型）代码实现（代码有详细注释）；（2）LT模型改进算法-贪心算法代码实现（代码有详细注释）； 2、源代码适用于学生或研究者等人，该研究方向的学生可以对源代码及相关论文进行学习实验。 3、影响力最大化的应用场景十分丰富，包括病毒营销，推荐系统，信息扩散，时间探测，专家发现，链接预测等。 4、主要文件有：BAcreate.py，linear_threshold.py，linear_threshold_clime.py，LT_improve.py，test_linear_threshold.py，test_linear_threshold_clime.py，Wiki-Vote.txt。

最大流/最小割Ford-Fulkerson算法的代码实现

在基于位置的社交网络中使用众包数据探索影响力最大化

IDC携手希捷发布白皮书：2025年中国将以48.6ZB拥有全球最大数据圈.pdf

针对Markowitz的均值-方差模型的缺陷，用信息熵代替方差度量风险，用反映资金的增值速度的增值熵代替均值，提出了一种新型投资组合模型――最小信息熵-最大增值熵模型，并通过多目标决策方法中的模糊集理论对模型进行求解。同时，给出了通过引入权重系数，将原模型转化为了具有单一目标函数的求解方法。最后通过上海证券交易所的实际数据验证了模型的可行性和有效性。

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返回输入矩阵“ A”中具有最大abs值的元素的值。 输入“A”必须是数字，但可以是任何大小和形状。 这很有用，因为它消除了对矩阵所有维度的迭代。 例子： A=[-5 3 2 3; 3 2 1 4]; absmax(A) 将返回 -5 A=[643,10]; absmax(A) 将返回 643

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