对于光照不均匀的图像，形态学边缘提取算法的分辨率远远逊色于人眼的分辨率。产生这种差异的原因是形态学算法仅仅是从几何学的角度出发来检测边缘，并没有模拟出人眼的生物特性。为了提高形态学算法的分辨率，通过研究人眼对光强的特性响应曲线，注意到了人眼对于光线具有亮度适应特性。把亮度适应特性加入形态学边缘提取算法，得到了高分辨率的二分法边缘提取算法。二分法边缘检测算法以强弱光亮度的中心点亮度为分界点，高于分界点的像素亮度被削弱，低于分界点的像素亮度被提高。如此在压制强光的同时增强弱光来模拟出人眼的亮度适应特性。实验证

1.2，根据网络结构特征给出节点相似性度量指标 1.3，基于相似性在二分网络上进行链路预测 1.4，采用交叉验证的方法验证预测结果 1.5，画出ROC曲线来度量

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研究单变量非线性方程的二分法求解及此方法的收敛性，根据误差估计确定二分次数并进行求解。

使用XGBoost解决机器学习二分类问题，数据集描述的是不同蘑菇的相关特征，如大小、颜色等多维特征，目的是诊断每一种蘑菇是有毒。任务是对蘑菇特征数据进行学习，训练XGBoost二分类模型，然后利用训练好的模型诊断和预测未知的蘑菇样本。程序可扩展应用到故障诊断领域小样本数据的二分类问题或异常检测问题。

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快排，二分，线性时间选择实现，具体代码参照demo文件，代码含注释

根据实验要求和伪码信息，设计二分归并排序算法，用二分归并排序算法对给定一个长度为n的随机数组A进行排序，使得最后的输出数组为原来数组内元素的递增顺序排列。