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基于集束搜索（beam search）的图搜索算法

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简介：
本研究提出了一种创新性的基于集束搜索（Beam Search）的图搜索算法，旨在提高大规模图数据处理中的效率和准确性。通过限制每一步扩展节点的数量来优化计算资源使用，并保证接近最优解的结果输出，尤其适用于复杂的路径规划、自然语言处理等领域。 使用集束搜索（beam search）方法的图搜索算法（Java）。程序中的队列类可以自己实现，我编写了一个并附在源码目录中。

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  • 基于集束搜索（beam search）的图搜索算法
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    本研究提出了一种创新性的基于集束搜索（Beam Search）的图搜索算法，旨在提高大规模图数据处理中的效率和准确性。通过限制每一步扩展节点的数量来优化计算资源使用，并保证接近最优解的结果输出，尤其适用于复杂的路径规划、自然语言处理等领域。 使用集束搜索（beam search）方法的图搜索算法（Java）。程序中的队列类可以自己实现，我编写了一个并附在源码目录中。
     
  • Pytorch Seq2Seq Beam Search：包含注意力机制及贪心搜索的束搜索Seq2Seq模型的PyTorch实现，用于...
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    本项目提供了一个基于PyTorch的Seq2Seq模型实现，包含了注意力机制和束搜索算法。相比传统的贪心搜索方法，束搜索可以生成更高质量的序列预测结果，在机器翻译等任务中表现出色。 PyTorch-seq2seq-光束搜索带有注意力机制的Seq2Seq模型在神经机器翻译中的应用。此实现注重以下几点：模块化结构以适应其他项目需求；代码简洁，便于阅读；充分利用批处理与GPU加速。 解码方法包括： 1. 贪婪搜索 2. 光束搜索 该实现依赖于外部工具来简化数据集管理和预处理工作。Seq2Seq模型的架构如下： - 编码器：双向GRU网络。 - 解码器：带有注意力机制的GRU。 注意解码方式包括： 1. 贪婪搜索 2. 光束搜索 该实现要求环境配置如下： - CUDA - Python 3.6 - PyTorch 1.4 - 火炬文本空间（可选） 此外，需要通过以下命令下载所需令牌生成器： ``` python -m spacy download de python -m spacy download en ``` 最后，为了支持GPU和CPU环境的切换，请在代码中进行相应的调整。当前实现基于GPU配置。
     
  • CS50W-s-Project0-Search: 设计Google搜索、图片搜索及高级搜索的前端界面
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    本项目为CS50W课程作业，旨在设计和开发一个模仿Google搜索引擎的前端界面，包括基本搜索、图片搜索以及高级搜索功能。 CS50W-s-Project0涉及设计Google搜索、Google图片搜索以及Google高级搜索的前端界面。
     
  • 候选区域搜索——Selective Search算法.zip
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    本资源提供了一种高效的目标检测方法——Selective Search算法。通过生成高质量的候选区域，该算法能显著提高对象识别准确率，并广泛应用于计算机视觉领域。 1. 使用Python实现功能。 2. 提供Selective Search算法的源代码。 3. 生成目标检测候选区域。
     
  • 【元搜索引擎】Search-System.zip
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    Search-System是一款集成了多个主流搜索引擎接口的元搜索引擎工具，通过整合不同平台的数据资源，为用户提供高效、全面的信息检索服务。 通过一个统一的用户界面帮助用户在多个搜索引擎中选择并利用合适的工具来实现检索操作，是对分布于网络的各种搜索服务的全局控制机制。 如果你没有自己的搜索引擎但又希望获取大规模的数据源，可以善用百度搜索和谷歌搜索等现有资源以小搏大。有很多应用场景可以通过巧妙地借助这些平台来达成目的，例如网站新闻采集、技术或品牌的新闻跟踪、知识库收集以及人机问答系统等。我之前开发的一个准确率超过百分之九十几的人机问答系统的数据源中的一部分就是充分利用了百度和谷歌的搜索功能。我们可以利用JSoup与CSSPath技术轻松获取页面自定义内容，并且很容易地扩展到其他搜索引擎上进行操作。
     
  • 搜索历史记录(Search History)
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    《搜索历史记录》追踪个人在线行为痕迹，探究数字时代隐私与安全议题，审视互联网使用对个体记忆及身份构建的影响。 该demo采用了自定义的流式布局结合AutoCompleteTextView和SharedPreferences技术，实现了各大APP广泛使用到的搜索历史记录功能。代码简洁且实用。
     
  • Search-Dalsa Sherlock 区域搜索算法说明文档
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    本文档详细介绍了Search-Dalsa Sherlock区域搜索算法的工作原理、参数设置及应用方法，旨在帮助用户优化图像处理和模式识别任务。 在Sherlock区域搜索算法SearchSherlock 7中主要有三种搜索方法：Search、Correlation Search 和 Geometric Line Search。机器视觉的一个常见应用是识别图像中的特定特征区域，并确定这些特征是否位于预期的位置，或者它们与预期位置的偏差是多少。这三种搜索算法的操作步骤基本相同： 1. 在一幅图像上定义并训练目标特征。 2. 设定搜索参数和指定待搜寻的目标区域。 3. 使用新输入的图片进行搜索，在找到相应特征的情况下返回其坐标以及匹配得分。
     
  • 麻雀搜索算法优化-Sparrow-Search-Algorithm-Matlab-main.zip
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    麻雀搜索算法优化提供了基于Matlab实现的麻雀搜索算法代码，适用于解决各种最优化问题，特别适合科研与工程应用中的复杂寻优场景。 从麻雀的群体智慧、觅食行为和反捕食策略出发，提出了一种新的群体优化方法——麻雀搜索算法（SSA）。
     
  • Leaflet-Search：在leaflet地图中搜索内容
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    Leaflet-Search 是一个用于 Leaflet 地图库的插件，它提供了强大的搜索功能，使用户能够轻松地查找和定位地图上的特定位置或兴趣点。 传单控制搜索是一个用于通过自定义属性在标记功能位置进行搜索的Leaflet控件。它支持Ajax、JSONP自动补全以及对JSON数据的过滤与重新映射。 该插件根据MIT许可发布，已在Leaflet 0.7.x和1.3.x版本中进行了测试。 选项 默认值 描述 网址 通过ajax请求进行搜索的URL地址，例如：search.php?q={s}。也可以是返回字符串以设置动态参数的函数。 层 空值 搜索标记所在的图层（L.LayerGroup类型）。 sourceData 空值 函数填充_recordsCache，第一个参数传递搜索文本，在第二个回调中传递。 jsonpParam 空值 通过JSONP服务进行搜索时使用的JSONP参数名称，例如：callback。