onnx计算图优化计算图匹配计算图融合layerNorm融合groupNorm融合计算图匹配：计算图匹配是图优化的一种技术，它通过搜索和匹配计算图中的特定模式或子图，然后应用预定义的优化规则来替换这些模式。这种方法通常用于识别并优化常见的、可以简化的图结构。计算图融合：计算图融合是一种高级的图优化技
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带花树算法的最大图匹配方式，效率还挺高的，适合一般图中找最大匹配的问题。它其实就是一种通过找“增广路径”来不断优化匹配的方法，而且对奇环结构的也比较巧妙，用了“收缩”再“释放”的思路，边改边算，逻辑虽然有点绕，但实现下来还蛮清晰的。 Jack Edmonds 早在 1955 年就整了这套逻辑，叫Bl
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Hopcroft 算法的核心在于快速找到最大匹配。它巧妙地利用了每次寻找“极大最短增广路集”的策略来减少匹配次数。如何高效地找到这个关键的“极大最短增广路集”呢？ 首先，利用类似匈牙利算法中的距离标号来扩展树，找到所有距离最短的未匹配点。然后，从每个找到的未匹配点出发，通过深度优先搜索（DFS）回溯
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采用 Actionscript 3.0 编写，源代码可用作各个平台上的小游戏。
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好友匹配器是一款基于用户调查回答，进行好友匹配的工具。用户回答十个问题，并根据1（完全不同意）到5（完全同意）的评分进行回答。提交调查后，系统会找到与当前用户回答最接近的现有用户记录。
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Python编写的可编译代码，用于曲线匹配实验样本。
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这个是基于OpenCV的分类器做的人脸匹配项目，其中嘴巴是我自己训练的，目前只针对闭着的嘴巴，以提高准确率。但是实际上，基于分类器的人脸特征提取是有很大缺陷的，所以匹配阶段所使用的人脸特征点太少，准确率可想而知。这个只能说作为参考了。
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