目录 Influence Maximization Propagation Models Linear Threshold Model Independent Cascade Model Greedy Hill Climbing Algorithm Sketch-Based Algorithm OutBreak Detection CELF: Cost-Effective Lazy Forward-selection Lazy Evaluation Data Dependent Bound 转自…

一.Windows系统下破解TeamViewer的方式 1.用Windows直接卸载本地的TeamViewer软件2.下载一个Everything软件,并安装好它(这是一个搜索本机文件的工具,超级好用).打开Everything,搜索“teamviewer”,删除所有带teamviewer的文件或文件夹3.删除注册表的数据:HKCU\Software\TeamViewer.HKLM\SOFTWARE\TeamViewer和HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFEWARE\Wow6432No…

目录 Capturing Graph Structure Graph Isomorphism Network Vulnerability to Noise 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106626551 这一个 Lecture 前还有一个关于 Knowledge Graph 的 slide 我打算跳过,因为 KG 我现在还没有深入研究,可能以后有空会系统地写一个系列,因此现在就不要先入为主了.后面也还有一个 slide…

Lecture 13 聚类 Clustering 13.1 无监督学习简介  Unsupervised Learning Introduction 现在开始学习第一个无监督学习算法:聚类.我们的数据没有附带任何标签,拿到的数据就是这样的: 例子: (注:这里有考题,问哪些可以使用聚类算法) 13.2 K-means算法 K-Means Algorithm K-Means 是最普及的聚类算法,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组.迭代过程为:1)选择K个随机的点,称为聚类中心(cl…

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可 图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(PGL)[前置学习系列二] 上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述,下面进图GML networkx :NetworkX 是一个 Python 包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功…

原文:intellij idea 13&14 插件推荐及快速上手建议 (已更新!) 早些年 在外企的时候,公司用的是intellij idea ,当时也是从eclipse.MyEclipse转过去的很是不习惯. 用了一周明显感觉爱上它了.因为它很智能,而且能纠正你很多不好的习惯. 后来跳巢到一家上市公司.因为大家都在用MyEclipse,要求开发工具统一.没办法只能转回MyEclipse.不过个人倒是一直关注intellij idea版本的发布和新的功能. 最近开始使用intellij idea…

var arrange = function(arr){ var result = [], temp = []; arr.sort(function(source, dest){ return source - dest; }).concat(Infinity).reduce(function(source, dest){ temp.push(source); if(dest-source>1){ result.push(temp); temp = []; } return dest; });…

1 题目描述 输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字,例如,如果输入如下4 X 4矩阵: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 则依次打印出数字1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10. 2 思路和方法 直接定义一个矩形,在矩形的四条边取值,程序大大简化. 3 核心代码 class Solution { public: vector<int> printMatrix(vector<vecto…

目录 Node Embedding Random Walk node2vec TransE Embedding Entire Graph Anonymous Walk Reference 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/105536633 Node Embedding 上一讲介绍了对图中节点进行分类的方法,涉及了节点自身的特征以及图的结构信息.然而当特征这个概念出现就说明需要做特征工程,这是相当费时费力的工作.最后的结果还…

目录 Decision Based Model of Diffusion Large Cascades Extending the Model Probabilistic Spreading Models Epidemic Models Rumor spread modeling using SEIZ 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106265878 我们研究网络,不仅是为了提取网络结构的特征或对节点进行分类.更多的是为…

目录 Graph Neural Network Graph Convolutional Network GraphSAGE Graph Attention Network Tips Deep Generative Models for Graphs GraphRNN: a Auto-Regressive Models Tractability 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106160122 Graph Neural N…

目录 Macroscopic Forest Fire Model Microscopic Temporal Network Temporal PageRank Mesoscopic 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106519773 网络的形成不是一蹴而就的,就像一个人的人际关系并非出生就是完整的,而是在成长过程中通过接触他人结识新朋友而逐步形成的.以时间为变量,网络结构的变化过程就是我们需要研究的.这个 Lecture…

目录 PageRank Problems Personalized PageRank 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106233258 将互联网视为图的话,它必定存在结构上的一些规律.首先回顾一下强连通子图 (strongly connected component, SCC),如果一个有向图的子图内任意节点可以互相到达,那么这就是一个 SCC.而包含节点 A 的 SCC 必满足 \(SCC(A)=Out(A)\cap…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第14章 - 利用SVD简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度的数据集. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结…

第13题 题目: function escape(s) { var tag = document.createElement('iframe'); // For this one, you get to run any code you want, but in a "sandboxed" iframe. // // https://4i.am/?...raw=... just outputs whatever you pass in. // // Alerting from 4i.a…

13.TDS 的标准是什么,怎么样才能认为他是一个标准的TDS?? 14.软件的质量包括哪些方面,如何权衡软件的质量? 15.如何解决功能与时间的矛盾,优秀的软件团队会发布有已知缺陷的软件么? 16.软件4程的技术如何帮助创新 17. 读完<一个程序猿的生命周期>我的感觉就是,机会永远只留给有准备的人,即使你在许多方面都不如别人,但是只要你有一方面有优势,谁又敢说这个机会不会属于你? 博主在获得c++的国家二级证书了,成为那两个人中了一个人,如果不是你自己的付出,副主任也没办法帮上你. 我最欣…

目录 简介 那些好用的VM参数 G1的变化 配置FlightRecorder RAM参数 JDK13中的ZGC RTM支持 总结 简介 想了解JDK12,13,14中的GC调优秘籍吗?想知道这三个版本中JVM有什么新的变化吗? 一起来看看这期的GC调优秘籍,因为JDK12,13,14中的GC变化不太大,所以这里一起做个总结,文末附有相应的PDF下载,希望大家能够喜欢. 那些好用的VM参数 我们再讲几个之前的版本中没有讲过的比较好用的VM参数. -XX:+HeapDumpOnOutOfMemory…

颜色值缩写 关于颜色的css样式也是可以缩写的,当你设置的颜色是16进制的色彩值时,如果每两位的值相同,可以缩写一半. 例子1: p{color:#000000;} 可以缩写为: p{color: #000;} 例子2: p{color: #336699;} 可以缩写为: p{color: #369;} 字体缩写 网页中的字体css样式代码也有他自己的缩写方式,下面是给网页设置字体的代码: body{ font-style:italic; font-variant:small-caps; fon…

88年的人,接触PC十几年.第一次真正开始学习PC是在小学四年级的电脑兴趣班上,那时候好多事情还历历在目.那些年,神秘的DOS,向里面输入一些自己都不懂得命令,出现的场景让一个少年内心砰砰直跳.一个"win"命令,居然进入图形化操作界面——最初的Windows3.x,一个运行在DOS之上的伪操作系统.其后又接触了Windows95和Windows98,大部分的Windows操作知识都是在这个时期掌握的.期间还出现了Windows97和WindowsMe,不过似乎都是短命的家伙.02年的…

putty下载: http://www.putty.org/ 一般我们远程登录linux 服务器,都是使用非加密的 telnet 或者加密的 ssh.这些登录方式有一个特点:只能登录字符界面,不能运行那些带有GUI界面的程序. 有时候为了学习或者工作的需要,我们需要远程打开有图形化界面的 linux application, 今天就给大家介绍一款软件:xming, 配合putty能够很好的完成我们的需求. 我们都知道,putty是一个用来远程登录 unix/linux 服务器的客户端,可以使用T…

这一节讲的是正则化,在优化中一直会用到正则化项,上课的时候老师一句话代过,没有作过多的解释.听完这节课后, 才明白好大学和野鸡大学的区别有多大.总之,这是很有收获的一节课. 首先介绍了为什么要正则化,简单说就是将复杂的模型用简单的模型进行表示,至于如何表示,这中间有一系列推导假设,很有创意. 第二小节深入的解释了优化中拉格朗日乘子,提出了argument error的概念.关于乘子和正则化项的关系:乘子大,正则化项小,即C小,则模型越简单. 虽然有图,但听起来仍然十分的抽象. 第三小节是关于正则…

第14章 利用SVD简化数据 SVD 概述 奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition): 提取信息的一种方法,可以把 SVD 看成是从噪声数据中抽取相关特征.从生物信息学到金融学,SVD 是提取信息的强大工具. SVD 场景 信息检索-隐形语义检索(Lstent Semantic Indexing, LSI)或 隐形语义分析(Latent Semantic Analysis, LSA) 隐性语义索引:矩阵 = 文档 + 词语 是最早的 SVD 应用之一,我们…

索引 理解 GROUP BY 过滤数据 vs. 过滤分组 GROUP BY 与 ORDER BY 之不成文的规定 子查询 vs. 联表查询 相关子查询和不相关子查询. 增量构造复杂查询 Always More Than One Solution As explained earlier in this chapter, although the sample code shown here works, it is often not the most efficient way to perf…

Spark 优缺点分析 以下翻译自Scikit. The advantages of support vector machines are: (1)Effective in high dimensional spaces.在高维空间表现良好. (2)Still effective in cases where number of dimensions is greater than the number of samples.在数据维度大于样本点数时候,依然可以起作用 (3)Uses a su…

IntelliJIDEA插件安装 首页 > blog Tags : intellij IDEA插件安装 更新日期: 2015-04-29 IntelliJ IDEA插件下载地址: http://plugins.jetbrains.com/plugin/?id=3822 安装插件:进入setting > plugins > install plugin from disk 重启IntelliJ IDEA 安装成功 举例下载: UpperLowerCapitalize  大小写转换插件 安装…

Roadmap Deep Neural Network Autoencoder Denoising Autoencoder Principal Component Analysis Summary…

泛化能力差和过拟合: 引起过拟合的原因: 1)过度VC维(模型复杂度高)------确定性噪声: 2)随机噪声: 3)有限的样本数量N. 具体实验来看模型复杂度Qf/确定性噪声.随机噪声sigma2.样本数量N对过拟合的影响: 尽量避免过拟合: 1)从简单模型开始:降低模型复杂度: 2)data cleaning/data pruning:去noise: 3)data hinting(线索):增加样本数量: 4)regularization:正则化: 5)validation:验证.…

Roadmap RBF Network Hypothesis RBF Network Learning k-Means Algorithm k-Means and RBF Network in Action Summary…

一.正则化的假设集合 通过从高次多项式的H退回到低次多项式的H来降低模型复杂度, 以降低过拟合的可能性, 如何退回? 通过加约束条件: 如果加了严格的约束条件, 没有必要从H10退回到H2, 直接使用H2就可以了. 加上松弛点的约束条件, 使得模型比H2复杂, 但到不了H10那么复杂. 二.权重衰减正则化 通过拉格朗日乘子法处理带约束的优化问题, 只看谷的话,需沿着梯度反方向下降到谷底; 只看超球面的话,需沿着垂直于法向量的方向滚; 判断当前W是否是最优解就看它能否在超球面上的同时还能向更接近谷…