阅读导读: 1.什么是PeopleRank? 2.PeopleRank和PageRank有什么差别? 3.PR分析微博数据时,怎样对微博单个账号评分? 4.R语言怎样递归计算矩阵特征值? 5.怎样计算粉丝的关注度? 1. PeopleRank和PageRank PageRank让Google成为搜索领域的No.1,也是当今最有影响力的互联网公司之中的一个,用技术创新改变人们的生活.PageRank主要用于网页评分计算,把互联网上的全部网页都进行打分,给网页价值的体现. 自2012以来,中国開始进

PageRank,网页排名,又称网页级别.Google左侧排名或佩奇排名,是一种由根据网页之间相互的超链接计算的技术,而作为网页排名的要素之一. Google用它来体现网页的相关性和重要性,在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一.PageRank适用于任何图或网络在任何域.因此,PageRank是现在经常使用在文献计量学,社会和信息网络分析,用于链接预测和推荐,甚至用于道路网络的系统分析,以及生物学,化学,神经科学,物理. 原理: 由于存在一些出链为0,也就是那些不链接任何其

空间插值技术应用必读论文---P. Goovaerts, Geostatistical approaches for incorporating elevation into the spatial interpolation of rainfall. Journal of Hydrology, 2000, 113-129. 本博文从研究意义.研究区及预处理.所使用的插值方法以及对插值方法的评价这四个角度对该文进行了详细评述,并分析了该文的一些不足. 1内容评述 该文利用三种以高程作为辅助信息的

原文地址 开源(Open Source)对大数据影响,有二:一方面,在大数据技术变革之路上,开源在众人之力和众人之智推动下,摧枯拉朽,吐故纳新,扮演着非常重要的推动作用:另一方面,开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的生态系统.每一天,都有一大堆"新"框架."新"类库或"新"工具涌现,乱花渐欲"迷"人眼.为了掌控住这些"新玩意",数据分析的达人们不得不"殚精竭虑"地"学而时习之

周五实验室有同学报告了ICCV2013的一篇论文group sparsity and geometry constrained dictionary learning for action recognition from depth maps.这篇文章是关于Sparsing Coding的.Sparse coding并不是我的研究方向.在此仅仅是做个文献阅读后的笔记,权当开拓下我的视野. 从标题就能够看出,这篇论文试图通过学习到group sparsity和geometry constrain

---恢复内容开始--- 今天心血来潮,想开始把自己读文献的过程和每篇文献的收获总结一下,不知道CSDN怎么回事,一直登陆不进去,搞得我注册了一个博客园的账户,博客园新注册的还需要认证,但是很快,所以我就来这边了.文笔不好,主要是一些流水账,用来自己看看. 前两天一直搞不清DCB怎么消除,看了一些文献.在此总结一下 GPS码分多址,产生的硬件延迟误差,可以通过星间差分消除接收机上硬件延迟. 以下是部分文章阅读总结: <论GPS接收机的零基线检验法>,总结一句话,零基线方法可以验证接收机质量的好

TCGA的关键数字:图片来源<细胞> 由美国政府发起的癌症和肿瘤基因图谱(Cancer Genome Atlas,TCGA)计划于2006年联合启动,目前已经收录了来自1万多例病人的33种癌症的数据,2.5PB的数据量.全世界无数顶尖肿瘤学家经过10多年的辛苦工作,于近期公布了TCGA研究的收官之作:“Pan-Cancer Atlas”泛癌症图谱.这些研究精华共发表了27篇相关论文,涉及基因组测序,转录组测序,甲基化等表观组学测序以及最终的整合分析,同时研究者也将它们与临床和影像数据相关联,展

从ACM会议分析我国计算机科学近十年发展情况 来源:<中国计算机学会通讯>2015年第10期<专栏> 作者:陈 钢 2006年,承蒙李国杰院士推荐,<中国计算机学会通讯>发表了我的一篇文章“从ACM会议论文数量看差距”.该文就中国大陆学者在ACM会议上论文发表情况,将中国计算机科学同国际水平进行了比较和分析.得出的结论是,从论文发表角度看,当时中国的计算机科学同国外的差距非常大,尤其是在顶级会议上,中国的论文凤毛麟角,在不少重要会议上甚至是0.近十年来,中国计算机学术界

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Ju

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.并且原文也会不定期的更新.望看到文章的朋友能够学到很多其它. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室

目录 概览 HighLights Camera Intrinsic Matrix 笔记 Intrinsic Matrix Task-Error - 不确定性任务下确界的计算 输出假设的Laplace分布 Geometric Baseline 基于纯几何学的参照方法 公式总结 概览 近日在阅读"MonoLoco: Monocular 3D Pedestrian Localization and Uncertainty Estimation"文献,旨在解决定位图像中行人位置(本质上只预测距

目录 1. GS概况 2. GS模型 1)直接法 GBLUP 直接法的模型改进 ①单随机效应 ②多随机效应 2)间接法 间接法模型 基于间接法的模型改进 3. GS模型比较 模型比较结论 4.问题及展望 文献来源: 尹立林, 马云龙, 项韬, 朱猛进, 余梅, 李新云, 刘小磊, 赵书红. 全基因组选择模型研究进展及展望[J]. 畜牧兽医学报, 2019, 50(2): 233-242. 华中农大赵书红老师于2019年发表在< 畜牧兽医学报>上的综述,主要针对动物. 1. GS概况 2009年

马哥linux运维初级+中级+高级 视频教程 教学视频 全套下载(近50G)目录详情:18_02_ssl协议.openssl及创建私有CA18_03_OpenSSH服务及其相关应用09_01_磁盘及文件系统管理详解之三10_05_脚本编程之八 脚本完成磁盘分区格式化20_01_DNS主从复制及区域传送04_04_grep及正则表达式01_03_操作系统基础08_02_bash脚本编程之七 case语句及脚本选项进阶14_03_bash脚本编程之十一(Linux启动流程之三) SysV服务脚本01

一.sphinx增量索引实现近实时更新设置 数据库中的已有数据很大,又不断有新数据加入到数据库中,也希望能够检索到.全部重新建立索引很消耗资源,因为我们需要更新的数据相比较而言很少. 例如.原来的数据有几百万条,而新增的只是几千条.这样就可以使用“主索引+增量索引”的模式来实现近乎实时更新的功能.  这个模式实现的基本原理是设置两个数据源和两个索引,为那些基本不更新的数据建立主索引,而对于那些新 增的数据建立增量索引.主索引的更新频率可以设置的长一些(例如设置在每天的午夜进行),而增量索引的更新

#该脚本可以提取沪深两市上市公司股票信息,并按以下信息分类:(1)当天股价创近10个交易日新高的股票:(2)停牌的股票:(3)复牌不超过一个交易日或者新发行的股票 #将分类后的股票及其信息(股价新高.当前状态等)存入mysql数据库 from time import * import pandas as pd import tushare as ts from datetime import date import datetime import MySQLdb import sys reloa

最近需要用国内某期刊的模板来写东西.所以需要自定义模板.国内的期刊主要遵循GB7714-2005的文献格式.对于经常使用Zotero.mendeley等免费的知识管理工具的同学,可以从这里获取cls模板: GB7714-2005 中文. 其它模板:Zotero Style Repository 但是,在有了上述模板之后,我们还需要在进行一定的修改.cls文件本身是xml格式,所以用文本编辑器打开修改即可. 具体的: 语言 如果是需要英文模板,则需要定制其中的locale.将其中的 locale该

4.总结近5周以来的github上的工作情况,以图表方式分析你小组的工作情况.存在的问题及解决的方案. (1)利用github本身的graphs可以清晰的看出小组成员在github上面的交互,可以直接利用它来进行分析. 1)network图 我们小组的分工是这样的,需求分析是经过大家讨论由杨宇杰总结完成文档的,他还没有把终版传到git上面,目前存在的szys.md是由尤心心编辑的初稿.徐潇瑞同学负责题目的生成,他最近也在积极的编写代码:后台由于工作量较大,是由张鹏和尤心心共同完成,我们俩已经进行

Lucene做站内搜索的时候经常会遇到实时搜索的应用场景,比如用户搜索的功能.实现实时搜索,最普通的做法是,添加新的document之后,调用 IndexWriter 的 Commit 方法把内存中的索引提交到硬盘:然后重新打开IndexReader,进行搜索.但是索引一般存储在硬盘上,而且当索引文件比较大的时候,Commit操作和重新打开IndexReader效率比较低. 于是就想,可否一份索引的IndexWriter始终打开,当需要添加或删除Document时,直接调用该IndexWrite

今天遇到了AutoMapper的一个性能问题,使用的是AutoMapper的Project特性,AutoMapper版本是3.3.0,代码如下: return await _repository .GetByStartId(startIngId, itemCount) .Project() .To<TDto>() .ToListAsync(); 当获取包含200条数据的列表时,竟然超过5秒. GetDocs(3000, 200) 6304ms GetDocs(3000, 200) 5822ms

近实时搜索(near-real-time)可以搜索IndexWriter还未commit的内容,介于immediate和eventual之间,在数据比较大.更新较频繁的情况下使用.本文主要来介绍下如何使用,其原理还没弄透,改天再续.本文代码基于lucene 4.10 IndexReader的重建 想要看到新的结果就需要重新打开一个IndexReader,DirectoryReader提供了DirectoryReader openIfChanged(DirectoryReader oldReade