<社交网络>里的Mark Zackburg被女朋友甩后,在舍友的启发下,充分发挥了技术宅男自娱自乐的恶搞天分,做出了Facemash网站,对学校女生的相貌进行排名打分,结果网站访问流量过大,直接把学校网络搞瘫痪了.Facemask大受欢迎的关键就在于Zackburg基友Eduardo写在窗户上的排名公式,看电影之时就对这个排名公式非常感兴趣,上网了解下,才发现这条公式就是大名鼎鼎的ELO等级分制度.ELO的应用非常广泛,大部分棋类比赛,现在流行的MODB游戏,像11平台的DOTA天梯系统,都是

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前言:上 篇介绍了提供手势绘制的视图平台GestureOverlayView,但是在视图平台上绘制出的手势,是需要存储以及在必要的利用时加载取出手势.所 以,用户绘制出的一个完整的手势是需要一定的代码机制来完成存储以及必要时加载取出的:那么,在源码中Gesture这个类就是用来描述完整的手势的.一 个Gesture就是用户手指在触摸屏上绘制形成的不规则几何图形(A gesture is a hand-drawn shape on a touch screen): 一. Gesture的组成 通过

在2014年的移动互联网领域,“魔漫相机”是一款值得关注的产品.虽然没有腾讯.百度或阿里巴巴等大资源的支持,但是这款应用一上线就在中国市场发展迅猛,日下载量超过80万次,最高一日达300万次.类似的成绩在另一款轻量级应用“脸萌”身上再次上演:2014年4月产品上线:5月掀起了用户下载的热潮:6月的某一天,激活下载的用户数达到500万,刷新了“魔漫相机”创下的纪录. 以这两款移动互联网应用为代表的“爆款”产品,从进入社交网络的那一刻起就急速狂奔.这种势头还造成了一个独特的现象.“魔漫相机”创始人黄

社交网络需要用到igraph库,所以需要安装.可以在lfd的网站 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 上下载python_igraph,具体的python对应版本和是32位还是64位的,比如我下载了 python_igraph‑0.7.1.post6‑cp35‑none‑win_amd64.whl  利用pip 安装whl文件:pip install 文件名.whl  为了避免出错,打开cmd以后,要cd进入你存放的该whl文件的解压后的目录下在

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用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

Description 在社交网络(socialnetwork)的研究中,我们常常使用图论概念去解释一些社会现象.不妨看这样的一个问题.在一个社交圈子里有n个人,人与人之间有不同程度的关系.我们将这个关系网络对应到一个n个结点的无向图上,两个不同的人若互相认识,则在他们对应的结点之间连接一条无向边,并附上一个正数权值c,c越小,表示两个人之间的关系越密切.我们可以用对应结点之间的最短路长度来衡量两个人s和t之间的关系密切程度,注意到最短路径上的其他结点为s和t的联系提供了某种便利,即这些结点对于

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上个月参加了在北京举办SIGKDD国际会议,在个性化推荐.社交网络.广告预测等各个领域的workshop上都提到LDA模型,感觉这个模型的应用挺广泛的,会后抽时间了解了一下LDA,做一下总结: (一)LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少,如TF-IDF等,这种方法没有考虑到文字背后的语义关联,可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有,但两个文档是相似的. 举个例子,有两个句子分别如下: “乔布斯离我们而去了.” “苹果价格会不会降?” 可以看到上面这两个

版权声明:本文由黄日成原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/108 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 在”从TCP三次握手说起–浅析TCP协议中的疑难杂症(1)“文章中,我们提到第6个疑问:TCP的头号疼症TIME_WAIT状态,下面我们继续这个问题的解答 TIME_WAIT的快速回收和重用 TIME_WAIT快速回收.linux下开启TIME_WAIT快速回收需要

题目传送门 社交网络 题目描述 在社交网络(social network)的研究中,我们常常使用图论概念去解释一些社会现象.不妨看这样的一个问题.在一个社交圈子里有n个人,人与人之间有不同程度的关系.我 们将这个关系网络对应到一个n个结点的无向图上,两个不同的人若互相认识,则在他们对应的结点之间连接一条无向边,并附上一个正数权值c,c越小,表示两 个人之间的关系越密切. 我们可以用对应结点之间的最短路长度来衡量两个人s和t之间的关系密切程度,注意到最短路径上的其他结点为s和t的联系提供了某种便利

EM算法浅析,我准备写一个系列的文章: EM算法浅析(一)-问题引出 EM算法浅析(二)-算法初探 一.EM算法简介 在EM算法之一--问题引出中我们介绍了硬币的问题,给出了模型的目标函数,提到了这种含隐变量的极大似然估计要用EM算法解决,继而罗列了EM算法的简单过程,当然最后看到EM算法时内心是懵圈的,我们也简要的分析了一下,希望你在看了前一篇文章后,能大概知道E步和M步的目的和作用.为了加深一下理解,我们回过头来,重新看下EM算法的简单介绍: 输入:观测变量数据Y,隐变量数据Z,联合分布$P

EM算法浅析,我准备写一个系列的文章: EM算法浅析(一)-问题引出 EM算法浅析(二)-算法初探 一.基本认识 EM(Expectation Maximization Algorithm)算法即期望最大化算法.这个名字起的很理科,就是把算法中两个步骤的名称放到名字里,一个E步计算期望,一个M步计算最大化,然后放到名字里就OK. EM算法是一种迭代算法,是1977年由Demspster等人总结提出,用于有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计.这里可以注意下,EM算法是针对于有

博客也开了挺长时间了,一直都没有来写博客,主要原因是自己懒---此篇博客算是给2017年一个好的开始,同时也给2016年画上一个句点,不留遗憾. 那就让我们正式进入今天的主题:贝塞尔曲线. 首先,让我们来了解下什么是贝塞尔曲线. 贝塞尔曲线(Bézier curve),又称贝兹曲线或贝济埃曲线,是应用于二维图形应用程序的数学曲线.贝塞尔曲线于1962,由法国工程师皮埃尔·贝塞尔(Pierre Bézier)所广泛发表,他运用贝塞尔曲线来为汽车的主体进行设计.贝塞尔曲线最初由Paul de Cas

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