一.前言 本文是<知识图谱实战开发案例完全剖析>系列文章和网易云视频课程的番外篇,主要记录学员在知识图谱等相关内容的学习 过程中,提出的共性问题进行展开讨论.该部分内容原始内容记录在网易云课堂<知识图谱实战开发案例完全剖析>讨论区. 感兴趣的同学可以在讨论区进行追加提问. 二.正文 2.1 问题1:Neo4j是否支持基于边权重的可视化展示 2.2 问题1解决方案 2.2.1 D3对于边权重可视化展示的示例 参考程序源码: 前端绘制:https://gist.github.com/8

一.概述 平时,经常会遇到权重随机算法,从不同权重的N个元素中随机选择一个,并使得总体选择结果是按照权重分布的.如广告投放.负载均衡等. 如有4个元素A.B.C.D,权重分别为1.2.3.4,随机结果中A:B:C:D的比例要为1:2:3:4. 总体思路:累加每个元素的权重A(1)-B(3)-C(6)-D(10),则4个元素的的权重管辖区间分别为[0,1).[1,3).[3,6).[6,10).然后随机出一个[0,10)之间的随机数.落在哪个区间,则该区间之后的元素即为按权重命中的元素. 实现方法

使用过Glide的朋友都明白,简单的用法就是: Glide.with(context) .load("http://inthecheesefactory.com/uploads/source/glidepicasso/cover.jpg") .into(ivImg); 而Picasso看起来像是Glide的"兄弟"一样,但Glide的with中提供了多种传递形式,如activity和Fragment,这样设计的目无非是想跟随宿主的生命周期来做事儿. 而且从夹在图片的

MICAPS系统的数据结构是建立在文件系统基础上的.其特点是: l  利用目录来区分不同的数据来源.要素和层次,即不同的数据来源.要素和层次的数据要放在不同的目录中.同一目录中的数据只能有时次或时效上的不同. l  系统根据不同的数据格式来显示不同类型的图形.除第六类数据(传真图)外,每个数据文件都有一个文件头,描述该数据文件属于哪一类数据格式.数据的日期.时次.时效及其它有关参数. l  除第6和13类数据(图象)外,数据文件均为文本文件. 下面描述各种数据类型的文件格式. 第一类数据格式:

Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度. 模块度(Modularity) 模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法,它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数只差,它的取值范围是 [−1/2,1),其定义如下: $$Q = \frac{1}{2m}\sum_{i,j}[A_{ij} - \frac{k_ik_j}{2m}]\delta(c_i,c_j)$$ $$\delta(u,

MWC飞控增加声纳定高的方法 2015.12.17 更新:经过2个周末的上机测试,该算法效果很好,在低空超声锁高之后离地高度非常稳定,现在已经成功应用在低空航拍上了. 现状 MWC开源飞控已经很有点年头了,现在好多新的穿越机改用CC3D.航拍机改用APM,商业化的飞控也很多了.但是MWC作为基于Arduino的开源飞控,可以说非常成熟而且代码简单易懂,便宜,效果也不错,所以我的四轴平台依然采用了MWC飞控.MWC2.4相对前代的改进,主要是加入了对串口GPS的支持,修复了声纳崩溃问题,以及改进了

直线或者三角形上的每个片段混合后的颜色可以用一个varying生成.我们不仅能混合颜色,还可以给varying传递任何值,OpenGL会选择属于那条直线的两个值,或者属于那个三角形的三个值,并平滑地在那个基本图元上混合这些值,每个片段都会有一个不同的值.这种混合是使用线性插值实现的.要了解它是怎么工作的,让我们首先以一条直线为例开始讲解. 1.沿着一条直线做线性插值 假设有一条直线,它有一个红色顶点和一个绿色顶点,我们要从一个向另外一个混合颜色. 在这条直线的左边,每个片段的颜色更多地呈红色:随

本栏目(Algorithms)下MIT算法导论专题是个人对网易公开课MIT算法导论的学习心得与笔记.所有内容均来自MIT公开课Introduction to Algorithms中Charles E. Leiserson和Erik Demaine老师的讲解.(http://v.163.com/special/opencourse/algorithms.html) 第二节-------渐近符号.递归及解法 Solving Recurrence 第二节课的内容比较偏数学化,没有算法方面的知识.但尽管

仿函数(functor),就是使一个类或类模板的使用看上去象一个函数.其实现就是类或类模板中对operator()进行重载,这个类或类模板就有了类似函数的行为.仿函数是智能型函数就好比智能指针的行为像指针,其就可看作是一个指针.但是智能指针是定义的一个类对象,所以在具备指针功能的同时也有其他的能力.仿函数的能力也可以超越operator().因为仿函数可以拥有成员函数和成员变量,这意味着仿函数拥有状态.另一个好处是可以在执行期初始化它们. 预定义的仿函数 算术类 加法:plus<T>:减法:m

[A Top-Down Approach][第一章 计算机网络和因特网] 标签(空格分隔): 计算机网络 介绍基本术语和概念 查看构成网络的基本硬件和软件组件. 从网络的边缘开始,考察在网络中运行的端系统和网络应用 探究计算机的核心,链路和交换机 以及,将端系统和网络核心相连接的接入网和物理媒体 了解因特网是网络的网络 后半部分更加广泛 数据的延迟,丢包和吞吐量 给出一个端到端吞吐量和延迟的简单定量魔性. 协议分层,服务模式 网络攻击 互联网的历史 1.1 什么是因特网 回答这种问题的两种方式:

神经结构进步.GPU深度学习训练效率突破.RNN,时间序列数据有效,每个神经元通过内部组件保存输入信息. 卷积神经网络,图像分类,无法对视频每帧图像发生事情关联分析,无法利用前帧图像信息.RNN最大特点,神经元某些输出作为输入再次传输到神经元,可以利用之前信息. xt是RNN输入,A是RNN节点,ht是输出.对RNN输入数据xt,网络计算得输出结果ht,某些信息(state,状态)传到网络输入.输出ht与label比较得误差,用梯度下降(Gradient Descent)和Back-Propag

第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述 概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法 再学习(boosting): 是基于

感谢中国人民大学的胡鹤老师,课程容量巨大,收获颇丰. 之前提到的CNN模型主要用到人类的视觉中枢,但其有一劣势,无论是人类的视觉神经还是听觉神经,所接受到的都是一个连续的序列,使用CNN相当于割裂了前后的联系.从而诞生了专门为处理序列的Recurrent Neural Network(RNN),每一个神经元除了当前信息的输入外,还有之前产生的记忆信息,保留序列依赖型. 一.RNN基本原理 如下图所示有两种表示方法,每张图片左边是RNN的神经元(称为memory cell),右边是按时间轴展开后的

前面讲了LeNet.AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet.GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文<Going Deeper with Convolutions>提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构,以此为基础构建GoogLeNet,并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一,ps:GoogLeNet的取名是为了向YannLeCun的LeNet系列致敬. 关于深度网络的一些思考 在本系列最开始的几篇文

1.1.1. 前言 个人,那么当5个人都投票的时候大概分为如下几种: 1.部门所有人都去投票,当所有人都投票完成的时候,这个节点结束,流程运转到下一个节点.(所有的人都需要投票) 2.部门所有人都去投票,只要有任意2/3的人同意,这个节点结束,流程运转到下一个节点.(部分人投票只要满足条件就算完成). 3.部门中有一个部门经理,只要部门经理投票过了,这个节点结束,流程运转到下一个节点(一票否决权). 4.部门中根据职位不同,不同的人都不同的权重,当满足条件的时候,这个节点结束,流程运转到下一个节

在强化学习(四)用蒙特卡罗法(MC)求解中,我们讲到了使用蒙特卡罗法来求解强化学习问题的方法,虽然蒙特卡罗法很灵活,不需要环境的状态转化概率模型,但是它需要所有的采样序列都是经历完整的状态序列.如果我们没有完整的状态序列,那么就无法使用蒙特卡罗法求解了.本文我们就来讨论可以不使用完整状态序列求解强化学习问题的方法:时序差分(Temporal-Difference, TD). 时序差分这一篇对应Sutton书的第六章部分和UCL强化学习课程的第四讲部分,第五讲部分. 1. 时序差分TD简介 时序差

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2.蒙特卡洛相位屏 大气折射率变化是一个随机的过程,通过大气的光程长度也同样是随机的.因此,湍流模型仅给出统计平均值,如折射率变量的结构函数和功率谱. 建立大气相位屏的问题就是产生随机过程独立表达式的问题,即相位屏的建立是通过把计算机产生的随机数变换为采样点网格上的两维相位值阵列来实现的,相位值阵列具有与湍流引起的相位变化相同的统计特性. 为了在有限的网格上生成相位屏,相位通常被写成各种基底函数的权重加和,常用于这一目的的基组为泽尔尼克多项式和傅里叶数列(FS),这两种基组各有优缺点. (一)F

最近在参与一个基于Elasticsearch作为底层数据框架提供大数据量(亿级)的实时统计查询的方案设计工作,花了些时间学习Elasticsearch的基础理论知识,整理了一下,希望能对Elasticsearch感兴趣/想了解的同学有所帮助. 同时也希望有发现内容不正确或者有疑问的地方,望指明,一起探讨,学习,进步. 介绍 Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsear