这是关于学习使用Unity的基础知识的系列文章中的第五篇。这次，我们将使用计算着色器显著提高图形的分辨率。
本篇文章将介绍钟形曲线是如何形成的，以及π为什么会出现在一个看似与它无关的曲线的公式中。
选自Stanford 作者：李飞飞等 机器之心编译 参与：Smith、蒋思源 斯坦福大学的课程 CS231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition) 作为深度学习和计算机视觉方面的重要基础课程，在学界广受推崇。今年 4 月，CS231n 再度开课，全新的 CS231n Spring 2017 仍旧由李飞飞带头，带来了很多新鲜的内容。今天机器之心给大家分享的是其中的第八讲——深度学习软件（Deep Learning Software）。主
对比传统关系型数据库，NoSQL有着更为复杂的分类——键值、面向文档、列存储以及图数据库。这里就带你一览NoSQL各种类型的适用场景及一些知名公司的方案选择。
第3章 决策树 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=
这是关于渲染的系列教程的第18部分。第17部分中总结了烘焙的全局照明之后，我们将继续支持实时GI。之后，我们还将支持光探针代理体积（LPPVs）和LOD组的淡入淡出。
在互联网和大数据的背景下，越来越多的网站、应用系统需要支撑海量数据存储、高并发请求、高可用、高可扩展性等特性要求。传统的关系型数据库 RDBMS 已经难以应对类似的需求，各种各样的 NoSQL（Not Only SQL）数据库凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。本文将分析传统数据库的存在的问题，以及几类 NoSQL 如何解决这些问题。在不同的业务场景下，作出正确的数据存储技术选型。
近来，图神经网络(GNN)在各个领域广受关注，比如社交网络，知识图谱，推荐系统以及生命科学。GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能使得与图分析相关的研究领域取得了突破。 本文旨在介绍图形神经网络的基础知识两种较高级的算法，DeepWalk和GraphSage。
图1：左边的傅里叶基(DFT矩阵)，其中每列或每行是基向量，重新整合成28×28(如右边所示)，即右边显示20个基向量。傅里叶基利用计算频谱卷积进行信号处理。如图所示，本文采用的正是拉普拉斯基方法。
正如你所见，该函数是一条直线或称为线性的。因此，函数的输出不会被限制在任何范围之间。
MapReduce是一个由Google于2004年提出的并行计算模型，它是一种分布式计算框架，旨在解决大规模数据处理的问题。它被广泛用于数据挖掘、搜索引擎、自然语言处理、机器学习、图像处理等领域。
在本文中，我们将介绍 PostGIS 的一些基础知识及其功能，以及一些可用于简化解决方案或提高性能的提示和技巧。
基于图的学习侧重于图形结构数据的建模。其重要应用包括基于分子结构分析化学化合物、基于辐射传感器网络数据预测太阳能农场的产出、根据城市间的地理关系和社交网络互动预测流行病爆发等。基于图的学习算法已经迅速发展，解决了以下基本挑战：
说到大数据，就不得不说Hadoop和 Spark，Hadoop和 Spark作为大数据当前使用最广泛的两种框架，是如何发展的，今天我们就追根溯源，和大家一起了解一下Hadoop和 Spark的过去和未来；在Hadoop出现之前，人们采用的是典型的高性能 HPC workflow，它有专门负责计算的compute cluster，cluster memory很小，所以计算产生的任何数据会存储在storage中，最后在Tape里进行备份，这种workflow主要适用高速大规模复杂计算，像核物理模拟中会用到。
堆排序(Heapsort)是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。它是通过堆来进行选择数据。需要注意的是排升序要建大堆，排降序建小堆。
随着机器人技术、智能控制技术、硬件传感器的发展，机器人在工业生产、军事国防以及日常生活等领域得到了广泛的应用。而作为机器人行业的重要研究领域之一，移动机器人行业近年来也到了迅速的发展。移动机器人中的路径规划便是重要的研究方向。移动机器人的路径规划方法主要分为传统的路径规划算法、基于采样的路径规划算法、智能仿生算法。传统的路径规划算法主要有A*算法、Dijkstra算法、D*算法、人工势场法，基于采样的路径规划算法有PRM算法、RRT算法，智能仿生路径规划算法有神经网络算法、蚁群算法、遗传算法等。
这学期（2018学年春季学期）我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目，这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
今天为大家介绍的是一篇使用图神经网路快速评估有机分子在金属上的吸附能量的论文。在异质催化中进行建模需要对吸附在表面上的分子的能量进行广泛评估。这通常通过密度泛函理论来实现，但对于大型有机分子来说，这需要巨大的计算时间，从而损害了该方法的可行性。在这里，作者设计了GAME-Net，一种用于快速评估吸附能的图神经网络。GAME-Net在一个平衡的化学多样性数据集上进行训练，其中包含了具有不同官能团的C分子，包括N、O、S和C芳香环。该模型在测试集上的平均绝对误差为0.18电子伏，并且比密度泛函理论快了6个数量级。应用于生物质和塑料中，预测的吸附能误差为0.016电子伏每个原子。该框架为催化材料的快速筛选提供了可用工具，特别适用于传统方法无法模拟的系统。
我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目，这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
通过Weisfeiler-Leman (WL)图同构测试，对图神经网络(GNN)的表达能力进行了广泛的研究。然而，标准GNNs和WL框架不适用于嵌入欧氏空间的几何图，如生物分子、材料和其他物理系统。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第四篇。对测量性能的介绍。我们还将在函数库中添加从一个函数转换为另一个函数的功能。
图神经网络（GNN）是一种深度学习的方法，特别擅长处理图结构的数据。通过一些特别的节点和边的策略，GNN能把图数据变成神经网络能训练的标准格式。在节点分类、边信息传播和图聚类这些任务中，GNN表现得都特别好。
当我们使用前馈神经网络接收输入 ，并产生输出 时，信息通过网络前向流动。输入x并提供初始信息，然后传播到每一层的隐藏单元，最终产生输出 。这称之为前向传播。在训练过程中，前向传播可以持续前向直到它产生一个标量代价函数 。反向传播算法，经常简称为backprop，允许来自代价函数的信息通过网络向后流动，以便计算梯度。
最近在学习Embedding相关的知识的时候看到了一篇关于图嵌入的综述，觉得写的不错便把文章中的一部分翻译了出来。因自身水平有限，文中难免存在一些纰漏，欢迎发现的知友在评论区中指正。
2、当我们必须从源集中的多个记录或前N个或后N个记录中选择最新记录时，这将非常有用。
「在一个带权有向图G=(V,E)中，每条边的权是一个实数。另外，还给定V中的一个顶点，称为源。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第二篇。这次，我们将使用游戏对象来构建视图，从而可以显示数学公式。我们还将让函数与时间相关，从而创建动画视图。
Beam 是一个函数即服务平台，允许开发人员快速在云上运行他们的 AI 应用程序。用户主要在我们的平台上运行 AI 和数据工作负载，我们目前在我们的 Python SDK 中暴露了两种自动缩放策略。
到目前为止，我已经为你介绍了分布式起源、分布式协调与同步、分布式资源管理与负载调度、分布式计算技术、分布式通信技术和分布式数据存储。
随着互联网大数据时代的到来，越来越多的网站、应用系统都需要支撑大量甚至海量数据存储，同时还伴有高并发、高可用、高可扩展等特性要求。
每个像素所能显示的彩色数为2的8次方，即256种颜色。这种彩色深度适用于较古老的显示设备和简单的图像场景。它在色彩表现方面相对较弱，颜色过渡可能显得不够平滑，导致图像呈现出颗粒感，不适合表现细腻的色彩变化。
哈希索引是基于内存的支持，底层结构就是链式哈希表，增删改查的时间复杂度都是O(1)，一断电就没了，因为内存搜索，哈希表是最快的
V-REP的逆运动学(IK)计算模块非常强大和灵活。它允许处理几乎任何类型的机构在逆运动学模式(IK模式)或正运动学模式(FK模式)。IK的问题可以被看作是找到一个关节值对应于一个给定的身体元素(通常是末端执行器)的特定位置和/或方向的问题。更一般地说，它是从任务空间坐标到关节空间坐标的转换。例如，对于一个串行操作器，问题是在给定末端执行器的位置(和/或方向)的情况下，求出操作器中所有关节的值。逆问题——在给定关节值的情况下找到末端执行器位置——被称为FK问题，通常被认为是比IK更容易的任务。这当然是正确的，当处理开放的运动链，但不适用于一般类型的机械配置如下一个例子:
子进程退出的时候，父进程能够收到子进程退出的信号，便于管理，但是有时候又需要在父进程退出的时候，子进程也退出，该怎么办呢？
说到人工智能技术，首先会联想到深度学习、机器学习技术；谈到人工智能应用，很可能会马上想起语音助理、自动驾驶等等。实际上，人工智能要在行业中得到应用的先决条件是首先要对行业建立起认知，只有理解了行业和场景，才能真正智能化。简单的说，就是要建立行业知识图谱，才能给行业AI方案。
Python代表了一种灵活的编码语言，以其易用性和清晰性而闻名。这提供了许多库和组件，用于简化不同的任务，包括创建图形和显示。NetworkX 代表了一个高效的 Python 工具包，用于构建、更改和研究复杂网络的排列、移动和操作。然而，Matplotlib是一个流行的工具包，用于在Python中创建静态，动画和交互式可视化。
当今，大多数应用程序都需要在某个地方存储数据。对于 Web 应用程序，数据库是关键的“齿轮”。 很多企业和开发者在选择数据库时，会主要考虑的几个因素——一是它的成本，二是托管服务提供商的灵活性和支持力度。 出于多种原因，开源数据库是您的最佳选择。例如，一个开源数据库不会超出你的预算，不会限制你如何使用它。开源工具可以提供强大的功能。更好的是，一些最流行（和受支持）的数据库正是开源的解决方案。 让我们看看几款较为主流的开源数据库，以及几种不同的“风格”。 PART ONE 如何（以及在何处）使用开源数据库 值
图神经网络或简称 GNN 是用于图数据的深度学习 (DL) 模型。这些年来它们变得很热。这种趋势在 DL 领域并不新鲜：每年我们都会看到一个新模型的脱颖而出，它要么在基准测试中显示最先进的结果，要么是一个全新的机制/框架到已经使用的模型中（但是你阅读论文时会感到很简单）。这种反思让我们质疑这种专门用于图形数据的新模型存在的原因。
我是 FactGem 的首席技术官 Clark Richey。FactGem 是一家小公司。 在这里我想说一说我们是怎么开始接触数据库技术的，然后我们做出了哪些改变，我们还需要做出哪些决定，哪些东西影响了我们的决策流程。我还会介绍我们调查研究过的各种数据库和技术，以及我们在使用 Neo4j 过程中发现的一些最佳做法和最差做法。 2014 年夏天之后，很多事情都发生了变化，我也会对我们在这段时期测试的各种数据库做出一个仔细的评估。 选择数据库 关系数据库 最初，我们的创始人准备把数千份不同的文件放在一起，用
Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU（Tensor Processing Unit），Google在其自家称，由于TPU专为机器学习所运行，得以较传统CPU、 GPU降低精度，在计算所需的电晶体数量上，自然可以减少，也因此，可从电晶体中挤出更多效能，每秒执行更复杂、强大的机器学习模组，并加速模组的运用，使得使用者更快得到答案，Google最早是计划用FPGA的，但是财大气粗，考虑到自己的特殊应用，就招了很多牛人来做专用芯片TPU。
本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于Louvain算法的社区发现方法及一种基于Louvain算法的社区发现系统
本文是 Android Studio 4.1 中 Profiler 有哪些新增特性 的第二部分。之前的文章侧重于介绍 Android Studio 中 System Trace 的新增功能。
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
上一部分我们通过努力得到了一个不错的基本神经元，今天我们将会得到一个不同的线性模型！
discourse.ros.org/t/fastdds-without-discovery-server/26117/9
美国国防高级研究计划署（DARPA）于2017年6月宣布，将资助英特尔（Intel）、高通（Qualcomm）、诺斯罗普·格鲁曼（Northrup Grumman）、美国太平洋西北国家实验室（PNNL）以及乔治亚理工学院（Georgia Tech）等五家单位开展“分层辨识验证利用”（HIVE）项目。Intel与Qualcomm将负责开发非冯诺依曼架构的新型处理器，PNNL和Georgia Tech负责为该处理器打造软件工具，而Northrup Grumman则将建立一座巴尔的摩中心，利用这款图形分析处理
用过 Canvas 的都知道它的 API 比较多，使用起来也很麻烦，比如我想绘制一个圆形就要调一堆 API，对开发算不上友好。
这是关于渲染的系列教程的第十一部分。之前，我们使着色器能够渲染复杂的材质。但是这些材质一直都是完全不透明的。现在，我们将添加对透明度的支持。
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