提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...像反入侵、流量安全这些点既具体，又可以是长期工作，是可以考虑作为终点的。关键路径即技术手段，我想要长期经营的是安全、数据和算法，这点很明确。从个体的模型思维到组织的连接思维。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
上期已经安装了图数据库，本期就该讨论到底这个图数据库里面的一些基本的概念和如何操作。...节点和节点之间可以存在多种关系，单向，双向 上图是一个人际关系图，其中的每个人的关系是凌乱的，一个人对另外的几个人之间的角色也是不同的，这里NEO4J 通过 lable 来定位一个节点（方块位置）在整体中的扮演的角色...图数据库是什么个人总结一下，一个通过key value来存储数据，并且在在查询前就建立了JOIN关系的，数据字段属于多个表的 “weirdo” 出现了。...实际上在安装完neo4j 本身他就拥有自己的exmaple 的指导 在输入 :play movie graph 后，你可以看到上图从如何创建，一个实例的图，找寻数据，查询数据等等这些操作 点击箭头，可以将要执行的...from Movie WHERE title = 'Cloud Atlas' 下面这张图的意思是 查找tom hanks 到底演过几部电影 当然写到这里我也是纳闷了两天 tom 和 tomHanksMovies
它是用于完善工艺方案和模具繁杂型面的设计，专门针对汽车和金属成形中的板料成形而开发和优化的。全球大概有九成的汽车制造商用它来进行产品开发、完善工艺。...它将全球各地的方法经验吸收融合，来确保有最新的技术支持。...据网上统计，在薄板冲压成型仿真方面，当前autoform软件市场在全球的占比是排第一的有90％以上的汽车制造商在使用autoform，全球前20家的汽车制造商全都在使用在国内，autoform软件也是有非常多的行业用户...（2）适合设计复杂的深拉延和拉伸成形模、工艺和模面的验证，优化成形参数，最大化减少材料与润滑剂损耗，新板料的评估和改进（4）快速实现求解、简单好用的界面和快速上手、对复杂的工程也有稳当的结果。...我们没必要使用大量硬件和专门的模拟分析师傅，直接能用autoform软件完成模拟。它高质量的结果可以减少产品的开发验证时间，降低开发成本，提高产品质量，给公司带来非常大的竞争优势和市场机遇。
什么算是好的想法 2015年，我在微博上写过一个调侃的小段子： ML派坐落美利坚合众山中，百年来武学奇才辈出，隐然成江湖第一大名门正派，门内有三套入门武功，曰：图模型加圈，神经网加层，优化目标加正则。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...即在研究任务上实现已有最好的算法，通过分析实验结果，例如发现这些算法计算复杂度特别高、训练收敛特别慢，或者发现该算法的错误样例呈现明显的规律，都可以启发你改进已有算法的思路。...现在很多自然语言处理任务的Leaderboard上的最新算法，就是通过分析错误样例来有针对性改进算法的 [1]。 类比法。
然而GitHub目前总共有3000000+的仓库！ 图片 如何在5分钟内发现有哪些我们感兴趣好项目？ 今天我们使用GeaFlow帮助我们实现SSSP(单源最短路径算法)，来试一试盲人摸象！...简单来说，标记出我们感兴趣的仓库，那些与我们感兴趣仓库距离最近的仓库就是推荐的好仓库。或者更进一步，STAR数更多的近距离仓库更值得推荐。...GeaFlow实现SSSP 要运行SSSP算法，我们可以指定使用的图，直接在图查询里调用图算法，语法形式如下： USE GRAPH github_repo_topic INSERT INTO tbl_result...GeaFlow内置了多种图算法的通用实现，这些算法无需单独定制，例如SSSP算法的参考实现如下： @Description(name = "sssp", description = "built-in...GeaFlow支持图算法SSSP的基本原理以及在GeaFlow中的实现细节，并展示其在GitHub数据集上的一个应用。
这个图真的太好了，所以copy一下分享给各位宝宝。
这里很有可能的主要原因就是没有命中索引和没有分页处理（原因有很多种，主要分析你的日志）。那接下来我们就得去优化sql了。 **如何优化呢？下面我们来谈谈有关的问题。...三、索引优化，这个经常谈到 索引的分类有哪些？ 1 普通索引：最基本的索引 2 组合索引：多个字段上建立的索引，能够加速复合查询条件的检索。...Join优化 join的实现是采用Nested Loop Join算法，就是通过驱动表的结果集作为基础数据，通过该结数据作为过滤条件到下一个表中循环查询数据，然后合并结果。...被驱动表的join字段上加上索引，无法建立索引的时候，设置足够的Join Buffer Size。 禁止join连接三个以上的表，尝试增加冗余字段。...只好用游标了，感兴趣的朋友阅读JDBC使用游标实现分页查询的方法
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
前言：学习图的遍历算法之前，需要先了解一下图的存储方式(这里只以无向图作为讨论了)。...(1)邻接矩阵 (2)邻接表 一、DFS(深度优先遍历) 设置一个visited数组防止重复遍历，DFS主要利用的是栈结构 邻接矩阵的遍历 #include using namespace...std; const int n=4;//图中顶点的数量 struct graph { char v[n+1];//顶点信息 int arcs[n+1][n+1];//邻接矩阵 }; graph...2]=1; g.arcs[2][4]=g.arcs[4][2]=1; dfs(1); return 0; } 二、BFS(广度优先遍历) 设置一个visited数组防止重复遍历，DFS主要利用的是队列结构...#include #include using namespace std; const int n=4;//图中顶点的数量 struct graph {
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
图的表示方式 图是由一系列点和边的集合构成的，一般有邻接矩阵和邻接表两种表示方式，c/c++可以看我的这篇文章：搜索(1) 这篇文章主要讲java语言中图的相关算法。...} } return res; } 图的最小生成树 图的最小生成树算法用于无向图，只选择图中的某些边，达到整体边的权重加起来是最小的，并且各个点之间是连通的，连通的意思是假设[1,2]...之间有条边，[2,3]之间有条边，那么[1,3]之间就是连通的，图的最小生成树算法有两个，分别是K算法和P算法，他俩产生的结果都是一样的，只不过决策的过程不一样。...K算法 ? 以上面的图为例，K算法的思想是以边进行考虑，优先选择小权重的边。...P算法是以点作为考虑，首先随便选一个点x，和这个点相连的所有的边解锁，找到其中权重最小的边，到达另一个结点y，和这个y结点相连的所有边解锁，再在其中找到全职最小的边（包括上面和x相连的所有边）重复下去就能得到答案
什么算是好的想法 2015年，我在微博上写过一个调侃的小段子： ML派坐落美利坚合众山中，百年来武学奇才辈出，隐然成江湖第一大名门正派，门内有三套入门武功，曰：图模型加圈，神经网加层，优化目标加正则。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...即在研究任务上实现已有最好的算法，通过分析实验结果，例如发现这些算法计算复杂度特别高、训练收敛特别慢，或者发现该算法的错误样例呈现明显的规律，都可以启发你改进已有算法的思路。
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，...PersonalRank算法的具体过程如下(对用户A来说)： 初始化： PR(A)=1,PR(B)=0,⋯,PR(d)=0 PR\left ( A \right )=1,PR\left ( B \
一、推荐的概述 在推荐系统中，通常是要向用户推荐商品，如在购物网站中，需要根据用户的历史购买行为，向用户推荐一些实际的商品；如在视频网站中，推荐的则是不同的视频；如在社交网站中，推荐的可能是用户等等，无论是真实的商品...推荐的算法有很多，包括协同过滤(基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤)以及其他的一些基于模型的推荐算法。...二、基于图的推荐算法PersonalRank算法 1、PersonalRank算法简介 在协同过滤中，主要是将上述的用户和商品之间的关系表示成一个二维的矩阵(用户商品矩阵)。...而在基于图的推荐算法中，将上述的关系表示成二部图的形式，为用户A推荐商品，实际上就是计算用户A对所有商品的感兴趣程度。...PersonalRank算法对通过连接的边为每个节点打分，具体来讲，在PersonalRank算法中，不区分用户和商品，因此上述的计算用户A对所有的商品的感兴趣的程度就变成了对用户A计算各个节点B，C，
为实现这一目标，必须克服以下困难： 准时：每个系统/电脑都是按照自己的速度和节奏执行相同的任务。 次序：由于每个系统都有自己事件的事件和时间线，试图在什么时间解决发生的什么事件还是相当困难的。...实用拜占庭容错算法（PBFT） Barbara Liskov 和 Miguel Castro 于1999年推出了实用拜占庭容错算法（PBFT），由于 Cosmos 和 Polkadot 等权益证明链的基础是...以上这些步骤就可以确保每个块生成的次序是已知的（每提交一个区块，区块链的长度就会增加），每台计算机都可以计算出自己的结果并进行实时通报，还能够处理错误（恶意节点提出的区块）。...在架构这方面，2014年，Jae Kwon 根据实用拜占庭容错算法（PBFT），在 Cosmos Hub 中使用了 Tendermint 共识算法。...算法不同。
域名对我们来说是非常重要的，因为只有成功注册域名之后，才能够让别人访问我们的网站。...但是，我们需要注意的是，域名在注册成功之后，并不是可以立刻使用的，也是需要一个解析过程才可以让我们的域名正常使用的，很多人不知道在哪里做域名解析，那么，在哪里做域名解析呢？ 在哪里做域名解析呢？...域名解析是不需要花钱的，只需要按照一定的操作步骤进行解析就可以了，而且域名解析的步骤也是比较简单的。我们可以自己进行域名解析，如果自己不会进行域名解析的话，可以找专业的人员帮助我们进行域名解析。...一般来说，域名解析是需要进行一级域名解析和二级域名解析的，这两个步骤缺一不可，一定要注意。 在哪里做域名解析呢？...很多地方都是可以进行域名解析的，我们一定要仔细进行解析，因为如果我们无法成功解析域名的话，那么我们的网站也是无法正常运行的，所以域名解析对我们来说是非常重要的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.判断图的连通性 图的遍历算法可以用来判断图的连通性。...如果一个无向图是联通的，如果无向图是联通的，则从任一节点出发，仅需一次遍历就可以访问图中的所有节点。...如果无向图是非联通的，则从某一节点出发，一次遍历仅能访问到该顶点所在联通分量的所有顶点，而对于图中其他联通分量的顶点，则无法通过这次遍历访问。...对于有向图来说，若从初始点到图中的每个顶点都有路径，则能够访问到图中的所有顶点，否则不能访问到所有顶点。...2.遍历解答树 在问题求解时，对所有可能的问题解构成一颗树，而最优解或者符合要求的解就是该树的一条路径或一个节点。这种树称为解答树。
图数据的可视化，核心在布局，而布局算法通常是按照一些特定的模型，将抽象数据进行具象展示，这一过程伴随大量的迭代计算，例如朴素的 FR 力导向算法其在计算斥力时的算法时间复杂度达到了 O(n 3 )，这在小规模数据量下可能并不会出现问题...不过在早期的研究阶段中，针对的图数据规模一般较小，并未达到单机处理极限，可视化研究的重点大都集中在布局模型的探索，这一时期出现的力导向模型为图布局的发展起到了重要作用，众多图布局算法均由其改进而来。...除此之外，这一阶段也产生了许多基于其他模型的图布局算法。...力导向布局算法也称 FDP（Force-Directed Placement）算法是目前在图布局算法上应用最为广泛的算法，其在自然规则模型（弹簧或电荷力）的指导下，能以人类易理解的形式充分展现图的整体结构...，通用性强，在图的布局算法中占据主导地位。
一大波热点图，告诉你用户都在看向哪里？最后发现其实网站上那些一层层的banner其实都是没！人！看！的，因为我们的大脑都会自动屏蔽掉他们！（不管你logo放多大！字有多明显！）...甲方的钱花的实在太冤枉了！是该想想其他的出路了！ 男人花更多时间看“美女”，而女人会花更多时间阅读美女之外的广告。 ? 请注意：男人根本不会去看“鞋子”。 ? 夏士莲的广告。...请注意：仅仅放上一张美女脸蛋图是远远不够滴！“她在看什么”才是最重要滴！ ? 这被称为“banner盲点”。这说明了为什么出版商和广告商那么讨厌“横幅广告”或“旗帜广告”。人们甚至连看都不看它。 ?...男人会更多关注旁边的杂物（右图）。 ? 面对一份简历，招聘人员在最初的6秒，关注的是应聘人员的姓名、当前职位、公司及当前工作的起始时间；之前公司的职位、公司及工作起始时间，以及教育信息。 ?...这张图显示IKEA的顾客在不知道出口的情况下，如何寻找单向路径出去。 ? 来自：互动中国 链接：http://www.damndigital.com/zh-hk/archives/143440
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