空手道俱乐部（Karate Club）是NetworkX Python软件包的无监督机器学习扩展库。详细可以参阅此处的文档：
来源：机器之心 本文长度为3476字，建议阅读7分钟 本文为你介绍图卷积网络的基本结构和最新的研究进展，并用一个简单的一阶 GCN 模型进行图嵌入。 本文介绍了图卷积网络的基本结构和最新的研究进展，并指出了当前模型的优缺点。通过对半监督学习应用 GCN 证明三层 GCN 模型不需要节点的任何特征描述就可以对只有一个标签实例的类进行线性分离。 GitHub 链接：https://github.com/tkipf/gcn 论文链接：https://arxiv.org/abs/1609.02907 概览 在当
选自tkipf.github 作者：Thomas Kipf 机器之心编译 参与：李诗萌、刘晓坤 本文介绍了图卷积网络的基本结构，和最新的研究进展，并指出了当前模型的优缺点。通过对半监督学习应用 GCN 证明三层 GCN 模型不需要节点的任何特征描述就可以对只有一个标签实例的类进行线性分离。 GitHub 链接：https://github.com/tkipf/gcn 论文链接：https://arxiv.org/abs/1609.02907 概览 在当今世界中许多重要的数据集都以图或网络的形式出现：社交网
图（graph）近来正逐渐变成机器学习的一大核心领域，在开始PGL框架学习之前，我们先简单学习一下图论的基本概念，图论的经典算法，以及近些年来图学习的发展。
我们现在结合了自循环和规范化技巧。此外，我们将重新引入我们先前丢弃的权重和激活函数，以简化讨论。
通过将邻接矩阵A与D[1]的逆矩阵相乘，可以通过节点度对特征表示进行规范化[1]。因此，我们的简化传播规则如下所示：
GCN 是一类非常强大的用于图数据的神经网络架构。事实上，它非常强大，即使是随机初始化的两层 GCN 也可以生成图网络中节点的有用特征表征。下图展示了这种两层 GCN 生成的每个节点的二维表征。请注意，即使没有经过任何训练，这些二维表征也能够保存图中节点的相对邻近性。
【科学里程碑：人类探测器首次着陆彗星】北京时间11日消息，据英国《每日邮报》报道，在欧洲空间局的控制中心，这里的人们正聚精会神的工作，这些男士与女士们即将成为一场人类历史上最伟大冒险之旅的执行者。罗塞
本文是其中第一篇，介绍了图的一些基础知识并给出了 Python 示例。更多文章和对应代码可访问：https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials。
《搞定（Get Things Done）》这本书其实我在2007年就已经读过了，也是在我工作生涯早期对我影响很重要的一本书。
集合的isdisjoint函数 功能 判断两个集合是否包含相同的元素 , 如果没有返回True , 否则返回False 没有才返回True 用法 a_set.isdisjoint(b_set) 参数 b_set : 与当前集合用来判断的集合 返回值 返回一个布尔值True或False 代码 # coding:utf-8 company_not_allow = {'女', '喝酒', '抽烟', '睡懒觉'} one_player = {'男', '跑步', '朝气', '喝酒'} two_player
最近，图的深度学习已经成为深度学习界最热门的研究领域之一。在这里，图神经网络（GNNs）旨在将经典的深度学习概念推广到不规则的结构化数据（与图像或文本相反），并使神经网络能够推理对象及其关系。
机器学习按照学习数据经验的不同，即训练数据的标签信息的差异，可以分为监督学习（supervised learning）、非监督学习（unsupervised learning）、半监督学习（semi- supervised learning）和强化学习（reinforcement learning）。
python作为一种编程语言，肯定有它的一套规范，那么我们学习之前必然要了解这些规范，否则它是不认识的。So 让我们开始吧！我们的目标是大概写5篇python文章，然后继续我们的java事业，后期我们还可能会写go相关的博客。
你总是要先扛过沮丧的今天,才有真实可期的明天.成年人的世界向来没有容易二字.总有一个时刻,在你或长或短的生命里,一定至少有一个夜晚,你站在窗前,看着窗外的世界,觉得无比沮丧,但是你可以选择拥抱光明,允许自己有沮丧和疲惫的权利,但不忘保持战斗力.嘴上喊着丧,却没有停止脚步,唯有化沮丧为力量,坚持向前走,才能将今日的丧,蜕变成明日的喜.这就是平凡如你的不平凡之处.
【新智元导读】意大利理工学院的研究人员开发了一款“半人马”设计的救援机器人，它有四足、四轮，也有头、躯干和双臂，具有更强的稳定性和灵活性，不失为最适合灾难救援的机器人体型。或许不久的将来，我们会看到半人马机器人将人类从危险的环境中拯救出来。
本文是其中第二篇，介绍了图算法。更多文章和对应代码可访问：https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
通过深度学习技术将图中的节点（或边）映射为向量空间中的点，进而可以对向量空间中的点进行聚类、分类等处理
这款机器人共有四条腿，可以实现四足、三足甚至两足的行走模式，三足或两足模式下空出来的腿可以充当胳膊，完成空手劈木板等动作。
量子退火器是一类可以帮助解决NP-hard和NP-complete问题的量子计算机。下面是一个对社交网络、推荐系统等具有实际意义的例子。
恰逢科切拉音乐节正在举行（4月12-14日、4月19-21日），全世界的粉丝们都在期盼着能够在现场欣赏到最新的音乐榜单，并一睹顶级名流的风采。
原文地址： https://staging.distill.pub/2021/gnn-intro/?ref=https://githubhelp.com 原文是一篇博客形式的文章，该文章最大的特点：全
在上篇中，我们简单学习了图论的基本概念，图的表示和存储方式，同构图和异构图的分类，以及几个基础的图论算法。 在接下来的前置教程下篇中，我们将会学习图机器学习。
该项目的帖子在 reddit 上一经发布，就被顶到了 “机器学习板块” 的 榜首。
好久不见，我是Mars先生小量子！今天MINMIN有空手道训练，来不及写本周的推送了，只能由我救急了~正好最近处理了好几个客户报的bug，搞得我焦头烂额，乘此机会分享一下trouble shooting的经历。
关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph Learning (PGL)） 欢迎fork本项目原始链接：关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle
本文讨论了降低SaaS流失率的方法，包括尝试与顾客交流、提供客户满意度调查、充分利用竞争优势以及积极回应客户反馈等。通过这些方法，可以创建一个客户不想离开的公司文化，从而降低SaaS流失率。
如今，有很多基于人工智能的应用程序可以让我们看起来更老、更年轻、改变我们的性别，甚至将我们的脸放到电影场景中。最近出现了种新风潮——把电子游戏角色真人化。
能使得一个特征方程有非零解存在。然而，考虑到特征向量中的所有项均为非负值，根据佩伦-弗罗贝尼乌斯定理，只有特征值最大时才能测量出想要的中心性。然后通过计算网络中的节点
随着我在程序开发中愈加成熟，我愈加重视底层的原理 —— 这是在我还是个初学者时所被我所忽视的，但现在随着开发经验越来越丰富，这些基础的原理也具有了深厚的意义。
如今深度学习技术渗透到现实世界的每一个角落，传统理工科方向纷纷靠拢深度学习，最终他们是否也能席卷设计人文等等学科呢？
知乎上有人问，成为顶尖的程序员是否需要学会武术，获赞最多的评论是一定要会武术，而有必要在公司年会上表演出来。 什么单手开砖，空手道，双截棍等均可，因为这样的话产品在提需求的时候一定会非常小心谨慎，也保证了你不会在需求的反复变动中浪费时间。 至于节约出来的时间就拿来读书学习，然后你方能成为真正的大神。 有位先哲曾说过：一种编程语言的重要性并不在于语言本身，而是在于这种语言来体现出来的编程思维模式。 所以说，并不是你用到的书才去读，读书是一种习惯。通俗话翻译就是——人丑就该多读书。 国外知名网站stack
哥大校长李·博林格宣布，将任命数据科学研究所Avanessians所长、计算机科学教授周以真为下一任常务副校长。
【编者按】秘书与程序员，两个没有任何关联的职业，一位德国姑娘是如何实现跳跃的呢？她的Twitter账号是 denisenepraunig，希望对大家有所启发。以下为译文： 目前，我在德国SAP担任Swift/SAP UI5/JavaScript开发人员，而曾经我却是一名秘书。大家肯定会感动吃惊，我是如何实现的？为了那些即将进入软件行业的小伙伴们，我决定把转行经历分享给大家。 少年时期：从秘书学徒到被编码吸引 和大多数青少年一样，我非常喜欢玩电脑。在word里面写我和朋友的故事，在excel中进行各种计算，在
使用DSL的编程风格，可以让程序更加简单干净、直观简洁。当然，我们也可以创建自己的 DSL。相对于传统的API， DSL 更加富有表现力、更符合人类语言习惯。
选自sebastianruder.com 作者：Sebastian Ruder 机器之心编译 参与：Jane W、黄小天 近日，自然语言处理方向博士生、AYLIEN 研究科学家 Sebastian Ruder 在其同名博客上发表了一篇长文，从多任务学习 MTL 的背景、现状、动机、方法、机制、实践等方面，全面而详实地对深度神经网络多任务学习（Multi-Task Learning in Deep Neural Networks）进行了深度介绍。机器之心对该文进行了编译，原文链接请见文末。 目录 1.介绍
原文标题：Meson: Workflow Orchestration for Netflix Recommendations 译者：刘翔宇 审校：刘帝伟 责编：周建丁 未经许可，谢绝转载。机器学习投稿、采访请联系zhoujd@csdn.net 在Netflix，我们的目标是在你观看之前预测你想观看的。为做到这一点，我们每天运行了大量的机器学习（ML）工作流。为了支持建立这些工作流并且有效利用资源，我们开发了Meson。 Meson是一个通用的工作流编排和调度框架，用于管理跨异构系统执行工作负载的ML管
承接上文《用Python制作可视化大屏，特简单！》，不再赘述数据爬取和数据预处理。
作者｜李梅、王玥 编辑｜陈彩娴 文本生成图像模型界又出新手笔！ 这次的主角是Google Brain推出的 Imagen，再一次突破人类想象力，将文本生成图像的逼真度和语言理解提高到了前所未有的新高度！比前段时间OpeAI家的DALL·E 2更强！ 话不多说，我们来欣赏这位AI画师的杰作～ A brain riding a rocketship heading towards the moon.（一颗大脑乘着火箭飞向月球。） A dragon fruit wearing karate belt in th
我们在前面的章节中，已经看到了 Kotlin DSL 的强大功能。例如Gradle 的配置文件 build.gradle （Groovy），以及前面我们涉及到的Gradle Script Kotlin（Kotlin）、Anko（Kotlin）等，都是 DSL。我们可以看出，使用DSL的编程风格，可以让程序更加简单干净、直观简洁。当然，我们也可以创建自己的 DSL。
通过梳理场景和边界使得目标清晰。我们需要一个跨平台支持动态性并且高性能 UI 渲染框架。
网络是由一些紧密相连的节点组成的，并且根据不同节点之间连接的紧密程度，网络也可视为由不同簇组成。簇内的节点之间有着更为紧密的连接，不同簇之间的连接则相对稀疏。这种簇被称为网络中的社区结构（community structure）。
前两天发了一篇《用Python制作可视化大屏，特简单！》，留言区非常火爆，发现大家都对可视化部分非常感兴趣。
动态化是 Flutter 无法避开的话题。本文从 Flutter 的特点讲起， 阐述了美团外卖团队在整个 Flutter 动态化上探索的心路历程，还有设计理念、核心原理以及业务应用的经验。本文的视角也不局限于框架本身，更多思考了在解决问题的过程中技术团队需要做的事情，希望能对大家有所启发和帮助。
Gatling 是一个开源的基于 Scala、Akka、Netty 实现的高性能压测框架，较之其他基于线程实现的压测框架，Gatling 基于 AKKA Actor 模型实现，请求由事件驱动，在系统资源消耗上低于其他压测框架（如内存、连接池等），使得单台施压机可以模拟更多的用户。此外，Gatling 提供了一套简单高效的 DSL（领域特定语言）方便我们编排业务场景，同时也具备流量控制、压力控制的能力并提供了良好的压测报告，所以有赞选择在 Gatling 基础上扩展分布式能力，开发了自己的全链路压测引擎 MAXIM。全链路压测中我们主要模拟用户实际使用场景，使用 HTTP 接口作为压测入口，但有赞目前后端服务中 Dubbo 应用比重越来越高，如果可以知道 Dubbo 应用单机水位将对我们把控系统后端服务能力大有裨益。基于 Gatling 的优势和在有赞的使用基础，我们扩展 Gatling 开发了 gatling-dubbo 压测插件。
为了拦截大部分请求，秒杀案例前端引入了验证码。淘宝上很多人吐槽，等输入完秒杀活动结束了，对，结束了...... 当然了，验证码的真正作用是，有效拦截刷单操作，让羊毛党空手而归。
这是向量表征系列文章，从Word2vec和Doc2vec到Deepwalk和Graph2vec，再到Asm2vec和Log2vec。
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