目前国内在网络舆情仿真建模中所使用的仿真平台主要有 Netlogo、Anylogic、Matlab、Vensim 等，netlogo软件是一款比较通用的。 但是他是由logo语言构成，语言逻辑很让人抓马。 这里python 中的mesa可以实现其中一部分，这里看一下病毒传播仿真模型。
1948 年，美国数学家，信息论的创始人之一 Warren Weaver 提出了 3 类科学问题划分。
第一步：建立用户电影矩阵模型: 协同过滤算法的输入数据通常表示为一个m*n的用户评价矩阵Matrix，m是用户数，n是电影数，Matrix[ij]表示第i个用户对第j个电影的评价 第二步：发现兴趣相似的用户: 通过计算目标用户与其他用户之间的相似度，得到与目标用户最近的邻居集 第三步：产生推荐项目: 在矩阵中找到与目标用户最相似的K个用户，电影用集合S(u,K)表示，将S中用户喜欢的电影全部提取出来
乌龟棋的棋盘是一行N个格子，每个格子上一个分数（非负整数）。棋盘第1格是唯一的起点，第N格是终点，游戏要求玩家控制一个乌龟棋子从起点出发走到终点。
第一步:下载svn的客户端，通俗一点来说就是小乌龟啦！去电脑管理的软件管理里面可以直接下载，方便迅速
1068 乌龟棋 2010年NOIP全国联赛提高组 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 钻石 Diamond 题解 查看运行结果 题目描述 Description 小明过生日的时候，爸爸送给他一副乌龟棋当作礼物。 乌龟棋的棋盘是一行N个格子，每个格子上一个分数（非负整数）。棋盘第1格是唯一 的起点，第N格是终点，游戏要求玩家控制一个乌龟棋子从起点出发走到终点。 …… 1 2 3 4 5 ……N 乌龟棋中M张爬行卡片，分成4种不同的类型（M张卡片中不一定包含所有4种类型
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
编程中最常用的音频处理任务包括–加载和保存音频文件，将音频文件分割并追加到片段，使用不同的数据创建混合音频文件，操纵声音等级，应用一些过滤器以及生成音频调整和也许更多。
新生开学了，部分大学按照兴趣分配室友的新闻占据了头条，这其中涉及到机器学习算法的应用。此外，新生进入大学后，可能至少参加几个学生组织或社团。社团是根据学生的兴趣将它们分为不同的类别，那么如何定义这些类别，或者区分各个组织之间的差别呢？我敢肯定，如果你问过运营这些社团的人，他们肯定不会说他们的社团和其它的社团相同，但在某种程度上是相似的。比如，老乡会和高中同学会都有着同样的生活方式；足球俱乐部和羽毛球协会对运动有着相同的兴趣；科技创新协会和创业俱乐部有相近的的兴趣等。也许让你去衡量这些社团或组织所处理的事情或运行模式，你自己就可以确定哪些社团是自己感兴趣的。但有一种算法能够帮助你更好地做出决策，那就是k-Nearest Neighbors（NN）算法， 本文将使用学生社团来解释k-NN算法的一些概念，该算法可以说是最简单的机器学习算法，构建的模型仅包含存储的训练数据集。该算法对新数据点进行预测，就是在训练数据集中找到最接近的数据点——其“最近邻居”。
【新智元导读】以往认为对抗样本虽然能骗过神经网络分类器，但由于缺乏可迁移性，攻击现实世界系统成功可能性很低。MIT的研究人员开发了一种新的算法，生成的对抗样本能够在各种角度、光线下，骗过常用的神经网络分类器，精度高达90％以上。这项工作表明，对抗样本攻击对现实世界的影响比想象中更大。 基于神经网络的分类器在许多任务中达到接近人类的表现，在很多现实世界系统中也有应用。然而，这些神经网络特别容易受对抗样本（adversarial examples）的影响，这些对抗样本经过特殊设计，会导致物体被错误分类，比如下面
学习编程有时候会给人一种高深莫测的错觉，容易让人“敬而远之”。事实并非如此，学习编程其实就是学习一种语言——一种与机器对话的语言。编程语言与人类语言有着很多相似的东西，只要你懂了机器的语言构成，学习编程的过程就像结交一个好朋友。 而你编写程序的过程就像与老朋友聊天一样有趣。这章我们就先从整体上认识一下编程语言的体系，很多编程语言都符合这个标准。
我们看到过很多直线分割平面的题目，今天的这个题目稍微有些变化，我们要求的是 n 条折线分割平面的最大数目。比如，一条折线可以将平面分成两部分，两条折线最多可以将平面分成 7 部分，具体如右所示。
Isomap Embedding 等距特征映射是一种新颖,高效的非线性降维技术,它的一个突出优点是只有两个参数需要设定,即邻域参数和嵌入维数.
K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。如下图:
设计一个交互式的应用，用户用鼠标在棋盘上单击左键表示落子，然后五子棋AI分析棋局，并在它认为最好的地方落子，双方交替，直到分出胜负或者和棋。
在空间索引类问题当中，一个最普遍而又最重要的问题是：”给定你某个点的坐标，你如何能够在海量的数据点中找到他所在的区域以及最靠近他的点”？
做Leetcode的过程也是一个寻找趣味题目的过程。Leetcode的第二页及第三页这100题断断续续做了有段时间了，趁周末时间把它close掉了。几个有意思的题目挑出来给大家思考一下。
人类历史长河中，物理学界曾经流行着四大神兽，分别是缩地成寸永远追不上的芝诺龟，推演万物未卜先知的拉普拉斯鬼，逆转时空起死回生的麦克斯韦妖和超越因果亦生亦死的薛定谔猫，它们如同鬼魅般，掀起物理学界、哲学界、数学界的轩然大波，从此潘多拉的盒子一经打开，便阴魂不散，乌云笼罩在科学界的头顶。
引言 寻路算法用途众多，例如在游戏和地图中。A*算法已经众所周知，对于其优化也是层出不穷，然而性能并没有取得突破性进展。本文介绍一种跳点搜索算法JPS以及其四个优化算法，其中三个优化是加速跳点的寻找，
何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。
今天，我们介绍的机器学习算法叫逻辑回归。它英语名称是Logistic Regression，简称LR.
视频理解领域取得了很大进展。例如，有监督的学习和强大的深度学习模型可用于对视频中的许多可能操作进行分类，使用单个标签汇总整个剪辑。但是，存在许多场景，其中需要的不仅仅是整个剪辑的一个标签。例如，如果机器人将水倒入杯中，仅仅识别“倾倒液体”的动作就不足以预测水何时会溢出。为此，有必要逐帧跟踪杯子中的水量。类似地，比较投手的姿势的棒球教练可能想要从球离开投手的手的精确时刻检索视频帧。此类应用程序需要模型来理解视频的每个帧。
在这篇文章中，我将介绍knn算法，knn算法是机器学习中十大经典算法之一。knn可用于分类和回归问题，其算法原理简单，没有涉及太多数学原理，准确的说用一个数学公式就可以表示整个算法的核心。本文主要包括以下四个问题：
大数据文摘授权转载自zzllrr小乐 作者：Noah Giansiracusa 译者：zzllrr小乐 如今，人工智能 （AI） 的突破越来越频繁地成为新闻头条。至少就目前而言，人工智能是深度学习的代名词，这意味着基于神经网络的机器学习（如果你不知道神经网络是什么，不要担心——在这篇文章中你不需要它们）。 深度学习的一个领域引起了很多兴趣，也有很多很酷的结果，那就是图神经网络（GNN，graph neural networks）。 这种技术使我们能够喂送自然存在于图上的神经网络数据，而不是像欧几里得空间这
摘自：《机器学习实战》，用python编写的（需要matplotlib和numpy库） 海伦一直使用在线约会网站寻找合适自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，但她没有从中找到喜欢的人。经过一番总结，她发现曾交往过三种类型的人： 1.不喜欢的人（ 以下简称1 ）； 2.魅力一般的人（ 以下简称2 ）； 3.极具魅力的人（以下简称3 ） 尽管发现了上述规律，但海伦依然无法将约会网站推荐的匹配对象归入恰当的分类。她觉得可以在周一到周五约会哪些魅力一般的人，而周末则更喜欢与那些极具魅力
在小程序中，我们有许多近邻检索的场景：例如，在海量的小程序里为用户推荐潜在意图的小程序；在同样海量的小程序内容页面中，快速找到同一主题的下的资讯、视频、知识、商品等各类内容... 随着表示学习技术(Representation Learning)的不断发展，我们有了各种趁手的向量化工具，可以将海量的数据表示为高维图空间的顶点，他们的关系加上特点的距离测度则构成了图的边。那么问题就转化为如何在高维空间里实现快速近邻检索？这个问题有许多的解法，限于篇幅今天我们主要介绍基于HNSW的方法。 1. 前言 进入正题
SVN（Subversion）是集中式管理的版本控制器，而Git是分布式管理的版本控制器；这是两者之间最核心的区别。
一句话就可以概括出KNN（K最近邻算法）的算法原理：综合k个“邻居”的标签值作为新样本的预测值。更具体来讲KNN分类过程，给定一个训练数据集，对新的样本Xu，在训练数据集中找到与该样本距离最邻近的K（下图k=5）个样本，以这K个样本的最多数所属类别（标签）作为新实例Xu的预测类别。
git credentials Docs: https://git-scm.com/docs/gitcredentials
OSPF是一种内部网关协议（IGP），用于在企业和互联网服务提供商（ISP）网络中实现动态路由。它使用链接状态路由算法来确定最短路径，并利用LSA泛洪来维护网络拓扑。LSA是OSPF中用于交换路由信息的数据包。
在机器人的控制中，坐标系统是非常重要的，在ROS使用tf软件库进行坐标转换。
AI 科技评论按，本文作者韦易笑，本文首发于知乎专栏简单代码（zhuanlan.zhihu.com/skywind3000），AI 科技评论获其授权转载。以下为原文：
作者：runzhiwang，腾讯 TEG 后台开发工程师 本文介绍一种跳点搜索算法 JPS 以及其四个优化算法，其寻路速度最快可是 A*算法的 273 倍。文中的 JPS-Bit 和 JPS-BitPrune 都支持动态阻挡。 1.引言 寻路算法用途众多，例如在游戏和地图中。A*算法已经众所周知，对于其优化也是层出不穷，然而性能并没有取得突破性进展。本文介绍 JPS 的效率、多线程、内存、路径优化算法。为了测试搜索算法的优化性能，实验中设置游戏场景使得起点和终点差距 200 个格子，需要寻路 1000
译者注： 本文讲述了教儿童学习编程的原因以及方法，并介绍了多款针对不同年龄段、不同平台的应用程序。 无论你的孩子在长大后能否成为下一个扎克伯格，编程对他或者她来说都是一个非常有用的技能。它会帮助你的孩
话说这个世界上有各种各样的兔子和乌龟，但是研究发现，所有的兔子和乌龟都有一个共同的特点——喜欢赛跑。于是世界上各个角落都不断在发生着乌龟和兔子的比赛，小华对此很感兴趣，于是决定研究不同兔子和乌龟的赛跑。他发现，兔子虽然跑比乌龟快，但它们有众所周知的毛病——骄傲且懒惰，于是在与乌龟的比赛中，一旦任一秒结束后兔子发现自己领先t米或以上，它们就会停下来休息s秒。对于不同的兔子，t，s的数值是不同的，但是所有的乌龟却是一致——它们不到终点决不停止。 然而有些比赛相当漫长，全程观看会耗费大量时间，而小华发现只要在每场比赛开始后记录下兔子和乌龟的数据——兔子的速度v1（表示每秒兔子能跑v1米），乌龟的速度v2，以及兔子对应的t，s值，以及赛道的长度l——就能预测出比赛的结果。但是小华很懒，不想通过手工计算推测出比赛的结果，于是他找到了你——清华大学计算机系的高才生——请求帮助，请你写一个程序，对于输入的一场比赛的数据v1，v2，t，s，l，预测该场比赛的结果。
与普通的扩散研究不同，网络扩散开始考虑网络结构对于扩散过程的影响。这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子
K近邻算法又称KNN，全称是K-Nearest Neighbors算法，它是数据挖掘和机器学习中常用的学习算法，也是机器学习中最简单的分类算法之一。KNN的使用范围很广泛，在样本量足够大的前提条件之下它的准确度非常高。
今天和大家分享下一种实用且常见的算法：Floyd判圈算法(Floyd Cycle Detection Algorithm)，又称龟兔赛跑算法(Tortoise and Hare Algorithm)。
机器学习算法的设计让它们从经验中学习，当它们获取越来越多的数据时，性能也会越来越高。每种算法都有自己学习和预测数据的思路。在本文中，我们将介绍一些机器学习算法的功能，以及在这些算法中实现的有助于它们学习的一些数学方程。
来自：几用来包的回答 - 知乎 链接：https://www.zhihu.com/question/37118994/answer/70677255（点击尾部阅读原文前往） 初听到0.99999…=1都会吓一跳，不符“常识”，解释之后又感觉数学的魅力所在。 还有那些这样的例子？ 再比如： 给地球和小皮球做一个紧箍的钢环，同时给钢环扩大1米，哪个球的平均空隙大？（答案是一样大） 又如皮筋与蚂蚁问题： 一只蚂蚁在理性弹性绳的一端，向另一端以每秒1cm的速度爬行。弹性绳同时以每秒1m的速度均匀地拉长，蚂蚁
机器学习算法是这样设计的，它们从经验中学习，当它们获取越来越多的数据时，性能就会提高。每种算法都有自己学习和预测数据的方法。在本文中，我们将介绍一些机器学习算法的功能，以及在这些算法中实现的有助于学习过程的一些数学方程。
📷 美国数学协会的每一期《数学视野》（https://www.maa.org/press/periodicals/math-horizons）都会向读者展示一些难题，2021 年 4 月的一期包括由新
实际上，Dijkstra 算法在现实生活中有很多应用，它的思想：在图中的两点，算出最短路径，即花费最小的开销，具备很有价值的现实意义。
经常发上手即用的教程和技巧，今天来点不一样的「干货」，聊聊在设计中的价值创新。内文案例丰富，配图生动，也有实战案例，对于「需求」的理解非常到位，来自阿里Heyuchan 同学的分享，如果你恰好是交互设计的，更加不能错过咯。 每一个创新的方案不可复制，虽然我们都非常希望能提供一个简单易行的创新秘方，以保证每个项目都能成功，但是创新的稀缺性，恰恰决定了每一个成功的创新都是方案都是不可复制的，但其中的很多成功创新的案例中的基本规律和方法是可以借鉴的。在错综变化的商业环境中，我们需要快速响应并不断创新，在追求价值创
随着越来越多的开源软件、微服务架构的出现，所有的软件都在宣称自己是高性能的，大量的软件在滥用市场宣传混淆视听，把完全不具备高性能特征的系统鼓吹成无所不能，这让大众很难甄别出哪些是真材实料，哪些是狗皮膏药，哪些是滥竽充数。更有别有用心的厂家，打着符合国际、国内标准旗号的发布的颠倒黑白的性能评测报告——例如某互联网大厂与另外一家同城的图数据库创业公司就先后鼓吹自家的图数据库系统性能全球第一，但实际上所有测试结果都采用接口预先封装的模式，无论多复杂的查询逻辑，结果永远是几毫秒返回，既无查询语句，也没有查询结果的正确性验证，这就属于典型的盗名欺世。
问题：在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
与普通的扩散研究不同，网络扩散开始考虑网络结构对于扩散过程的影响。这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的后面，以此类推，直到所有元素均排序完毕。算法实现如下：
启发式搜索在状态空间中对每一个要搜索的位置按照某种方式进行评估,得到最优的位置,再从这个位置进行搜索直到达到目标.常用的启发式算法包括:禁忌搜索/遗传算法/进化算法/模拟退火算法/蚁群算法/人工神经网络等等.
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