在一个无向图G中，若将某个节点v去除之后后G所包含的连通域增多，则v称作切割节点（cut vertex或关节点（articulation point）。如果一个图不含任何关节点则称之为双连通图，最典型的就是完全图。任一无向图都可视作由若干个极大的双连 通子图组合而成，这样的每一子图都称作原图的一个双连通域（bi-connected component）。例如下图中的节点3和5就是关节点。
简介 人类创造迷宫的历史至少可以追溯到 5000 年前：1986 年人们在意大利西西里岛上发现了一幅绘制于公元前 3000 年的迷宫的史前壁画。希腊神话中，克里特岛国王米诺斯的儿子，半人半牛怪物的弥诺陶洛斯，就被关在克诺索斯的一座迷宫里。中世纪的英国则流行草坪迷宫，也就是把草坪栽种成迷宫的样式。清朝乾隆年间，圆明园里仿照欧洲的迷宫，用四尺高的雕花砖墙造了一座中西结合的迷宫花园：万花阵。下图是清内府宫廷满族画师伊兰泰所作的《西洋楼透视图铜版画》中的一幅，描绘的就是圆明园里的万花阵迷宫。 在这篇文章里，我将介
该文章是一篇技术文章，主要介绍了如何通过编辑距离算法实现文本相似度的计算。文章首先介绍了编辑距离算法的原理，然后详细讲解了基于编辑距离的文本相似度计算方法，并给出了具体的实现代码。最后，文章还探讨了编辑距离算法在技术社区中的应用，包括相似度计算和相似问答系统。
文 | 陆勤 来源 | 数据人网 R是目前学习R语言中应用最广泛的平台。当你认真起来学习R的时候你会找到学习R的窍门。 它之所以功能强大是因为很多机器学习的算法都是现有的。然而其中一个问题是这些算法都是由第三方提供的，这似乎让这些算法的使用看起来没有一致性。因此它会放慢你学习的步伐，而且影响程度很大，那是因为你需要学着如何不断的运用在每个包里的算法对数据做出模型以用来做出某些预测，而且要不断的重复。 对于处在这个阶段的人来说，你会发现你是如何可以克服这些在在R的算法中，涉及机器学习中的困难。如果能按照你提早
还在为智商过多而烦恼吗？还在为无处装逼而郁闷吗？赶紧抓起手上的电话，打开微信秘籍酷，查看今天的装逼巅峰话题红黑树！今天林药师亲自调制，无色无味，居家旅行装逼必备良品，服一剂神清气爽，服两剂目瞪口呆！
本系列主要根据吴恩达老师的课程、李航老师的统计学习方法以及自己平时的学习资料整理！在本文章中，有些地方写的十分简略，不过详细的介绍我都附上了相应的博客链接，大家可以根据相应的博客链接学习更详细的内容。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
【导读】主题知识树是专知的核心结构之一，为构建结构化、体系化、链路化的知识内容库提供基础设施，以及进一步支持个性化主题定制、主题链路知识学习、智能搜索、探索发现等智能应用提供保障。今天为大家简单介绍主题知识树的定义、构建方法和应用，希望大家喜欢，也请多多探讨。 背景 在前面的文章《专知，一个新的认知方式》，我们解释了做专知的思考。面向移动互联时代，我们做两点事情： 一是如何有效生产筛选出专业、可信、优质的内容知识，直达用户需求，解决“专”的问题； 二是如何从自由机制产生的碎片化、乱序、非结构化的内容数据中
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/51533549， 来自： shiter编写程序的艺术
最近在研究一些机器学习方面的论文，翻到了一篇较早的机器学习综述（2017年），虽然不是最新的研究现状，但考虑到经典机器学习算法其实发展并不像深度学习那么迅猛，所以其论述还是很有参考性。本文就其中关于机器学习算法分类的一段进行选摘翻译，以供参考。原文链接可通过阅读原文查阅。
在mysql中，索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构，它是排好序的，独立于mysql表数据之外的。
马上就要算法考试了，好紧张，先复习第一波.... 参考文献（算法导论）+（张莉老师ppt） ---- 函数的增长，对算法效率的描述 渐进记号：Θ、Ω、O、o、w(那个很像w的符号，不记得咋打出来了)
你知道如何为你的分类问题选择合适的机器学习算法吗？当然，如果你真正关心准确率，那么最佳方法是测试各种不同的算法（同时还要确保对每个算法测试不同参数），然后通过交叉验证选择最好的一个。但是，如果你只是为你的问题寻找一个“足够好”的算法，或者一个起点，这里有一些我这些年发现的还不错的一般准则。 你的训练集有多大？ 如果训练集很小，那么高偏差/低方差分类器（如朴素贝叶斯分类器）要优于低偏差/高方差分类器（如k近邻分类器），因为后者容易过拟合。然而，随着训练集的增大，低偏差/高方差分类器将开始胜出（它们具有较低的渐
叶子节点：存放决策结果 非叶子节点：特征属性，及其对应输出，按照输出选择分支 决策过程：从根节点出发，根据数据的各个属性，计算结果，选择对应的输出分支，直到到达叶子节点，得到结果
决策树算法生成的一颗完整的决策树会非常的庞大，每个变量都被详细地考虑过。在每一个叶节点上，只要继续分支就会有信息增益的情况，不管信息增益有多大，都会进行分支操作。最终所达到的目的是决策树的叶节点所覆盖的训练样本都属于同一类。
决策树（Decision Tree）是一种常见的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归任务中。并且再其之上的随机森林和提升树等算法一直是表格领域的最佳模型，所以本文将介绍理解其数学概念，并在Python中动手实现，这可以作为了解这类算法的基础知识。
Gartner在2016年时便提出了AIOps的概念，AIOps即人工智能与运维的结合，并预测到2020年，AIOps 的采用率将会达到 50%。
XGBoost 简介 在大数据竞赛中,XGBoost霸占了文本图像等领域外几乎80%以上的大数据竞赛.当然不仅是在竞赛圈,很多大公司也都将XGBoost作为核心模块使用,好奇的人肯定都很想揭开这个神奇
从零开始学Python【33】--KNN分类回归模型（实战部分） 从零开始学Python【32】--KNN分类回归模型（理论部分） 从零开始学Python【31】—DBSCAN聚类（实战部分） 从零开始学Python【30】--DBSCAN聚类（理论部分）
大多数AI的需求通过三种基本能力概括： 1.运动：角色移动的能力 （导航和寻路结合动画系统） 2.决策：做出决策的能力 （有限状态机、行为树 、模糊状态机、神经网络） 3.战略：战略战术思考的能力（技术同上，AI算法控制并非单个角色，敌人进行团队协作） 根据上述模型，将AI任务划分为三个层级：运动层、决策层和战略层。运动层和决策层针对单个角色，战略层针对小队或者大规模群体。这三个层次周围是与各种游戏中的接口。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 Open AI的员工Jack Clark最近发布的一条推特，记录了波士顿动力Spot机器人由侧躺、翻身再到站立的过程。整个过程动作流
作者：张乾 【新智元导读】Open AI的员工Jack Clark最近发布的一条推特，记录了波士顿动力Spot机器人由侧躺、翻身再到站立的过程。整个过程动作流畅，Jack Clark认为就像是在做瑜伽。 波士顿动力的Atlas机器人完成360度完美后空翻之后的两个月，公司的另一款产品又做了个瑜伽动作。 Open AI的员工Jack Clark最近发布的一条推特，记录了Spot机器人由侧躺、翻身再到站立的过程。 “波士顿动力的Spot机器人做了个瑜伽。”Jack Clark评论。 视频为机器人做的“瑜伽”
在上一篇中，通过一个求连续子数组的最大和的例子讲解，想必我们已经大概了然了分治策略和递归式的含义，可能会比较模糊，知道但不能用语言清晰地描述出来。但没关系，我相信通过这篇博文，我们会比较清楚且容易地用自己的话来描述。 通过前面两章的学习，我们已经接触了两个例子：归并排序和子数组最大和。这两个例子都用到了分治策略，通过分析，我们可以得出分治策略的思想：顾名思义，分治是将一个原始问题分解成多个子问题，而子问题的形式和原问题一样，只是规模更小而已，通过子问题的求解，原问题也就自然出来了。总结一下，大致可
导读：在机器学习领域里，不存在一种万能的算法可以完美解决所有问题，尤其是像预测建模的监督学习里。 所以，针对你要解决的问题，最好是尝试多种不同的算法。并借一个测试集来评估不同算法之间的表现，最后选出一
导读：在机器学习领域里，不存在一种万能的算法可以完美解决所有问题，尤其是像预测建模的监督学习里。
在机器学习领域里，不存在一种万能的算法可以完美解决所有问题，尤其是像预测建模的监督学习里。 比方说，神经网络不见得比决策树好，同样反过来也不成立。 最后的结果是有很多因素在起作用的，比方说数据集的大小
随着人工智能、云计算等技术的兴起，5G 网络的不断成熟，万物互联时代应用需求日益多样化的同时，对于芯片架构的需求也越来越多样化。ARM 架构在提供可靠性能的基础上，以低功耗、低开销的特点被广泛应用到数据中心和云计算领域，并成为必不可少的部分。 在此背景下，腾讯云重磅推出搭载 ARM 架构处理器的新一代 CVM 标准型 SR1，并于即日起正式开启公测。标准型实例 SR1 搭载主频达 2.8GHz 的 Ampere® Altra® 处理器，基于全新优化虚拟化平台，提供了平衡、稳定的计算、内存和网络资源。
Decision Trees (DTs) 是一种用来 classification 和 regression 的无参监督学习方法。其目的是创建一种模型从数据特征中学习简单的决策规则来预测一个目标变量的值。
学习dl不去深层的扒扒，没有理论的支撑是不行的，今天分享一篇笔记，另加读者的心得，很棒。
本文共3800字，建议阅读6分钟。 选什么算法？本文为你梳理TOP10机器学习算法特点。
雪花算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法，采用 Scala 语言实现，是把一个 64 位的 long 型的 id，1 个 bit 是不用的，用其中的 41 bit 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 id，12 bit 作为序列号。雪花算法SnowFlake生成唯一ID
运营商的网络大数据具有实时性高、覆盖业务广、业务价值大等特点，利用网络大数据赋能网络运营智慧化是各运营商的迫切诉求，今天就给大家分享一下我们在利用网络大数据提升移动网智慧运营方面做过的一些实践活动。
介绍 预测分析是基于以前收集的数据来预测未来的结果。它包括两个阶段： 训练阶段：从训练数据中学习一个模型。 预测阶段：使用模型预测未知或未来的结果。 预测模型 我们可以选择许多模型，每个模型都基于一些与数据底层分布有关的不同假设。因此，我们对所要讨论中的两个一般问题感兴趣：1.分类 - 关于预测类别（一个离散的值，有限的，没有排序的），以及2.回归-关于预测一些数值的量（一个连续且有序的无限值）。 对于分类问题，我们使用“虹膜”数据集，并从其萼片和花瓣的“宽度”和“长度”测量中预测其“物种”。以下是
机器学习解决的问题无非两类：预测、分类 预测：预测所属分类、预测预测数值，区别：预测目标Y是连续的还是离散的
生成树指在无向图中找一棵包含图中的所有节点的树，此树是含有图中所有顶点的无环连通子图。对所有生成树边上的权重求和，权重和最小的树为最小生成树，次小的为次最小生成树。
作者 | 蚂蚁链 LETUS 技术负责人 田世坤 写在前面 文字产生以前，结绳记事是人类用来存储知识和信息的主要方式。此后，从竹简、纸张的发明，到工业时代的磁盘存储，再到信息时代的数据库，存储方式不断革新，“存力”不断提高。 11 月 3 日，在 2022 云栖大会上，蚂蚁链历经 4 年技术攻关与测试验证的区块链存储引擎 LETUS（Log-structured Efficient Trusted Universal Storage）正式发布。 这一款面向区块链可信数据存储的技术产品，不仅用来解决
金庸先生已离我们远去，笔者当天在朋友圈看到这一消息时心情非常沉痛。作为在小学时就开始读金庸小说的80后，先生给我们的，不仅仅是一个个鲜活的人物，跌宕起伏的故事情节，正义与侠义，而是一个时代的印记。总想着为先生写点什么，奈何文笔不佳，就从自己的专业出发，将AI各种学派与金大侠笔下的人物作一类比，与各位讨论品评，算是对先生的一点点缅怀与哀思。
基于海量数据的存储与处理面临挑战，TB级到PB级； 行业技术标准的日益形成，Hadoop； 趋势：
前两天发了一篇别再说 React 快了，要被打脸的,有些人一看到标题就开始喷了，有数据支撑吗？你的意思就是 diff 算法慢咯？等等等，对于这种人我也只能呵呵了，文章都没看，就开始喷，杠精怎么来的，就是这么来的。
看了LightGBM的论文之后，在从头看XGBoost论文，之前虽然看过，现在对比看的时候又有不同。
最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM），本案例采用朴素贝叶斯模型。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，本节对此算法作了重点分析。
【导读】随着互联网的普及，搜索成为人们最常用的基本功能之一，但这背后的秘密是什么呢？近日，微软公司介绍了他们是其如何应对用户搜索习惯的改变，并开源了支撑 Bing 搜索背后的算法。
性能在软件工程诞生时就占据着非常重要的位置，如何用更少的硬件资源来支撑更多的功能、来完成更多的任务是软件工程师的职责，也是用来衡量一个软件工程师技艺高低的标准。
工欲善其事，必先利其器。 在 MVVM 早已被引入 Web 前端应用开发的今天，其实我们已经有了一些选择，有了一些应用开发的利器。它们的代表就是 Vuejs，React, angular。它们都致力于提升开发效率，希望帮开发者做更多的事，通过诸如声明式的绑定，便可通过框架完成视图层的自动化 , 使得业务开发者可以有更多的精力，重新聚焦业务实现的关注点，回归应用开发的本质。 什么是业务开发的本质呢？其实就是把业务抽象后设计的数据结构和算法。 📷 这是昨天从 npm trends 里截的一张 (angular.
中国植被生物量分布图集由航天宏图实验室提供，利用MODIS地表反射率数据和植被指数（MCD43A4、MCD12Q1），与美国农业部FIA项目提供的地上生物量数据结合进行随机森林机器学习，训练得到各种植被类型的地上生物量估算模型。模型的总体预测精度为R2=0.72，RMSE=33.90 Mg/ha。将模型应用到中国地区，产生了覆盖全国的500米分辨率的年度植被地上生物量数据和相关图集。对森林火灾前后受灾区域的生物量分别进行估算和变化监测，能够有效评估火灾带来的植被生物量的损失，为火灾灾后评估提供有效的支撑。前言 – 人工智能教程
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合； 通俗点来讲的话：我们把现实世界中海量以及复杂的问题，以特定的数据类型和特定的存储结构保存到主存储器（内存）中；
在读了这篇文章之后，你会对区块链有个大概了解。以下是我在过去两年里在区块链和分类账上学到的9件事。对于那些着手区块链的人来说，这是一个入门读物。 区块链是散列 组成区块链的块碰巧大部分都是散列(所以你可以说我们都是在处理哈希链而不是块链)。散列只是一个固定大小的值，看起来就像字母表里的东西，但是可以被可靠地复制到相同的数据集里，它们很容易做像混淆数据、速度索引和其他许多用途的任务。区块链的散列由不同的种类组成，但通常都是足够强大的算法，不能轻易地破坏(比如SHA256)。它们通常有各种各样的神秘属性，如碰撞
业务：深入理解所在行业的商业模式，从业务中发现motivation并进而改进模型算法的能力
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