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关键词

——PageRank

一、PageRank基本概念1、PageRank概念 PageRank,即网页排名,又称为网页级别,是由佩奇和布林在1997年提出来链接分析。 PageRank在谷歌搜索引擎中对网页质量评价起到了重要作用,在PageRank提出之前,已经有人提出使用网页入链数量进行链接分析,但是PageRank除了考虑入链数量之外,还参考了网页质量因素 在搜索中,有人为了使得自己网页排名够靠前,想出了很多来作弊,这样作弊被称为链接作弊(Link Spam)。 则当该用户下一次访问各节点概率为:?但是,此时存在这样一个问题,一个用户不可一直按照链接进行操作,有时会重进去页面,即以一定概率按照转移概率浏览网页节点。 误差在一定范围内,即为PageRank值。

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——PageRank

一、PageRank基本概念1、PageRank概念 PageRank,即网页排名,又称为网页级别,是由佩奇和布林在1997年提出来链接分析。 PageRank在谷歌搜索引擎中对网页质量评价起到了重要作用,在PageRank提出之前,已经有人提出使用网页入链数量进行链接分析,但是PageRank除了考虑入链数量之外,还参考了网页质量因素 在搜索中,有人为了使得自己网页排名够靠前,想出了很多来作弊,这样作弊被称为链接作弊(Link Spam)。 则当该用户下一次访问各节点概率为:?但是,此时存在这样一个问题,一个用户不可一直按照链接进行操作,有时会重进去页面,即以一定概率按照转移概率浏览网页节点。 误差在一定范围内,即为PageRank值。

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    分单

    描述目前在物流,企业用工等领域,都有着大量通过对接到订单进行分配需求。本文模拟是用户下订单,然后商家接到订单,由配送人员进行派送场景。 在实际应用中类似于百度外卖等有着非常多实际应用。这种问题因为复杂度太高,很难在短时间周期内求解成功,所以有了像遗传,退火等启发式,以便在短时间内够求出近似优解。? 本文模拟8个骑士,40个订单和40个商家进行计描述目前在物流,企业用工等领域,都有着大量通过对接到订单进行分配需求。 driveList.add(driver5); driveList.add(driver6); driveList.add(driver7); driveList.add(driver8);将模拟数据代入 总结目前中使用是欧式距离来进行两个点之间距离,运时间随着单子数量增加会加长,并且在某些情况下还会有很多约束条件,这些都是下一步需要改进重点。

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    Google正在研发型人工

    据英国《卫报》报道,美国Google公司杰夫•辛顿教授宣称,谷歌正在开发一种型人工,该具有逻辑、自然对话甚至调情力。 辛顿教授表示谷歌正在研究这种型人工可以将认知编码为一系列数字,他称之为“认知向量”。 初单词(包括云在内)位置是随机排序。然后翻译用翻译过句子作为训练数据集开始进行训练。刚开始翻译时,它所产生句子都是没有意义。 许多人工进展都是源于深度学习领域,它核心思想是计机程序用巨大数据集来训练,学习如何执行任务,而不是教一套死板规则。 美国企业家埃隆•马斯克曾描述人工是人类威胁,但是辛顿对人工发展所带来问题不是特别关注。辛顿表示他更担心美国国家安全局之类机构改进并滥用人工技术,例如对民众进行窃听。

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    | JP摩根人工、机器学习应用交易解析

    如果你对机器学习和人工(AI)在金融领域应用感兴趣话,J.P. Morgan发布了一份关于交易“应用数据驱动学习”问题报告。也许对你有帮助。 例如,JPM分析师指出,一盘国际象棋大约有40步长,一盘围棋大约有200步长。然而,即使使用每秒重考虑其期权中频电子交易,每小时也会有3600步。这也不是唯一问题。 然后,问题就变成试图理解为什么会做出它所做决策,并注入规则、值和约束来确保决策是可接受。6、该必须在理想交易优执行速度和优执行计划之间找到平衡一旦你有了你,它需要做一个权衡。 很多机会都是“短暂,可只存在于微秒尺度上”,“局部优并不一定会转变成一个全球优:现在可被认为是一个糟糕交易可是一个优秀交易开始”。 JP摩根表示,研究主要焦点已经变成了“policy learning algorithms”,这种在一定参数范围内,将符合特定业务目标累计奖励大化。

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    制造宠——边缘计

    全球手机快速发展,推动了移动终端和“边缘计发展。而万物互联、万物感知社会,则是跟物联网发展相伴而生,边缘计系统也因此应声而出。自动化事实上是一个以“控制”为核心。 其实在工业内网中,在离工业现场地方,融合网络、计、存储、应用核心开放平台,就近提供边缘服务,是满足制造企业数字化转型中提出快速连接、实时业务、数据优化、应用、安全保护等方面关键需求 工业CPS系统够支撑生产计划灵活适应产线资源变化,旧制造设备快速替换与设备上线。目前工业互联网平台已经够接入不同类型数据。 通过微服务架构,一个机床领域专家可以靠比较简单“拖拉拽”鼠标点击方式,把自己经验数据上传,用已经封装好机器学习对数据和做训练,做出一个预测机床性程序,可以应用在边缘,判断现场情况。 现在需要将云端框架通过裁剪、合并等简化手段,迁移至边缘计平台,使得在边缘计平台上运行云端训练后分析

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    群体-果蝇

    ,今天要说就是果蝇,“果蝇”就是你理解那个果蝇,这是在2011年由Wen-Tsao Pan提出有一种群体优化。 其后早被提出,也就是Eberhart(1995)教授粒子群(Particle Swarm Optimization)。 此是仿真鸟群觅食行为,藉由迭代搜寻目前离食物周围区域,接近食物,达到所研究问题佳解。这两种皆是藉由动物群体觅食行为而发展出来,因此有学者称为群体或是群。 而它们也都必须透过迭代搜寻才搜寻到佳解,因此亦属于演化式计领域。不论如何,生物为求生存必定有其存活与方,这些方也是许多学者努力研究方向。 Fly Optimization Algorithm, FOA)是一种基于果蝇觅食行为推演出寻求全局优化

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    人工总结

    (4)聚类分析(Cluster analysis)类: 1.BIRCH 2.DBSCAN 3.期望大化(Expectation-maximization,EM) 4.模糊聚类(Fuzzy Clustering (5)异常检测(Anomaly detection)类: 1.K邻近(K-nearest Neighbor,KNN) 2.局部异常因子(Local Outlier Factor,LOF)等。  二、按照解决任务不同来分类 可以分为二分类(Two-class Classification)、多分类(Multi-class Classification)、回归(Regression) (2)多分类(Multi-class Classification) 解决多分类问题通常适用三种解决方案:第一种,从数据集和适用方入手,利用二分类器解决多分类问题;第二种,直接使用具备多分类多分类器 (3)回归(Regression) 回归问题通常被用来预测具体数值而非分类。除了返回结果不同,其他方与分类问题类似。

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    基础(7)| 主流概览

    《人工发展白皮书技术架构篇( 2018 年)》,从产业发展角度,选择以深度学习驱动人工技术为主线,分析作为人工发展“三驾马车”力和数据技术现状、问题以及趋势,并对语音 本文将其中有关精彩观点进行摘要。 PDF报告全文下载,请关注公众号并回复:201809172.分类归纳:回归、分类和聚类回归是一种用于连续型数值变量预测和建模监督学习。 3.简述:胶囊网络、生成式对抗网络、迁移学习胶囊网络:受到神经科学启发,人工领军人物 Hinton 提出了胶囊网络概念。 其中, Fine-Tune 是深度迁移学习简单一种实现方式,通过将一个问题上训练好模型进行简单调整使其适用于一个问题,具有节省时间成本、模型泛化力好、实现简单、少量训练数据就可以达到较好效果优势 4.三种典型应用:语音、计机视觉、自然语言处理?

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    推荐研究 | 基础(28)

    0.内容提要随着知识爆炸社会形态逐渐明晰,如何从纷繁复杂知识中获取到自己想要那一个已经成为热门问题,比如商品个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上一种高级商务平台,可以帮助用户在商品选择方面提供个性化决策支持 1.推荐综述目前主要推荐主要分为6类:1. 基于内容推荐方优点:(1)不需要其他用户数据,没有冷开始问题和稀疏问题;(2)为具有特殊兴趣爱好用户进行推荐;(3)推荐或者不是很流行项目,没有项目问题;(4)通过列出推荐项目内容特征 协同过滤推荐协同过滤推荐技术是推荐系统中应用早和为成功技术之一,它一般采用邻近技术,利用用户历史爱好信息计用户之间距离。 第一步关联规则发现为关键且耗时,是瓶颈,但可以离线进行。 ?4. 基于效用推荐基于效用推荐是建立在对用户使用项目效用情况上计,其核心问题是怎么样为每一个用户去建立一个效用函数。

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    今日头条遭严整顿 显瓶颈

    对此,21世纪经济报道指出希望今日头条不仅依靠把关闻,更要注重社会价值导向。文章来源:21世纪经济报道。 原文如下:分析人士认为,人工仍然处于初级应用阶段,作为信息平台,今日头条应该加大人工审核力度,而不仅仅依赖于机器和。此外,互联网公司唯“流量”是问同时,还应该承担相应社会责任。 分析人士认为,人工仍然处于初级应用阶段,作为信息平台,今日头条应该加大人工审核力度,而不仅仅依赖于机器和。此外,互联网公司唯“流量”是问同时,还应该承担相应社会责任。 今日头条一般通过推荐和大数据判断,会把合适内容推送给合适人,平台只是流量分发机器。相比人工推荐,推荐投入产出比更高、覆盖面更广、个性化程度更高,但风险把控力相对较低。 以为广泛语音解析为例,在记录对话时,人工与人类一样准确,但它无辨别出讽刺、笑话或理解上百万种其他文化背景,而即使是普通信息,理解文化背景也至关重要。

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    在假肢上应用

    可穿戴传感器设备、家居、汽车等为代表化”装备,通过引入集成芯片和软件操作系统,为大量商品添加了“”元素,并与互联网、物联网、云计等进行紧密融合,协同发展,为用户提供运动统计、 动力假肢可以帮助穿戴者花费更少代谢量并获取更自然步态,在残疾人日常生活中扮演着重要角色。 基于假肢设计相关经验(本科期间)以及对了解,在假肢设计过程中引入,准确地进行下肢运动意图识别,使得残疾人穿戴动力假肢行走过程中,假肢在下肢腿蹬时刻自动为残疾人提供助力。 结构设计识别识别基本过程为:1、传感信号采集与处理;2、采用识别对运动模式进行分类。 其中,识别可以采用LDA,详细资料参考https:blog.csdn.netweixin_40604987articledetails79615968,具有源代码。

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    调度 与 蚁群

    2、资源分配策略学习力,结合收集反馈信息,可以动态调整资源分配调度策略,具有自主学习决策力。 3、异构集群管理力,当前资源管理平台,主要聚焦在同构平台,异构平台在工业界是一个非常现实问题,老机器还要发挥余热,机器要充分挖掘性潜力,就同时存在老并存场面。 今天我们说下第2点,调度化,调度根据收集到反馈信息动态调整资源,做到需要一定支撑,今天讲讲和调度很契合蚁群。 也就是说,当程序开始找到目标时候,路径几乎不可,甚至可是包含了无数错误选择而极度冗长。 对于调度这个课题,大家还想到什么比较契合吗?大家有更好,可以在下方评论。

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    Python人工经典之聚类

    4.对每个样本进行重赋权 5.重复前面1-4 6.对构建后学习器进加权投票 3.bagging集成与boosting集成区别: 数据方面: bagging:重采样 boosting:对数据进行权重调整 6.1 聚类简介 1.聚类分类 粗聚类 细聚类 2.定义 一种典型无监督学习, 主要用于将相似样本自动归到一个类别中 计样本和样本之间相似性,一般使用欧式距离6.2 聚类api初步使用 接着对着标记聚类中心之后,重出每个聚类中心点(平均值) 4、如果计得出中心点与原中心点一样(质心不再移动),那么结束,否则重进行第二步过程 kmeans小结 kmeans由于要计质心到每一个样本距离 肘部 ​ 下降率突然变缓时即认为是k值 2. SC系数 ​ 取值为,其值越大越好 3. 6.5 优化【***】 1.k_means 优点: 简单,容易理解 缺点: 特别人容易陷入到局部优解 2.Canopy 通过绘制同心圆,进行k值选择筛选 需要确定同心圆半径t1,t2 3.K-means

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    边缘(EI):重构力、重构、重构商业

    ,提出了“边缘”这个全概念,指出边缘(EI)是人工(AI)后一公里。 2018年6月我们正式发布了小蚁在人工后一公里三大应用场景:家居、出行和零售。Computer Vision,这应该是AI领域当中对力、、人才需求苛刻领域。 但是够让我们持续领先是“自我成长模型”人工前端设备开展应用时候会产生大量数据,数据反过来再重训练,形成、训练、数据闭环,这样结果就使得我们在前端精确度可以达到高 这就是从边缘感知到边缘计、边缘后再到端云结合。边缘计优势:摩尔定律边缘计够更快更好地进行处理。 这个后面有对比较,大家可关心它力,目前市场上找不到和它媲美产品,只找到传统安防类似产品,只找到国内安防公司海康卫视推出给政府做NVR产品。

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    论文解读 | 数据库动态

    人工与数据库结合可以体现在很多方面,一是数据库系统自身化,包括但不限于数据分布技术化、库内进行训练和推理操作、数据库自动诊断、容量预判等;二是数据库周边工具化,传统数据库运维管理通常是由数据库管理员 化程度高数据库周边工具在提升管理效率、降低错误引入率、减少安全隐患同时也大大降低了运营成本。数据库系统化是使数据库够自动执行调优、保护、备份和更以及其他常规管理任务。 如下图所示:聚类:原始DBSCAN通过检查对象与集群任何核心对象之间小距离来评估对象是否属于集群。 ,则划分到相似度该类中;然后用术平均更聚类中心;如果和所有聚类中心相似度都小于阈值,那么建一个聚类。 步骤参考图如下:这是一个在线计聚类,根据到来,不停地重复上述步骤,直至所有模板分入聚类且所有聚类相似度小于阈值。

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    5G将是全球互联云计

    2020年前后将进入5G时代,5G将推动对整个产业带来革命性影响,并改变我们所有人工作和生活方式,人类社会全面进入到数字化时代。云计互联,正在快速演进,5G将是全球互联设备之一。 5G创,设备厂商更是千帆竞速,百舸争流,与更多垂直行业合作,5G测试、技术研发、参与国际5G标准组织相关工作、与相关组织联合规划5G频谱等,不断实现全方位布局5G力。 无人驾驶是通信和计在5G时代价值交汇,目前中国ICT产业链推动LTE-V标准,已备受国际重视,形成了一定先发优势。 与此同时,物联网将在推动5G发展方面将发挥重要作用,医疗卫生、源和公用事业,被认为有前景5G部署领域。 随着5G相应技术部署,并在平台上进行测试,创、发明以及推出产品和服务机会,将无穷无尽。

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    5G将是全球互联云计

    2020年前后将进入5G时代,5G将推动对整个产业带来革命性影响,并改变我们所有人工作和生活方式,人类社会全面进入到数字化时代。云计互联,正在快速演进,5G将是全球互联设备之一。 5G创,设备厂商更是千帆竞速,百舸争流,与更多垂直行业合作,5G测试、技术研发、参与国际5G标准组织相关工作、与相关组织联合规划5G频谱等,不断实现全方位布局5G力。 无人驾驶是通信和计在5G时代价值交汇,目前中国ICT产业链推动LTE-V标准,已备受国际重视,形成了一定先发优势。 与此同时,物联网将在推动5G发展方面将发挥重要作用,医疗卫生、源和公用事业,被认为有前景5G部署领域。 随着5G相应技术部署,并在平台上进行测试,创、发明以及推出产品和服务机会,将无穷无尽。

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    Python人工经典之K-近邻

    1.K-近邻1.1 K-近邻简介 1.定义: 就是通过你邻居来判断你属于哪个类别 2.如何计你到你邻居距离 一般时候,都是使用欧氏距离1.2 k近邻api初步使用 1.sklearn 优势: 1.文档多,且规范, 2.包含多 3.实现起来容易 2.sklearn中包含内容 分类、聚类、回归 特征工程 模型选择、调优 3.knn中api sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier (n_neighbors=5) 参数: n_neighbors -- 选定参考几个邻居 4.机器学习中实现过程 1.实例化一个估计器 2.使用fit方进行训练1.3 距离度量 1.欧式距离 通过距离平方值进行计 2.曼哈顿距离(Manhattan Distance): 通过举例绝对值进行计 3.切比雪夫距离 (Chebyshev Distance): 维度大值进行计 4.闵可夫斯基距离(Minkowski 鸢尾花种类预测—流程实现 1.api sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm=auto) algorithm -- 选择什么样进行计

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    十款性压缩

    数据压缩是保留相同或绝大部分数据前提下减小文件大小过程。它原理是消除不必要数据或以更高效格式重组织数据。在进行数据压缩时,你可以选择使用有损方或无损方。 ,字典会被实时更以反映压缩数据和大小。 首个基于MLP于1988年被提出,目前已经被应用到:二进制编码——标准双符号编码量化——限制从连续集到离散集输入特定领域内转换——像素级数据变更MLP利用分解神经网络上一步输出来确定二进制码组合 早基于GAN压缩于2017年被提出。这些文件压缩比例是其他常见方(如JPEG、WebP等)2.5倍。你可以使用基于GAN通过并行化处理来实现实时压缩。 主要原理是基于相关特征来压缩图片。当解码时候,基于这些特征来重建图像。和基于CNN相比,基于GAN压缩通过消除对抗损失够产生更高品质图像。总结压缩够帮助你优化文件大小。

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      智能识图(IIR)为您提供微信同款、全品类、高精度、低门槛的商品识别服务。智能识图由腾讯云与微信联合打造,利用人工智能算法,可以快速、准确识别图片中的主体物品,并输出主体坐标。基于大量商品图片训练模型、数亿商品图片库检索,能够识别出商品的具体品牌、名称、型号或款式,并输出价格、介绍等内容。

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