复杂系统无处不在。无论是连接城市的庞大道路网络,还是社交媒体平台上错综复杂的社交关系网络,网络在塑造我们的世界中发挥着重要作用。在本文中,我们将探讨复杂系统的概念以及网络是如何成为其运行核心的。
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。
在数据库中,我们存储的通常是大量数据,因此没有办法一次把所有的数据都加载到内存中,从而利用内存的优势进行查询。那数据库是如何快速查询数据的呢?
本书的前三章有关一些模型,它们描述了由组件和组件之间的连接组成的系统。例如,在生态食物网中,组件是物种,连接代表捕食者和猎物的关系。
狗子们开学(上班)快乐!有没有期待这一期的图论碎碎念呢?在本期开始之前,首先我们用数学语言把2.1的内容总结一下。
如图2-7-4所示,图中有A、B、C、D、E这5个节点,每两个结点之间,有的没有连接,比如A、C。对于有连接的结点之间,用箭头标示,箭头的方向表示连接方向。例如A和B之间,表示可以从A到B,但不能从B到A;B和C之间,则用双向箭头标示,既能从B到C,又能从C到A。
在互联世界中,用户不能被视为独立的实体。他们之间存在一定的关系,我们有时希望在构建机器学习模型时考虑到这些关系。
首先让我们从社交网络的含义开始。 下面你会看到一个宝莱坞演员网络作为节点。 如果他们在至少一部电影中合作,他们就会用实线连接。所以,我们可以看到Amitabh Bachchan和Abhishek Bachchan都与网络中的所有演员合作,而Akshay Kumar只与两个Bachchans合作。 这也是一个社交网络。 任何具有个人之间联系的网络,其中连接捕获它们之间的关系是社交网络。 分析这些网络可以让我们深入了解网络中的人,比如谁是真正的影响者,谁是最相关的,等等。
一个图G = (V, E)由一些点及点之间的连线(称为边)构成,V、E分别计G的点集合和边集合。在图的概念中,点的空间位置,边的区直长短都无关紧要,重要的是其中有几个点以及那些点之间有变相连。
作为数据科学家,我们已经对 Pandas 或 SQL 等其他关系数据库非常熟悉了。我们习惯于将行中的用户视为列。但现实世界的表现真的如此吗?
官方文档:https://www.osgeo.cn/networkx/reference/classes/graph.html# networkx是Python的一个包,用于构建和操作复杂的图结构,提供分析图的算法。图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构,顶点表示数据,边是由两个顶点唯一确定的,表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性,以存储更多的信息。 对于networkx创建的无向图,允许一条边的两个顶点是相同的,即允许出现自循环,但是不允许两个顶点之间存在多条边,即出现平行边。边和顶点都可以有自定义的属性,属性称作边和顶点的数据,每一个属性都是一个Key:Value对。
官网学习地址:https://networkx.org/documentation/stable/auto_examples/drawing/index.html
在网络理论 的研究中,复杂网络是由数量巨大的节点 和节点之间错综复杂的关系共同构成的网络 结构。用数学的语言来说,就是一个有着足够复杂的拓扑 结构特征的图 。复杂网络具有简单网络,如晶格网络 、随机图 等结构所不具备的特性,而这些特性往往出现在真实世界的网络结构中。复杂网络的研究是现今科学研究中的一个热点,与现实中各类高复杂性系统,如的互联网 、神经网络 和社会网络 的研究有密切关系。
我们都知道《权利的游戏》在全世界都很多忠实的粉丝,除去你永远不知道剧情下一秒谁会挂这种意外“惊喜”,当中复杂交错的人物关系也是它火爆的原因之一,而本文介绍如何通过 NetworkX 访问开源的分布式图数据库 Nebula Graph,并借助可视化工具—— Gephi 来可视化分析《权力的游戏》中的复杂的人物图谱关系。
运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put 。
在互联世界中,用户不是独立的实体,它们彼此之间具有一定的关系,我们有时在构建机器学习模型时就包括这些关系。
这一节我们来介绍缓冲池的内部结构。如果不清楚缓冲池是什么东西可以查看之前系列的第一篇文章。缓冲池最简单的理解为数据库磁盘文件在内存对应的映射,是一个十分重要的核心组件,缓冲池的内容和细节还是挺多的,这部分内容个人会限制篇幅让读者更好的消化。
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
社交网络分析(Social Network Analysis,简写为SNA),又称为社会网络分析,是指基于信息学、数学、社会学、管理学、心理学等多学科的融合理论和方法,为理解人类各种社交关系的形成、行为特点分析以及信息传播的规律提供的一种可计算的分析方法。社交网络是由多个节点及其关系所组成的集合,节点通常代表个人或组织,节点之间的边则代表他们的联系或交互。社交网络分析涉及的理论很广泛,有网络科学、复杂网络分析、图神经网络等。
本文从图的概念以及历史讲起,并介绍了一些必备的术语,随后引入了networkx库,并以一个航班信息数据集为例,带领读者完成了一些基本分析。
(1)Networks (also known as Natural Graphs):其实就是我们实际生活中会遇到的真实的图,比如社会人际关系、基因组、我们的想法
官方文档:https://www.osgeo.cn/networkx/reference/classes/graph.html#
今天我们来聊聊 Networkx,这是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具。它内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。
LRU是Least Recently Used的缩写,意思是最近最少使用,它是一种Cache替换算法。 什么是Cache?狭义的Cache指的是位于CPU和主存间的快速RAM, 通常它不像系统主存那样使用 DRAM技术,而使用昂贵但较快速的SRAM技术。 广义上的Cache指的是位于速度相差较大的两种 硬件之间, 用于协调两者数据传输速度差异的结构。除了CPU与主存之间有Cache, 内存与硬盘 之间也有Cache,乃至在硬盘与网络之间也有某种意义上的Cache── 称为Internet临时文件夹或网络内容缓存等。
受苏神的《最小熵原理(五):“层层递进”之社区发现与聚类》启发,拿来做词聚类,看苏神的贴出来的效果蛮好,就上手试了试,感觉确实不错。
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作,掌握常用的机器学习算法是非常有必要的,常见的机器学习算法:
Model and Cost Function_Cost Function - Intuition II”
在前文当中,我们介绍了搜索引擎的大致原理。有错过或者不熟悉的同学,可以点击下方的链接回顾一下前文的内容。
前文我们在介绍垃圾收集算法的时候,简单提到过:标记-整理算法(Mark-Compact)中的移动存活对象操作是一种极为负重的操作,必须全程暂停用户应用程序才能进行,像这样的停顿被最初的虚拟机设计者形象地描述为 “Stop The World (STW)”。
M、V 是这三种架构模式中的共同含有的部分,M 是 Model 的缩写,代表“数据模型”;V 是 View 的缩写,代表“视图”。
梅西(Lionel Messi)无需介绍,甚至不喜欢足球的人都听说过,最伟大的球员之一为这项运动增光添彩。这是他的维基百科页面:
此图由作者使用本文分享的项目生成。几个月前,基于知识的问答(KBQA)还只是新奇事物。如今,对于任何人工智能爱好者来说,使用检索增强生成(RAG)实现KBQA已经轻而易举。看到自然语言处理领域的可能性如此迅速地扩展,令人着迷,而且每天都在变得更好。在我的最后一篇文章中,我分享了一种递归的RAG方法,用于根据大量文本语料库回答复杂查询的多跳推理式问答实现。
查看本案例完整的数据、代码和报告请登录数据酷客(http://cookdata.cn)案例板块。
在我们生活的世界中,每一个人以及每一个事物相互之间都存在着关系,有直接关系,也有间接关系,最终会形成一个无形的大的关系网。network模块是一个用python语言开发的图论和复杂网络建模工具,模块内置了常用的图与复杂网络分析算法。
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
在之前的机器学习基石课程中,我们就接触过Perceptron模型了,例如PLA算法。Perceptron就是在矩gt(x)外面加上一个sign函数,取值为{-1,+1}。现在,如果把许多perceptrons线性组合起来,得到的模型G就如下图所示:
现在我们已经搞明白一件事儿了,那就是数据库的Buffer Pool到底长成个什么样,大家想必都是理解了
字典 wordList 中从单词 beginWord 和 endWord 的 转换序列 是一个按下述规格形成的序列:
在设计稿转网页中运用基于self-attention机制设计的机器学习模型进行设计稿的布局,能够结合dom节点的上下文得出合理的方案。
前言 众所周知,又拍云在注册操作员时,密码只能用自动生成,这样虽然密码确实复杂了,可是自己却根本记不住,只能记在其他地方,着实不方便,那么有没有办法可以自己设定密码呢?当然是有的,并且只要一点点的ht
在本章中,我们将讨论随机性和概率。我们将首先通过从数据集中选择元素来简要探讨概率的基本原理。然后,我们将学习如何使用 Python 和 NumPy 生成(伪)随机数,以及如何根据特定概率分布生成样本。最后,我们将通过研究涵盖随机过程和贝叶斯技术的一些高级主题,并使用马尔可夫链蒙特卡洛方法来估计简单模型的参数来结束本章。
在软件设计中有一个原则,那就是任何复杂的操作或计算都不要重复计算两次,于是在软件工程中就有了一种非常重要的设计,那就是缓存。缓存广泛实施在各种应用中用于加快系统效率,提升用户体验,例如CDN就是显著例子。
SDN(Software Defined Networking)是一种新型的网络架构,通过集中式的控制平面管理数据层面的转发等操作。网络的连通性是最基础的需求,为保证网络连通,控制器需应用相应的图论算
众所周知,在mysql5以前,默认的存储引擎是:myslam。但mysql5之后,默认的存储引擎已经变成了:innodb,它是我们建表的首选存储引擎。
上一期的推送,小F做了一些社交网络分析的前期工作。 传送门:Python数据可视化:平凡的世界 比如获取文本信息,人物信息。 最后生成一个人物出现频数词云图。 本次来完成剩下的工作。 实现《平凡的世界
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。
tensorflow,pytorch,mxnet每一个主流的深度学习框架都提供了相对应的可视化模板,那有没有一种方法更加具有通用性呢?我们会在论文中,相关文献中看到各种神经网络可视化的图形,有平面图形,三维立体图形,觉得很美观,你一定很好奇,这是不是使用绘图软件画的,还是只是用办公软件画的?对于人工智能研究者,那就太low了,人工智能都搞得定,还能被几幅图像给难住?本文带你一文看尽常用的一些神经网络可视化的开源项目。
前两天下午四点打过来的电话,没接到。因为是座机分机所以不能打过去(试了几次,这个事情告诉我们手机要随身携带,万一面试官用座机打的,你还不能回拨)。于是我等啊等,终于在快七点面试官给我打过来了。阿里面试的用户体验是真的好,面试官很耐心。再次感谢阿里hr都很好,昨天查了状态已回绝。自己实力不够,还需继续修炼 先说说总体情况面了三十多分钟,我问问题用了十几分钟,总共四十多分钟。基本的问题回答出来了,但是本人比较内向,不是很会接话茬子有点尬聊。每次回答完一个问题,就安静了几秒钟。基本问题都回答出来了,然后再一点点
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