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.
选自int8 Blog 机器之心编译 我们都知道 DeepMind 的围棋程序 AlphaGo，以及它超越人类的强大能力，也经常会听到「蒙特卡洛树搜索」这个概念。事实上，蒙特卡洛树搜索是在完美信息博弈场景中进行决策的一种通用技术，除游戏之外，它还在很多现实世界的应用中有着广阔前景。本文中，我们会以 AlphaGo 为例子，对这一方法进行详细介绍。 长久以来，学术世界一直认为计算机在围棋这个复杂游戏上达到超越人类的水平是几乎无法实现的。它被视为人工智能的「圣杯」——一个我们原本希望在未来十年挑战的遥远里程碑。
趣味算法（第二版）读书笔记： day1: 序章|学习的方法和目标. day2:算法之美|打开算法之门与算法复杂性 day3.算法之美|指数型函数对算法的影响实际应用 day4.数学之美|斐波那契数列与黄金分割 day5.算法基础|贪心算法基础 day6.算法基础||哈夫曼树 day7.算法基础||堆栈和队列
网络技术日新月异，许多技术应运而生，例如物联网（IoT）、5G，云服务等。对于这些新服务，新的要求也随之出现，现有网络逐渐变得不足，分段路由(Segment Routing，SR)作为一种新的概念应运而生，号称“下一代MPLS”。
二叉树中的 路径 被定义为一条节点序列，序列中每对相邻节点之间都存在一条边。同一个节点在一条路径序列中 至多出现一次 。该路径 至少包含一个 节点，且不一定经过根节点。
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
摘要：理解神经系统中的交流和信息处理是神经科学的中心目标。在过去的二十年中，连接组学和网络神经科学的进步为研究复杂大脑网络中的多突触通信开辟了新的途径。最近的研究对连接体信号仅通过最短路径发生的主流假设提出了质疑，这导致了大量替代网络通信模型的出现。本文综述了脑网络通信模型的最新进展。我们首先从图论的数学和神经信号传导的生物学方面(如传输延迟和代谢成本)之间的概念联系开始。我们将关键的网络通信模型和措施组织到一个分类法中，旨在帮助研究人员在文献中导航越来越多的概念和方法。该分类学强调了连接体信号传导不同概念的优点、缺点和解释。我们通过回顾在基础、认知和临床神经科学中的突出应用，展示了网络通信模型作为一种灵活、可解释和易于处理的框架来研究脑功能的效用。最后，对未来网络通信模型的发展、应用和验证提出了建议。
这里多渠道指的是，单渠道多节点的场景比较好理解，就是进入某个web \ 小程序，在不同页面之间进行跳转，多渠道这里比较多的就是，同一用户在不同的较大的场景下的流转，比如在小红书种草 -> 微信好友推荐 -> 淘宝上买了。
图机器学习 2.1 Properties of Networks, Random Graph
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。
教学内容：本章在上一章知识表示的基础上研究问题求解的方法，是人工智能研究的又一核心问题。内容包括早期搜索推理技术，如图搜索策略和消解原理；以及高级搜索推理技术，如规则演绎系统、产生式系统、系统组织技术、不确定性推理和非单调推理。
此内容为数据派独家内容，数据派是清华大数据产业联合会官方微信公众账号，定期发布清华大数据系列讲座信息，分享讲座实录，欢迎转发 。
归因分析是通过一定的逻辑方法，计算每个渠道、或者触点对最终结果贡献程度的方法。有一套合理的归因办法，才能科学地衡量不同渠道的广告价值，指导更好的投放。 其是衡量某一个渠道/触点价值的，没有考虑触点之间的跳转。
Hi，这里是 HelloGitHub 推出的 HelloZooKeeper 系列，免费开源、有趣、入门级的 ZooKeeper 教程，面向有编程基础的新手。
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。
📷 @TOC[1] Here's the table of contents: •一、比特币是如何运作的，区块链是什么 •1.1、比特币可以用来做什么？ •1.2、在哪里可以找到区块链
作为一个文科生，深知文化娱乐、旅游休闲、市场营销等领域正在迎接推荐算法的洗礼，传统的分析、内容生产，势必会发生改变。因此笔者一直关注技术领域，斥巨资（狗头保命
我发现很多候选人都没有答道关键点上，感觉是在哪里看到过相关的文章，听起来零零散散，毫无逻辑。
最有用的基本数据结构之一。查找时间都为O(1)，O(1)被称为常量时间，即所需的时间都相同。
D分离（D-Separation）又被称作有向分离，是一种用来判断变量是否条件独立的图形化方法。相比于非图形化方法，D-Separation更加直观且计算简单。对于一个DAG（有向无环图），D-Separation方法可以快速的判断出两个节点之间是否是条件独立的。
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？
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。
今天为大家介绍的是来自Hankz Hankui Zhuo的一篇关于反向合成规划的论文。在反向合成规划中，使用简单的基元合成复杂分子存在大量可能的路径。即使是经验丰富的化学家在选择最有前景的转化路线时也经常遇到困难。目前的方法依赖于人工定义的或经过机器训练的评分函数，这些评分函数在化学知识方面具有限制，或者使用昂贵的估计方法进行引导。在这里，作者提出了一种经验引导的蒙特卡洛树搜索（EG-MCTS）来解决这个问题。作者建立了一个经验引导网络来在搜索过程中从合成经验中学习知识，而不是使用随机搜索。
AI研习社按：图是一种常见的数据结构，可以被用于许多不同的预测任务。如何从图数据学习有效特征是个重要的问题。我们的新概念是从点和边出发，拓展到更高阶的子图结构（比如路径、子图）来帮助图特征学习。这些高阶的子图结构通常具有不同的功能，事实上在一起共同构造了整个网络，所以我们称这些高阶的子图结构为网络功能模块（Network Functional Blocks）。
本文介绍社群发现算法在关联图谱中的应用。社群发现算法是图算法中的一种，图算法是图分析的工具之一。
图网络的基础知识还是蛮深的，笔者听着觉得耗很多脑细胞。代码块里大部分是笔者个人理解，希望大家多指导和讨论～
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，它在语音识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。那么什么样的问题需要HMM模型来解决，一般有以下两个特征： (1)我们的问题是基于序列的，比如时间序列，或者状态序列； (2)我们的问题中有两类数据，一类序列数据是可以观测到的，即观测序列；而另一类数据是不能观察到的，即隐藏状态序列，简称状态序列。
话虽如此，我决定在CSDN新星计划挑战期间将我所了解的数据结构和算法集中起来。本文旨在使 DSA 看起来不像人们认为的那样令人生畏。它包括 15 个最有用的数据结构和 15 个最重要的算法，可以帮助您在学习中和面试中取得好成绩并提高您的编程竞争力。后面等我还会继续对这些数据结构和算法进行进一步详细地研究讲解。
图论一直是数学里十分重要的学科，其以图为研究对象，通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。而在机器学习的世界里，我们希望从数据中挖掘出隐含信息或模型。因此，如果我们将图中的结点作为随机变量，连接作为相关性关系，那么我们就能构造出图模型，并期望解决这一问题。本文将为构造该模型提供最基础的概念。 我们都知道机器学习里的决策树，其可以表示为给定特征条件下类的条件概率分布。并且我们知道决策树由结点和有向边组成，结点又由表示特征的内部结点和表示类的叶结点构成。而通常决策树的学习又包括了特征的选择、决策树的生成和决策
（一）：定义及简介： 介绍（introduction） 通常我们总是对寻找某一段时间上的模式感兴趣，这些模式可能出现在很多领域：一个人在使用电脑的时候使用的命令的序列模式；一句话中的单词的序列；口语中的音素序列。总之能产生一系列事件的地方都能产生有用的模式。 考虑一个最简单的情况：有人(柯南？)试图从一块海藻来推断天气的情况。一些民间的传说认为“soggy”的海藻意味着潮湿（wet）的天气，“dry”的海藻预示着晴朗（sun）。如果海藻处于中间状态“damp”，那就无法确定了。但是，天气的情况不可能严格的
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
寻路对很多游戏来讲都是不可或缺的元素,在一般的游戏中,使用一些基本的寻路算法(譬如 BFS, Dijkstra 或者 A* 等等)就可以很好的解决寻路问题,但是在另一些游戏中,尤其是在游戏地图比较庞大的情况下,这些基本寻路算法需要耗费大量的时间进行寻路,进而造成游戏卡顿,这使得寻路优化变得非常重要.
转载自：http://blog.csdn.net/fengchaokobe/article/details/7478774
现在软件开发已经离不开版本控制系统。版本控制系统不仅能保留每个文件所有版本的历史信息，还能够方便查找。另外，也能够让团队协作不受空间和时间的限制。
A*（A-star）算法是一种静态网路中求解最短路径最有效的直接搜索算法。在电子游戏中最主要的应用是寻找地图上两点间的最佳路线。在机器人领域中，A*算法常用于移动机器人路径规划。 📷 为了便于理解，本文将以正方形网格地图为例进行讲解。如图，蓝色格子是障碍物，灰色格子是可通过区域，绿色格子是起点（S），红色格子是终点（D）。我们要做的是找到一条从起点到终点的最佳路线。 📷 为了顺利地解决问题，我们先要设定一些约束条件： 1. 从一个格子可以朝周围 8 个方向移动。其中
3．假设你想创建一个列表，保存在一段文本中遇到的不同的（唯一的）词以及词的数量，你应该使用哪种数据结构来保存它们，可以最容易地进行随后的数据存取？
无论是在我们的开发项目中，还是在我们的日常生活中，都会较多的涉及到文件压缩。谈到文件压缩，可能会有人想问文件压缩到底是怎么实现的，实现的原理是什么，对于开发人员来说，怎么实现这样一个压缩
其实转录组走到现在我总觉得少了点什么东西，后来才想起来是cytospace寻找hub基因
选自Dev To 作者：vaidehijoshi等 机器之心编译 参与：蒋思源、李泽南 图论一直是数学里十分重要的学科，其以图为研究对象，通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。而在机器学习的世界里，我们希望从数据中挖掘出隐含信息或模型。因此，如果我们将图中的结点作为随机变量，连接作为相关性关系，那么我们就能构造出图模型，并期望解决这一问题。本文将为构造该模型提供最基础的概念。 我们都知道机器学习里的决策树，其可以表示为给定特征条件下类的条件概率分布。并且我们知道决策树由结点和有向边组成，结点又由表示特征的
Representation Learning for Attributed Multiplex Heterogeneous Network
衡量算法的标准-算法复杂度：https://blog.csdn.net/z929118967/article/details/131809460
用户行为分析是数据分析中非常重要的一项内容，在统计活跃用户，分析留存和转化率，改进产品体验、推动用户增长等领域有重要作用。单体洞察、用户分群、行为路径分析是用户行为数据分析的三大利器。
目前，基于图论的复杂脑网络分析技术是当前脑科学研究的热点，在脑科学领域的应用是复杂脑网络理论的一个重要分支。不论你的研究技术采用的是EEG、MEG、fMRI还是DTI，不论你研究的正常的大脑高级认知过程还是诸如精神分裂等疾病的脑功能/结构异常变化，复杂脑网络技术都可以作为一个十分强大的分析工具应用于上述情况。目前，大量的研究成果已经证明，大脑既不是一个完全的随机网络（random network），也不是一个完全的有序网络（regular network），而是具有“经济性的”小世界网络特性。所谓的小世界网络（Small-word network），是指其具有较小的特征路径长度L和较大的聚类系数C，换句话说，小世界网络的L、C处于有序网络和随机网络之间。由于运用复杂脑网络分析技术需要一定的数学基础和对图论较好的理解，使得很多研究者对复杂脑网络理论望而却步。这里，小编以较为通俗的语言给大家介绍几个复杂脑网络分析中的常用指标，以期和大家共同学习、共同进步。
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。
但产品不可能只有一个页面或者一个功能，往往是多个功能组合而成的。那么分析这一系列的功能点，知道哪些该优化，该往哪个方向优化，就很重要了。产品功能组合的分析，我们需要度量的是多个功能分析。
为进一步提升大型语言模型（LLM）解决复杂问题的能力，今天给大家分享的这篇文章，作者提出了思维图（GoT），其性能超过了思维链（CoT）、思维树（ToT）。思维图（GoT）的关键思想是能够将LLM生成的信息建模为任意图，其中信息单位是顶点，边代表顶点之间的依赖关系。这种方法优点能够将任意LLM的思维组合在一起，提炼出整个思维图内容。实验结果显示：相比目前的思维树（ToT）提高了62%。
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2939672.2939754
本文主要讲述隐马尔科夫模及其在中文分词中的应用。 基于中文分词语料库，建立中文分词的隐马尔科夫模型，最后用维特比方法进行求解。
Tor是什么 Tor是互联网上用于保护您隐私最有力的工具之一，但是时至今日仍有许多人往往认为Tor是一个终端加密工具。事实上，Tor是用来匿名浏览网页和邮件发送（并非是邮件内容加密）的。 今天，我们要讨论一下Tor的是如何工作的、它做什么、不会做什么，以及我们该如何正确地使用它。 Tor的工作原理是这样的： 当你通过Tor发送邮件时， tor会使用一种称为“洋葱路由”的加密技术通过网络随机生成的过程传送邮件。这有点像在一叠信中放了一封密信。网络中的每个节点都会解密消息（打开的最外信封），然后发送内部加密
北京朝歌 拿到毕业证了吗？ 简单讲下计算机科学与技术都学过什么东西？ 对自己在专业上的评价是怎么样的？ 为什么选择嵌入式？嵌入式对硬件打交道比较多； openCV负责什么工作？ 获得了什么奖项？是团队
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