在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。这个时候我们会用到R中最常用的两个函数，grep和grepl。其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。
文本挖掘模型结构示意图 1. 分词 分词实例： 提高人民生活水平：提高、高人、人民、民生、生活、活水、水平 分词基本方法： 最大匹配法、最大概率法分词、最短路径分词方法
构建词库是离线操作，主要对目标数据集中的文本进行解析提取词干信息，建立当前数据集的词库，然后基于词库，对数据集中所有文档提取本文特征。构建词库在整个检索系统生命周期开始阶段实施，一般情况仅执行一次，是针对目标检索文本数据集进行的非频繁性操作。
本章将定制并实现更加基本，且更为常用的两类数据结构——栈与队列。与此前介绍的向向量和列表一样，它们也属于线性序列结构，故其中存放的数据对象之间也具有线性次序。相对于一般的序列结构，栈与队列的数据操作范围仅限于逻辑上的特定某端。然而，得益于其简洁性与规范性，它们既成为构建更复杂、更高级数据结构的基础，同时也是算法设计的基本出发点，甚至常常作为标准配置的基本数据结构以硬件形式直接实现。因此无论就工程或理论而言，其基础性和地位都是其它结构无法比拟的。
C、C++和Java等程序设计语言，都将数组作为一种内置的数据类型，支持对一组相关元素的存储组织与访问操作。
笔者寄语：情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高，笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已。
虽然张量看起来是复杂的对象，但它们可以理解为向量和矩阵的集合。理解向量和矩阵对于理解张量至关重要。
R通常被用来进行数值计算比较多，字符串处理相对较少，而且关于字符串的函数也不多，用得多的就是substr、strsplit、paste、regexpr这几个了。实际上R关于字符串处理的功能是非常强大的，因为它甚至可以直接使用Perl的正则表达式，这也是R的一个理念，作为语言就把向量计算做到极致，作为环境，就在各领域都集成最好的。R中有grep系列的函数，可以用最强大的方式处理字符串的所有问题
集合运算的一般规则如下： union(x,y) #求并集 intersect(x,y) #求交集 setdiff(x,y) #求属于x而不属于y的所有元素 setequal(x,y) #判断x与y是否相等 a %in% y #判断a是否为y中的元素 choose(n, k) #n个里面取k个的组合数 combn(x,n) #x中的元素每次取n个的所有组合 combn(x,n,f) #将这些组合用于指定函数f
help() 或者 ? + command 这是学习和使用R最常用到的命令。 help.search() 或者?? 搜索包含制定字串或pattern的命令 R.Version() 查看
处理文本是每一种计算机语言都应该具备的功能，但不是每一种语言都侧重于处理文本。R语言是统计的语言，处理文本不是它的强项，perl语言这方面的功能比R不知要强多少倍。幸运的是R语言的可扩展能力很强，DNA/RNA/AA等生物序列现在已经可以使用R来处理。
机械相似性代表着，两个文本内容上的相关程度，比如“你好吗”和“你好”的相似性，纯粹代表着内容上字符是否完全共现，应用场景在：文章去重；
在 MATLAB中，根据元素在数组中的位置（索引）访问数组元素的方法主要有三种：按位置索引、线性索引和逻辑索引。
局部敏感哈希示意图（from: Piotr Indyk） LSH的基本思想是：将原始数据空间中的两个相邻数据点通过相同的映射或投影变换（projection）后，这两个数据点在新的数据空间中仍然相邻的概率很大，而不相邻的数据点被映射到同一个桶的概率很小。也就是说，如果我们对原始数据进行一些hash映射后，我们希望原先相邻的两个数据能够被hash到相同的桶内，具有相同的桶号。对原始数据集合中所有的数据都进行hash映射后，我们就得到了一个hash table，这些原始数据集被分散到了hash table的桶内，每个桶会落入一些原始数据，属于同一个桶内的数据就有很大可能是相邻的，当然也存在不相邻的数据被hash到了同一个桶内。因此，如果我们能够找到这样一些hash functions，使得经过它们的哈希映射变换后，原始空间中相邻的数据落入相同的桶内的话，那么我们在该数据集合中进行近邻查找就变得容易了，我们只需要将查询数据进行哈希映射得到其桶号，然后取出该桶号对应桶内的所有数据，再进行线性匹配即可查找到与查询数据相邻的数据。换句话说，我们通过hash function映射变换操作，将原始数据集合分成了多个子集合，而每个子集合中的数据间是相邻的且该子集合中的元素个数较小，因此将一个在超大集合内查找相邻元素的问题转化为了在一个很小的集合内查找相邻元素的问题，显然计算量下降了很多。 那具有怎样特点的hash functions才能够使得原本相邻的两个数据点经过hash变换后会落入相同的桶内？这些hash function需要满足以下两个条件： 1）如果d(x,y) ≤ d1， 则h(x) = h(y)的概率至少为p1； 2）如果d(x,y) ≥ d2， 则h(x) = h(y)的概率至多为p2； 其中d(x,y)表示x和y之间的距离，d1 < d2， h(x)和h(y)分别表示对x和y进行hash变换。 满足以上两个条件的hash functions称为(d1,d2,p1,p2)-sensitive。而通过一个或多个(d1,d2,p1,p2)-sensitive的hash function对原始数据集合进行hashing生成一个或多个hash table的过程称为Locality-sensitive Hashing。 使用LSH进行对海量数据建立索引（Hash table）并通过索引来进行近似最近邻查找的过程如下： 1. 离线建立索引 （1）选取满足(d1,d2,p1,p2)-sensitive的LSH hash functions； （2）根据对查找结果的准确率（即相邻的数据被查找到的概率）确定hash table的个数L，每个table内的hash functions的个数K，以及跟LSH hash function自身有关的参数； （3）将所有数据经过LSH hash function哈希到相应的桶内，构成了一个或多个hash table； 2. 在线查找 （1）将查询数据经过LSH hash function哈希得到相应的桶号； （2）将桶号中对应的数据取出；（为了保证查找速度，通常只需要取出前2L个数据即可）； （3）计算查询数据与这2L个数据之间的相似度或距离，返回最近邻的数据； LSH在线查找时间由两个部分组成： （1）通过LSH hash functions计算hash值（桶号）的时间；（2）将查询数据与桶内的数据进行比较计算的时间。因此，LSH的查找时间至少是一个sublinear时间。为什么是“至少”？因为我们可以通过对桶内的属于建立索引来加快匹配速度，这时第（2）部分的耗时就从O(N)变成了O(logN)或O(1)（取决于采用的索引方法）。 LSH为我们提供了一种在海量的高维数据集中查找与查询数据点（query data point）近似最相邻的某个或某些数据点。需要注意的是，LSH并不能保证一定能够查找到与query data point最相邻的数据，而是减少需要匹配的数据点个数的同时保证查找到最近邻的数据点的概率很大。 二、LSH的应用 LSH的应用场景很多，凡是需要进行大量数据之间的相似度（或距离）计算的地方都可以使用LSH来加快查找匹配速度，下面列举一些应用： （1）查找网络上的重复网页 互联网上由于各式各样的原因（例如转载、抄袭等）会存在很多重复的网页，因此为了提高搜索引擎的检索质量或避免重复建立索引，需要查找出重复的网页，以便进行一些处理。其大致的过程如下：将互联网的文档用一个集合或词袋向量来表征，然后通过一些hash运算来判断两篇文档之间的相似度，常用的有minhash+LSH、simhash。 （2）查找相似新闻网页或文章 与查找重复网页类似，可以通过hash的方法来判断两篇新闻网页或文章是否相
对一个数据框 d，用 summary(d) 可以获得每个连续型变量的基本统计量，和每个离散取值变量的频率。以及分类变量的各种类型的统计结果。如：
gensim是一个Python的自然语言处理库，能够将文档根据TF-IDF，LDA，LSI等模型转换成向量模式，此外，gensim还实现了word2vec，能够将单词转换为词向量。
自组织神经网络(self-Organization Mapping net,SOM)是基于无监督学习方法的神经网络的一种重要类型。自组织神经网络是神经网络最富有美丽的研究领域之一，它能够通过其输入样本学会检测其规律性和输入样本相互之间的关系，并且根本这些输入样本的信息自适应调整网络，使网络以后的响应与输入样本相适应。竞争型神经网络的神经元通过输入信息能够识别成组的相似输入向量；自组织神经网络通过学习同样能够识别成组的相似输入向量，使那些网络层中彼此靠得很近的神经元对相似输入向量产生响应。与竞争型神经网络不同
大型语言模型(LLM)能够在短时间内生成非常流畅和连贯的文本，为人工智能的对话、创造性写作和其他广泛的应用开辟了新的可能性，然而，LLM也有着一些关键的局限性。它们的知识仅限于从训练数据中识别出的模式，这意味着缺乏对世界的真正理解。同时，推理能力也是有限的，不能进行逻辑推理或从多种数据源来融合事实。面对更复杂、更开放的问题时，回答开始变得荒谬或矛盾，美其名曰“幻觉”。
不同数据结构内部的存储与组织方式各异，其操作接口的使用方式及时空性能也不尽相同。引入列表结构的目的在于弥补向量结构在解决某些应用问题时，在功能及性能方面的不足。二者之间的差异，表面上体现于对外的操作方式，但根源则在于其内部存储方式的不同。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare，将输入src或其选定的区域，增加到功率2，添加到累加器sqsum。 累积权重，计算输入src和累加器的加权和，以使acc成为帧序列的运行平均值：acc（x，y）=（1-alpha）* acc（x，y）+ alpha * image（x，y ）如果mask（x，y）！= 0，其中alpha调节更新速度（累加器对于先前帧的多少速度）.. 自适应阈值，将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值，由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和（高斯），由param1减去。 添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。 AddWeighted，计算的两个数组的加权和如下：dst（I）= src1（I）* alpha + src2（I）* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小（或ROI大小）。 ApplyColorMap，将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd，并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）＆src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseNot，反转每个数组元素的每一位：。 BitwiseOr，计算两个数组的每元素逐位分离：dst（I）= src1（I）| src2（I）在浮点数组的情况下，它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseXor，计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）^ src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter，使用框过滤器模糊图像 BoxPoints（RotatedRect），计算输入2d框的顶点。 BoxPoints（RotatedRect，IOutputArray），计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject，计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵，计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation，计算所选区域中的一般运动方向，并返回0到360之间的角度。首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist，计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient，计算mhi的导数Dx和Dy，然后计算梯度取向为：方向（x，y）= arctan（Dy（x，y）/ Dx（x，y）），其中Dx（x，y）考虑Dy（x，y）“符号（如cvCartToPolar函数）。填写面罩后，指出方向有效（见delta1和delta2说明）.. CalcOpticalFlowFarneback（IInputArray，IInputArray，IInputOutputArray，Double，Int32，Int32，Int32，Int32，Double，OpticalflowFarnebackFlag），使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback（Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Single>，Image <Gray，Single>，Double
在简单数组或列表中插入新数据时，插入数据的索引不是从要插入的值确定的。这意味着密钥（索引）和值（数据）之间没有直接关系。因此，如果需要在数组中搜索值，则必须在所有索引中进行搜索。在哈希表中，您可以通过散列值来确定键或索引。这意味着密钥是根据值确定的，每次需要检查列表中是否存在该值时，您只需对值进行散列并搜索该密钥，查找速度非常快，时间复杂度为O(1）。
PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的。其中，第一个新坐标轴选择是原始数据中方差最大的方向，第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中使得方差最大的，第三个轴是与第1,2个轴正交的平面中方差最大的。依次类推，可以得到n个这样的坐标轴。通过这种方式获得的新的坐标轴，我们发现，大部分方差都包含在前面k个坐标轴中，后面的坐标轴所含的方差几乎为0。于是，我们可以忽略余下的坐标轴，只保留前面k个含有绝大部分方差的坐标轴。事实上，这相当于只保留包含绝大部分方差的维度特征，而忽略包含方差几乎为0的特征维度，实现对数据特征的降维处理。
时间动作检测（TAD）是视频理解中的基本任务之一，在视频编辑，体育分析，监控录像分析以及自动驾驶[1]等领域有着广泛的真实应用。TAD旨在识别人类动作的起始和结束时间，并同时识别相应的动作类别。为了应对TAD在复杂真实应用场景中的挑战，我们专注于复杂的多标签时间动作检测（Multi-label TAD），在这种情况下，未修剪的视频中存在来自不同类别的多样化动作，通常具有显著的时空重叠。
回答一个问题：save(a,file="test.RData")这句代码如果报错object a not found，是为什么，应该怎么解决？
来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读7分钟本文为你介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现。 在本文中将介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现，本文提供有关在图像检索任务中使用的推荐方法的背景信息。阅读本文后你将有能够从头开始创建类似图像的搜索引擎的能力。 图像检索（又名基于内容的图像检索Content-Based Image Retrieval 或 CBIR）是任何涉及图像的搜索的基础。 上图来自文
前两日，在微博上说：“到今天为止，我至少亏欠了3篇文章待写：1、KD树；2、神经网络；3、编程艺术第28章。你看到，blog内的文章与你于别处所见的任何都不同。于是，等啊等，等一台电脑，只好等待..”。得益于田，借了我一台电脑（借他电脑的时候，我连表示感谢，他说“能找到工作全靠你的博客，这点儿小忙还说，不地道”，有的时候，稍许感受到受人信任也是一种压力，愿我不辜负大家对我的信任），于是今天开始Top 10 Algorithms in Data Mining系列第三篇文章，即本文「从K近邻算法谈到KD树、SIFT+BBF算法」的创作。
本文介绍了稀疏表示、匹配追踪（MP）和正交匹配追踪（OMP）算法，以及它们在压缩感知、信号重构和机器学习等领域的应用。
刚体，顾名思义，是指本身不会在运动过程中产生形变的物体，如相机的运动就是刚体运动，运动过程中同一个向量的长度和夹角都不会发生变化。刚体变换也称为欧式变换。
个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
常规的知识库检索通常使用的是关键字与词条匹配，随着AGI的爆发，越来越多的知识库检索开始使用向量检索技术，特别是在RAG领域，增强型的生成式问答检索正在大面积应用和推广。
R语言 控制流：for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
传统的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上相当于伪随机数产生算法。产生的两个签名，如果相等，说明原始内容在一定概 率 下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别极大。从这个意义 上来 说，要设计一个 hash 算法，对相似的内容产生的签名也相近，是更为艰难的任务，因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外，还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息。 而 Google 的 simhash 算法产生的签名，可以满足上述要求。出人意料，这个算法并不深奥，其思想是非常清澈美妙的。
可以通过分号; 连接不同的代码（如赋值加输出，赋值加输出还可以靠将赋值代码加上圆括号）
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
和弦图可用于表示数据间的关系和流量。外围不同颜色圆环表示数据节点，弧长表示数据量大小。内部不同颜色连接带，表示数据关系流向、数量级和位置信息，连接带颜色还可以表示第三维度信息。首尾宽度一致的连接带表示单向流量（从与连接带颜色相同的外围圆环流出），而首尾宽度不同的连接带表示双向流量。外层加入比例尺，还可以一目了然的发现数据流量所占比例。
match函数的基本用法 a <- c(1,2,3,5,7,20) b <- c(3,8,10) match(a,b) ＃match (A,B) 其中把A里的元素逐个匹配B中所有元素，如能匹配上，就返回匹配上的元素在B向量的位置；所以返回值长度和A相等 match(a,b) ＃[1] NA NA 1 NA NA NA #把1和B向量进行匹配，没有-NA； #把2和B向量匹配，没有-NA； #把3和B向量进行匹配，是B向量的第一个元素，所以返回值是1，其余同样比较 #match(a,b)的意思是a里的每个
大家对注意力机制多少都有所耳闻，毕竟在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）领域，2017年，《Attention Is All You Need》这篇论文是里程碑式的存在；几乎所有的LLM都是基于注意力机制构建的，甚至最新的多模态或基于视觉的模型也在某种程度上都运用了它；今天，我们将深入探讨注意力机制。
一. SIFT简介 1.1 算法提出的背景： 成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，对环境的适应能力较差，急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。1999年British Columbia大学大卫.劳伊（ David G.Lowe）教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法，并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子－SI
很多人想到的是HashMap。 确实可以将值映射到 HashMap 的 Key，然后可以在 O(1) 的时间复杂度内返回结果，效率奇高。但是 HashMap 的实现也有缺点，例如存储容量占比高，考虑到负载因子的存在，通常空间是不能被用满的，而一旦你的值很多例如上亿的时候，那 HashMap 占据的内存大小就变得很可观了。
不想排版，心情也不好，但是这个知识点很重要，尤其是学习R语言的朋友，请仔细看~ 一直以来我都是随便看了点R的编程教程，因为我学了一点点C，所以还算有基础，现在基本上简单看看教程就能懂一门语言了，区别只是熟练度而已。R用得比较多，所以还算擅长，但是很多快捷应用的地方，我总是寄希望于到时候再查资料，所以没能用心的记住，这次花了点时间好好整理了一下R里面关于数据操作的重点，我想，以后再碰到类似的数据处理要求，应该很快能解决了把。 首先看看排序： 在R中，和排序相关的函数主要有三个：sort()，rank()，or
张氏相机标定法利用不同角度拍摄的多张棋盘图像，计算出相应的内参：f_x, f_y, c_x, c_y（内参）,以及畸变系数k_1,k_2,k_3,p_1,p_2（径向畸变、切向畸变参数）。
1、merge(a,b)，纯粹地把两个数据集合在一起，没有沟通a、b数据集的by，这样出现的数据很多，相当于a*b条数据；
作者：邓侃 编辑：闻菲 【新智元导读】Yoshua Bengio 团队日前提出了一种名叫图谱注意力网络（Graph Attention Network，GAT）的新型神经网络架构，探讨将图谱（Grap
习题一、象棋（Xiangqi，ACM/ICPC Fuzhou 2011，UVa1589）考虑一个象棋残局，其中红方有n（2≤n≤7）个棋子，黑方只有一个将。红方除了有一个帅（G）之外还有3种可能的棋子：车（R）、马（H）、炮（C），并且需要考虑蹩马腿（如图2.7所示）和将与帅不能照面（将帅如果同在一条直线上，中间又不隔着任何棋子的情况下，走子的一方获胜）的规则。输入所有棋子的位置，保证局面合法并且红方已经将军。你的任务是判断红方是否已经把黑方将死。关于中国象棋的相关规则请参见原题。
承接R&Python Data Science系列:数据处理(5)--字符串函数基于R(一)，继续介绍R语言中的字符串函数。
查找最后一个维度的k个最大项的值和索引。如果输入是一个向量(秩=1)，找到向量中k个最大的元素，并将它们的值和索引作为向量输出。因此value [j]是输入的第j个最大的条目，它的索引是index [j]。矩阵(分别地。，计算每一行的前k个条目(resp)。沿着最后一个维度的向量)。因此,
抛开这篇论文，我们先谈一谈人岗匹配这件事到底在做什么，做哪些难点。 一家大公司，一旦发布了某招聘需求，往往每天会有成千上万封简历飞来应聘。HR需要从这成千上万封简历中筛选符合要求的、跟岗位匹配的一批简历，进入面试环节。而这个筛选过程是十分痛苦的，一天看上百封简历可能还看得过来，一天看一千封、一万封，你就根本没法应付了。这个时候，我们就希望借助于机器帮我们筛选。所以最初，我们会设定一些规则，让电脑去判断一封简历是否满足了某些要求，比如毕业学校、学历、年龄等等这些硬性要求。但是，对简历的要求远远不止这些，还有对技能（软技能、硬技能）的要求，对工作经历项目经历的要求，这些很难通过人工设定规则来判断。另外，语言的表达形式多种多样，你定义了一个要求，简历实际上也满足这个要求，但是表达方式、用词用语不一样怎么办？而且，不光是筛选掉不合格的简历，合格的简历也不是全部都要，这个数量依然太大了，我们还需要优中选优，对所有合格的简历进行一个匹配度的排序，最终可以选出前N个最符合要求的简历来。
来源：Deephub Imba本文约2900字，建议阅读5分钟本文介绍了知识图谱嵌入模型的总结与比较。 知识图谱嵌入(KGE)是一种利用监督学习来学习嵌入以及节点和边的向量表示的模型。它们将“知识”投射到一个连续的低维空间，这些低维空间向量一般只有几百个维度（用来表示知识存储的内存效率）。向量空间中，每个点代表一个概念，每个点在空间中的位置具有语义意义，类似于词嵌入。 一个好的KGE 应该具有足够的表现力来捕获 KG 属性，这些属性解决了表示关系的独特逻辑模式的能力。并且KG 可以根据要求添加或删除一些特
近期，DeepMind发表论文，称受Marta Garnelo和 Murray Shanahan的论文“Reconciling deep learning with symbolic artificial intelligence: representing objects and relations”启发，他们提出了一种新的架构，可将目前人工智能的两大流派符号派和神经网络派相结合，并取得良好效果。但是对于如此重要的论文，在国内的主流技术论坛上竟然没有什么的解读与评论，经过了两天的研究，笔者先将我对PrediNet的一些成果发布出来，供各位参考。
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