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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-5 高维数据映射为低维数据
通过前面的关于主成分的学习，此时假设我们已经求出针对X样本矩阵来说前k个主成分，每一个主成分对应的一个单位方向，用W矩阵来表示，此时的W矩阵为k行n列，代表前k个主成分，每一个主成分有n个元素。
4K31发布于 2019-11-13 - 来自专栏刷题笔记
7-5 字符串循环左移
点这里 7-5 字符串循环左移 输入一个字符串和一个非负整数N，要求将字符串循环左移N次。 输入格式： 输入在第1行中给出一个不超过100个字符长度的、以回车结束的非空字符串；第2行给出非负整数N。
1.1K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
20300发布于 2021-09-11 - 来自专栏刷题笔记
7-5 小字辈 (25 分)
点这里 7-5 小字辈 (25 分) 本题给定一个庞大家族的家谱，要请你给出最小一辈的名单。
89110发布于 2019-11-08 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
32520编辑于 2021-12-06 - 来自专栏以终为始
7-5 堆中的路径 （25 分)
7-5 堆中的路径 （25 分) 将一系列给定数字插入一个初始为空的小顶堆H[]。随后对任意给定的下标i，打印从H[i]到根结点的路径。
21320编辑于 2023-03-09 - 来自专栏自然语言处理
图与图学习（下）
例如，在电子商务中，一个基于图（Graph）的学习系统能够利用用户和产品之间的交互来做出非常准确的推荐，但图的复杂性使得现有的深度学习算法在处理时面临着巨大的挑战。 需要注意的是，图神经网络的研究与图嵌入（对图嵌入不了解的读者可以参考这篇文章《图嵌入综述》）或网络嵌入密切相关，图嵌入或网络嵌入是数据挖掘和机器学习界日益关注的另一个课题。 图嵌入旨在通过保留图的网络拓扑结构和节点内容信息，将图中顶点表示为低维向量，以便使用简单的机器学习算法（例如，支持向量机分类）进行处理。 许多图嵌入算法通常是无监督的算法，它们可以大致可以划分为三个类别，即矩阵分解、随机游走和深度学习方法。 图卷积网络是许多复杂图神经网络模型的基础，包括基于自动编码器的模型、生成模型和时空网络等。下图直观地展示了图神经网络学习节点表示的步骤。 ?
92130发布于 2021-03-23 - 来自专栏自然语言处理
图与图学习（中）
在上篇中，我们简单学习了图论的基本概念，图的表示和存储方式，同构图和异构图的分类，以及几个基础的图论算法。 在接下来的前置教程下篇中，我们将会学习图机器学习。 本案例将包含以下内容： 一. 图机器学习 图学习的主要任务 图学习中包含三种主要的任务： 链接预测（Link prediction） 节点标记预测（Node labeling） 图嵌入（Graph Embedding） ---- 链接预测 这相当于监督学习中的train/test的划分。 然后，我们评估密集图的正确预测的比例，或者使用稀疏图的标准曲线下的面积(AUC)。 到目前为止，我们所看到的图的一个局限性是没有向量特征。但是，我们可以学习图的嵌入！ ，链接预测和图嵌入的图学习技术。
1.5K10发布于 2021-03-17 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)
受新冠疫情影响，当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离，国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上，实验室内最多只能有 1 个人，且每个人都必须提前申请实验室的使用，只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请，你需要写个程序自动审批，使得能够被批准的申请数量最大化。
64200发布于 2021-09-10 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)
受新冠疫情影响，当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离，国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上，实验室内最多只能有 1 个人，且每个人都必须提前申请实验室的使用，只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请，你需要写个程序自动审批，使得能够被批准的申请数量最大化。
48010编辑于 2021-12-06 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-5 文件传输 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727502 7-5 文件传输 (25 分) 当两台计算机双向连通的时候，文件是可以在两台机器间传输的
43420发布于 2019-11-07 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 子串与子列 (25 分)
子串是一个字符串中连续的一部分，而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集，可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt，pabt是一个子串，而 pat 就是一个子列。
46540发布于 2021-09-10 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 子串与子列 (25 分)
子串是一个字符串中连续的一部分，而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集，可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt，pabt是一个子串，而 pat 就是一个子列。
40210编辑于 2021-12-06 - 来自专栏机器之心
图论与图学习（二）：图算法
本文是其中第二篇，介绍了图算法。 前一篇文章介绍了图的主要种类以及描述一个图的基本特性。现在我们更加详细地介绍图分析/算法以及分析图的不同方式。 我们将在第三篇文章中介绍图中的机器学习和图学习。 四 总结 现在我们已经介绍了图的基础知识、图的主要类型、不同的图算法和它们使用 networkx 的 Python 实现。 下一篇文章我们将介绍图学习，这能提供预测图中节点和边的方法，从而处理缺失值或预测新的关系。 扩展阅读： Neo4j 的图算法全面指南，Mark Needham & Amy E.
4.4K22发布于 2019-08-06 - 来自专栏DrugOne
图对比学习 | 结合图的结构信息和节点特征的图对比学习
最近，对比学习（CL）已成为一种无监督的图表示学习的非常热门的方法。大多数图CL方法首先在输入图上进行随机扩充，得到两个视图，并使两个视图的表示一致性最大化。 尽管图CL方法得到了长足的发展，但图增广方案（CL中的关键组成部分）的设计仍然很少被探索。 本文认为，数据扩充方案应保留图的内在固有结构和属性信息，这使得模型对不重要的节点和边的扰动不敏感。 在本文中，作者提出了一种新的具有自适应增强的图对比表示学习方法，该方法结合了图的拓扑和语义方面的各种先验。 具体来说，在拓扑级别，本文基于节点中心性度量设计增强以突出重要的连接结构。 实验表明，提出的方法始终优于现有的最新方法，甚至超过了一些监督学习的对应方法，这证明了采用自适应增强的对比框架的有效性。 ?
2.8K70发布于 2021-02-02 - 来自专栏自然语言处理
图神经网络（01）-图与图学习(上)
来源：百度Aistudio 图神经网络7日打卡营 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 图是什么？ 二. 如何存储图？ 三. 图的类型和性质 四. 主要的图算法 五. 图机器学习的发展 一. 图是什么？ 参考资料，以及更多图论经典算法 图论与图学习（一）：图的基本概念 图论与图学习（二）：图算法 github.com/maelfabien/Graph_Analysis.ipynb aistudio版本Graph_Analysis 更多学习教程 github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials 五. 图机器学习的发展 将在PGL系列前置教程：图与图学习（下）展示。
3.5K32发布于 2021-01-27 - 来自专栏CKL的思考空间
学习累积流图
01 累积流图是如何生成的？团队需要根据自己的研发过程流程节点，记录某天每个节点上的数量，然后以日期为横坐标，卡片数量为纵坐标，生成如下图所示的图形，就是累积流图了。 在迭代中，SM经常还会关注一个图：燃尽图。它是以图表展示随着时间的减少工作量的剩余情况。工作量一般以竖轴展示，时间一般以横轴展示。 燃尽图对于预测何时完成工作很有用，但是它只有结果，没有过程，不利于问题分析。 02 那么，对于累积流图，我们需要关注一些什么呢？以上图为例，我们需要关注以下几点。 在现实的团队中，不太可能出现完美的累积流图，那么，我们可以通过累积流图发现哪些问题呢？ 如上图，在迭代的后期，卡片状态都没有变化了，那么就需要关注下团队在干什么，放假了？ 用累积流图观察一个团队的工作进展时，数值本身不能说明问题，但数值的变化趋势会给我们一些预警，告诉我们哪个环节可能碰到了问题或成为瓶颈。
1.1K10编辑于 2023-08-28 - 来自专栏python3
python 学习导图
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59020发布于 2020-01-14 - 来自专栏全栈程序员必看
活动图学习笔记
1 活动图基本概念 事件流除了用文本形式来表示外，还经常用活动图来表示。为什么有了文本形式以后还要开发这种框图形式呢？ 活动图显示与文本事件流相同的信息。我们在业务模型中用活动框图描述业务过程的工作流。 2 活动图的组成要素 活动图的组成要素主要有：起始点和终止点、活动、迁移、决策框、分支和汇聚。 起始点：指明活动开始位置；一个活动图只能有一个起始点。 终止点：指明活动的结束位置；一个活动图可以有多个结束点，不同的结束点表达系统执行后可以达到不同的结果状态。 2.2 活动 活动是活动图的基本组成部分，一个活动图至少应该包括一个活动。活动用以下符号表示。 另外，可以在活动中增加更多详细的步骤，并且我们通常在这些操作前面加上一些标记字样。 3 带泳道的活动图 4 活动图建模原则 “活动图” 比较直观易懂；与传统的流程图十分的相近，只要能够读懂活动图，就不难画出活动图。
2.4K10编辑于 2022-08-18 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-5 对称排序 (25 分)20分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473181 7-5 对称排序 (25 分) 你供职于由一群丑星作为台柱子的信天翁马戏团
61520发布于 2019-11-08
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