最近需要用的GAT的中心节点周围节点分配权重的思想，不得不提到注意力Attention机制的重要性，因此阅读GAT。 文章目录前言一、Introduction二、GAT Architecture输入和输出特征提取和注意力机制self-attention实际应用总结参考 前言GCN模型可以分为频谱域和空间域两大类。应用较多的还是在频谱类，使用拉普拉斯矩阵借助图谱进行卷积操作。但是他也存在一些缺陷，比
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2024-04-23 13:47:50
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目录Central TendencyVariiationVariance and standard deviation21分钟练习Boxplotskewness()kurtosis()30分钟练习统计分为 descriptive 和 inferential 两类。Central Tendencymean: 加权平均值mean=( 1+3+5*4+7+9*3+10+13+14)/13=7
1.前置之前对语义分割看待的角度都是微观的，即实现每一个像素的分类，而DFN从宏观角度来分析语义分割，将语义分割看作一个任务，将一致的语义标签分配给一类事物，而不是每个像素。按照这一角度，语义分割中就会存在类间不一致和类内不一致的问题。注意力机制：把注意力集中到重要的点上，忽略其他不重要的点。注意力机制可以帮助模型为输入图像的各个部分分配不同的权重，提取更关键、更重要的信息,使模型能够做出更准确的
介绍ps有几种通道：颜色通道、Alpha通道和专色通道
内容提要：文章介绍在ps中有哪几种通道，包括颜色通道、Alpha通道，专色通道。阅读完本文，你应该对ps有几种通道，做到心中有数。
PS中通道有两种作用：存储色彩信息和存储选区。在ps中有哪几种通道，笔者认为PS的通道分三类：原色通道，alpha通道和专色通道。 关于在ps中有哪几种通道，下面逐一介绍。ps有几种通道之
除了本文，大白还整理了如何深入浅出人工智能行业，算法、数据、目标检测、论文创新点、求职等版块的内容，可以查看：点击查看。此外本文章Yolov5相关的代码、模型、数据等内容，可以查看下载：点击查看。当然下方也列出了，如何通过官方链接的方式，下载的过程，也可以查看。1. 下载Yolov5代码及模型权重1.1 下载Yolov5代码登录github链接：https://github.com/ultraly
Python实现熵值法确定权重 本文从以下四个方面，介绍用Python实现熵值法确定权重： 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一，它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大，即信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。根据熵的特性
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2023-09-11 16:24:47
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网站编辑创造原创内容有许多方法，但是一定要走正道，有很多SEO采取一些歪门邪道，比如把文章换换标题，调换一下段落，随便改改里面的内容，就以为搜索引擎认为是原创文章了，也许你可以一时的蒙蔽过去，但是长期以来，肯定会被搜索引擎惩罚。我们既然是正规团队做的B2B行业门户网站，就要从长远的角度考虑，要做一些可以长期的、良性发展的模式，毕竟做门户就是做品牌，你不可能过段时间就换个域名，换个网站名称，百度
原创
2013-05-03 16:39:06
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大家好，我是入错行的bug猫。（，谢绝转载）如题，前段时间写一个抽奖程序，需要产生随机数A、B、C、D…，并且出现的概率是固定值，比喻特等奖，一等奖，二等奖，三等奖中奖概率分别是1:2:3:4bug猫：产生随机数啊，那个简单，我知道！脑袋一拍，有了： 随机生成含0，不含10的整数，按照理论，生成 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 概率完全相等， 生成的随机数为0（大于等于0，小于1），占
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2023-11-09 22:04:03
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半 是 温 柔 半 是 风 ， 一 生 从 容 一 生 花目录1.原理介绍2.步骤详解2.1 获取数据2.2 数据标准化2.3 计算信息承载量2.4 计算权重3.案例分析3.1 数据获取3.2 数据标准化3.3 计算相关系数3.4 计算信息承载量3.5 计算权重4.算法改进5.完整代码5.1 方法类 CRITIC.java5.2 主类 CRITICmain.java1.原理介绍 &nbs
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2023-10-04 23:00:29
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文章目录狄克斯特拉算法原理概述相关术语：实例研究——换钢琴代码实现总结 狄克斯特拉算法原理概述加权图——提高或降低某些边的权重狄克斯特拉算法包括四个步骤：1、找出“最便宜”的节点，即可再最短时间内到达的节点。2、对于该节点的邻居，检查是否有前往他们的更短路径，如果有，就更新其开销。3、重复这个过程，直到对图中的每个节点都这样做了。4、计算最终路径。相关术语：狄克斯特拉算法用于每条边都有关联数字的
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2023-11-10 21:16:48
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请实现抽奖函数rand，保证随机性
输入为表示对象数组，对象有属性n表示人名，w表示权重
随机返回一个中奖人名，中奖概率和w成正比let peoples = [
{ n: 'p1', w: 1 },
{ n: 'p2', w: 100 },
{ n: 'p3', w: 100 }
];
let rand = function (p) {
const totalWeight = p.
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2023-05-19 14:33:42
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一、非线性假设当特征数量太多时，如果再用多项式进行预测，项数会非常多(\(n^2/2\))
所以普通的线性回归和逻辑回归将不能很好的解决这类复杂的问题，因此模拟人的大脑，构建了神经网络二、模型表示神经元模型:hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTx，我们称这是一个以S型函数作为激励函数的人工神经元
每个神经元都是一个学习模型，它采纳一些特征作为输入，并产生一个输出，θ在神经网络中也叫做权重神经网
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2024-04-08 21:50:26
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前言适用场景：一个箱子中有3个元素A，B，C，抽到A的概率为50%，B概率为20%，C概率为30%。我们可以给A，B，C各附加一个权重值，如50,20,30。实现原理以上面的A,B,C为例，A的权重区间为[0,50)，B的区间为[50,70), C区间为[70,100)，生成一个100之内的随机值，看落在哪个区间内，就是那个元素。代码实现import java.util.SortedMap;
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2021-05-18 21:53:00
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因为别人问了我一个问题当时一两分钟没想上来，后面搜索了下，找到了一个文章写的很全。搬过来记一下。原问题是想设计一个算法在一个集合中随便选一个数，但是选出来这个数的概率要和这个数的大小成正比。也就是说希望越大的数被大概率的选出来。这个问题更清晰点儿描述是，有一组数字，他们都带有不同的权重，现在要从中“随机”抽一个数字，但是抽到某个数字的概率要正比于他的权重。假设这个集合中的元素和其对应权重为{‘A’
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2023-08-13 18:10:06
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随着应用程序的增长，提高搜索质量的需求也进一步增大。我们把它叫做搜索体验。我们需要知道什么对用户更重要，关注用户如何使用搜索功能。这导致不同的结论，例如，有些文档比其他的更重要，或特定查询需强调一个字段而弱化其他字段。这就是可以用到加权的地方。 进一步说搜索体验，我们更希望检索出来的数据是最想得到的数据；这个其实就是关于文档的【相关性得分】进一步细节说：我们查询的所有文档，会在内部做一次
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2023-10-17 07:35:14
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今天写了一个js控制页面轮播的功能，如果仅仅使用队列很简单，但是考虑到为每一个页面分配权重的是否变的异常复杂，使用switch和if else也无法解决，于是想到使用js数组实现，思路是将各个轮播的页面抽象成一个对象，各个对象需要手动指定权重值，然后组成一个数组，使用下面封装的函数，将会根据各个对象相应的权重概率返回一个对象，代码如下：/**
* js数组实现权重概率分配
* @param
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2023-10-16 03:18:51
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ES查询相关度的官网连接1：ElasticSearch的查询权重每个文档与查询的相关度，在全文搜索引擎中不仅需要找到匹配的文档，还需根据它们相关度的高低进行排序。根据全文相关的公式或 相似算法（similarity algorithms） 会将多个因素合并起来，为每个文档生成一个相关度评分 _score 。_score 在查询结果中有显示1：相关度评分理论Lucene（或 Elasticsearc
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2023-12-13 00:13:43
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1620-7 唐大智《2016年11月9日》[连续第四十天总结]标题：函数的特性关键词：函数的其他特性80%，题目内容（A）：（1）函数参数的缺省值：C++规定，在函数允许给参数指定一个缺省值。这样的函数称为具有缺省参数的函数。在此情况下若函数调用时调用者明确提供了实参的值，则使用调用者提供的实参值；若调用者没有提供相应的实参，系统则使用参数的缺省值。该使用注意点：（a）原型说明提供缺
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2023-10-01 10:24:51
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# 如何实现Java中的权重函数
## 一、引言
在许多应用中，我们都可能会遇到需要计算权重的问题，比如推荐系统、评分系统等。权重函数可以帮助我们在处理数据时，给予某些元素更高的优先级。本文将带你一步一步实现一个简单的Java权重函数，并详细解释每个步骤。
## 二、实现流程
为使整个实现过程清晰明了，以下是实现权重函数的步骤和相关代码的汇总表：
| 步骤 | 描述 |
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# ES 权重与 Java：理解和应用
随着数据驱动决策的增加，搜索引擎和信息检索技术在很多应用中扮演着重要角色。Elasticsearch（ES）作为一个分布式搜索引擎，广泛应用于大数据处理和实时数据分析。在使用 Elasticsearch 的过程中，合理地设置文档的权重显得尤为重要。本文将探讨 ES 权重的概念以及在 Java 中如何实现这一功能，力求让读者在理解理论的同时能掌握实际应用的技
