影响力传播模型中的独立层叠模型（independent cascading model，IC模型），影响力传播过程中，种子的影响力具备子模性（submodularity），即种子的边际影响力增量会呈现递减趋势，CELF算法（Cost-effective Lazy-forward）利用这个发现改进了Kempe&Kleinberg的原始的Greedy算法，使得算法的速度大幅提升。下面说说具体是
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2024-05-17 14:51:59
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文章目录简介CELF——Cost Effective Lazy Forward Algorithm算法原理算法实现代码实现实例测试 简介对于影响力最大化问题，我以前写过几个blog影响力最大化 IC模型+贪心算法影响力最大化 模拟爆发(粗糙笔记)影响力最大化 IC 蒙特卡洛模拟 贪心算法影响力最大化 IMRank 我心中的最优算法影响力最大化 CELF 成本效益延迟转发算法这篇文章采用CELF的
较为简单可行的方式是通过PrintkTime功能为启动过程的所有内核信息增加时间戳，便于汇总分析。PrintkTime最早为CELF所提供的一个内核补丁，在后来的Kernel 2.6.11版本中正式纳入标准内核。所以大家可能在新版本的内核中直接启用该功能。如果你的Linux内核因为某些原因不能更新为
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2017-11-19 23:45:00
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(1)首先是对Linux启动过程的跟踪和分析，生成详细的启动时间报告。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/150727.htm较为简单可行的方式是通过PrintkTime功能为启动过程的所有内核信息增加时间戳，便于汇总分析。PrintkTime最早为CELF所提供的一个内核补丁，在后来的Kernel 2.6.11版本中正式纳入标准内核。所以大家可能在新版本的
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2024-07-04 21:01:18
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(1)首先是对Linux启动过程的跟踪和分析，生成详细的启动时间报告。较为简单可行的方式是通过PrintkTime功能为启动过程的所有内核信息增加时间戳，便于汇总分析。PrintkTime最早为CELF所提供的一个内核补丁，在后来的Kernel 2.6.11版本中正式纳入标准内核。所以大家可能在新版本的内核中直接启用该功能。如果你的Linux内核因为某些原因不能更新为2.6.11之后的版本，那么可
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2023-11-02 07:24:50
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使用pytorch框架实现MLP。为了深入了解源码，没有使用pytorch中torch.nn.Module类和其它现有的方法，大部分功能手写实现。data文件夹中是数据集。ReLU_CELF.py 是代码，激活函数使用ReLU，损失函数使用交叉熵。”MLP文档“文件夹中有实现过程与编写代码时遇到的错误，实现过程中的内容与下文一致，实现过程中包括手写。多层感知机：Multi-Layer Percep
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2023-12-24 07:33:31
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