DeepAR概述DeepAR是亚马逊提出的一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法采用了深度学习的技术，通过在大量时间序列上训练自回归递归网络模型，可以从相关的时间序列中有效地学习全局模型，并且能够学习复杂的模式，例如季节性、数据随时间的不确定性增长，从而对各条时间序列进行预测。DeepAR原理和实现过程 上图左边是模型的训练过程，右边是模型的预测过程。原理deepar目标是在给定历史h
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2023-08-18 11:41:49
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在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 PyTorch 实现 DeepWalk 算法，旨在为读者提供一个详尽的复盘记录，帮助理解这一技术的原理及其应用。
### 背景描述
DeepWalk 是一个基于无监督学习的图嵌入方法，旨在通过随机游走生成节点的序列，从而将图中的结构信息转化为节点的低维向量表示。使用这种方法，节点之间的相似性可以通过向量间的距离来量化。DeepWalk 能够通过简单有效的方
在Python中,无论你把对象做为参数传递,做为函数返回值,都是引用传递的。标准库中的copy模块提供了两个方法来实现拷贝.一个方法是copy(shallow copy),它返回和参数包含内容一样的对象。浅拷贝是指拷贝的只是原对象元素的引用，换句话说，浅拷贝产生的对象本身是新的，但是它的内容不是新的，只是对原对象的一个引用。这里有个例子>>> a=[[1, 2], 3, 4] &
deepwalk 的主要思想就是： 先在图中随机采样一批节点 然后一这批节点为起点，按边权重随机选一个邻点，重复该步骤，得到节点序列 把这些节点序列看成一个个句子，可以用word2vec的方法来把这些节点表示为向量 具体的细节待整理 ...
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2021-09-06 15:57:00
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参考文献Perozzi B, Alrfou R, Skiena S
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2023-06-14 19:30:37
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本文主要涉及图游走算法DeepWalk的代码实现。1. DeepWalk采样算法对于给定的节点，DeepWalk会等概率的选取下一个相邻节点加入路径，直至达到最大路径长度，或者没有下一个节...
原创
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2021-02-13 17:46:02
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一、C/S架构C为Client S为 Server C/S架构即为客户端/服务器架构，这种架构的软件开发，需要开发客户端软件和服务端软件，一般来讲，客户端软件运行在客户端主机上，服务端软件安装在服务端主机上，两台主机要怎么进行通信呢？首先，两台主机之间的网卡之间物理线路必须要联通其次，操作系统作为应用软件与网卡之间的桥梁最后，应用系统通过操作系统接口进行信息交互 二、互联网协
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2024-09-16 14:19:46
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文章目录1.项目说明2.代码2.1 代码结构2.2 feature2.3 svm2.4 acc2.5 class_demo2.6 features_main2.7 svm_main3. 相关资料 1.项目说明声音处理接口属性：nfft = 2048接口每次处理音乐数据的量
声音文件处理需要安装的包：python_speech_featrures MFCC
MFCC分两步，第一做傅里叶变换，第二步
一、前言今天介绍常见的几种排序算法使用 Python 实现和复杂度f分析：冒泡排序、选择排序、插入排序、谢尔排序、归并排序。二、冒泡排序排序思路：算法思路在于对无序表进行多趟比较交换，每趟包括了多次相邻元素的两两比较，并将逆序的数据互换位置，最终能将本趟最大项就位。每趟的过程像 “气泡” 在水中不断上浮到水面的过程，所以叫冒泡排序。代码实现：算法过程： 第一趟比较交换时，会进行 n-1 次相邻数据
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2024-04-13 06:02:46
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十大基本排序算法排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。这里使用python实现这十大排序算法。一、冒泡排序算法步骤比较相邻的元素。如
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2024-08-09 18:10:57
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机器学习算法，P&R语言一般说来，机器学习有三种算法：1. 监督式学习监督式学习算法包括一个目标变量（因变量）和用来预测目标变量的预测变量（自变量）。通过这些变量我们可以搭建一个模型，从而对于一个已知的预测变量值，我们可以得到对应的目标变量值。重复训练这个模型，直到它能在训练数据集上达到预定的准确度。 属于监督式学习的算法有：回归模型，决策树，随机森林，K邻近算法，
介绍英文题目：DeepWalk: Online Learning of Social Representations中文题目：DeepWa
原创
2022-09-16 13:51:35
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boostingBoosting 算法的特点在于：将表现一般的弱分类器通过组合变成更好的模型。代表自然就是我们的随即森林了。GBDT和Adaboost是boost算法中比较常见的两种，这里主要讲解Adaboost。AdaboostAdaboost算法的核心就是两个权重。对于数据有一个权重，权重大的数据计算的损失就大；然后对于每一个弱分类器有一个权重，这个权重就是每一个弱分类器最终投票的比重。【先给
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2023-07-24 16:01:13
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一、算法抽象 它们一般是在具体算法的基础上总结、提炼、分析出来的，再反过来用于指导解决其它问题。它们适用于某一类问题的解决，用辩证法的观点看，抽象的算法和具体的算法就是抽象与具体、普遍性与特殊性、共性和个性的关系。马是白马的抽象，无论是白马还是红马，都是马，我们用马的唯一本质属性——染色体来决定一种... Read More
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2014-05-30 14:58:00
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在Python实践中，我们往往遇到排序问题，比如在对搜索结果打分的排序（没有排序就没有Google等搜索引擎的存在），当然，这样的例子数不
胜数。《数据结构》也会花大量篇幅讲解排序。之前一段时间，由于需要，我复习了一下排序算法，并用Python实现了各种排序算法，放在这里作为参考。
最简单的排序有三种：插入排序，选择排序和冒泡排序。这三种排序比较简单，它们的平均时间复杂度均为O(n^2)，在这
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2011-08-03 22:30:10
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作者简介：Boblee，人工智能硕士毕业，擅长及爱好Python，基于Python研究人工智能、群体智能、区块链等技术，并使用Python开发前后端、爬虫等。
一、粒子群算法介绍
1、初始化
首先，我们设置最大迭代次数，目标函数的自变量个数，粒子的最大速度，位置信息为整个搜索空间，我们在速度区间和搜索空间上随机初始化速度和位置，设置粒子群规模为M，每个粒子随机初始化一个飞翔速度。
2、个体极
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2021-08-11 11:08:11
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# ANN算法实现：用PyTorch构建神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经网络结构的计算模型。它能够有效地进行模式识别、分类和回归等任务。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 的 PyTorch 库实现一个简单的神经网络，帮助你掌握 ANN 的基本概念和实现方法。
## 1. 什么是人工神经网络？
人工神经网络由
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2024-10-12 06:46:24
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一.算法简介1.pagerank是Google排名运算法则（排名公式）的一部分，是Google用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法，是Google用来衡量一个网站的好坏的唯一标准2.如果一个网页被很多其他网页链接到的话说明这个网页比较重要，也就是PageRank值会相对较高##3.如果一个PageRank值很高的网页链接到一个其他的网页，那么被链接到的网页PageRank值也会相应提高。 每个
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2024-09-23 14:09:52
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一、引言 哈喽大家好，有一段时间没更新Blog了，最近身体不太舒服哈，今天开始继续更了。言归正传，这次要讲的是“粒子群算法”。这个算法是由两个科学家在1995年，根据对鸟类捕食行为的研究所得到启发而想出来的。好的，接下来让我们开始吧。二、鸟类捕食行为 鸟妈妈有7个鸟宝宝，有一天，鸟妈妈让鸟宝宝们自己去找虫子吃。于是鸟宝宝们开始了大范围的捕食行为。一开始鸟宝宝们不知道哪里可以找得到虫
运行机制.py1、python文件后缀名.pyc1、编译后的python文件名后缀pippip是python安装工具管理包mac安装pip2、pip安装：先下载https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py，然后直接sudo python get-pip.py 3、查看安装包 pip list pip freezewin10安装pip1、安装： cmd python -m
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2024-01-25 21:02:02
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