随笔分类 - 人工智能
摘要：文章转载自：http://cwqcwq.iteye.com/blog/397869 一、背景知识： 1、什么是规则引擎 Java规则引擎起源于基于规则的专家系统，而基于规则的专家系统又是专家系统的其中一个分支。专家系统属于人工智能的范畴，它模仿人类的推理方式，使用试探性的方法
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摘要：参考：KIE kie在drools jbpm uberfire里广泛被使用，下面对kie－api中的几个重要组件做下简单介绍 maven依赖 <dependency> <groupId>org.kie</groupId> <artifactId>kie
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摘要：下载和安装Neo4j 安装Java JDK 下载Neo4j安装文件 创建系统环境变量 Neo4j配置 配置文档存储在conf目录下，Neo4j通过配置文件neo4j.conf控制服务器的工作。默认情况下，不需要进行任意配置，就可以启动服务器。 核心数据文件的位置 例如，核心数据文件存储的位置，默认是
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摘要：<! flowchart 箭头图标 勿删 最近一直在做图数据库的相关工作，对neo4j的查询语言Cypher使用较多，故在此总结记录。Cypher作为图数据库的查询语言，感觉和关系型数据库的查询语言sql差不多吧。 1.如何找到一个节点x，x以某种关系同时连接两个不同节点a和b match (a)
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摘要：本次主要学习图数据库中常用到的一些算法，以及如何在Neo4j中调用，所以这一篇偏实战，每个算法的原理就简单的提一下。 1. 图数据库中常用的算法 PathFinding & Search 一般用来发现Nodes之间的最短路径，常用算法有如下几种 Google Search Results D
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摘要：apoc使用触发器：如apoc官网指导 CREATE (d:Person {name:‘Daniel’})CREATE (l:Person {name:‘Mary’})CREATE (t:Person {name:‘Tom’})CREATE (j:Person {name:‘John’})CREAT
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摘要：目录 5 函数 5.1 谓词函数 5.2 标量函数 5.3 聚合函数 5.4 列表函数 5.5 数学函数 5.6 字符串函数 5.7 Udf与用户自定义函数 6 模式 6.1 索引 6.2 限制 7 查询调优 7.1 Cypher查询选项 7.2 基础查询调优示例 7.3 索引值与顺序 8 执行计划
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摘要：目录 4 子句 4.1 CREATE 4.2 MATCH 4.3 Match 4.4 Create match return连用来返回一个关系基础 4.5 Optional_match 4.6 With 4.7 Unwind 4.8 Order by 4.9 Skip 4.10 FORE
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摘要：目录 Cypher手册详解 1 背景 2 唯一性 3 语法 3.1 命名规则 3.2 表达式 3.3 变量与保留关键字 3.4 参数 3.5 操作符 3.6 模式 3.7 列表 Cypher手册详解 最近在研究知识图谱，避免不了的涉及到了图数据库和图算法，我们用的图数据库是neo4j，对其
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摘要：解决方案一 I am trying to perform a query to retrieve all paths between two nodes a and b in which all the paths there is a relationship property fulfilled
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摘要：【编者按】林昊(毕玄)，阿里巴巴研发效能事业部负责人。2007年加入阿里，10年间打造了阿里目前使用最为广泛的核心中间件之一的服务框架；建设了阿里的HBase团队，发展到今天HBase已经是阿里最重要的NoSQL产品；打造阿里基于LXC的虚拟化系统，以及集群资源管理系统，不断降低阿里巴巴在机器资源上
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摘要：阅读更多 前段时间，使用jackson封装了json字符串转换为javabean的方法，代码如下： Java代码 public static <T> T renderJson2Object(String json
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摘要：第一步：在提交项目之前必须先对项目进行更新，此项特别重要，如果不进行更新，别人有项目提交到服务器上，那么你的项目将会提交不上去，使用git解决冲突会比较麻烦，即使你解决了冲突，但是有时候不注意会冲掉别人写的代码，不像svn使用那么简单，所以提交自己项目前必须进行更新（特别重要）；如图1：选择pull
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摘要：文章发布于公号【数智物语】 （ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。转自 | 知识工场作者 | 肖仰华博士，复旦大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师，知识工场实验室负责人 随着近几年知识图谱技术的进步，知识图谱研究与落地发生了一些转向。其中一个重要变化就是越
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摘要：序言 本文尽可能的不涉及到繁杂的数学公式，把面试中常问的模型核心点，用比较通俗易懂但又不是专业性的语言进行描述。希望可以帮助大家在找工作时提纲挈领的复习最核心的内容，或是在准备的过程中抓住每个模型的重点。实战环境说明： Python 2.7； Sklearn 0.19.0； graphviz 0.8
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摘要：1、你会在时间序列数据集上使用什么交叉验证技术？是用k倍或LOOCV？ 都不是。对于时间序列问题，k倍可能会很麻烦，因为第4年或第5年的一些模式有可能跟第3年的不同，而对数据集的重复采样会将分离这些趋势，而我们最终可能只是需要对过去几年的进行验证，这就不能用这种方法了。相反，我们可以采用如下所示的5
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摘要：七月的博客还有很多数据结构基础知识，很多面试题，写的非常好，其七月在线app很多课程也很不错。 这只是部分题，后面还有题目。见http://mp.weixin.qq.com/s/C99b32MyrnEVggRAECetUA 本文原文链接： http://m.blog.csdn.net/v_JULY_
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摘要：一、科学计算或矩阵运算库 科学计算包： JMathLib是一个用于计算复杂数学表达式并能够图形化显示计算结果的Java开源类库。它是Matlab、Octave、FreeMat、Scilab的一个克隆，但完全采用纯Java实现。 JSci：Java 科学对象（JSci）开放源代码项目是 Durham（
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摘要：原文出处： 不会停的蜗牛 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。 以后有时间再对单个算
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摘要：机器学习算法需要作用于数据，而数据的本质则决定了应用的机器学习算法是否合适，而数据的质量也会决定算法表现的好坏程度。所以会研究数据，会分析数据很重要。本文作为学习研究数据系列博文的开篇，列举了4个最流行的机器学习数据集。 Iris Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。通过花萼长度
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