摘要： 一、无约束优化 对于无约束的优化问题，直接令梯度等于0求解。 如果一个函数$f$是凸函数，那么可以直接通过$f(x)$的梯度等于0来求得全局极小值点。 二、有约束优化 若$f(x)，h(x)，g(x)$三个函数都是线性函数，则该优化问题称为线性规划。若任意一个是非线性函数，则称为非线性规划。 若目标 阅读全文

摘要： 应用场景：比如一个随机事件包含4种情况，每种情况发生的概率分别为：$\frac{1}{2},\frac{1}{3},\frac{1}{12},\frac{1}{12}$，怎么产生符合这个概率的采样方法？ 解决方法：Alias算法，O(1) 参考链接： 【1】中文：【数学】时间复杂度O(1)的离散采样 阅读全文

摘要： contour - 绘制等高线 mp.contour(x, y, z, 等高线条数，colors=颜色, linewidth=线宽)#等高线绘制 contourf - 填充等高线 mp.contourf(x, y, z, 等高线条数，cmap=颜色映射)# 等高线填充 clabel - 标记等高线， 阅读全文

摘要： 一、队列 1.队列类型 FIFO：先进先出 LIFO：后进先出（等同于栈） 优先级队列 双端队列：LIFO和FIFO结合，可以从队首和队尾添加和删除元素 循环队列：队首和队尾相连（可用来解决假溢出） 2.Python自带Queue模块【线程不安全，需加锁】 支持三种队列类型： FIFO（queue. 阅读全文

摘要： 一组基坐标系为：i=(1,0)，j=(0,1)，另一组基坐标系为：b1=(2,1)，b2=(-1,1) 如何在第一组基坐标系中表示在第二组坐标系上面变换后得到的坐标？ 问题（1） 在第二组坐标系下的向量坐标为(-1,2)，那么如何在第一组坐标系下表示在第2组基坐标下(-1,2)这个向量呢？ 问题（2 阅读全文

摘要： 一、GCN简介 GNN模型主要研究图节点的表示（Graph Embedding），图边结构预测任务和图的分类问题，后两个任务也是基于Graph Embedding展开的。目前论文重点研究网络的可扩展性、动态性、加深网络。 谱卷积有理论支持，但有时候会受到拉普拉斯算子的限制；而空间域卷积更加灵活，主要 阅读全文

摘要： 参考： 【1】https://blog.csdn.net/Tang_Chuanlin/article/details/86433152 阅读全文

摘要： SGD > SGDM > NAG > AdaGrad > AdaDelta > RMSprop > Adam > AdaMax > Ndam > AMSGrad 优化算法的框架： 待优化参数：$w$，目标函数：$f(w)$，初始学习率$\alpha$ 每个epoch $t$： 计算目标函数关于当前参 阅读全文

摘要： tf.nn.embedding_lookup( params, ids, partition_strategy='mod', name=None, validate_indices=True, max_norm=None ) 功能：选取一个张量里面索引对应的行的向量 TensorFlow链接：htt 阅读全文

摘要： 1.tf.variable_scope 功能：tf.variable_scope可以让不同命名空间中的变量取相同的名字，无论tf.get_variable或者tf.Variable生成的变量 TensorFlow链接：https://tensorflow.google.cn/api_docs/pyt 阅读全文