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摘要： GCN 傅里叶变换 卷积定理 拉普拉斯矩阵 参考资料： GCN总结 阅读全文

摘要： 使用flask封装算法 from flask import Flask, jsonify, request app = Flask(__name__) app.config["JSON_AS_ASCII"] = False # jsonify返回的中文正常显示 @app.route("/regist 阅读全文

摘要： 激活函数： 激活函数的作用： 梯度下降由基于链式规则的反向传播组成，链式规则用于获取权值变化以减少每次训练后的损失。 神经网络是利用梯度下降过程来训练的。 如果使用线性函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。加深神经网络的层数就没有什么意义了。线性函数的 阅读全文

摘要： Word2vec，是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系 阅读全文

摘要： Reddis 1.字符串 String是Redis最基本的类型，是二进制安全的，意味着Redis的string可以包含任何数据，比如jpg图片。 一个redis中字符串value最大是512M 常用命令 set 添加键值对 get 查询对应键值 append 将给定的追加到原值的末尾 strlen 阅读全文

摘要： 分布式图神经网络 一、DGL中的实现 官网：https://docs.dgl.ai/en/latest/guide_cn/index.html DGL是用于图结构深度学习的Python库，通过与主流的深度学习框架集成（包括Tensorflow、PyTorch、MXNet），能够实现从传统的张量运算到 阅读全文

摘要： 普通的神经网络 普通神经网络有三个部分，输入层x，隐藏层h，输出层o CNN 循环神经网络（RNN） RNN的每一个时序是一个前馈神经网络，但是为了在每一个时刻都包含前边时序的信息，所以RNN的每个时序共享了隐藏层，即当前时刻的输入不仅包含了当前时刻的词，还包含了前一时刻的隐藏层的输出。 阅读全文

摘要： DGL 官网：https://docs.dgl.ai/en/latest/guide_cn/index.html github实例：https://github.com/dmlc/dgl pyG 官网文档：https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/lat 阅读全文

摘要： 用java调用封装好的python代码 参考【终极版】java万能执行python方法生成机器学习模型并应用机器学习模型 新建一个prop.properties文件 使用argv将java中配置的参数传到python算法 参数在sys.argv中都以字符串的形式存储，所以如果想得到整数、小数等，需要 阅读全文

摘要： 安装 1.首先去官网下载对应版本 https://www.jetbrains.com/idea/ 没有试用 (Evaluate for free)选项？ 最新版2021.2.3及以后需要先注册登录后才能试用！ 2.下载jdk 百度云地址： 3.环境变量配置 新建系统变量:JAVA_HOME 变量名： 阅读全文