发现有价值的观点，记录自己的思考。
刚才例会听不知道谁说了节点以一定概率向邻居节点发送激活信号，挺感兴趣，写了demo 函数jihuo以递归方式输送信号，这里没有卡递归层数，如果网络太大会崩溃，但是每次概率p会自乘，意味初始概率是0.5的话，下一层传播概率是0.25，越来越小，目前跑代码还没有崩溃，但是层数太高真的会崩。若随机数在范围内则进行激活下个邻居节点，代码如下： import os import networkx as nx import random from util.graphDealer import load_graph_...
因为Flask的前端有其优点，尤其是结合Flask_babel处理国际化支持i18N。就是在document里定义一个 app的元素，用于实例化VUE。不得不说，VUE的强大之处。第一次写VUE分页参考了 https://www.cnblogs.com/sebastian-tyd/p/7853109.html 的作品 <div id="app"> <div> <div class="page" v-show="show"> <div class="pagelist"> <span class="jump"...
服务器架构部署：nginx负责反向代理。并发更高，可以做负载均衡，可以做静态文件缓存，还可以限制 ip 访问的频率等等。nginx也能从一定程度防御DDOS攻击。 ngx_http_limit_req_module模块通过漏桶原理来限制单位时间内的请求数，一旦单位时间内请求数超过限制，就会返回503错误。配置需要在两个地方设置： nginx.conf的http段内定义触发条件，可以有多个条件 在location内定义达到触发条件时nginx所要执行的动作 例如： http { limit_req_zone...
https://blog.csdn.net/weixin_38523904/article/details/84290578
在机器学习领域有最常见的三个指标：精度（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-Measure）。 那么，这三个指标实际怎么用呢？ 假设我们有某指标（如CN）,计算出来的节点对相似性 > 0 >0 的边，用res表示。 而实际缺失的测试集的边用gr表示。 res和gr是是两个数组，类似于如下的格式。 res = [(1,3),(2,3)] gr = [(1,3),(1,2)] 好的，我们就举个例子。 那么，预测正确的是几个呢？ 显然是1个，[(1,3)]。 也就是： co = len(se...
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