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原创 机器学习代码基础——ML2 使用梯度下降的线性回归
该函数应将 NumPy 数组 X（具有一列截距的特征）和 y（目标）作为输入，以及学习率 alpha 和迭代次数，并返回一个 NumPy 数组，表示线性回归模型的系数。对于只有一个训练样本的训练组而言，每走一步，𝜃𝑗(𝑗= 0,1,…这样，每次根据所有数据求出偏导，然后根据特定的步长𝛼，就可以不断更新𝜃𝑗，直到其收敛。3️⃣ 如果新的𝜃能使𝐽(𝜃)继续减少，继续利用上述步骤更新𝜃，否则收敛，停止迭代。第1行输入X，第2行输入y，第3行输入alpha，第4行输入迭代次数。在梯度为零或趋近于
2025-04-06 11:14:03
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原创 机器学习代码基础——ML1 使用正规方程的线性回归
输出线性回归模型的系数。函数返回类型是列表类型，第一个是权重，第二个是偏置。函数输入是一个矩阵 X（特征）和向量 y（目标），返回线性回归模型的系数。编写一个使用正规方程执行线性回归的 Python 函数。第1行输入矩阵 X，第2行输入向量 y。最后的答案四舍五入保留小数点后四位。使用矩阵表达形式转化损失函数。将训练数据表示成矩阵形式。
2025-04-06 10:46:28
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原创 CS224W—07 Machine Learning with Heterogeneous Graphs
CS224W—07 Machine Learning with Heterogeneous Graphs
2024-08-29 09:43:44
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原创 CS224W—04 A general perspective on GNNs
CS224W—04 A general perspective on GNNs
2024-08-06 10:31:54
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原创 CS224W - Colab 1
原链接：https://colab.research.google.com/drive/1vvIoEqxGl1naopTZbh4bmCOLEiCxvcQq在这个Colab中，我们将编写一个完整的流程来。我们将经历以下3个步骤。首先，我们将加载网络科学中一个经典的图，即。我们将探索该图的多个图统计特性。然后，我们将共同努力将图结构转换为PyTorch张量，以便我们能够在图上执行机器学习。最后，我们将完成第一个图学习算法：一个节点嵌入模型。
2024-08-01 16:20:47
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原创 CS224W—03 GNN
快速回顾一下上一讲的内容。我们学到的关键概念是节点嵌入（Node Embedding）。我们的直觉是将网络中的节点编码到低维向量空间中。我们希望学习一个接受输入图的函数f，并将其嵌入到低维节点嵌入空间中。在这里，我们投影到二维。图机器学习的关键问题是如何定义这个函数f。我们如何对节点进行编码？目标是定义一个可以表示网络中相似性的相似函数，并在嵌入空间中进行近似。我们需要定义两件事：相似度函数similarity⋅和编码器函数ENC⋅。
2024-07-31 19:24:45
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原创 渐进式网络恢复调研
如果发生重大网络中断（例如由地震、洪水等大规模灾害），运营商必须通过一系列修复步骤来恢复其网络基础设施。优化这个序列以在恢复过程中最大化提供的服务数量的问题通常称为渐进式网络恢复（Progressive Network Recovery，PNR）。
2023-07-26 12:00:40
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原创 异常检测算法——孤立森林（Isolation Forest）2008年
异常检测算法——孤立森林（Isolation Forest）2008年
2023-06-12 21:26:16
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原创 K8s in Action 阅读笔记——【14】Securing cluster nodes and the network
K8s in Action 阅读笔记——【14】Securing cluster nodes and the network
2023-06-12 17:07:07
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原创 K8s in Action 阅读笔记——【13】Securing cluster nodes and the network
K8s in Action 阅读笔记——【13】Securing cluster nodes and the network
2023-06-10 22:06:20
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原创 K8s in Action 阅读笔记——【12】Securing the Kubernetes API server
K8s in Action 阅读笔记——【12】Securing the Kubernetes API server
2023-06-07 17:38:15
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原创 K8s in Action 阅读笔记——【11】Understanding Kubernetes internals
K8s in Action 阅读笔记——【11】Understanding Kubernetes internals
2023-06-05 19:54:51
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原创 K8s in Action 阅读笔记——【10】StatefulSets: deploying replicated stateful applications
K8s in Action 阅读笔记——【10】StatefulSets: deploying replicated stateful applications
2023-06-04 21:09:03
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原创 K8s in Action 阅读笔记——【9】Deployments: updating applications declaratively
K8s in Action 阅读笔记——【9】Deployments: updating applications declaratively
2023-06-03 22:48:32
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原创 K8s in Action 阅读笔记——【8】Accessing pod metadata and other resources from applications
K8s in Action 阅读笔记——【8】Accessing pod metadata and other resources from applications
2023-06-01 22:19:55
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原创 K8s in Action 阅读笔记——【7】ConfigMaps and Secrets: configuring applications
K8s in Action 阅读笔记——【7】ConfigMaps and Secrets: configuring applications
2023-05-30 15:58:45
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原创 K8s in Action 阅读笔记——【6】Volumes: attaching disk storage to containers
K8s in Action 阅读笔记——【6】Volumes: attaching disk storage to containers
2023-05-29 19:23:12
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原创 K8s in Action 阅读笔记——【5】Services: enabling clients to discover and talk to pods
K8s in Action 阅读笔记——【5】Services: enabling clients to discover and talk to pods
2023-05-28 16:40:05
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原创 K8s in Action 阅读笔记——【4】Replication and other controllers: deploying managed Pods
Pod 是可部署的基本单元。实际应用中，部署需要自动运行和保持健康状态。为实现自动运行和健康状态保持，不建议直接创建Pod，而是创建 ReplicationControllers 或 Deployments来管理Pod。当创建未经管理的Pod时，Kubernetes会监视容器并在容器失败时自动重新启动。如果整个节点失败，则节点上的Pod将丢失，除非这些Pod受到 ReplicationControllers 或类似的机制进行管理。
2023-05-27 16:30:28
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原创 K8s in Action 阅读笔记——【3】Pods: running containers in Kubernetes
Kubernetes 集群中的所有 Pod 均驻留在单一、共享的扁平网络地址空间中（如图3.2所示），这意味着每个 Pod 都可以以另一个 Pod 的 IP 地址访问任何其他 Pod。它们之间不存在 NAT （网络地址转换）网关。当两个 Pod 之间发送网络数据包时，它们将分别将另一个 Pod 的实际 IP 地址视为数据包中的源 IP。因此，Pod 之间的通信非常简便。
2023-05-24 10:12:26
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原创 K8s in Action 阅读笔记——【2】First steps with Docker and Kubernetes
K8s in Action 阅读笔记——【2】First steps with Docker and Kubernetes
2023-05-23 19:28:21
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原创 K8s in Action 阅读笔记——【1】Introducing Kubernetes
K8s in Action 阅读笔记——【1】Introducing Kubernetes
2023-05-23 10:55:39
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