知识链-算法

最新推荐文章于 2025-06-03 08:15:00 发布
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本文深入探讨了经典的排序算法如冒泡排序和二分查找等，并提供了详细的哈希表实现，特别是开放地址法中的线性探测方法。此外，还讨论了解决哈希冲突的各种策略。
一种新的群体智能算法----狼群算法.pdf
03-19
9. 马尔科夫链理论：狼群算法的收敛性可以通过马尔科夫链理论来证明。 10. 工程应用：狼群算法可以应用于工程优化、机器学习、数据挖掘等领域。 11. 算法比较：狼群算法可以与其他群体智能算法进行比较，例如粒子...
精选资源
hello-algo-数据结构与算法-zh-csharp.pdf
01-24
本书《Hello 算法》是一本实用的数据结构与算法入门书，能够帮助读者快速掌握数据结构与算法的知识，提高编程能力和解决问题的能力。 知识点： 1. 数据结构的定义和分类 2. 数组、链表、栈、队列、树、图等数据...
Java知识链整理
weixin_33743248的博客
11-09 146
突然发现自己的博客里写了好多东西，特别零散，有时遇到一些东西就想整理写下来，但当下笔时，脑中闪过“是否曾经写过”。年纪大了，时间久了可能就忘了自己都写过什么，还是需要不断翻看下。到底自己都写了哪些东西，真的不清楚了，今天有时间整理下链接，归归类，以后写的也都各归各家。Java百问simple-javaJava集合；Java IO；Java多线程并发；Java内存管理；...
知识链-数据结构
weixin_34006965的博客
11-09 141
数据结构线性数据结构Java数据结构-链表栈和队列数字九宫格狼追兔子猴子选大王蜗牛爬墙八皇后问题 转载于:https://blog.51cto.com/zlfwmm/1710886
ERP专业知识讲座：11.知识链管理
云中客的专栏
03-08 2090
相关链接： ERP专业知识讲座：1.ERP的管理思想         ERP专业知识讲座：2.业务流程重组 ERP专业知识讲座：3.采购管理                     ERP专业知识讲座：4.销售管理 ERP专业知识讲座：5.生产计划                     ERP专业知识讲座：6.人力资源管理 ERP专业知识讲座：7
机器学习知识图谱——马尔科夫链（Markov Chain Algorithm）算法
最新发布
moton2017的博客
06-03 904
马尔可夫链算法 并不是一种“单一的算法”，而是一类基于马尔可夫过程模型的算法集合。其目标是： 利用状态转移概率预测未来状态序列、计算稳态概率、生成数据序列或分析序列的性质。
机器学习知识图谱——K-means++聚类算法
moton2017的博客
05-31 909
K-means 是一种无监督学习算法，主要用于将数据自动划分为 K 个簇（cluster），使得每个簇内的数据尽可能相似，而不同簇之间的数据尽可能不同。 - 每个簇由一个“质心”（中心点）代表； - 数据点被分配到距离最近的质心所在的簇中。
直击高频编程考点：链表知识及经典算法题总结
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曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
10-24 5万+
了解链表结构，并在单链表或双链表中实现遍历、插入和删除以及分析在单链表或双链表中的各种操作的复杂度，同时附上相关面试考点的基本分类试题库（反转链表、链表中环的检测、链表中环的入口点、删除链表中倒数第K个节点、两个链表的第一个公共节点、链表的中间节点、合并两个有序链表、删除链表中的重复元素、排序链表、K 个一组翻转链表、旋转链表、分隔链表、奇偶链表、合并k个排序链表、链表相加、回文链表判定、回文链表重排、交换相邻节点、删除指定元素、反转链表指定部分、存在回文链表、链表最长递增子序列）
damien_hirst
04-01
damien_hirst
知识链：知识图谱提升大模型的推理能力，解决多个知识点结合推理时出错 + 个性化方案
Debroon
07-11 2906
这段描述涉及到的“KNOWREASON”数据集、实体、关系、规则、样本以及跳数的概念都是在描述如何用一个复杂的数据结构来支持和训练大型语言模型（LLMs），尤其是在处理多步骤逻辑推理任务时的性能。结合“知识链”方法和MindMap确实是一个有前景的方向，可以创建一个更强大、更全面的推理系统，特别适合于复杂和动态的应用场景如医疗问诊。在这种情况下，随着“hop”数的增加，所需处理的信息和规则变得更加复杂，需要更精确和具体的规则来确保诊断和治疗的准确性。
知识链=知识图谱+大模型+推理-幻觉
python12345678_的博客
10-06 1283
该研究开创性地将结构化的知识证据引入大语言模型的推理过程中，提供了一种有效缓解幻觉问题的新途径。通过明确的证据三元组和针对幻觉的度量与纠正机制，模型的推理过程变得更加透明和可靠。这一方法不仅适用于当前的大模型，也为未来更复杂的推理任务提供了宝贵的参考。​。
跨领域推荐之知识链接
一个研究生的推荐系统学习记录
11-03 1000
摘选自《Recommender Systems Handbook》—— “27.5.1 Linking Domains”   本文主要针对跨领域推荐中知识链接类方法进行概述。在介绍具体内容前将相关的基础知识加以介绍。 跨领域推荐面临的关键问题 数据的有效选取 　　由于存在许多能够对目标域进行信息补充的领域，每个辅助域中又有许多潜在的可利用数据。不同辅助域内的信息能够提供的贡献程度有所不同，选取不合理的话甚至可能产生反向效果。因此，面对海量的真实数据，合理选取出对推荐性能的提升更有帮助的数据是跨领.
实现链栈各种基本运算的算法
xiezhi123456的博客
01-15 8156
/** *   实现链栈各种基本运算的算法 *   目的: *       领会链栈存储结构和掌握链栈中各种基本运算算法设计 *   主要功能: *       1、初始化栈s *       2、判断栈s是否非空 *       3、依次进栈元素a、b、c、d、e *       4、判断栈s是否非空 *       5、输出栈序列 *       6、判断栈s是否非空 *       7、释放...
链队列基本运算（实验题3.4）
xinpo66的专栏
10-16 1796
链表实现队列
链队的操作实现
蜕变中的Programmer
10-13 1281
/* @李德坤 烟台大学计算机与控制工程学院 我自己对链队的理解，链队的front只要不是出队操作始终指向第一个进入的元素，而rear随着元素入队由指向第一个进入的元素逐渐后移（指向下一个元素），当然front随着元素出队而逐渐后移（和rear移动方向一样） 例如 1 2 1 3 2 1 4 3 2 1 5 4 3 2 1 rear和fro
技术动态 | 面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述
开放知识图谱
09-06 1393
转载公众号 | 专知作为人工智能的重要基石,知识图谱能够从互联网海量数据中抽取并表达先验知识,极大程度解决了智能 系统认知决策可解释性差的瓶颈问题,对智能系统的构建与应用起关键作用.随着知识图谱技术应用的不断深化, 旨在解决图谱欠完整性问题的知识图谱补全工作迫在眉睫.链接预测是针对知识图谱中缺失的实体与关系进行预 测的任务,是知识图谱构建与补全中不可或缺的一环.要充分挖掘知识图谱中的...
知识图谱——链接预测（表示学习）
扣扣biubiubiu~
09-26 1万+
系列算法 TransE：同一语义空间表示，向量加法 TransH：让一个实体在不同关系下有不同的表示 TransR：认为不同的关系拥有不同的语义空间（实体向关系空间投射） CTransR：细分关系 TransD：为头尾实体构建不同的投影矩阵（矩阵与实体关系都相关） TranSparse：为头尾实体构建不同的投影矩阵（不同的矩阵稀疏度） TransA：损失函数中距离度量改用马氏距离，并为每一维的学习...
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