注意：默认情况下 <canvas> 元素没有边框和内容,width 和 height 属性定义的画布的大小.
最近发生了很多事情，工作不开心，爱情无果而终，身边的小伙伴陆陆续续离职。虽然都不是会一下子击垮自己的事情，但是积攒起来，还是会有突然感到疲惫和倦怠的时候，有一种不知道下一步要走向哪里的无力感。
在这浓浓的鞭炮声中，迎来了这个系列的最后一篇。哈哈～这是多么有纪念意义的春节呀。 今天我们来写一个小小的Demo，来演练一下通过OC绘图，根据进度自己绘制出来一个进度条，或者进度扇形、进度球形。
无论多么强大，机器学习都无法预测一切。例如与时间序列预测有关的领域中，表现得就不是很好。
有些优化算法本质上是非迭代的，只是求解一个解点。有些其他优化算法本质上是迭代的，但是应用于这一类的优化问题时，能在可接受的时间内收敛到可接受的解，并且与初始值无关。深度学习训练算法通常没有这两种奢侈的性质。深度学习模型的训练算法通常是迭代的，因此要求使用者指定一些开源迭代的初始点。此外，训练深度模型的训练算法通常是迭代的问题，以至于大多数算法都很大程度地受到初始化选择的影响。初始点能够决定算法是否收敛时，有些初始点十分不稳定，使得该算法会遭遇数值困难，并完全失败。当学习收敛时，初始点可以决定学习收敛得多快，以及是否收敛到一个代价高或低的点。此外，差不多代价的点可以具有区别极大的泛化误差，初始点也可以影响泛化。
我们将网络中的特征学习表示为最大似然优化问题。 设G = (V, E)为给定网络。 我们的分析是通用的，适用于任何有向（无向）的带权（无权）网络。 设f: V -> R^d是从节点到特征表示的映射函数，我们的目标是为下游预测任务学习它。 这里d是指定我们的特征表示的维数的参数。 等价地，f是大小|V|×d的参数矩阵 。 对于每个源节点u ∈ V，我们将N[S](u) ⊂ V定义为，通过邻域采样策略S生成的节点u的网络邻域。
感觉好久没有写博客了。首先因为最近比较忙，有在学习即时通讯相关的开源项目，好不容易忙完了。有点时间就抓紧写博客。之前学习的开源项目百篮应用已经获得360+star了。当初学习的时候没有觉得什么。虽然不是我自己原创的项目。但是也是自己一点点写出来的，也学习到了很多。所以当初的2个承诺，一个是完善功能另一个写一个学习自定义View系列文章。个人觉得第二个比较重要。因为在理解后如何去完善，是仁者见仁智者见智的事情。 这里需要注意：本人只是一个Android的小白，所以对于自定义View这个部分相比之下还是比较难的，所以文本是自己学习的总结。所以部分内容会借鉴于很多优秀的文章，如果不妥。请私信联系我，我会第一时间处理。
① Python程序的格式：1.用代码高亮来标识函数丶语句等等 本身的代码高亮并没有实际的意义，只是用来辅助编程人员和阅读人员 更好的识别
随机游走可用于为不同的机器学习应用程序生成合成数据。例如当没有可用信息或没有实时数据可用时，具有随机游走的合成数据可以近似实际数据。
来源：DeepHub IMBA 本文约1300字，建议阅读5分钟 本文带你利用一维随机游走为时间序列算法生成数据。 随机游走是随机过程。它们由数学空间中的许多步骤组成。最常见的随机游走从值 0 开始，然后每一步都以相等的概率加或减 1。 随机游走可用于为不同的机器学习应用程序生成合成数据。例如当没有可用信息或没有实时数据可用时，具有随机游走的合成数据可以近似实际数据。 这篇文章利用一维随机游走为时间序列算法生成数据。 生成数据 在创建和测试时间序列模型时，以随机数据为基准测试模型是有益的。随机游走可以模拟
最近在学习Embedding相关的知识的时候看到了一篇关于图嵌入的综述，觉得写的不错便把文章中的一部分翻译了出来。因自身水平有限，文中难免存在一些纰漏，欢迎发现的知友在评论区中指正。
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量
在进行社交网络分析时，一个常见的问题是如何检测社区，如相互了解或者经常互动的一群人。社区其实就是连通性非常密集的图的子图。
上篇文章我们了解了canvas的定义、获取和基础的绘图操作，其中的绘图功能我们讲解了线段绘制、上色、描边等方面知识点。 今天我们来讲讲矩形（Rectangle）和多边形的绘制。 矩形的绘制一共有两个口令，分别是 ctx.fillRect(x, y, width, height) 和 ctx.strokeRect(x, y, width, height) ，参数中的 x 和 y 依旧表示需绘制的矩形的起始点坐标（相对canvas原点），width 和 height表示需绘制的矩形宽高。 而 fillRec
这是向量表征系列文章，从Word2vec和Doc2vec到Deepwalk和Graph2vec，再到Asm2vec和Log2vec。
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 最近我们被客户要求撰写关于模拟股票的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本篇文章到这里就结束了，欢迎大家继续阅读本系列文章的后续文章，本文介绍的内容的完整代码的MATLAB文件我会放到附件里，听说在上传的时候设为粉丝可下载是不需要花费积分的，大家看一下需不需要积分，若还是需要积分，在评论区留言，我直接传给你
< canvas>会创建一个固定大小的画布，会公开一个或多个 渲染上下文(画笔)，使用 渲染上下文来绘制和处理要展示的内容。 我们重点研究 2D渲染上下文。其他的上下文我们暂不研究，比如， WebGL使用了基于OpenGL ES的3D上下文 (“experimental-webgl”) 。 //获得 2d 上下文对象 var ctx = canvas.getContext (‘2d’); 检测支持性 if(canvas.getContext){ var ctx = canvas.getContext(‘2d’); // drawing code here } else{ // canvas-unsupported code here }
This is a good point to introduce random walks. 这是引入随机游动的一个很好的观点。 Random walks have many uses. 随机游动有许多用途。 They can be used to model random movements of molecules, 它们可以用来模拟分子的随机运动， but they can also be used to model spatial trajectories of people, 但它们也可以用来模拟人的空间轨迹， the kind we might be able to measure using GPS or similar technologies. 我们可以用GPS或类似的技术来测量。 There are many different kinds of random walks, and properties of random walks 有许多不同种类的随机游动，以及随机游动的性质 are central to many areas in physics and mathematics. 是物理学和数学许多领域的核心。 Let’s look at a very basic type of random walk on the white board. 让我们看看白板上一种非常基本的随机行走。 We’re first going to set up a coordinate system. 我们首先要建立一个坐标系。 Let’s call this axis "y" and this "x". 我们把这个轴叫做“y”，这个叫做“x”。 We’d like to have the random walk start from the origin. 我们想让随机游动从原点开始。 So this is position 1 for the random walk. 这是随机游动的位置1。 To get the position of the random walker at time 1, we can pick a step size. 为了得到时间1时随机行走者的位置，我们可以选择一个步长。 In this case, I’m just going to randomly draw an arrow. 在这种情况下，我将随机画一个箭头。 And this gives us the location of the random walker at time 1. 这给了我们时间1的随机游走者的位置。 So this point here is time is equal to 0. 这里的时间等于0。 And this point here corresponds to time equal to 1. 这一点对应于等于1的时间。 We can take another step. 我们可以再走一步。 Perhaps in this case, we go down, say over here. 也许在这种情况下，我们下去，比如说在这里。 And this is our location for the random walker at time t is equal to 2. 这是时间t等于2时，随机游走者的位置。 This is the basic idea behind all random walks. 这是所有随机游动背后的基本思想。 You have some location at time t, and from that location 你在时间t有一个位置，从这个位置开始 you take a step in a random direction and that generates your location 你在一个随机的方向上迈出一步，这就产生了你的位置 at time t plus 1. 在时间t加1时。 Let’s look at these a little bit more mathematically. 让我们从数学的角度来看这些。 First, we’re going to start with the location of the random walk at time t 首先，我们从时间t的随机游动的位置开始 is equal to 0. 等于0。 So position x at time t is equal to 0 is whatever 所以时间t处的位置x等于0是什么 the location of the random walke
在这个图中，从(-1,-1)到(3,2)和从(0,0)到(4,3)是一样的。它们只是坐标系不同而已。
在日常开发中，我们常常需要对背景图进行一个尺寸的缩放，上面的常规操作是无法满足我们的需求的。如果是多行属性的操作中，我们可能是这样写：
本期论文解读邀请了中国人民大学博士生王涵之分享其发表在KDD 2021 的论文 《Approximate Graph Propagation》，第二作者为中国人民大学博士生何明国，通讯作者为中国人民大学魏哲巍教授。这篇论文将目前绝大多数的图节点邻近度指标和图神经网络特征传播形式都归纳为一个概括性的图传播范式，针对该图传播范式，这篇论文提出了一个时间复杂度近似最优的通用算法AGP。
参考文献：https://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp 这篇东西写的贼好。
一、canvas简介 <canvas> 是 HTML5 新增的，一个可以使用脚本(通常为JavaScript)在其中绘制图像的 HTML 元素。它可以用来制作照片集或者制作简单(也不是那么简单)的动画，甚至可以进行实时视频处理和渲染。 它最初由苹果内部使用自己MacOS X WebKit推出，供应用程序使用像仪表盘的构件和 Safari 浏览器使用。 后来，有人通过Gecko内核的浏览器 (尤其是Mozilla和Firefox)，Opera和Chrome和超文本网络应用技术工作组建议为下一代的网络技术使用该元素。 Canvas是由HTML代码配合高度和宽度属性而定义出的可绘制区域。JavaScript代码可以访问该区域，类似于其他通用的二维API，通过一套完整的绘图函数来动态生成图形。 Mozilla 程序从 Gecko 1.8 (Firefox 1.5)开始支持 <canvas>, Internet Explorer 从IE9开始<canvas> 。Chrome和Opera 9+ 也支持 <canvas>。 二、Canvas基本使用 2.1 <canvas>元素
Turtle库手册可以查询查询 python图形绘制库turtle中文开发文档及示例大全，手册中现有示例，不需要自己动手就可以查看演示。
<canvas> 是 HTML5 新增的，一个可以使用脚本(通常为JavaScript)在其中绘制图像的 HTML 元素。它可以用来制作照片集或者制作简单(也不是那么简单)的动画，甚至可以进行实时视频处理和渲染。
定位一直是WEB标准应用中的难点，如果理不清楚定位那么可能应实现的效果实现不了，实现了的效果可能会走样。如果理清了定位的原理，那定位会让网页实现的更加完美。
作者：东哥起飞，来源：Python数据科学 本文开启时间序列系列的相关介绍，从零梳理时序概念、相关技术、和实战案例，欢迎订阅 👉时间序列专栏 跟踪全部内容。 本篇介绍时间序列的平稳性的相关概念。很多传统时序方法比如ARMA、ARIMA都需要时序具备平稳性，那什么是时序的平稳性？为什么需要平稳性，平稳性有什么作用？ 什么是平稳性？ 时间序列平稳性是指一组时间序列数据看起来平坦，各阶统计特征不随时间的变化而变化。平稳性分为宽平稳和严平稳，我们分别给出定义： 严平稳 严平稳是一种条件很苛刻的定义，时间序列的所有统
根据文章内容，撰写摘要总结。
从这篇文章开始介绍图相关的算法，这也是Algorithms在线课程第二部分的第一次课程笔记。
图表示学习是目前搜索、推荐、广告等系统中常用的一种方法，利用场景数据构造图，建立用户、商品等节点之间的联系，然后利用图学习的方法学习每个节点的表示。这个表示一般会让相似或相关的实体的表示更接近，这些表示可以提升下游多种任务的效果。本文梳理了图表示学习的经典模型，包括3个阶段，分别是基于随机游走的图表示学习、基于图神经网络的图表示学习，以及异构图中的图表示学习。
论文：《node2vec: Scalable Feature Learning for Networks》
1、随机访问不是按数据在文件中的物理位置次序进行读写，而是可以对任何位置上的数据进行访问。
最近要求为图像设计流线型曲线边框，想着可以用 OpenGL 绘制贝塞尔曲线，再加上模板测试来实现，趁机尝试一波。
今天给大家介绍德克萨斯A&M大学的Xiao Huang等人在KDD 2019发表的一篇文章“Graph Recurrent Networks with Attributed Random Walks”，作者提出一种新的基于属性的网络嵌入框架--GraphRNA，通过将协作游走机制AttriWalk和图递归网络GRN结合起来，可以在属性网络上更有效地学习节点的表示。
摘要：推荐系统领域最近大火的Graph Embedding可以很好的解决传统的Sequence Embedding无法解决现实世界中诸如社交关系等图结构的问题。本文重点讲解了Graph Embedding中具有代表性的DeepWalk、LINE、SDNE、Node2Vec和阿里的EGES等模型，希望对Graph Embedding感兴趣的小伙伴有所帮助。
Sprite有一个graphics可以用来绘制基本图形，比如我们要画下面这个图形： 对应的AS3代码为： package { import flash.display.Sprite; publ
一：先来看一下界面的截图： 说明： 拖动节点的时候，与该节点相关的箭头连线也会跟着调整； 用户可以使用鼠标从一个节点拖出一个箭头到另一个节点（鼠标在空白区域点击一下，拖出的箭头消失） 这三个图标，手型
在前几篇中，都是枯燥无味，还要动动脑筋的算法题，现在可以放松下，来完成画一只 粉红 Pig。 随着函数出现的拼图，来猜猜这只会是什么样的 Pig? 大部分python安装环境下都包含turtle这个绘
View是Android所有控件的基类，接下来借鉴网上的一张图片让大家一目了然（图片出自：http://blog.51cto.com/wangzhaoli/1292313）
从事机器学习方面相关研究的人都了解，网络模型的最终性能少不了优化。其中损失函数扮演了非常重要的角色，而随机梯度下降算法（SGD）由于其良好的收敛性，常常被用来进行梯度更新。为了加快收敛速度，缩短训练时间，同时为了提高求解精度，采用随机梯度下降算法应该注意学习率（Learning Rate, LR）等参数的调整。那么 LR 的大小对现代深度学习与传统优化分析的是怎样的呢？下面通过一篇论文进行解答。
Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考：Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://ais
更多详情参考：Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型系列四
前面一篇文章已经说过zbar中QR的解码流程，现在这里主要介绍一些技术关键点和专注优化策略上的建议：
导语 Angel是由腾讯自研并开源的高性能分布式机器学习平台，它提供了用于特征工程，模型构建，参数调优，模型服务和AutoML的全栈设施。Angel-Graph作为Angel的通用型图计算引擎，已于今年五月份开源，能够轻松支持十亿级顶点、千亿级边的大规模图计算，并且提供了大量开箱即用的图算法，包括传统图挖掘、表示学习和神经网络相关算法，为支付、推荐、游戏、风控、图谱等多个业务场景提供计算服务。近期，Angel-Graph再次对大家常用的六款表示学习和神经网络学习算法，在算法精细度、可选参数、工程性能等方面
这个包增加了对CUDA张量类型的支持，它实现了与CPU张量相同的功能，但是它们利用gpu进行计算。它是惰性初始化的，所以您总是可以导入它，并使用is_available()来确定您的系统是否支持CUDA。CUDA semantics提供了更多关于使用CUDA的细节。
随机访问不是按数据在文件中的物理位置次序进行读写，而是可以对任何位置上的数据进行访问。
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