开始编辑和修改内容。请问您需要了解哪方面的知识和技术来帮助您回答这个问题呢？
此外，本文后面我会解释我为什么选择 Kotlin 语言开发，以及这样做的好处。需要了解 Java 和 Kotlin 更多不同之处可以阅读我之前的文章。 如何创建着色器？...在动画实现中，我使用两个关联的三角形代表一个实体，所以我画圆的地方像一个正方形。 绘制一个形状至少需要两个着色器 —— 顶点着色器和片段着色器。通过名字就可以区分他们的用途。...如果项目使用的是 Java，那么最方便的方式是在另一个文件编写你的着色器，然后使用输入流读取。如上述示例代码所示，Kotlin 可以简单地在类中创建着色器。...在普通状态下圆的 texture包含文字和颜色，在选中状态下同时包含图像。因此我需要为每个圆创建两个不同的 texture。 我使用 Bitmap 实例来创建 texture，绘制所有元素。...用户停止移动后我会将气泡恢复到初始位置。 根据用户点击坐标查找气泡 当用户点击圆时，我从 onTouchEvent() 方法获取屏幕点击点。但是我也需要找到 OpenGL 坐标系中点击的圆。
这三幅图景，是我看待推荐算法的三种视角。 ? 视角一：矩阵视角 在脑中想象一个二维的表格，每一行代表一个用户，每一列代表一个物品，表格里的每一个点代表用户对物品的操作，这个操作可以是评分，点击，点赞。...DeepWalk算法在图上随机游走深度优先遍历得到序列，然后和word2vec类似地使用Skip-Gram（A和B序列中相邻，用A的embedding作为特征最大化B的选中概率）进行训练。...LINE算法考虑顶点的二阶相似，两个顶点有边为一阶相似，两个顶点有共同的邻居顶点为二阶相似，它虽不做随机游走，但可以看作是广度优先的采样。...从某顶点出发，深度优先走k步，得到多个子图，组成一个batch进行训练，。然后按照采样的反方向做前向传播，这就是一个k层的图网络，下图是一个k为2的例子。 ?...在2016年的时候，RNN是处理序列问题的标配，它从NLP领域走来，诞生了GRU4Rec算法。
以及学术论文 1.1使用PGL创建一个异质图 在异质图中，存在着多种边，我们需要对它们进行区分。...该类方法采用了类似word2vec的思想，即：使用skip-gram模型对每个顶点的局部领域顶点信息进行预测，进而学习到每个顶点的特征表示。...如何启动分布式图引擎服务的示例： 假设我们有一个下图，它有两种类型的节点（u 和 t）。 首先，我们应该创建一个配置文件并指定每台机器的 ip 地址。...创建配置文件和 ip 地址文件后，我们现在可以启动两个图形服务器。 然后我们可以使用客户端从图服务器中采样邻居或采样节点。...的读取接口 超参数 所有超参数都保存在config.yaml文件中,所以在训练之前，你可以打开config.yaml来修改你喜欢的超参数。
具体的做法如下：创建一个大小为VxV的二维数组，其中V是图中顶点的个数。初始化数组的所有元素为0，表示顶点之间没有边。...在使用邻接矩阵存储图时，需要考虑到数组的大小限制和边的存储方式。通常可以使用二维数组、动态数组或稀疏矩阵等数据结构来实现邻接矩阵的存储。...它从图中的某个节点开始，然后递归地访问该节点的所有邻接节点，直到所有可达的节点都被访问一次。然后，返回到上一个节点，尝试访问它的其他邻接节点，直到遍历完整个图。...DFS的过程可以使用栈来实现，首先将起始节点入栈，然后弹出栈顶节点，并将其标记为已访问，接着将该节点的所有未访问的邻接节点入栈。重复这个过程，直到栈为空。...它从图的某个节点开始，首先将该节点入队列，然后访问该节点的所有邻接节点，并将其入队列。接下来，从队列中取出一个节点并访问它的所有邻接节点，将它们入队列。重复这个过程，直到队列为空。
图的广度优先搜索（Breadth-First Search，简称BFS）是一种用于遍历和搜索图的算法。它从图中的一个顶点开始，逐层地遍历其相邻顶点，并保持一个队列来存储待访问的顶点。...BFS算法的核心思想是先访问离起始顶点最近的顶点，在此基础上逐层向外扩展，直到遍历完所有的顶点。...构造函数用于初始化图的顶点和邻接表。addEdge方法用于添加边。 在BFS方法中，我们使用一个visited数组来记录顶点是否被访问过，并使用一个队列queue来保存待访问的顶点。...首先将起始顶点标记为已访问，并入队。然后，开始循环遍历队列。每次从队列中取出一个顶点s，输出它，并将其未访问过的邻接顶点加入队列并标记为已访问。这样就完成了一次广度优先搜索。...最终，所有顶点被访问完毕。 在main方法中，我们创建了一个图，并添加了边。然后调用BFS方法以广度优先的方式遍历图，并输出结果。 以上就是使用Java实现图的广度优先搜索的示例代码。
（你的第一个着色器） 打开着色器文件并删除所有内容，因为我们要从头开始。 着色器由Shader关键字定义。...在后面处理程序时，我经常会展示OpenGLCore和D3D11的编译代码，以便大家可以了解幕后的情况。 2.4 包含其他文件 要生成功能强大的着色器，你需要很多模板代码。...因此，让我们改为使用网格中的局部位置作为颜色。但如何将多余的数据从顶点程序传递到片段程序呢？ GPU通过栅格化三角形来创建图像。它需要三个已处理的顶点并在它们之间进行插值。...因此，在图像的左侧为0，在一半处为1/2，在右侧为1。V坐标在垂直方向上的工作方式相同。它从下到上增加，但Direct3D除外，它从上到下。但你几乎不需要担心这种差异。...（UV作为颜色，正面和上方） 4.2 添加纹理 要添加纹理，你需要导入图像文件。下面我将用于测试目的的一个纹理。 ? （测试纹理） 你可以通过将图像拖到项目视图中来将其添加到项目中。
为什么需要GCN的图形数据库 通过合并每个顶点的图形特征，GCN可以以低标签率实现高精度。在Kipf和Welling的工作中[1]，使用图形中5％的标记顶点（实体）可以获得80％的精度。...可以通过在图数据库（GDB）中训练GCN来解决这种挑战，在该数据库中，图可以分布在多节点群集中并部分存储在磁盘上。此外，首先将图结构的用户数据（例如社交图，消费图和移动图）存储在数据库管理系统中。...前两列用于在论文之间创建CITE边缘。查询将在以下步骤中更新CITE边缘上的权重，因此不需要加载最后一列。应该注意的是，该入门工具包中的文件在每篇论文中都添加了自链接，以简化查询的实现。...该文件中的每一行都将用于创建一个PAPER顶点，其中包含从文件填充的论文ID和论文类别。 content.csv具有三列，paper_id，word_id和weight。...前两列用于在论文和文字之间创建HAS边缘。HAS边缘将用于存储稀疏词袋特征向量。查询将在以下步骤中更新HAS边缘上的权重，因此不需要加载最后一列。 ?
原则上，我们可以从图中的任何一个顶点开始，进行深度优先遍历，假设我们从顶点A开始，遍历过程中的每一步如下： 第一步：从顶点A开始，将顶点A标记为已访问顶点。 ?...为了更加清楚图的深度优先搜索，我们将上面的过程总结为以下三个步骤： 首先选定一个未被访问过的顶点V作为起始顶点（或者访问指定的起始顶点V），并将其标记为已访问过； 然后搜索与顶点V邻接的所有顶点，判断这些顶点是否被访问过...若此时图中依然有顶点未被访问，则再选取其中一个顶点作为起始顶点并进行遍历，转（2）。反之，则遍历结束。 DFS的实现 小禹禹：景禹，这一次我终于对深度优先搜索理解了！景禹能告诉我怎么实现吗？...，所以需要从stack里取出node的上一个顶点，再看该顶点的邻接顶点是否未被访问 node = pop(); else //找到与node相连并且未被访问的顶点，...有了这个邻接表，我们便可以通过 BFS 遍历邻接表，判断是否存在从单词（顶点） hit 到 cog 的路径，为了清晰的展示算法执行过程，可以将邻接表转化为图的形式： ?
以及学术论文 1.1使用PGL创建一个异质图 在异质图中，存在着多种边，我们需要对它们进行区分。...该类方法采用了类似word2vec的思想，即：使用skip-gram模型对每个顶点的局部领域顶点信息进行预测，进而学习到每个顶点的特征表示。...如何启动分布式图引擎服务的示例： 假设我们有一个下图，它有两种类型的节点（u 和 t）。 首先，我们应该创建一个配置文件并指定每台机器的 ip 地址。 这里我们使用两个端口来模拟两台机器。...创建配置文件和 ip 地址文件后，我们现在可以启动两个图形服务器。 然后我们可以使用客户端从图服务器中采样邻居或采样节点。...的读取接口 超参数 所有超参数都保存在config.yaml文件中,所以在训练之前，你可以打开config.yaml来修改你喜欢的超参数。
学习是一件开心的额事情 OpenGL 自身不能直接加载模型文件,我们的思路很简单,就是把模型文件转成顶点数据,颜色数据，法线向量数据，纹理坐标,然后通过OpenGL 提供的API 把数据导入。...学习目标 把OBJ 文件转换为顶点坐标 开始吧 我使用Blender 建模工具演示 创建一个Obj文件 ? 让学习成为一种习惯 2.导出为Obj文件 ? 让学习成为一种习惯 ?...让学习成为一种习惯 5.进入刚才的模型文件夹中(输入CD 然后把文件拖进去) ? 让学习成为一种习惯 按回车键 ?...让学习成为一种习惯 6.执行转换命令 perl obj2opengl.pl sphere.obj 生成我们需要的头文件 ? 让学习成为一种习惯 我们打开文件看一下 ? 顶点数量和顶点数组 ?...法线向量数组 有些建模工具直接可以到数据的,不用这么麻烦!
初始化dx修改颜色 创建了资源，在这个博客的代码继续写 顶点 为了创建三角形，需要使用顶点。...顶点就是在 3D 空间的点。通过顶点可以添加数据，很多使用的顶点都使用三个值，就是 xyz 来表示点在三维空间。大家都知道三角形有三个顶点，所以下面来创建三个顶点。...然后创建一个文本文件，注意文本的名字，一个是 PixelShader.hlsl 另一个是 VertexShader.hlsl ，需要点击新建项才可以创建文本。...为什么需要使用文本，因为这样编译选项就不需要自己选 现在就创建了两个文件，请看自己的工程是否存在下面两个文件 现在需要右击两个文件 PixelShader.hlsl 和 VertexShader.hlsl...但是 DirectX 同样需要知道数据的结构和每个顶点类型，所以需要使用输入层。创建输入层需要两步，首先需要描述每个顶点，然后从顶点创建输入层。
搜索引擎爬虫架构 但是浏览器是用户主动操作然后完成HTTP请求，而爬虫需要自动完成http请求，网络爬虫需要一套整体架构完成工作。...设初始状态是图中所有顶点未曾被访问，则深度优先搜索可从图中某个顶点发v 出发，访问此顶点，然后依次从v 的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图，直至图中所有和v 有路径相通的顶点都被访问到；若此时图中尚有顶点未被访问...因此需要将最佳优先结合具体的应用进行改进，以跳出局部最优点。研究表明，这样的闭环调整可以将无关网页数量降低30%~90%。...2.用户体验策略 尽管搜索引擎针对于某个查询条件能够返回数量巨大的结果，但是用户往往只关注前几页结果。因此，抓取系统可以优先更新那些现实在查询结果前几页中的网页，而后再更新那些后面的网页。...这种更新策略也是需要用到历史信息的。用户体验策略保留网页的多个历史版本，并且根据过去每次内容变化对搜索质量的影响，得出一个平均值，用这个值作为决定何时重新抓取的依据。
另外你还需要知道，word2vec中作者做得是300维的嵌入。 Word2vec 在介绍图嵌入之前，我们有必要了解Word2vec和Skip-gram神经网络，这是理解图嵌入的基础。...顶点嵌入方法 这一部分我会介绍三种节点嵌入的方法，这三种方法在实践中经常被使用，而且通常会产生最好的效果。在深入探讨之前，你需要知道，节点嵌入的方法可以分为三大类：分解，随机游走和深度学习。...每个顶点只需要随机游走若干次就可以。原始论文中作者表明，从每个顶点执行32到64次随机游走就基本足够了，此外还特别说明，一般每个顶点随机游走四十次效果最好。...训练skip-gram：可以将随机游走得到顶点路径类比为word2vec中的句子。skip-gram将随机游走的一个顶点的one-hot向量作为输入，并最大化其相邻节点的预测概率。...这里我简单列出其他一些未介绍的方法，有兴趣的同学可以去做更深入的了解： 顶点嵌入：LLE, Laplacian Eigenmaps, Graph Factorization, GraRep, HOPE,
o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏：数据结构学习 其他专栏：Java学习路线 Java面试技巧 Java实战项目 AIGC人工智能 数据结构学习 文章作者技术和水平有限...理解图的基本概念 顶点和边： 图由一组顶点（vertices）和连接这些顶点的边（edges）构成。边可以带有权重（weight），代表两个顶点之间的关系强度或成本。...学习图的遍历算法 深度优先搜索（DFS）： DFS 是一种遍历图的算法，它从一个起始顶点开始，递归地访问相邻顶点，直到无法继续为止。DFS 的应用包括查找连通分量、拓扑排序等。...广度优先搜索（BFS）： BFS 也是一种遍历图的算法，它从起始顶点开始，逐层访问其邻居顶点。BFS 的应用包括查找最短路径、社交网络中的“六度分隔”等。...了解图的基本概念、遍历算法以及最短路径算法，可以让你更好地理解和处理与图相关的问题。通过学习这些知识，你将能够在解决实际问题时更加灵活和高效地运用图结构和算法。 结尾
采样方法 Sliding Window，顾名思义就是滑动窗口，以CBOW，window_size=5为例，word2vec的每一次输入都是 ，然后预测 。...proximity 仅有1阶相似度还不够，如上图，虽然5和6之间不存在直连边，但是他们有很多相同的邻居顶点 ，这其实也可以表明5和6是相似的，而2阶相似度就是用来描述这种关系的。...形式化定义为，令 表示顶点 与所有其他顶点间的1阶相似度，则 与 的2阶相似度可以通过 和 的相似度表示。...在1阶相似度中已经需要给每一个节点维护一个嵌入向量 了，在2阶相似度中，每个顶点还需要维护两个嵌入向量，一个是该顶点本身的表示向量 ，一个是该点作为其他顶点的上下文顶点时的表示向量 。...使用KL散度并设 ，忽略常数项，得到最终的损失函数： 嵌入向量整合 通过优化一阶相似性和二阶相似性，可以得到顶点的两个表示向量，源向量和目标向量，在使用时，将两个向量结合起来作为顶点的最终表示。
准备 要完成本教程，您需要： 一个至少有2 GB的RAM 非root用户的Ubuntu 16.04服务器 安装Oracle JDK 8，可以参考腾讯云相关教程。...此对象表示我们当前正在处理的图表。它有一些方法可以帮助管理图形，如添加顶点，创建标签和处理事务。...open()方法使用指定属性文件中的配置选项创建新的Titan图，或打开现有图。配置文件包含高级配置选项，例如要使用的存储后端，缓存后端和一些其他选项。您可以创建自定义配置文件并使用它。...让我们使用该变量来创建几个顶点。顶点就像SQL中的行。每个顶点都有一个顶点类型或其label关联的属性，类似于SQL中的字段。...保存文件并退出编辑器。 我们需要将这个新配置文件添加到Gremlin Server。打开Gremlin Server的配置文件。
图1 图嵌入流程 首先图1（a）中是用户行为，从知识图谱的角度可以抽象成图1（b）中的图模型。在当前推荐系统和安全领域都比较常见，而对于抽象的图模型如何利用图嵌入技术处理呢？...这就需要顶点对的近似性，一阶近似就是有直接边的近似度高，仅此而已。二阶相似要复杂一些，就是考察两个顶点的邻居顶点有多少一样的顶点。...（1）运行社区发现方法，可以运行谱聚类。为每个顶点获得类标签（2）应用顶点嵌入，为每个顶点获得一个嵌入向量（3）聚类顶点嵌入向量，然后对每个社区进行高斯混合。...通常，有两种方法可以将不同类型的邻近性结合起来用于顶点嵌入：（1）首先分别优化这种近似表示的目标函数，然后将每个顶点的两个嵌入到一个长向量作为最终输出；（2）单个顶点嵌入，以同时保持一阶和二阶邻近性。...最终的目的就是学习一种图嵌入的表示形式嘛，从似然函数的思路出发，就是估计这个图嵌入表示参数。这个公式中的 ? ，表示包含顶点v的一系列顶点序列，这里想要理解需要对word2vec有一定的认识。
智谱清言： 很抱歉，我无法直接查看图片或提供具体的代码实现，但我可以指导你如何用Go语言编写广度优先搜索（BFS）算法，并解释如何计算出图中的d值和π值。 首先，你需要定义图的数据结构。...BFS 函数实现了广度优先搜索算法，并计算了每个顶点的d值（到达该顶点的距离）和π值（到达该顶点的前驱结点）。 请根据你的图22-2(a)修改顶点列表和边列表，然后运行这个程序。...广度优先搜索算法概述 广度优先搜索是一种用于图的遍历算法，它从源节点开始，访问所有与源节点相邻的节点，然后再继续访问这些相邻节点的相邻节点，以此类推。...您可以根据需要进行调整和扩展。 kimi： 广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）是一种遍历或搜索树或图的算法，它从一个节点开始，逐层遍历节点。...你需要根据实际的图结构调整代码中的graph数组。 如果你提供了具体的图结构，我可以为你计算出准确的d和π值。
例如，我们可能有额外的用户属性，想要与现有的图形合并，或者我们可能需要从一个图选取一些顶点属性到另一个图。这些任务都可以使用来 join 经操作完成。...它解析了一个以下形式的邻接列表（源顶点ID，目的地顶点ID）对，忽略以#开头的注释行： 1234 # This is a comment2 14 11 2 它从指定的边创建了一个图表，自动边中提到的任何顶点...Graph.fromEdgeTuples允许从只有边的元组的RDD图中创建图，并将的边的值赋为1，并自动创建边中所存在的顶点，并设置为缺省值。...从概念上讲，如果我在一组顶点上构建了一个VertexRDD[B]，这是一个在某些顶点RDD[(VertexID,A)]的超集，然后我可以重用该索引既聚集，随后为RDD[(VertexID, A)]建立索引...，只考虑图中重要关系和用户，在子图中运行的页面排名算法，然后终于返回与顶级用户相关的属性。
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