一、学习目标了解小世界理论基本概念了解小世界理论证明方法了解小世界理论应用了解小世界理论缺陷二、基本概念小世界理论，又叫六度分离（六度区隔）理论（Six Degrees of Separation），于1967年由美国社会心理学家米尔格伦提出。具体内容是：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过五个，也就是说，最多通过五个人你就能够认识任何一个陌生人。”根据这个理论，你和世界上的任何一个人之间只
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2024-01-15 10:06:09
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小世界模型“小世界现象”源于社会心理学家Stanley Milgram在20世纪60年代所做的试验。Milgram设计了一个实验，他在美国内布拉斯加州奥马哈市或者堪萨斯州戚奇托市，随机选取了一些用户，给在波士顿的日标用户送信。 只 有送信者和收信者之间非常熟悉才能直接将信送出。否则，送信者需要把信先发给那些有可能熟 知目标用户的人。 结果表明，这些信平均经过**5.5~6次**转手才能最终到达波士
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2023-10-17 21:10:55
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一、django设置字段动态默认时间的四种方式：from django.db import modelsfrom datetime import datetimeclass User(models.Model): id = models.BigAutoField('主键', primary_key=True) name = models.CharField('名字', max_length=
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2022-11-21 13:43:17
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【引】如果希望从文献途径了解一个新的领域，该领域的相关survey 论文可能是一个较好的切入点，对于日新月异的AI领域尤
# Python小世界模型科普
小世界模型是网络科学中的重要概念，广泛应用于社会网络、生态系统、信息传播等领域。本文将通过代码示例，深入探讨Python中小世界模型的实现及其应用。
## 什么是小世界模型？
小世界模型是由D.J. Watts和S.H. Strogatz在1998年提出的，用来描述具有短路径和高聚类特性的网络。简单来说，小世界模型能够让网络中的节点之间实现快速连接，同时保持较
分析：进行复杂网络相关研究的基础，就是要构建适当的网络模型。这次选择用Matlab构建一个WS小世界网络练练手。首先，为了方便数据处理，网络模型我们用邻接矩阵的表示，这样虽然看上去不太直观，但是对于矩阵运算是很友好的。小世界网络分为两种：NW小世界网络和WS小世界网络。它们的构造都基于一个初试的最近邻耦合网络A：也就是网络中每个节点都与左右相邻的各K/2个节点相连，其中参数K满足N>>
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2023-12-09 20:25:55
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大模型领域的发展日新月异，每天都有许多有趣的论文值得深入品读。1、小模型也有大作为：用小语言模型高效训练大型语言模型 2、让语言模型成为棋盘大师：内部与外部规划的双重突破一、小模型也有大作为：用小语言模型高效训练大型语言模型近年来，大型语言模型（LLM）的强大性能让它成为人工智能研究的焦点。然而，训练这些模型的代价十分昂贵，尤其是预训练阶段的计算成本。论文《A Little Help Goes a
本文介绍两篇发表于 ICML 2022 的论文，研究者都主要来自于 Google。两篇论文都是很实践性的分析论文。和常见的论文在模型做创新不一样，两篇论文都是针对现有 NLP 语言模型的架构和训练方法、探索其在不同场景下的优劣并总结出经验规律。在这里笔者优先整理一下两篇论文的主要实验结论： 1. 第一篇论文发现了虽然 encoder-decoder 占据了机器翻译的绝对主流，
小世界网络模型小世界现象的解释 在网络科学的语言中，小世界现象意味着，网络中随机选择的两个节点之间的距离很短。 通常情况下，小世界性质定义为 小世界现象中的小是指，平均路径长度或网络直径和网络大小的关系是对数关系。因此，小的意思是，正比于lnN,为不是正比于N或者N的幂。WS小世界模型WS小世界模型构造如下 （1）从规则图开始：考虑一个含有N个节点的最临近耦合网络，它们围成一个环，其中每个节点与它
在深度学习的领域中，知识蒸馏是一种重要的技术，它通过将大模型的“软化”知识迁移到小模型，从而提升小模型的表现。这种技术的核心在于将大模型的复杂表示能力提炼为一种易于理解和应用的形式，使得小模型能够从中学习并改进自身的性能。知识蒸馏的过程首先需要一个大的预训练模型（教师模型）来生成具有丰富信息的标签，然后利用这些标签训练一个较小型的模型（学生模型）。教师模型通常是一个已经训练得相当成熟、具有强大表示
原创
2023-12-27 11:42:49
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最近在导师的要求下把空间小世界模型编出来了。我贴出来让大家共享一下：
#include<stdio.h>#include <stdlib.h>#include <time.h> #include <math.h>
#define L 100#define W 10#define N L*W
struct Node{ int x;/*节
原创
2011-06-22 15:55:41
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# Python GLM本地小模型
## 介绍
在数据分析与机器学习领域，广义线性模型（Generalized Linear Model，GLM）是一种常见的统计模型，用于拟合各种类型的数据。GLM在不同的数据集上表现出色，其简单性和可解释性使其成为研究和应用领域中的热门选择。在本文中，我们将讨论如何在Python中使用GLM建立本地小模型，并进行预测。
## GLM基本原理
GLM是线性回归
# 小世界网络模型：Python实现
## 引言
在复杂网络的研究中，小世界网络模型是一种重要的网络拓扑结构。这种模型能够在网络中有效地模拟现实世界中的联系，比如社交网络、信息传播和生物网络等。小世界网络的一个显著特征是，在较少的边连接的情况下，节点之间的平均最短路径长度很短，而聚集性又相对较高。
## 小世界网络的特征
小世界网络主要包括两个核心特征：
1. **短路径特性**：在大多
一、如何用CSS进行网页布局二、网页布局基础三、网页简单布局之结构和表现原则四、CSS Sprite雪碧图应用 什么叫布局？网页的特点：网页自适应宽度；网页长度无限延长；（分栏也叫分列，混合布局，一列布局，二列布局，三列布局。）使用float和绝对定位position:relative都会脱离文档流.清除浮动两个方法：1.为受浮动影响元素设置{clear:both;}属性2.为受浮动影响
作者：胡平 - 微软云人工智能高级专家「极客说」 是一档专注 AI 时代开发者分享的专栏，我们邀请来自微软以及技术社区专家，带来最前沿的技术干货与实践经验。在这里，您将看到深度教程、最佳实践和创新解决方案。关注「极客说」，与行业顶尖专家一起探索科技的无限可能！在人工智能领域，虽然大模型（Large language model）在理解和生成自然语言方面表现出了很大的优势，在问答、翻译、文
在AI大模型背景下，小的模型仍然具有一些优势。以下是一些可能的优势：速度和效率：相比于大模型，小模型需要更少的计算资源和时间，能够更快地完成训练和预测，并且能够在较低的硬件配置上运行。灵活性和可定制性：小模型通常比大模型更灵活，能够更好地适应不同的场景和需求。同时，也可以根据具体问题进行模型的修改和调整，以提高模型的准确率和效果。安全性和隐私保护：小模型通常比大模型更容易保护数据隐私和
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2023-09-03 11:32:29
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我“AI”发文，第4篇在深度学习的快速进步中，预训练模型如BERT、GPT等不仅在各类任务上取得了显著的成果，但随着模型规模的不断增加，训练、部署和推理的成本也随之攀升。为了解决这一问题，**模型蒸馏（Knowledge Distillation）**作为一种重要的技术手段应运而生。它通过将大型、复杂模型的知识传递给一个更小、更高效的模型，以实现模型性能与效率的平衡。本文将深入探讨模型蒸馏的基本概
文章目录： 目录1. 三种定义模型的方式2. 三种方式使用的优先级3. 三种模型的定义方式3.1 Sequential API3.2 Functional API3.3 Subclassing API4. 训练模式（training mode）和推理模式（inference mode）下模型的使用4.1 Keras Sequential 方式构建的模型4.2 Keras Functional AP
# 小波神经网络模型实现指南
## 1. 整体流程
下面是实现小波神经网络模型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建小波神经网络模型 |
| 3 | 模型训练 |
| 4 | 模型评估 |
| 5 | 模型应用 |
接下来，我们将详细介绍每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
## 2. 数据预处理
在这一步骤中，
原创
2024-01-05 09:01:42
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将现有框架封装进module层新建一个空项目引入框架在主module(app)的build.gradle中引入开源框架dependencies {
compile fileTree(include: ['*.jar'], dir: 'libs')
testCompile 'junit:junit:4.12'
compile 'com.android.
