数据源开放数据集一般是针对行业的数据库。比如：美国人口调查局提供人口信息，地区分布和教育情况等美国公民相关的数据：http://www.census.gov/data.html欧盟欧盟开放数据平台，提供欧盟各机构的大量数据：http://open-data.europa.eu/en/data/FacebookFacebook官方提供的API，用于查询该网站用户公开的海量信息：https://dev

参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter04_DL_computation/4.4_custom-layer不含模型参数的自定义层与使用Module类构造模型类似。下面的CenteredLayer类通过继承Module类自定义了一个将输入减掉均值后输出的层，并将层的计算定义在了forward函数里。这个层里不含模型参数。cla

参考链接CSKAOYAN.COMIP数据报IP数据报格式版本：IPv4 / IPv6首部长度：单位是4B，最小为5区分服务：指示期望获得哪种类型的服务总长度：首部+数据，单位是1B标识：同一数据报的分片使用同一标识标志：只有两位有意义x__i) 中间位DF（Don’t Fragment）DF=1，禁止分片DF=0，允许分片ii) 最低位MF（More Fragment）MF=1，后面“还有分片”M

主要参考论文：《Meta-Graph Based Recommendation Fusion over Heterogeneous Information Networks》概述基于异构信息网络的推荐系统面临两个问题：1.如何表示高阶推荐语义；2.如何融合异构信息用于推荐。针对第一个问题，本文采用了元图（和元路径）来表示高阶推荐语义；对于第二个问题，本文先用标准矩阵分解技术（MF）分解每个元图（元

主要参考：《知识图谱：方法、实践与应用》知识图谱的分类知识图谱的分类情况如下图所示，可以看出大部分知识图谱都是融合或链接了多个其他知识库。通用知识图谱与领域知识图谱的区别垂直领域知识图谱是面向特定领域的知识图谱，如电商、金融、医疗等。相比较而言，领域知识图谱的知识来源更多、规模化扩展要求更迅速、知识结构更加复杂、知识质量要求更高、知识的应用形式也更加广泛。而且领域知识图谱具有规模巨大、知识结构更加

问题描述在使用NLTK包的分词器word_tokenize时报错，下面就是原始报错信息，大意就是没有’punkt’这个资源，让我们用他提示的代码下载。Resource punkt not found.Please use the NLTK Downloader to obtain the resource:import nltknltk.download(‘punkt’)For more info

参考链接《Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future Directions》概述数据中存在多种多样的偏差，包括但不限于选择偏差（selection bias）、位置偏差（position bias）、曝光偏差（exposure bias）和流行度偏差（popularity bias）。盲目地拟合数据，而忽视这些数据内部的偏差

参考《C和C++游戏趣味编程》 童晶火柴人跑酷游戏的思路是，玩家通过键盘控制火柴人的奔跑和跳跃，躲避蝙蝠到达终点。游戏地图随机生成，随着关卡数增加，游戏难度越来越大定义Player类class Player{public:IMAGE im_show;// 当前时刻要显示的图像float x_left, y_bottom;// 左下角位置float vx, vy;

ASSERT()是什么ASSERT()一般被称为断言，是一个调试程序时经常使用的宏。它被定义在<assert.h>头文件中，通常用于判断程序中是否出现了非法的数据，在程序运行时，它计算括号内的表达式的值。如果表达式的值为false(0)，则程序报告错误，终止运行；如果不为0，则继续执行后面语句。例如：ASSERT(n != 0);k = 10/n;ASSERT()与assert()AS

参考资料《社会媒体挖掘》传递性传递连接假设v1v_{1}v1​、v2v_{2}v2​、v3v_{3}v3​表示三个结点，当存在边(v1,v2)\left ( v_{1},v_{2}\right )(v1​,v2​)和(v2,v3)\left ( v_{2},v_{3}\right )(v2​,v3​)时，若(v3,v1)\left ( v_{3},v_{1}\right )(v3​,v1​)也存在