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为了能够更好的处理大型图数据结构,有时需要将其按照要求进行分解,而k-cores便是其中一种方法。它可以从一个相对较大的图网络得到一个子图,这个子图中的所有节点的度都大于等于k。如下所示:假设以上是一个由节点集VVV,和边集EEE组成的图G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E),外部不同颜色深度的“圈”所包含的子图,代表着计算不同k值时对应得到的子图Gsubgraph,kGsubgraph,k
Spark内置支持多种文件格式和数据库。包括JDBC、Hive、Json、ORC、Parquet、MySQL、PostgreSQL。1、内置数据源Spark支持的数据格式每个都有各自的优点,对于何时使用何种格式需要结合具体的场景,内置数据源格式为Json、ORC、Parquet(1)JsonJson格式通常用于web开发,非常常见,简单易用,但是它不是一种有效的永久数据存储格式。(2)ORC优化的
在图像深度学习任务中,对于小数据集,可以通过Image Data Augmentation图像增强技术来扩充数据。比如Keras的ImageDataGenerator。ImageDataGenerator的使用:tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,samplewise_center=Fal
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目录动态规划(Dynamic Programming,DP)是一类优化方法,在给定一个用马尔可夫决策过程(MDP)描述的完备环境模型的情况下,其可以计算最优的策略。我们假设环境是一个有限MDP。我们假设状态集合S、动作A和收益集合R是有限的,并且整个系统的动态特性由对于任意s∈S、a∈A(s)、r∈R和s’∈S+(S+表示在分幕式任务下S加上一个终止状态)的四参数概率分布p(s’,r|s,a)给出
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目录Value-based RL vs Policy-based RLPolicy-based RL的优势与劣势策略函数的类型策略优化Cross-Entropy MethodValue-based RL vs Policy-based RL基于策略函数的强化学习(Policy-based RL)学习的是策略函数,策略函数实际上跟机器学习领域中的分类模型(model)差不多。这跟基于价值函数的强化学







