一、半监督学习1-1、什么是半监督学习让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能，就是半监督学习（semi-supervised learning）。要利用未标记样本，必然要做一些将未标记样本所揭示的数据分布信息与类别标记相联系的假设。假设的本质是“相似的样本拥有相似的输出”。半监督学习可进一步划分为纯（pure）半监督学习和直推学习（transductive le...

程序报错：servlet cannot be resolved to a type 尝试：(1) 把tomcat的servlet-api.jar拷贝到\Java\jdk1.8.0_111\jre\lib\ext目录下——失败(2) 新建环境变量classpath，添加%CATALINA_HOME%\lib;%CATALINA_HOME%\lib\servlet-api.jar;%C

今天分享大数据与人工智能的伦理挑战。（1）中立性算法表面中立，在学习中却可能形成隐形的歧视，甚至放大这些鸿沟。算法角度是合理的，但是社会往前发展，不能仅建立在数字化的优化上，而是要考虑很多人文的东西。例如高级职位推荐，女性占比8%-15%，系统开始偏向男性推荐，加剧性别差异。同理的还有秘书推荐给女性，卡车司机推荐给男性。随着系统对人购买力的打分，会有价格歧视。美国低矮桥，在设计的时候，就有把穷人挡

有个网友写了一个帖子叫做：python构建关键词共现矩阵，里面构造了完整的代码框架，可测试，有两个版本（numpy版和list版可用）。优点是完整可测试，缺点是速度较慢。后来有网友改进了这个代码：python构建关键词共现矩阵速度优化，里面对代码进行了优化，优点是能把几个小时能优化到3分钟，缺点是只贴出一部分代码。我综合了这两个人的代码，构造出一个终版可用的版本。优点有：无需导入原始依赖的read

（1）矩阵乘法A(n,m)*B(m,n)=C(n*n)遍历矩阵C用到两轮循环：遍历n行、每行n个元素；矩阵C中的每个元素计算，都是是A的一行乘以B的一列，用到一轮循环：m个元素；所以时间复杂度是n*n*m（2）矩阵的协方差矩阵向量的协方差，表示两个向量元素之间的相关性，计算公式为：矩阵的协方差，本质上也是向量运算：计算协方差矩阵的时间复杂度：（1）不要把这里的X看作矩阵，而是看作多个列向量c1，c

打开一幅图，双击图中的点或线，打开“Plot details”对话框：依次点击Layer --> Size/Speed；取消”Speed Mode, Skip Points if needed“下两个对话框中的对号；点击apply，完成！

计算机国际会议中proceedings,conference,paper,workshop,demo意思：　　一、proceedings：在国际会议中指会议进程；也指会议报告记录。　　proceedings are the collection of academic papers published in the context of an academic conference .　　会...

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flow:flow(self, X, y, batch_size=32, shuffle=True, seed=None, save_to_dir=None, save_prefix='', save_format='png')：接收numpy数组和标签为参数,生成经过数据提升或标准化后的batch数据,并在一个无限循环中不断的返回batch数据x：样本数据，秩应为4.在黑白图像的情况下c...