原创 學習neo4j--第五章 CQL簡介-UNION聯盟
與SQL一樣，Neo4j CQL有兩個子句，將兩個不同的結果合併成一組結果 UNION UNION ALL UNION子句 它將兩組結果中的公共行組合並返回到一組結果中。 它不從兩個節點返回重複的行。 限制： 結果
2020-06-26 22:58:30
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原创 學習neo4j--第五章 CQL簡介-LIMIT和SKIP子句
Neo4j CQL LIMIT子句 Neo4j CQL已提供“LIMIT”子句來過濾或限制查詢返回的行數。 它修剪CQL查詢結果集底部的結果。 如果我們要修整CQL查詢結果集頂部的結果，那麼我們應該使用CQL SKIP子句。 請參
2020-06-26 22:58:30
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原创 學習neo4j--第五章 CQL簡介-CREATE+MATCH+RETURN命令
在Neo4j CQL中，我們不能單獨使用MATCH或RETURN命令，因此我們應該結合這兩個命令從數據庫檢索數據。 例如： 本示例演示如何使用屬性和這兩個節點之間的關係創建兩個節點。 注-我們將創建兩個節點：客id，nam
2020-06-26 22:58:30
原创 學習neo4j--第五章 CQL簡介-MATCH & RETURN匹配和返回
在Neo4j CQL中，我們不能單獨使用MATCH或RETURN命令，因此我們應該合併這兩個命令以從數據庫檢索數據。 Neo4j使用CQL MATCH + RETURN命令 - 檢索節點的某些屬性 檢索節點的所有屬性 檢索節點和關
2020-06-26 22:58:30
原创 學習neo4j--第五章 CQL簡介-RETURN命令
Neo4j CQL RETURN子句用於 - 檢索節點的某些屬性 檢索節點的所有屬性 檢索節點和關聯關係的某些屬性 檢索節點和關聯關係的所有屬性 RETURN命令語法： RETURN <node-name>.<prop
2020-06-26 22:58:30
原创 深度學習之LSTM完全圖解
在學習LSTM的過程中，一直對lstm的內部機制一知半解，網上查找的資料大多千篇一律的翻譯稿，大多列列公式了事，並沒有做細緻深入的解釋。於是乎自己最近仔細debug了一遍tensorflow的seq2seq源碼，總算是徹底搞清了LSTM的
2020-06-26 22:58:20
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原创 學習neo4j--第五章 CQL簡介- 圖形字體
我們使用Neo4j數據瀏覽器來執行和查看Neo4j CQL命令或查詢的結果。 Neo4j數據瀏覽器包含兩種視圖來顯示查詢結果 - UI查看 網格視圖 在本章中，我們將討論如何在UI視圖中更改節點或關係的字體。 當我們在數據
2020-06-26 22:58:20
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原创 智能問答-深度學習--第一章 統計學習數學基礎
1. 線性代數 矩陣分類： 實對稱矩陣 單位矩陣 逆矩陣 正定矩陣 線性相關 線性組合 矩陣的初等變換 計算矩陣線性迴歸是用於描述變量之間關係的方法，通常在機器學習中用於預測較簡單的迴歸問題的數值 矩陣的秩
2020-06-26 22:58:20
原创 學習neo4j--第五章 CQL簡介- 方向關係
在Neo4j中，兩個節點之間的關係是有方向性的。 它們是單向或雙向的。 由於Neo4j遵循屬性圖數據模型，它應該只支持方向關係。 如果我們嘗試創建一個沒有任何方向的關係，那麼Neo4j DB服務器應該拋出一個錯誤。 在本章中，我們
2020-06-26 22:58:20
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原创 支持向量機通俗導論（理解SVM的三層境界)
支持向量機通俗導論（理解SVM的三層境界） 前言 動筆寫這個支持向量機(support vector machine)是費了不少勁和困難的，原因很簡單，一者這個東西本身就並不好懂，要深入學習和
2020-03-12 21:34:01
原创 SVM詳細講解
1. 目標 SVM是一個二類分類器，它的目標是找到一個超平面，使用兩類數據離超平面越遠越好，從而對新的數據分類更準確，即使分類器更加健壯。 支持向量（Support Vetor）：就是離分隔超平面最近的哪些
2020-03-05 18:29:04
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原创 深度學習中的數學---第一章 神經網絡的思想
1.神經元工作的數學表示 w1x1+w2x2+w2x2w_1x_1+w_2x_2+w_2x_2w1x1+w2x2+w2x2 w1w2w3w_1 w_2 w_3w1w2w3 是輸入信號x1x2x3x_1x_2x_3
2020-02-20 14:20:04
原创 深度學習中的數學---第三章 神經網絡的最優化
1.神經網絡的參數和變量 1.參數和變量 從數學上來看，神經網絡是一種用於數據分析的模型，這個模型是由權重和偏置決定的。像權重和偏置這種確定數學模型的常數稱爲模型的參數 數據分析的模型還需要值隨着數據而變化的變量 2.神經網絡中用
2020-02-20 14:20:04
原创 深度學習中的數學---第四章 神經網絡和誤差反向傳播法
沿着最陡的坡度下山，就能以最少的步數達到山腳。梯度下降法就是講這個原理醫用在數學的數值分析方法。爲了求出梯度的方向，需要進行求導，但在神經網絡的世界中，導數計算的計算量十分巨大，誤差反向傳播法就解決了這個難題 1.梯度下降法的回顧
2020-02-20 14:20:04