局部约束

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基于低秩与局部约束矩阵估计的链接预测方法
低秩矩阵的链接预测优化方法,结合了网络中的局部约束,挺适合搞大规模复杂网络的朋友用来快速构建相似性矩阵模型。不只是理论好看,实战表现也还不错。支持分治思路,跑分布式也稳,有点意思。 低秩结构的潜力这些年一直在被挖掘。加上局部约束,不仅让模型更贴近实际网络的异质性,还能提升预测准确度。你要是常在社交网络、推荐系统或者生物网络上折腾,这种方法真值得一试。 原理不复杂,说白了就是基于已有链接数据构建相似性矩阵,再通过低秩分解和一些局部特征优化这个矩阵。类似 SVD、QB 分解这些操作你应该不陌生,配合节点信息的局部调优,效果更自然。 更实用的是,它支持分治。什么意思?就是网络太大时,可以拆成小块并行
MATLAB 中局部变量
MATLAB 函数中的局部变量在函数运行结束后会释放并清除。它们仅存在于函数的工作区间中,不能被其他文件访问。调用外部程序时,该程序产生的变量也会存储在函数空间中,而不是 MATLAB 的主空间中。
SQL Server Null约束与Default约束详解
SQL 表设计里的Null 约束和default 约束,挺实用的小功能,直接用企业管理器点一点就能搞定,省事儿。嗯,像做表单提交的时候,没填的字段可以用default给个默认值,数据库就不会报错,挺稳的。 企业管理器的表设计界面,操作还挺直观的。点字段,选允许 Null,或者直接设置默认值,改起来快。你要是懒得写 SQL,企业管理器真的挺适合,少打好多字。 哦,顺带一提,T-SQL 写 DEFAULT 约束也蛮简单,像这样: ALTER TABLE Users ADD CONSTRAINT DF_Users_Status DEFAULT 'active' FOR Status; 平时写表,记得
局部系统化采样工具
该 MATLAB 工具利用拉丁超立方体部分分层抽样方法,生成 n 维随机向量的随机样本。
局部空间自相关分析方法
局部空间自相关分析方法主要包括以下三种: 空间联系的局部指标 (LISA) G 统计量 Moran 散点图
MATLAB开发局部阈值处理
MATLAB开发:局部阈值处理。使用指定的块大小对图像执行本地OTSU阈值。
外码引用约束
外码引用约束定义了表中的外码列引用的主表及其主码列。语法格式为: FOREIGN KEY (外码列) REFERENCES 主表(主码列) 例如: FOREIGN KEY (sno) REFERENCES 学生表(sno)
3D网格的局部深度SIFT与缩放不变自旋图像局部特征
对于 3D 网格,尤其是局部深度 SIFT 和缩放不变自旋图像符的应用,这个工具箱还是挺不错的。它集成了多实用的功能,比如MeshScaleDoG局部特征检测器,和适用于 3D 网格模型的符,能够帮你快速实现特征匹配、网格等功能。工具箱内的符还能支持不同比例的自旋图像匹配,挺适合那些复杂的几何结构,是在计算解剖表面几何相似性时。你在使用前,记得先运行compile_m命令来编译一下工具箱哦。如果你在 3D 网格或做形态学,代码库的工具还是蛮有用的,功能丰富,响应也快。而且,这些示例代码支持从一些真实模型中提取特征,方便做进一步的研究和开发。推荐你看看相关文献,这些工具的论文做了详细的算法,能你
约束启用禁用
启用或禁用约束的语法格式为:{CHECKINOCHECK}CONSTRAINT{ALL|约束名称[,…n]}。仅适用于外键和 CHECK 约束,不支持对 DEFAULT、PRIMARY 和 UNIQUE 约束进行禁用。
局部二值化处理技术
局部二值化处理是一种常见的图像处理技术,特别适用于matlab代码中的实现,其中包括了Niblack方法。