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    <title>黑客与画家</title>
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    <title>模型与算法之XGboost</title>
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    <title>编程艺术之设计模式</title>
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    <title>编程艺术之数据结构</title>
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    <title>LSTM算法</title>
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    <title>设计模式——单例模式</title>
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    <title>设计模式——策略模式</title>
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    <title>设计模式——工厂模式</title>
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    <title>图数据库——arangodb</title>
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    <title>深入理解设计模式</title>
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    <title>深入理解elasticSearch</title>
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    <title>父亲节快乐</title>
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    <content type="html"><![CDATA[<p>前天晚上从西安出差回来，经过昨天一天的休整，整个人已经满血复活了，正好今天周日，也没什么特殊的事情，就想着要不看场比赛。</p><p>其实，上班以后比赛真的看得很少了，一方面时间不允许，工作太忙，很难像学生时代那样，从常规赛开始，追逐自己喜欢的球队、追逐自己喜欢的球星一整个赛季，为他们取得的赫赫战绩、精彩的进球欢呼雀跃，没有那个精力，也没有那个心思。另一方面呢，一代球星代表着一代人的青春，我这一代的青春已经随着姚明、科比、麦迪、邓肯、艾佛森、加内特、皮尔斯、纳什、基德、卡特……们一起退役了。现在的NBA已经很难找到属于我的那个青春符号，所以偶尔也就手机看看体育新闻，谁谁谁又50分了，谁谁谁又三双了，然后感叹一句，现在的小伙子真厉害，可是，还是怀念以前那种肌肉碰肌肉的身体对抗、怀念科比那美如画的后仰中距离、怀念麦迪那潇洒的干拔跳投…</p><p>今天是篮网和雄鹿的抢七生死战，go big or go home全看这一场了，而且今天这场比赛也就冲着杜兰特去看，现如今杜兰特、欧文是我为数不多还想冲着他们看看比赛的球星。上半场两队还是打的难舍难分，都拉不开分差，篮网这边也就指着杜兰特了，一个人大包大揽，其他队友提供的支援太有限，也就格里芬还能攻击一下篮筐，其他人的得分包感觉都没打开，雄鹿那边就身体素质是真好，能冲能抢，只是好些人都叫不上名了。</p><p>到了中场休息，腾讯插播了一个父亲节的文案，才知道今天是父亲节——我升级成父亲后的第一个父亲节。</p><p>我家小苹果这会儿正在隔壁房间睡上午的回笼觉，小苹果现在还不到一周岁，每天上午下午都要小睡一觉，刚过去看一眼，睡得正香呢，两只小手举到耳朵边特别可爱——你健康快乐的成长，就是我在父亲节收到的最好的礼物！</p><p>中午，老婆给我发了两张照片，一张是我很久以前还在学校时候的照片，一张是最近带娃的照片，老婆感叹我老了好多，体型都变了，腰都驼了，我回复：哈哈哈，可不是吗，岁月饶得过谁呢。回头看看熟睡中的女儿，我想这一切都是值得的，有些路有些经历，是人生中不可或缺的，只是希望这些经历可以跟我生命中挚爱的那些人一起度过……</p><p>中午，给老爸打了一个视频电话，问问他最近身体怎么样，给他看看小苹果，小苹果现在还不会喊爷爷，一直在旁边咿咿呀呀的叫着，爷孙两都很开心。</p><p>后来要带娃，比赛我没看完，听说杜兰特投进了一个绝平的踩线长两分，两队打进了加时，最后弹尽粮绝，篮网惜败止步于东部半决赛，替篮网替杜兰特有点遗憾，但是没关系，还年轻，一切都来得及，明年带上欧文我相信奥布莱恩杯会属于你们的，期待明年我和小苹果一块儿看你们的总决赛，生活要有希望，岁月才会美好——祝全天下所有的父亲，节日快乐！</p>]]></content>
    
    
      
      
    <summary type="html">&lt;p&gt;前天晚上从西安出差回来，经过昨天一天的休整，整个人已经满血复活了，正好今天周日，也没什么特殊的事情，就想着要不看场比赛。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;其实，上班以后比赛真的看得很少了，一方面时间不允许，工作太忙，很难像学生时代那样，从常规赛开始，追逐自己喜欢的球队、追逐自己喜欢的球星一整</summary>
      
    
    
    
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    <title>图数据库综述</title>
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    <content type="html"><![CDATA[<p>Welcome to <a href="https://hexo.io/">Hexo</a>! This is your very first post. Check <a href="https://hexo.io/docs/">documentation</a> for more info. If you get any problems when using Hexo, you can find the answer in <a href="https://hexo.io/docs/troubleshooting.html">troubleshooting</a> or you can ask me on <a href="https://github.com/hexojs/hexo/issues">GitHub</a>.</p><h2 id="Quick-Start"><a href="#Quick-Start" class="headerlink" title="Quick Start"></a>Quick Start</h2><h3 id="Create-a-new-post"><a href="#Create-a-new-post" class="headerlink" title="Create a new post"></a>Create a new post</h3><figure class="highlight bash"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">$ hexo new <span class="string">&quot;My New Post&quot;</span></span><br></pre></td></tr></table></figure><p>More info: <a href="https://hexo.io/docs/writing.html">Writing</a></p><h3 id="Run-server"><a href="#Run-server" class="headerlink" title="Run server"></a>Run server</h3><figure class="highlight bash"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">$ hexo server</span><br></pre></td></tr></table></figure><p>More info: <a href="https://hexo.io/docs/server.html">Server</a></p><h3 id="Generate-static-files"><a href="#Generate-static-files" class="headerlink" title="Generate static files"></a>Generate static files</h3><figure class="highlight bash"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">$ hexo generate</span><br></pre></td></tr></table></figure><p>More info: <a href="https://hexo.io/docs/generating.html">Generating</a></p><h3 id="Deploy-to-remote-sites"><a href="#Deploy-to-remote-sites" class="headerlink" title="Deploy to remote sites"></a>Deploy to remote sites</h3><figure class="highlight bash"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">$ hexo deploy</span><br></pre></td></tr></table></figure><p>More info: <a href="https://hexo.io/docs/one-command-deployment.html">Deployment</a></p>]]></content>
    
    
      
      
    <summary type="html">&lt;p&gt;Welcome to &lt;a href=&quot;https://hexo.io/&quot;&gt;Hexo&lt;/a&gt;! This is your very first post. Check &lt;a href=&quot;https://hexo.io/docs/&quot;&gt;documentation&lt;/a&gt; for</summary>
      
    
    
    
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    <title>图数据库——neo4j</title>
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    <published>2021-03-12T14:20:36.000Z</published>
    <updated>2021-09-21T02:03:48.127Z</updated>
    
    <content type="html"><![CDATA[<p>总结2020，展望2021</p>]]></content>
    
    
      
      
    <summary type="html">&lt;p&gt;总结2020，展望2021&lt;/p&gt;
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    <title>word2Vec算法</title>
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    <published>2021-03-12T14:19:17.000Z</published>
    <updated>2021-09-21T02:00:54.367Z</updated>
    
    <content type="html"><![CDATA[<p>word2Vec算法</p>]]></content>
    
    
      
      
    <summary type="html">&lt;p&gt;word2Vec算法&lt;/p&gt;
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    <title>知识图谱技术栈</title>
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    <published>2021-03-12T14:17:57.000Z</published>
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    <content type="html"><![CDATA[<p>支持向量机算法</p>]]></content>
    
    
      
      
    <summary type="html">&lt;p&gt;支持向量机算法&lt;/p&gt;
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    <title>知识表示学习之Trans系列</title>
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    <published>2021-02-15T00:26:20.000Z</published>
    <updated>2021-09-25T01:05:04.592Z</updated>
    
    <content type="html"><![CDATA[<blockquote><p>“知识表示学习是面向知识库中实体和关系的表示学习，通过将实体或关系投影到低维向量空间，我们能够实现对实体和关系的语义信息的表示，可以高效地计算实体、关系及其之间的复杂语义关联，这对知识库的构建、推理与应用均有重要意义。”[1]——刘知远，等</p></blockquote><h2 id="知识表示学习的主要方法"><a href="#知识表示学习的主要方法" class="headerlink" title="知识表示学习的主要方法"></a>知识表示学习的主要方法</h2><h3 id="1-1-距离模型"><a href="#1-1-距离模型" class="headerlink" title="1.1 距离模型"></a>1.1 距离模型</h3><p>距离模型又称为结构表示(structured embedding)，是最早的几个知识表示学习的方法之一, SE为每个关系<script type="math/tex">r</script>定义了两个矩阵<script type="math/tex">{M_{r,1}}</script>和<script type="math/tex">{M_{r,2}}</script>用于三元组中头实体和尾实体的投影操作，为每个三元组<script type="math/tex">(h,r,t)</script>定义了如下损失函数：</p><script type="math/tex; mode=display">{f_{r\left( {h,t} \right)}} = {\left| { {M_{r,1}}{l_h} - {M_{r,2}}{l_t}} \right|_{ {l_1}}}</script><p>SE通过关系矩阵<script type="math/tex">M_{ r,1}</script> 和 <script type="math/tex">{M_{r,2}}</script> 将首实体和尾实体投影到<script type="math/tex">r</script>的空间，然后计算投影向量的距离，距离越小，说明两个实体之间存在该关系的关联性就越大。</p><p>但是SE模型的缺陷是，它使用两个不同的矩阵分别对首实体和尾实体进行投影，协同性较差，往往无法精确刻画出两个实体与关系之间的语义关联[1]。</p><h3 id="1-2-单层神经网络模型"><a href="#1-2-单层神经网络模型" class="headerlink" title="1.2 单层神经网络模型"></a>1.2 单层神经网络模型</h3><p>单层神经网络模型(single layer model)，尝试采用单层神经网络的非线性操作来减轻SE模型无法协同精确刻画实体和关系之间的语义关联问题，SLM为每个三元组定义如下评分函数：</p><script type="math/tex; mode=display">u_r^Tg(M_{r,1}l_{h} +  M_{r,2}l_t)</script><p>$u_r^T$为关系<script type="math/tex">r</script>的表示向量，$g()$为tanh函数。</p><p>虽然SLM是SE模型的改进版本，但是其非线性操作仅提供了实体和关系的微弱语义关系，却引入了的计算复杂度。</p><h3 id="1-3-能量模型"><a href="#1-3-能量模型" class="headerlink" title="1.3 能量模型"></a>1.3 能量模型</h3><h2 id="参考文献"><a href="#参考文献" class="headerlink" title="参考文献"></a>参考文献</h2><p>[1] 刘知远等，知识表示学习研究进展，<em>计算机研究与发展</em>， 2016年02期</p>]]></content>
    
    
      
      
    <summary type="html">&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;“知识表示学习是面向知识库中实体和关系的表示学习，通过将实体或关系投影到低维向量空间，我们能够实现对实体和关系的语义信息的表示，可以高效地计算实体、关系及其之间的复杂语义关联，这对知识库的构建、推理与应用均有重要意义。”[1]——刘知远，等&lt;/p&gt;</summary>
      
    
    
    
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    <title>RETE规则推理算法</title>
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    <published>2021-01-10T06:55:20.000Z</published>
    <updated>2021-09-21T02:00:45.071Z</updated>
    
    <content type="html"><![CDATA[<p>hello</p>]]></content>
    
    
      
      
    <summary type="html">&lt;p&gt;hello&lt;/p&gt;
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