Lex和Yacc踩坑

首先下载好lex和bison https://blog.csdn.net/XiaoPANGXia/article/details/44132693 配置好环境变量好,照着 https://blog.csdn.net/u014708761/article/details/49725343 做个小分析器,然后控制台输入flex -l frame.l生成.c文件,codeblocks打开编译,这样就不会有undefined reference to yylex报错。 一个小计算器: https://blog.csdn.net/chaifang0620/article/details/103467673 然后就是熊春雷的《lex和yacc从入门到精通》。 注:lex->flex yacc->bison 这是两个升级。

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正交曲面坐标系

对于空间一点,若通过该点的三个坐标面是互相垂直的,那么此坐标系称为平面直角坐标系。《数学物理方法吴崇试》 二维直角坐标系下,拉普拉斯算子为 平面极坐标系为 x=rcos φ y=rsin φ 其拉普拉斯算子为 简化为 例如柱坐标系 球坐标系 x=rsinθcosφ y=rsinθsinφ z=rcosθ 其拉普拉斯算子为

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ubuntu使用汇编踩坑

首先,一下载nasm就死机。 进程vmx关不掉。但解决方法很简单,把带有vmx文件的文件夹复制出一个副本,改成英文名,再在vm station打开新复制的vmx,并选择”我已复制此虚拟机” 然后,无权限创建文件夹。进入命名行,输入 sudo passwd reset 重设密码,然后sudo,进入管理员权限,这时前面会有一个root标记 之后复制文件,解压,安装./configure报错,于是找find -name configure,然后make,sudo make install,完成。 以下是hello.asm。 然而我只能在桌面写好再用root复制到文件夹下 nasm -f elf64 hello.asm gcc…

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Representation Learning for Measuring Entity Relatedness with Rich Information

事实证明,整合来自异构网络的多种类型的关系信息可有效地进行数据挖掘。 尽管Wikipedia是最著名的异构网络之一,但以前在Wikipedia上进行语义分析的工作大多仅限于单一类型的关系。 在本文中,我们旨在合并多种类型的关系以度量Wikipedia实体之间的语义相关性。 我们提出了一个坐标矩阵分解的框架,以在同一语义空间中为实体,类别和单词构造低维连续表示。 我们将此任务表述为稀疏实体-实体关联矩阵的完成,其中每个条目都量化了相应实体之间的关联强度。 我们在判断成对单词相似性的任务上评估我们的模型。 实验结果表明,该模型优于传统的实体关联算法和其他表示学习模型。

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Customized Graph Embedding: Tailoring the Embedding Vector to a Specific Application

该图是各种现实应用中数据的自然表示,例如作为知识图,社交网络或生物网络。 为了更好地利用数据背后的信息,最近提出并广泛研究了图形嵌入方法。 传统的图嵌入方法虽然提供了一种有效的方法来了解图数据背后的内容,但遗憾的是,在许多情况下它不是最佳的。 这是因为其学习过程与目标应用程序断开了连接。 在本文中,我们提出了一种新颖的方法,即定制图嵌入(CGE),以解决此问题。 CGE算法通过区分不同图形路径的变化重要性来学习图形的自定义矢量表示。 在各种各样的节点分类数据集上进行了实验,并展示了强大的性能

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