基于知识图嵌入的推荐系统 基于知识图嵌入的推荐系统 本系统是一个基于知识图嵌入的商品推荐系统,以下是该系统的详细介绍,基本代码都是自己所写,TransE和Rescal方法实现部分是照着论文与相关代码自己进行的复现,并且相关代码中都有我写的一些注释。 1.generate_data.py是用于生成模拟数据,在进行真实使用时可以参照所生成的模拟数据的格式进行数据录入 2.data文件夹下需要有entities.txt以及relations.txt两个数据,他们分别是实体(people和items)的名称以及索引号,以及关联的名称以及索引号,关联也可以有多种,然后该文件夹下还应该有train.txt,valid.txt和test.txt,作为模型训练的依托,其中的neg.txt可要可不要,这个文件并不参与模型的训练过程 3.dataset.py文件主要是模型训练中处理数据的代码,model.p
2022-11-21 21:20:29 1.77MB 系统开源
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基于前庭系统的机器人控制 基于前庭系统的受人启发的机器人控制。 前庭系统的模型由浆膜管和耳石器官组成。 这些是论文“用于研究方向和平衡控制的受人类启发的模拟器”中使用的Matlab代码。 Files文件夹要重现本文的模拟结果,请尝试打开并运行文件“ interfaz_grafica.m”。将打开图形用户界面。 现在,您可以分别运行左侧的人体前庭系统模型或右侧的机器人仿真模型。 1-前庭系统模型-“ Seleccion de hipotesis para los canales semicirculares”菜单允许您在2个假设中进行选择:正交或非正交运河。 -“在Giratoria平台上的速度角速度选择”菜单允许在恒定,梯形或正弦曲线中选择刺激角速度。 -“考虑票房吗?” 菜单允许您选择是考虑假想的“头部”的角运动还是静态的-如果您在上一个菜单中选择了“角动量”选项,即考虑了角运动,则“
2022-11-19 20:34:53 2KB
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这是论文“PCA based Edge-preserving Features for Hyperspectral Image Classification, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017, 55(12), 7140-7151.”的代码,更多细节可以在论文中找到。 如果你使用这个演示,请引用这篇论文。 要运行此演示,您应该先下载 libsvm-3.22。 libsvm-3.22 可在https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 获得
2022-11-19 19:43:23 5.73MB matlab
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基于Blutility的Fbx导入器(虚幻引擎4) 该存储库包含C ++函数库(已暴露给蓝图),可在blutilities中使用该库来批量导入UE4中的fbx文件。
2022-11-15 17:29:51 14KB C++
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Coherently demodulated orbital angular momentum shift keying system using a CNN-based image identifier as demodulator
2022-11-15 16:04:00 1.19MB 研究论文
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KVM(Kernel based Virtual Machine)+OpenVswitch搭建SDN基础设施层
2022-11-12 15:16:43 456KB kvm OpenVswitch
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Rock thin sections identification based on improved squeeze-and
2022-11-12 09:31:42 11.16MB 深度学习 卷积神经网络 岩石图像
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This document describes an object format for carrying geographical information on the Internet. This location object extends the Presence Information Data Format (PIDF).
2022-11-11 13:28:47 70KB rfc4119 标准 PIDF
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Classification problems are significant because they constitute a meta-model for multiple theoretical and practical applications from a wide range of fields. The belief rule based (BRB) expert system has shown potentials in dealing with both quantitative and qualitative information under uncertainty. In this study, a BRB classifier is proposed to solve the classification problem. However, two challenges must be addressed. First, the size of the BRB classifier must be controlled within a feasible
2022-11-07 20:00:54 995KB Classification problems; Belief rule
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