Spring Oauth2 angular 2,4,5应用 Spring Oauth2 Angular 2,4,5 App的示例应用程序 您可以在我的博客上找到有关此应用程序的一些注意事项： 应用程序使用SpringBoot 2，Spring Security 5，angular-oauth2-oidc库提供对angular oauth的支持。 它为以下方面提供支持： - SpringBoot Oauth2 resource server - SpringBoot Oauth2 authorization server - Angular2 access to backend data - IMPLICIT flow support with token silent refresh - custom spring login page 它包含两个模块后端和前端 要安装和运行应用程

情感可以以显式或隐式方式表达。 当前有关情感分析的大多数研究都侧重于对显性情感的识别，却忽略了隐性情感。 根据我们在先前工作中的数据标记过程中的统计，近三分之一的主观句子包含隐含情感，而隐含情感句子中有72％是事实隐含的。 我们分析了表达事实隐含情感的句子的特征，并认为事实隐含情感通常受其情感对象，语境语义背景及其自身句子结构的影响。 本文着重于句子层面对事实隐含情感的识别。 提出了一种基于表示学习的多层次语义融合方法来学习识别特征。 从语料库中学习了三个不同层次的特征，即单词层次上的情感目标表示，句子层次上的结构嵌入表示和文档层次上的上下文语义背景表示。 通过人工构建汉语隐含事实情感语料库，对数据集进行实验表明，该方法可以有效识别隐含事实事实句子。

人工智能-项目实践-推荐算法-基于implicit库的常用协同过滤推荐算法实现 Implicit是一个开源的协同过滤项目，其包含多种流行的推荐算法，主要应用场景是针对隐性反馈行为进行推荐。包含的算法主要有： ALS（alternating least squares），最小交替二乘法 BRP（Bayesian Personalized Ranking），贝叶斯个性化排序 Logistic Matrix Factorization 使用Cosine, TF-IDF 或 BM25的近邻模型

一种计算由隐函数定义的两个曲面的交集的技术。 来自 MATLAB 图形博客： http://blogs.mathworks.com/graphics/2015/07/22/implicit-surface-intersections

Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces Authors: Stanley Osher, Ronald Fedkiw 这本书是创始人之一Osher写的，这本书是论述Level Set的最完整的书籍之一，更偏重于数值化的高精度解，应用领域涉及图像处理以及计算物理。

真正的隐式问题：exp(x")+x"+x=0 与 IC：x(0)=1,x'(0)=0。 该 IVP 使用 MATLAB 求解器 ode15i 求解隐式 ODE 和 SIMULINK ode15s。

使用带有示例文件的非线性 Newmark 方法的隐式动态求解器 函数结果=Newmark_Nonlinear（元素，材料，支持，自由，M，C，f，fs，delta） 输入Elements：包含 Elements{i}.DOFs 和 Elements{i}.Material 的结构其中 Elements{i}.DOFs=[jk] 表示元素 i 将 DOF j 与 k 连接起来和 Elements{i}.Material=m 将材料 m 分配给元素 i 材料：包含双线性弹簧材料特性的结构其中 Material{m}.k1 是弹簧刚度Material{m}.x1 是弹簧变形，超过该变形刚度会降低材料{m} .k2刚度降低 支持：大小为 (nSupport,1) 的支持向量（固定）自由度Free：大小为 (nFree,1) 的自由 DOF 向量M：质量矩阵（nFree*nFree） C:阻尼

Implicit 用于隐式数据集的快速Python协同过滤

哔哔 Beap又称双亲堆（ ）是一种，该允许有效地插入和搜索元素，而不需要比数据元素本身更多的空间。 通过支持beap结构的数组中元素的巧妙排列以及利用这种排列的巧妙算法，可以支持有效的搜索和插入。 Beap进一步阐述了数据结构的思想（这允许有效地插入和查找最小值/最大值，但不能有效地搜索任意元素）。 它最初由研究人员Ian Munro和Hendra Suwanda的。 但是，很难找到此数据结构的实现。 在原始论文的基础上实现它也不容易，因为遵循良好的学术传统，论文相当简洁，不完整，前后不一致并且存在勘误。 该项目是Paul Sokolovsky编写并使用OpenSource MIT许可

这本书是创始人之一Osher写的，这本书是论述Level Set的最完整的书籍之一，更偏重于数值化的高精度解，应用领域涉及图像处理以及计算物理。