蔡氏电路matlab仿真代码对抗性个性化推荐排名 APR通过执行对抗训练来增强成对排名方法BPR。 为了说明其工作原理，此处通过在用户和项的嵌入向量上添加对抗性扰动来实现MF上的APR。 这是我们对该文件的正式实现： 何湘南，何占魁，杜小雨和蔡达生。 2018.推荐的对抗性个性化排名，在SIGIR'18的会议记录中。 （通讯作者：） 如果您使用这些代码，请引用我们的论文。 谢谢！ 环境 Python 2.7 TensorFlow> = r1.0 脾气暴躁> = 1.12 PS。 供您参考，我们的服务器环境为2.20 GHz和64 GiB内存的Intel Xeon CPU E5-2630。 我们建议您的可用内存大于16 GiB，以重现我们的实验。 快速开始 演示：APR的效果 该命令通过在第40个数据集yelp （--adv_epoch）中为预训练的MF模型（--restore）添加对抗性扰动来显示APR的效果。 加载预训练模型后，前40个时期为正常MF-BPR，然后进行对抗训练APR。 python AMF.py --dataset yelp --adv_epoch 40 --epoc

matlab仿真代码一般信息： 实时使用socket.io。 该服务器可以处理大量用户。 使用开源HTML，NodeJS设计的代码 易于编辑，无需对编码了解太多 尽量减少使用插件和模块，以避免影响页面加载速度。 清除代码，确保没有恶意代码。 该代码简单，易于阅读，并带有清晰的注释。 诸如当前晕倒的网页游戏之类的功能。 笔记： 这是一个要学习的代码，因此我没有编写登录，平衡代码，如果要开发，请编写更多代码，该代码主要专注于游戏服务器功能，因此我以html编写客户端代码，以方便阅读。但是，如果您要编写类似于当前Web的客户端项目的代码，则应使用cocos2d（），可以为Web，window，android，ios，linux，macOS构建一次性代码，以使用该工具，有一些工具可以支持创建简单的游戏，JS中的代码应避免客户机和服务器代码之间的代码混淆。 我没有编写登录部分的代码，因此您打开的每个标签都将被计为1个用户。 如上所述，此代码主要用于学习，因此，如果您不进行商业开发或其他任何工作，我将不承担任何责任。 谁复制了代码，请注明出处：（此外，如果您想收件箱，我还有很多完整的游戏集） 在线

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蔡氏电路matlab仿真代码混沌吸引子 适用于某些三阶混沌系统的Python脚本（Lorenz吸引子，Nose-Hoover振荡器，Rossler吸引子，Riktake模型，Duffing映射等） 主要资讯 标题 分析和建模混沌系统 作者 亚历山大·卡皮塔诺夫 接触 lang项目 的Python 3 初版 2019年5月30日 执照 GNU GPL 3.0。 依存关系 项目要求： Python（> = 3.6） NumPy（> = 1.19.0） 科学（> = 1.5.1） 熊猫（> = 1.1.0） Matplotlib（> = 3.2.2） Pytest（> = 5.4.3） 预先提交（> = 2.6.0） 混沌模型（示例） 洛伦兹吸引子： dx/dt = sigma * (y - x) dy/dt = rho * (x - z) - y dz/dt = x * y - beta * z 其中sigma = 10，rho = 28，beta = 8/3。 罗斯勒吸引子： dx/dt = -(y + z) dy/dt = x + a * y dz/dt

蔡氏电路matlab仿真代码神经分解机 这是我们对本文的实现： 何湘南和蔡达生（2017）。 [用于稀疏预测分析的神经分解机。]（）在SIGIR '17的会议记录中，新宿，东京，日本，2017年8月7日至11日。 在我们建议的神经网络框架下，我们还发布了分解机的TensorFlow实现。 如果您使用我们的代码，请引用我们的SIGIR'17论文。 谢谢！ 作者：何湘南博士（） 运行代码的示例。 python NeuralFM.py --dataset frappe --hidden_factor 64 --layers [64] --keep_prob [0.8,0.5] --loss_type square_loss --activation relu --pretrain 0 --optimizer AdagradOptimizer --lr 0.05 --batch_norm 1 --verbose 1 --early_stop 1 --epoch 200 在代码中已经清楚地说明了命令的指令（请参阅parse_args函数）。 当前的实现支持两项任务：回归和二进制分类。 回归任务优