Pajek是大型复杂网络分析工具，是用于研究目前所存在的各种复杂非线性网络的有力工具。
Pajek在Windows环境下运行，用于带上千乃至数百万个结点大型网络的分析和可视化操作。
在斯洛文尼亚语中Pajek是蜘蛛的意思。
析和可视化操作工具：合著网、化学有机分子、蛋白质受体交互网、家谱、因特网、引文网、传播网（AIDS、旧事、创新）、数据挖掘（2-mode网）等。
设计Pajek的主要目的：这是最新Pajek64位版本免费获取，仅限于非商业用途。
Pajek向以下网络提供分●支持将大型网络分解成几个较小的网络，以便使用更有效的方法进一步处理；
●向使用者提供一些强大的可视化操作工具；
●执行分析大型网络有效算法（subquadratic）。
通过Pajek可完成以下工作：●在一个网络中搜索类（组成、重要结点的邻居、核等）；
●获取属于同一类的结点，并分别显示出来，或者反映出结点的连接关系（更具体的局域视角）；
●在类内收缩结点，并显示类之间的关系（全局视角）。
除普通网络（有向、无向、混合网络）外，Pajek还支持多关系网络，2-mode网络（二分（二值）图－网络由两类异质结点构成），以及暂时性网络（动态图—网络随时间演化）。
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2015/8/21 4:40:46
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1
现在论文抄袭、学术打假成为学术界、媒体关注的话题。
有的学者心存侥幸，有的学者对学术严谨性未加重视等，以至于被相关人士揭发举报，最终身败名裂。
而许多毕业生因为种种原因，并未对论文抄袭现象加以重视，最后不能顺利毕业，荒废了几年时间，得不偿失。
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现在应用较多的是中国知网和万方的检测系统，但是两者都不是免费的，其中，中国知网的费用相对高，在淘宝上一篇硕士论文的检测费用达到两百元。
介于此考虑，我在网上收集了一下，提供免费检测论文的几个网站。
虽然与权威检测机构的检测结果不一定完全一致，但肯定对论文的修改是有一定帮助的。
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我们将继续贴近用户需求，升级比对算法，为用户提供更为专业的论文原创性检测服务。
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通过对文档关键语义片段的识别、检测，可检测出文档中存在的不当引用、过度以用，甚至是抄袭等现象，并计算出文档的引用率、复写率和自写率等重要指标，为各级论文评定、检测、发表机构提供论文评定和论文收录的检测依据。
该系统采用TONDA公司自主研发的核心算法技术，具有业内领先的检测速度。
全文比对数据库由专业的期刊数据库、广泛的web互联网数据、TONDA共享数据库和用户自建库组成，保证了比对源的专业性和广泛性。
VTTMS具备很高的实用性和易用性，自其成功研发以来，已经在全国范围内众多行业和部门得到了广泛使用，获得了高度的好评，取得了良好的口碑。
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2022/12/16 18:04:38
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basketball-reference网站曾经不支持一键导出数据，需要一系列操作和人工整合，我整理了一个赛季（2013-2014）的数据，按照《Python数据挖掘入门与实践》书中的排序整理了，分享出来供大家在机器学习或数据挖掘学习中使用。
2018/2/12 19:11:32
90KB
1
在现实生活中，往往存在着大量多维数据，例如视频流数据，文本数据，RGB图像等。
传统的方法往往通过某种方式将多维数据重新排列成矩阵方式，利用矩阵分析方法，例?蛔PCA，SVD，NMF，进行特征提取、聚类、分类等操作，这无疑破坏了数据原本的空间结构，增加了分析结果的不准确性，而张量在分析数据的同时，能够保持多维数据的空间结构不被破坏，这极大地引起了学者们的研究热情。
张量即多维数组，它是向量和矩阵在高维上的推广，目前被广泛应用在计算机视觉、数据挖掘、信号处理等领域。
本文着重研究三阶非负张量分解问题，回顾三阶张量的非负分解模型(NTVl，阐述了算法的思想及实现过程。
接着，从张量投影的角度出发，建立了基于张量投影的非负分解模型(NTPM)，阐述了模型的想法，并给出了相应的算法公式。
在收敛性分析中，给出并证明了模型KKT条件的一个等价方式以及算法收敛性定理。
实验结果表明基于张量投影的非负分解模型，相比于原有的非负分解模型，在运行时间以及逼近误差上有了一定程度的改进。
最后，讨论了NTPM模型今后研究的方向。
传统的方法往往通过某种方式将多维数据重新排列成矩阵方式，利用矩阵分析方法，例?蛔PCA，SVD，NMF，进行特征提取、聚类、分类等操作，这无疑破坏了数据原本的空间结构，增加了分析结果的不准确性，而张量在分析数据的同时，能够保持多维数据的空间结构不被破坏，这极大地引起了学者们的研究热情。
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本文着重研究三阶非负张量分解问题，回顾三阶张量的非负分解模型(NTVl，阐述了算法的思想及实现过程。
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在收敛性分析中，给出并证明了模型KKT条件的一个等价方式以及算法收敛性定理。
实验结果表明基于张量投影的非负分解模型，相比于原有的非负分解模型，在运行时间以及逼近误差上有了一定程度的改进。
最后，讨论了NTPM模型今后研究的方向。
2020/1/16 23:33:02
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1
随着大数据产业在各个行业的落地生根，基于大数据的数据分析任务也越来越严峻。
一方面，传统的数据分析软件如SAS、SPSS等技术较为滞后、跟大数据平台的整合较差、好多算法无法胜任大数据模式，此外，成本也较高。
另一方面，基于大数据手段的新型数据分析软件层出不穷。
然而，很多该类型的分析软件只是包了一层开源软件的壳，缺乏很多实用的功能，没法用于生产环境的数据挖掘任务。
Sophon是一款注重实战的分布式机器学习平台。
除了丰富的分布式机器学习算法以外，它还实现了用户生产环境需求的功能，以及丰富的数据预处理算子。
尤其在深度学习领域，Sophon是国内第一家拥有图形化拖拽能力的深度神经网络训练平台，优化了分布式GPU调用，能够用于文本、图像等常见的深度学习领域。
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2018/7/18 12:56:15
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oracle数据仓库国宝级材料(全套)1、Oracle+10g数据仓库实践--数据仓库基础.pdf2、Oracle+10g数据仓库实践--总体方案.pdf3、Oracle+10g数据仓库实践--方案的总体优势.pdf4、Oracle+10g据仓库实践--数据仓库工具的选择及准备.pdf5、Oracle+10g仓库实践--数据仓库建模与数据抽取（OWB）.pdf6、Oracle+10g数据仓库实践--数据展现（DISCOVER）.pdf7、Oracle+10g数据仓库实践--数据展现（BI+BEANS）.pdf8、Oracle+10g数据仓库实践--数据挖掘（DATAMINING）.pdf
2021/9/5 3:32:57
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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