知识图谱

使用指南

1. 节点交互：

   • 点击节点查看详细信息
   • 拖拽节点重新布局
   • 鼠标悬停查看关联关系

2. 控制功能：

   • 使用右上角按钮控制物理模拟
   • 搜索框可快速定位节点

3. 缩放导航：

   • 使用鼠标滚轮缩放图谱
   • 按住鼠标拖动画布移动

关于知识图谱

本知识图谱可视化展示了以下领域的关联关系：

• C++技术栈：语言基础、Qt框架、STL库
• 人工智能：机器学习、深度学习、计算机视觉
• 计算机考研：数据结构、操作系统、网络
• 求职准备：面试技巧、LeetCode、系统设计
• 学习资源：推荐书籍、在线课程

机器学习核心内容

• 方法：决策树、线性回归、SVM、KNN、聚类算法
• 理论：MAP估计、MDL原则、归纳学习假设
• 实验：交叉验证、Bootstrap采样、GWAP数据收集

图谱中的节点大小表示知识领域的重要性，连线粗细表示关联强度。新增的机器学习相关内容已用特殊颜色标识。

图谱中的节点大小表示知识领域的重要性，连线粗细表示关联强度。