graph condensation networks neural
【读论文】CM-Gen: A Neural Framework for Chinese Metaphor Generation with Explicit Context Modelling
为了更好的阅读体验，请点击这里 由于发不出论文，所以找点冷门方向做一做。从汉语比喻开始。 读完这篇论文之后我觉得 COLING 这方向我上我也行（ε=ε=ε=┏(゜ロ゜;)┛ 题目：CM-Gen: A Neural Framework for Chinese Metaphor Generation ......
Convolutional Neural Networks（CNN）
数学基础 卷积 卷积这一概念从最原始来说属于一种数学的运算方法，两个数列进行卷积，是指将一个数列翻转后，从另一个数列最左侧开始滑动求和 来到计算机科学中，由于卷积核往往采用对称矩阵，所以翻转这一动作实际就可以忽略掉了。通过卷积核中数据的不同排列，实现提取出输入图片中的特定特征。 训练 + 预测 目前 ......
Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强
RAG（Retrieval Argumented Generation）这种基于特定任务/问题的文档检索范式中，我们通常先收集必要的上下文，然后利用具有认知能力的机器学习模型进行上下文学习（in-context learning），来合成任务的答案。这次，我们借助 LLM 的力量，强化下 RAG。 ......
Go - Finding the Shortest Path on a Graph
Problem: You want to find the shortest path between two nodes on a weighted graph. Solution: Use Dijkstra’s algorithm to find the shortest path betwee ......
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'
具体操作命令是：创建一个python <3.8的虚拟环境。conda create -n your_env_name python=3.6激活并进入该环境。activate your_env_name安装1.x版本的tensorflow。pip install tensorflow==1.15.0 ......
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'
环境配置： python3.7 tensorflow2.0 Window 10初始代码：tf.reset_default_graph()解决方法：import tensorflow as tftf.compat.v1.reset_default_graph()或者是这样：import tensorf ......
CF986C AND Graph
出题人纯nt要用bitset存bool数组来卡空间也真是没谁了 这题的思路其实有点像高维前缀和，考虑对于某个数\(x\)，我们知道\(y=(2^n-1)\oplus x\)与\(x\)的与一定为\(0\)，且\(y\)的所有子集也满足与\(x\)后为\(0\) 考虑怎么处理这种子集关系，我们借鉴于高 ......
状态: 失败 -测试失败: IO 错误: The Network Adapter could not establish the connection (CONNECTION_ID=BMRc/8PgR2+0i4PK2tnHQA==)
1.问题 问题如标题所示，在使用Oracle SQL Developer连接时发现错误： 状态: 失败 -测试失败: IO 错误: The Network Adapter could not establish the connection (CONNECTION_ID=BMRc/8PgR2+0i4 ......
Go - Creating Graphs
Problem: You want to create a weighted graph data structure. Solution: Create structs for nodes and edges and place them in a Graph struct. Create and ......
成功解决WARNING: You do not appear to have an NVIDIA GPU supported by the 430.34 NVIDIA Linux graph
https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/97521492?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522169682165516800215061872%2522%252C% ......
Python程序调用图（Call Graph）
vitsalis/PyCG: Static Python call graph generator (github.com) 2103.00587.pdf (arxiv.org) PyCG - Practical Python Call Graphs PyCG generates call grap ......
ControlNet-trt优化总结3：使用multi-stream和cuda-graph构建并行流水线
ControlNet-trt优化总结3：使用multi-stream和cuda-graph构建并行流水线 上节谈到使用TRT-API来构建网络，在这一节中总结一些trick来提升模型的运行效率，这些trick在所有的trt优化中均可使用，主要有以下几点： 使用cuda_graph减少kernel间的 ......
GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks论文阅读笔记
GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks论文阅读笔记 摘要 因为结合图结构和特征信息会导致复杂的模型，解释GNN的预测没有得到解决，所有提出了一个GNNExplainer，是第一个通用的，与模型无关的方法，可以 ......
AlexNet模型：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
文献名：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 创新点： 首次利用AlexNet神经网络，在ImageNet分类中以巨大的优势打败非神经网络算法 模型： ......
GAN（生成对抗网络，Generative Adversarial Network）
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型架构，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个神经网络组成。这两个网络之间进行博弈式训练。 生成器（Generator）：生成器是一个神经网络模型，它接收一个随机噪声向量作为输入，并试图生成与训练数据相似的新数据样本。生成器的目 ......
论文阅读：A Lightweight Knowledge Graph Embedding Framework for Efficient Inference and Storage
ABSTRACT 现存的KGE方法无法适用于大规模的图（由于存储和推理效率的限制） 作者提出了一种LightKG框架： 自动的推断出码本codebooks和码字codewords，为每个实体生成合适的embedding。 同时，框架中包含残差模块来实现码本的多样性，并且包含连续函数来近似的实现码字的 ......
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》阅读笔记
论文标题 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 ImageNet ：经典的划时代的数据集 Deep Convolutional：深度卷积在当时还处于比较少提及的地位，当时主导的是传统机器学习算法 作者 一作 ......
CF506D Mr. Kitayuta's Colorful Graph
好久没更新这个单题系列了，主要是最近没啥CF比赛空闲时间又少，今天忙里偷闲写了两个题 这个题就比较典了，两点是否连通一般都是想到并查集维护，现在的问题是要对每种颜色的边把贡献算清楚 很容易想到枚举所有颜色的边，每次求出所有连通分量后遍历一遍询问统计答案，这样正确性显然但复杂度是\(O(m\times ......
使用BAPI_NETWORK_COMP_*实现生产订单组件的增删改查
1、文档说明 对于生产订单组件的增删改有多种办法，比较常用的有使用内部函数CO_XT_COMPONENT_*，有改造BAPI_ALM_ORDER_MAINTAIN来实现，各有千秋。 本文档介绍，通过PS的BAPI_NETWORK_COMP_*系列BAPI，来实现常见的组件先删后建的覆盖式操作，组件部 ......
Graph-less Collaborative Filtering
目录概符号说明SimRecPrediction-Level DistillationEmbedding-level DistillationAdaptive Contrastive Regularization总的损失代码 Xia L., Huang C., Shi J. and Xu Y. Gra ......
论文阅读：iterator zero-shot llm prompting for knowledge graph construction
Abstract 知识图谱，一种相互连接和可解释的结构。 生成需要更多的人力、领域知识、并需要适用于不同的应用领域。 本论文提出借助LLM，通过0-shot和外部知识不可知的情况下生成知识图谱。 主要贡献： 迭代的prompting提取最终图的相关部分 0-shot，不需要examples 一个可扩 ......
G. Counting Graphs
G. Counting Graphs 题意：添加几条线段，使得图仍保持原先的最小生成树 通过画图我们发现，要添加u->v的线段，线段必须大于u->v的路径内的最大值，不然会破坏原先的最小生成树。 那么该怎么维护路径内的最大值呢？ 方法： 1.我们对边的大小进行排序，这样当前边一定大于等于之前的边，只 ......
Linux2.1.13网络源代码学习(https://qiankunli.github.io/2022/07/04/linux_2_1_13_network.html)
简介 简介 源码目录 网络分层 数据结构 套接字 套接字与vfs sk_buff结构 网络协议栈实现——数据struct 和 协议struct linux1.2.13 接收数据 收到数据包的几种情况 Socket 读取 发送数据 面向过程/对象/ioc 以下来自linux1.2.13源码，算是参见L ......
CODE FESTIVAL 2017 Elimination Tournament Round 3 F Unicyclic Graph Counting
洛谷传送门 AtCoder 传送门 看到和度数有关的（基环）树计数，可以想到 Prufer 序。 如果要计数一棵树，那么答案就是 \(\binom{n - 2}{d_1 - 1, d_2 - 1, \ldots, d_n - 1}\)。因为度数为 \(d\) 的点在 Prufer 序中恰好出现 \( ......
[NIPS 2021]Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation
[NIPS 2021]Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation 微软提出的graph transformer，名叫Graphormer Transformer 通常，transformer layer有一个self-att ......
CNN -- Simple Residual Network
Smiling & Weeping 我爱你，从这里一直到月亮，再绕回来 说明： 1.要解决的问题：梯度消失 2. 跳连接，H(x) = F(x)+x,张量维度必须一致，加完后再激活。不要做pooling，张量的维度会发生变化 1 # 先是1个卷积层(conv, maxpooling, relu)，然 ......
3D力导向树插件 3d-force-graph
3d-force-graph是什么？ 一个 Web 组件，使用强制导向的迭代布局来表示 3 维空间中的图形数据结构。使用ThreeJS /WebGL 进行 3D 渲染，使用d3-force-3d或ngraph作为底层物理引擎。 3d-force-graph可以做些什么？ 参考以下效果： 哔哩哔哩：h ......
CF1857G Counting Graphs
题目链接 考虑每条非树边的取值，显然不能小于等于该边与树边形成的环中的最大值（当然这条非树边也可以不存在），所以每条非树边的取值范围就是 \(S - max(w) + 1\) （\(+1\)的原因是该边可能不存在）。 暴力枚举肯定会超时，考虑优化。 发现 \(kruskal\) 算法获得最小生成树的 ......
avformat_network_init()解析备忘
基于ffmpeg-6.0. avformat_network_init()函数定义如下： int avformat_network_init(void) { #if CONFIG_NETWORK int ret; if ((ret = ff_network_init()) < 0) return r ......