jiebatokenizer component graph 1.1
BigDataAIML-Kaggle-How to Calculate Principal Component Analysis (PCA) from Scratch in Python
How to Calculate Principal Component Analysis (PCA) from Scratch in Python https://www.kaggle.com/code/aurbcd/pca-using-numpy-from-scratch PCA using N ......
MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video
目录概符号说明MMGCN代码 Wei Y., Wang X., Nie L., He X., Hong R. and Chua T. MMGCN: Multi-modal graph convolution network for personalized recommendation of mic ......
Generalised f-Mean Aggregation for Graph Neural Networks
目录概符号说明GenAgg代码 Kortvelesy R., Morad S. and Prorok A. Generalised f-mean aggregation for graph neural networks. NIPS, 2023. 概 基于 MPNN 架构的 GNN 主要在于 agg ......
完美解决SqlServer2012启动报错（cannot find one or more components.Please reinstall the application。）
原因：默认安装在C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0文件夹，以支持sql server2012.（我之前不小心把这个文件夹删除了）。 解决方案：下载了visual studio 2010 Isolated shell 完美解决问题，下 ......
Cold Brew: Distilling Graph Node Representations with Incomplete or Missing Neighborhoods
目录概符号说明Cold Brew代码 Zheng W., Huang E. W., Rao N., Katariya S., Wang Z., Subbian K. Cold brew: Distilling graph node representations with incomplete or ......
ARC105E Keep Graph Disconnected 题解
ARC105E 正向考虑是很难的，从结果入手，发现最后一定是分别包含 \(1\)，\(n\) 的两个完全图。 考虑表示出这两个人一共加了多少边：\(\frac{n(n-1)}{2}-m-x(n-x)\)，\(x\) 表示点 \(1\) 所在集合的大小。 由于是判断先手还是后手必胜，所以只需看结果对 ......
Angular | standalone Component （一）
指导链接：angular-Standalone-guide 1.概述：standalone 时在angular 14版本引入的特性，作用是可以让组件、指令和管道独立。以后就可以独立的直接被引入其他组件，而不依赖 ngmodule 来引入，也可以在路由中实现组件的懒加载。 1.1定义一个standal ......
Angular 17+ 高级教程 – Component 组件 の Query Elements
前言 Angular 是 MVVM 框架。 MVVM 的宗旨是 "不要直接操作 DOM"。 在 Component 组件 の Template Binding Syntax 文章中，我们列举了一些常见的 DOM Manipulation。 const element = document.query ......
12.15数学学习笔记——1.1集合的概念
把研究对象统称为元素，把一些元素组成的总体叫做集合。 给定一个集合，那么一个元素在或者不在这个集合中就确定了。 一个给定集合中的元素是互不相同的（集合中的元素是不重复出现的）。 只要构成两个集合的元素是一样的，我们就称这两个集合是相等的。 如果说a是集合A的元素，就说a属于集合A，记作a∈A； 如果 ......
Graph Condensation for Graph Neural Networks
目录概符号说明MotivationGCOND代码 Jin W., Zhao L., Zhang S., Liu Y., Tang J. and Shah N. Graph condensation for graph neural networks. ICLR, 2022. 概 图上做压缩的工作. ......
Vite Components插件
作用 Components 引于 unplugin-vue-components，用于解决vue文件内无需手动引入组件，减少import的调用 基本配置 在vite配置文件中，作为插件使用 import { defineConfig } from 'vite' import Components f ......
Codeforces 1900E Transitive Graph
考虑题目的限制条件：存在 $a\to b, b\to c$ 的边，就会有 $a\to c$ 的边。 考虑 $p_{1\sim k}$，满足这 $k$ 个点按顺序组成了一个环且无重点。 那么 $p_1\to p_2, p_2\to p_3$，就有 $p_1\to p_3$，又有 $p_3\to p_4 ......
[论文阅读] Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation
Pre title: Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation accepted: ICME 2023 paper: https://ieeexplore.ie ......
PCA(Principal Components Analysis)主成分分析: 一维列向量坐标的变换是左乘变换矩阵 而 一维行向量的坐标系基元的变换 是 右乘变换矩阵
总结： 一维列向量的 坐标变换是 左乘变换矩阵； 一维行向量的 坐标系基元变换 是 右乘变换矩阵； 坐标变换 坐标变换定义：把一个向量(或一个点)从一个高维(或3D)坐标系，转换到另一个高维(或3D)坐标系去。 举个栗子：东北天坐标系上的点A坐标为 (1, 2, 3)，通过坐标变换到北西天坐标系，点 ......
components之infiniteScroll 注意事项
先吐槽，看官方示例代码看的一头雾水 使用方式： 1.按官方文档来 <InfiniteScroll ref={ref} style={{ backgroundColor: '#ffffff' }} hasMore={hasMore} loadMore={loadMore} data={list} ke ......
Unity 3D定点数物理引擎实战系列1.1BEPUphysicsint 3D定点数物理引擎介绍
1.1BEPUphysicsint 3D定点数物理引擎介绍 对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀 帧同步的游戏中如果用物理引擎，为了保证不同设备上的结果一致,需要采用定点数来计算迭代游戏过程中的物理运算。也就是我们通常说的定点数物理引擎(确定性物理引擎)。本系 ......
[AGC043C] Giant Graph 题解
题意： 给定三个简单无向图\(G_1,G_2,G_3\)，其中每个图的点数均为\(n\)，边数分别为\(m_1,m_2,m_3\)。 现在根据\(G_1,G_2,G_3\)构造一个新的无向图\(G\)。\(G\)有\(n^3\)个点，每个点可以表示为\((x,y,z)\)，对应\(G_1\)中的点\ ......
[ARC105E] Keep Graph Disconnected
NOIP 模拟赛原题，赛时还是没切。 正解奇偶性。 考虑最终不能走的时候是什么情况，当且仅当图中只剩下两个联通块了。设其中一个联通块的点数为 \(k\)，那么另一个的点数为 \(n - k\)。所以两人一共的操作次数为 \(sum = \frac{n \times (n-1)}{2}-m-k \ti ......
LightGCL Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning For Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前的图对比学习方法都存在一些问题，它们要么对用户-项目交互图执行随机增强，要么依赖于基于启发式的增强技术（例如用户聚类）来生成对比视图。这些方法都不能很好的保留内在的语义结构，而且很容易受到噪声扰动的影响。所以我们提出了一个图对比学习范式LightGCL来减轻基于CL的推荐者的通 ......
用DE10_NANO_SOC_FB生成dts的时候 提示Component alt_vip_itc_0 of class alt_vip_itc is unknown
当使用DE10_NANO_SOC_FB工程产生dts时提示 Component alt_vip_itc_0 of class alt_vip_itc is unknown： 如果此时生成了dtb， 可以忽略这个提示。 如果没有生成，您可以先在Qsys 中把这两个器件disable 掉, 然后top文 ......
SiReN Sign-Aware Recommendation Using Graph Neural Networks论文阅读笔记
Abstract 目前使用GNN的推荐系统主要利用高评分的正向用户-物品交互信息。但是如何利用低评分来表示用户的偏好是一个挑战，因为低评分仍然可以提供有用的信息。所以在本文中提出了基于GNN模型的有符号感知推荐系统SiReN，SiReN有三个关键组件 构造一个符号二部图更精确的表示用户的偏好，分为两 ......
WiMinet 评说1.1：多跳无线网络的现状
1、短程无线通讯（ SRD ）技术 近些年，随着电脑，手机，智能家居等电子产品的快速普及，无线通讯已经深入到人们日常生活的各个方面，成为人们迅速、方便地获取信息，和外界保持沟通的重要渠道。对于无线通讯而言，有多个因素会影响到系统的整体性能，其中通讯距离是非常关键的一项。在无线通讯过程中影响通讯系统性 ......
[AGC043C] Giant Graph
[AGC043C] Giant Graph 这题真的抽象。 注意到 \(10^{18} > n^3\)，因此只需按照 \(x+y+z\) 从大到小贪心，由于每次选点只会影响到下面若干层点的可选性，所以可以直接能选就选。时间复杂度 \(O(n^3)\)。 考虑优化，刻画一个点 \((x,y,z)\) ......
React报错：Warning: Invalid hook call. Hooks can only called inside of the body of a function component. This could happen for one of the following reasons: .......
报错截图： 问题可能原因： 我之前是用 npm install，后面有些依赖用的是 cnpm install 解决方法： 用统一的安装方式 删除 node_modules，重新执行 cnpm install 我这里解决问题 ......
PANE-GNN Unifying Positive and Negative Edges in Graph Neural Networks for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前利用GNN的推荐系统主要关注用户的正面反馈，而忽略了负面反馈提供的见解。于是我们提出了PANG- GNN，该模型将图神经网络的正面和负面边统一在一起。PANG-GNN首先将原始评分图根据正面和负面反馈划分为两个不同的二分图。接下来分别使用两个独立的嵌入，即感兴趣嵌入和无兴趣嵌入 ......
uniapp插件市场上架插件，提示components不包含对应包名称的组件
第一次在uniapp上架了一个小组件，所有的都按照文档填写上传了，但是提交的时候一直提示不行 原来是在压缩组件源码的时候出问题，不要把 components和 static 放在一个文件夹下面压缩文件夹，要直接把 components 和 `static`` 组合压缩就行。 这是错误的 这是正确的 ......
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach 中文名称: 属性图聚类：一种深度注意力嵌入方法 论文链接: https://arxiv.org/abs/1906.06532 背景: 图聚类是发现网络 ......
1.1 从问题背景中理解变量与关系
在学习数学建模的过程中，最核心的问题就是从题目当中抽象出变量与关系。这是非常重要的一点。但在我指导数学建模竞赛的过程中，这一点往往也成为了学生们的痛点、难点。尤其是在美国COMAP公司举办的一些比赛（HIMCM, IMMC, MCM/ICM）当中问题变得更加隐晦，学生往往难以从题目当中发现问题所蕴含 ......
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测（Big data driven trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network withspatio-temporal awareness）
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测 《Big data driven vessel trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network with spati ......