jiebatokenizer component graph 1.1
Adaptive Graph Contrastive Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 在实际的场景中，用户的行为数据往往是有噪声的，并且表现出偏态分布。所以需要利用自监督学习来改善用户表示。我们提出了一种新的自适应图对比学习(AdaGCL)框架，该框架使用两个自适应对比视图生成器来进行数据增强，以更好地增强CF范式。具体的说，我们使用了两个可训练的视图生成器，一个图 ......
11.Demonstrate the essentials concerning "Abstract" in research papers,such as features, types, and components.
11.Demonstrate the essentials concerning "Abstract" in research papers,such as features, types, and components. 演示研究论文中关于“摘要”的要点，如特点、类型和组成部分。 Round 1: ......
Vue源码学习(十八):实现组件注册(一)Vue.component()和Vue.extend()
好家伙, 0.完整代码已开源 https://github.com/Fattiger4399/analytic-vue.git 1.思路 1.1.什么是组件化? Vue 组件化是指将复杂的应用程序拆分成多个独立的、可复用的组件，这些组件可以实现特定的功能或局部功能。组件化有助于提高开发效率、方便重复 ......
什么是 SAP CRM Middleware Component 里的 PRODUCT_R3_ADAPTER
在SAP CRM系统中，Middleware是一种关键的技术组件，用于在不同的系统之间实现数据交换和集成。Middleware负责确保不同系统之间的数据同步和协作，从而支持企业业务流程的无缝集成。在Middleware的体系结构中，PRODUCT_R3_ADAPTER是一个重要的组件，用于处理与SA ......
Drug response prediction using graph representation learning and Laplacian feature selection
Drug response prediction using graph representation learning and Laplacian feature selection Minzhu Xie 1 2, Xiaowen Lei 3, Jianchen Zhong 3, Jianxing ......
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction Junjun Zhang 1 ......
Graph regularized non-negative matrix factorization with [Formula: see text] norm regularization terms for drug-target interactions prediction
Graph regularized non-negative matrix factorization with [Formula: see text] norm regularization terms for drug-target interactions prediction Junjun ......
7 种查询策略教你用好 Graph RAG 探索知识图谱
我们在这篇文章中探讨了知识图谱，特别是图数据库 NebulaGraph，是如何结合 LlamaIndex 和 GPT-3.5 为 Philadelphia Phillies 队构建了一个 RAG。
此外，我们还探讨了 7 种查询引擎，研究了它们的内部工作，并观察了它们对三个问题的回答。我们比较了每... ......
7 种查询策略教你用好 Graph RAG 探索知识图谱
我们在这篇文章中探讨了知识图谱，特别是图数据库 NebulaGraph，是如何结合 LlamaIndex 和 GPT-3.5 为 Philadelphia Phillies 队构建了一个 RAG。
此外，我们还探讨了 7 种查询引擎，研究了它们的内部工作，并观察了它们对三个问题的回答。我们比较了每... ......
Extraneous children found when component already has explicitly named default slot
下述代码会报错： Extraneous children found when component already has explicitly named default slot. These children will be ignored. <el-table-column prop="go ......
CF1900E Transitive Graph
题目传送门 前置芝士：缩点、拓扑排序。 题目描述 有向图 \(G\) 有 \(N\) 个点，\(M\) 条边，点 \(u\) 的点权为 \(A_u\)。 若存在三元组 \(a,b,c\) 使得 \(a\) 至 \(b\) 有一条边，\(b\) 至 \(c\) 有一条边，则连一条 \(a\) 至 \( ......
Detecting Unknown Encrypted Malicious Traffic in Real Time via Flow Interaction Graph Analysis
1 前言 1.1 标题 Detecting Unknown Encrypted Malicious Traffic in Real Time via Flow Interaction Graph Analysis 1.2 摘要 为了保护网络的机密性和隐私性，目前互联网上的流量被广泛地加密。然而，流量 ......
Unity DOTS系列之托管/非托管Component的区别与性能分析
最近DOTS发布了正式的版本, 我们来分享一下DOTS里面托管与非托管Component的区别与性能分析，方便大家上手学习掌握Unity DOTS开发。托管与非托管的区别在于是不是基于自动垃圾回收的。托管是由垃圾回收器来负责自动回收，非托管需要我们手动来做相关内存管理，不被垃圾回收系统来处理。 对啦 ......
vu3-component动态绑定事件
vue3动态绑定事件 <component v-on="isComponent.event" :is="isComponent.component"></component> 使用v-on进行动态绑定事件 import { shallowRef, ref } from "vue" //引入shall ......
Generative-Contrastive Graph Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 首先介绍了一下GCL的一些缺点，GCL是通过数据增强来构造对比视图，然后通过最大化对比视图之间的互信息来提供自监督信号。但是目前的数据增强技术都有着一定的缺点 结构增强随机退出节点或边，容易破坏用户项目的内在本质 特征增强对每个节点施加相同的尺度噪声增强，忽略的节点的独特特征 所以 ......
基于xml的Spring是如何解析@Component，@Service等注解的
Spring Framework2.0开始，引入可扩展的XML编程机制，该机制要求XML Schema命名空间需要与Handler建立映射关系。该关系配置在相对于classpath下的/META-INF/spring.handlers中。 如上图所示 ContextNamespaceHandler对 ......
Graph Neural Networks with Learnable and Optimal Polynomial Bases
目录概符号说明MotivationFavardGNN代码 Guo Y. and Wei Z. Graph neural networks with learnable and optimal polynomial bases. ICML, 2023. 概 自动学多项式基的谱图神经网络. 符号说明 \ ......
谈谈企业级 Angular 应用的二次开发 - 基于 Angular Component 替换的 Extensibility 支持案例介绍
我们知道面向个人用户(to Customer, 简称 2C)软件和面向企业级用户(to Business, 简称 2B)的软件，在设计和实现上都存在一些区别，比如个人软件通常注重直观的用户界面和简单易用的设计，其中用户体验是关键，因为个人软件的目标是满足个人用户的需求和偏好。想想我们每天都在刷的抖音 ......
Angular Component 内 set 关键字的使用
"set" 关键字在Angular组件的TypeScript代码中通常用于创建和定义类的属性的setter方法。它是一种特殊的方法，负责设置类的私有成员变量的值。通过使用"set"关键字，我们可以在设置属性值时执行一些额外的逻辑，如输入验证、触发事件等。 让我们通过一个简单的例子来说明"set"关键 ......
掌握VB.NET MX Component，轻松实现与三菱PLC的智能通讯！
为了温故而知新，本博客旨在记录我学习VB.net编程的过程，分享基础知识和实用技巧，帮助有需要的朋友轻松入门VB.net编程。无论您是想开发Windows平台上的应用程序，还是想在.NET生态系统中展现创造力和创新精神，本文都将为您提供宝贵的指导。 在工业自动化领域，与PLC（可编程逻辑控制器）之间 ......
关于vue中的动态组件component和keep-alive
component标签是vue内置的，作用：组件的占位符 <component is="组件名称"></component> 其中is属性的值表示要渲染的组件的名字，也就是components节点下的组件名称 当我们动态切换组件名称时，每切换一次，组件就会被销毁一次，若不想让组件被销毁，则需要用到标 ......
8-1900E - Transitive Graph
题意： 思路：tarjan缩点后，对新图DAG进行拓扑dp。 代码： 点击查看代码 #include<bits/stdc++.h> #define int long long using namespace std; const int N=1e6+7; const int inf=1e9+7; t ......
Unity DOTS Component概述
最近DOTS终于发布了正式的版本, 我们来分享以下DOTS里面地几个关键概念，方便大家上手学习掌握Unity DOTS开发。 Unity DOTS 中Entity作为实体不直接去存放数据，而是将数据以一个个的组件为载体来存放起来。每个Entity会得到一些不同的ComponentData的组合，这些 ......
Unity DOTS World Entity ArchType Component EntityManager System概述
最近DOTS终于发布了正式的版本, 我们来分享以下DOTS里面地几个关键概念，方便大家上手学习掌握Unity DOTS开发。 Unity DOTS 中所有的Entities 都是被放到World世界中。每个Entity在它所在的World里面有唯一不同的ID号来区分。DOTS项目中可以同时有多个Wo ......
论文阅读13-SCGC:Simple Contrastive Graph Clustering
论文阅读13-SCGC:Simple Contrastive Graph Clustering 存在的问题 由于对比学习的发展，设计了更加一致和有辨别力的对比损失函数来取代网络训练的聚类引导损失函数。结果，缓解了手动试错问题，并提高了聚类性能。然而，复杂的数据增强和耗时的图卷积操作降低了这些方法的效 ......
ABAP Software component SAP_BASIS 下的数据库表 URS02 的用途介绍
数据库表 USR02 是 SAP 系统中的一个重要表，它用于存储用户的验证信息。在 ABAP 开发中，我们经常需要与此表进行交互，以管理和验证用户的凭据。 这张表里一些主要的字段含义罗列如下： BNAME: 登录用户名 GLTGV: 用户在系统生效的起始时间 GLTGB: 用户在系统生效的截止时间 ......
[XVI Open Cup GP of China] A. Graph Drawing
那确实是神仙题，阅读 jiangly 代码遂取之。 简要题意 给定一个点双联通的平面图，保证每个点的度数不超过 \(4\)；具体地对于每个面将会按照逆时针顺序给出上面的顶点。现在要求把它画在无限大的网格上，要求边都平行于坐标轴，且彼此除了两端点外不接触。由于可能不能画出来，允许边进行任意的直角拐弯。 ......
HTTP协议版本（HTTP/1.0、1.1、2.0、3.0区别）
详解HTTP协议版本（HTTP/1.0、1.1、2.0、3.0区别） HTTP1.0 HTTP/1.0是无状态、无连接的应用层协议。 无连接 无连接：每次请求都要建立连接，需要使用 keep-alive 参数建立长连接、HTTP1.1默认长连接keep-alive 无法复用连接，每次发送请求都要进行 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Tucker Decomposition with Frequency Attention for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：ACL，时间：2023，学校：北京航空航天大学，多伦多大学 关键词：基于张量分解；频率注意力；正则化 摘要： 之前基于张量分解的TKGC模型存在仅独立考虑一种关系与一个时间戳的组合，忽略了嵌入的全局性质的问题。 本文的方法：一种频率注意力（FA）模型来捕获一个关系与整个时间戳之间的全局时间依赖 ......
Information Graph 题解
题目链接 Information Graph 分析 在线并不好做，考虑离线，先将树建出来 \(2\) 操作时 \(x\) 节点 与 当前根节点 之间的点都会获得文件 当前根节点可以用并查集维护 对于查询的节点判断它是否为链上的点即可 具体的，若该节点为 \(rt\) 子树中的点 且 该节点的子树包含 ......