jiebatokenizer component graph 1.1
[ARC105E] Keep Graph Disconnected
题目链接 好题。 如果 \(1\) 和 \(n\) 一直联通，开始即结束。 如果 \(n\mod 4=1\)，那么 \(\frac 12x(x+1)+\frac12(n-x)(n-x+1)\) 为偶数。 如果 \(n\mod 4=3\)，那么 \(\frac 12x(x+1)+\frac12(n-x ......
Learning Graph Filters for Spectral GNNs via Newton Interpolation
目录概符号说明MotivationNewtonNet代码 Xu J., Dai E., Luo D>, Zhang X. and Wang S. Learning graph filters for spectral gnns via newton interpolation. 2023. 概 令谱 ......
huggingface_hub.utils._validators.HFValidationError: Repo id must be in the form 'repo_name' or 'namespace/repo_name': '/llama-2-7b-chat-hf-chinese/1.1'. Use `repo_type` argument if needed.
问题： 2023-11-26 07:45:38 | ERROR | stderr | raise HFValidationError(2023-11-26 07:45:38 | ERROR | stderr | huggingface_hub.utils._validators.HFValidati ......
PCA (principal component analysis)算法
一、 PCA算法 PCA(principal component analysis)是一种应用广泛的降维算法，其基本思想是想通过找到一个低维的“最具有代表性”的方向，并将原数据映射到这个低维空间中去，从而实现数据的降维。 1. 算法原理 我们先从二维数据简单说明，假设我们有n个二维数据组成的数据集\ ......
Probabilistic principal component analysis-based anomaly detection for structures with missing data（概率主成分分析PPCA）
SHM can provide a large amount of data that can reveal the variation in the structure condition什么是压缩传感，数据重构，研究背景与意义，怎么用 基于模型的方法不可避免的缺点是模型的不确定性，因为很难创建能 ......
Graph Neural Networks with Diverse Spectral Filtering
目录概符号说明DSF代码 Guo J., Huang K, Yi X. and Zhang R. Graph neural networks with diverse spectral filtering. WWW, 2023. 概 为每个结点赋予不同的多项式系数. 符号说明 \(\mathcal{ ......
Visual Components软件典型功能描述 衡祖仿真
1、即点即用，即插即用 vc提供大量的组件模块，组件都已经赋子行为和渲染，看起来复杂的模拟场景,可以通过简单拖拉组合，即可成为一条运动的仿真。节省更多的时间，让布局更灵动。 2、PLC功能 过去，PLC程序的调试都是必须等到所有的设备都到场安装好了之后再联机调试。通过此软件，PLC设备通过软件接口连 ......
ElasticSearch之cat component templates API
命令样例如下： curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/component_templates?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+ ......
Convolutional Neural Networks on Graphs with Chebyshev Approximation, Revisited
目录概符号说明MotivationChebNetII代码 He M., Wei Z. and Wen J. Convolutional neural networks on graphs with chebyshev approximation, revisited. NIPS, 2022. 概 作 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Learn from Relational Correlations and Periodic Events for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：国防科技大学 摘要： 之前模型存在的问题：未能利用快照内结构信息的关系之间的语义相关性与快照间时间交互沿时间轴的周期性时间模式。 本文的工作：提出了一种新的推理模型（RPC）；它通过两个新的通信单元，即关系通信单元(RCU)和周期通信单元(PCU)，充分挖掘关 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Hierarchical Self-Atention Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：WWW，时间：2023，学校：东北大学计算机与通信工程学院 摘要： 目前TKGC模型存在的问题：只考虑实体或关系的结构信息，而忽略了整个TKG的结构信息。此外，它们中的大多数通常将时间戳视为一般特征，不能利用时间戳的潜在时间序列信息。 本文的方法：一种基于自注意机制和历时嵌入技术的分层自注意嵌 ......
On Manipulating Signals of User-Item Graph A Jacobi Polynomial-based Graph Collaborative Filtering
[TOC] Guo J., Du L, Chen X., Ma X., Fu Q., Han S., Zhang D. and Zhang Y. On manipulating signals of user-item graph: A jacobi polynomial-based graph c ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要： 原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。 方法迁移：由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
vue3_Extraneous non-props attributes (class) were passed to component but could not be automatically inherited because component renders fragment or text root nodes.
今天的开发中发现了这个问题 Extraneous non-props attributes (class) were passed to component but could not be automatically inherited because component renders frag ......
How Powerful are Spectral Graph Neural Networks?
目录概符号说明Spectral GNNChoice of Basis for Polynomial FiltersJacobiConv代码 Wang X. and Zhang M. How powerful are spectral graph neural networks? ICML, 2022 ......
day01 容器化的几种架构方式-pod创建过程原理-Scheduler的多种调度策略总结 （1.1-1.3.2 ）
一、容器化的几种架构方式 1.、容器的由来及变迁史 Docker->Docker-compose ->Docer swarm ->Kubernetes 2、微服务容器化的几种解决方案 特性 Docker Swarm Kubernetes 安装和集群配置 安装简单，集群不强大 但在很复杂，集群非常强大 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Adaptive Path-Memory Network for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：IJCAI，时间：2023，学校：1 中国科学院计算机网络信息中心，北京 2中国科学院大学，北京 3 澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室，澳门 4 香港科技大学(广州)，广州 5 佛罗里达大学计算机科学系，奥兰多 摘要： 提出一种新的具有TKG关联特征的体系结构建模方法，即自适应路径-记忆网 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Temporal Knowledge Graph Reasoning with Historical Contrastive Learning
会议：AAAI，时间：2023，学校：上海交通大学 摘要： 大多数时序知识图谱的推理方法高度依赖于事件的递归或周期性，这给推断与缺乏历史交互的实体相关的未来事件带来了挑战。本文提出一种新的基于历史对比学习训练框架的对比事件网络（CENET）的新事件预测模型。 1.CENET 学习历史和非历史依赖来区 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Logic and Commonsense-Guided Temporal Knowledge Graph Completion
会议：AAAI，时间：2023，学校：北京航空航天大学 文中谓词可以视为关系。 以往的TKG补全(TKGC)方法不能同时表示事件的时效性和因果关系。为了应对这些问题，作者提出了一个逻辑和尝试引导嵌入模型（LCGE ），从常识的角度共同学习涉及事件的及时性和因果关系的时间敏感表示，以及事件的时间无关表 ......
数据结构与算法 | 图（Graph）
在这之前已经写了数组、链表、二叉树、栈、队列等数据结构，本篇一起探究一个新的数据结构：图（Graphs ）。在二叉树里面有着节点（node）的概念，每个节点里面包含左、右两个子节点指针；比对于图来说同样有着节点（node），在图里也称为顶点（vertex），顶点之间的关联不在局限于2个（左、右），一... ......
前端笔记：React学习 1.1--配置环境
1.1 配置环境 React中文文档 React官网文档 安装Nodejs Nodejs官网 安装create-react-app 终端执行： npm i -g create-react-app 安装VSCode插件 Simple React Snippets Prettier - Code for ......
How Attentive are Graph Attention Networks?
目录概符号说明GATv2代码 Brody S., Alon U. and Yahav E. How attentive are graph attention networks? ICLR, 2022. 概 作者发现了 GAT 的 attention 并不能够抓住边的重要性, 于是提出了 GATv2 ......
【1.1】计算机五大组成部分
【一】计算机系统的组成 学过计算机的都知道，计算机由五大部件组成，包括运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备组成。 【二】五大部件的作用 【1】控制器 计算机的控制系统，是计算机的神经中枢，指挥着计算机中各个部件自动协调工作。 在控制器的控制下，计算机能够自动按照程序设定的步骤进行一系列操作，以 ......
Decoupling the Depth and Scope of Graph Neural Networks
目录概符号说明Shadow-GNN代码 Zeng H., Zhang M., Xia Y., Srivastava A., Malevich A., Kannan R., Prasanna V., Jin L. and Chen R. Decoupling the depth and scope o ......
Visual Components数字化工厂虚拟仿真软件 衡祖仿真
数字孪生、人工智能、工业互联网、边缘计算这些概念在整个产业里非常的火热，但是，如果这些概念没有“模型”作为基础的话，那么这些概念都只能是空中楼阁无法落地。而仿真技术是利用这些模型在计算机中构建一比一的真实场景，使得在复杂的制造现场可以实现非常多的虚拟测试、场景设计验证等等，降低整个制造业的整体成本。 ......
MX Component基础使用
完整代码 1 using System; 2 using System.Collections.Generic; 3 using System.ComponentModel; 4 using System.Data; 5 using System.Drawing; 6 using System.Li ......
Error: Component series.liquidFill not exists. Load it first.
Error: Component series.liquidFill not exists. Load it first. 场景：使用水球图时，报错：Error: Component series.liquidFill not exists. Load it first. 解决办法： 1、先检查是否 ......
Cocos Creator中Component使用详解
序言 在Cocos Creator游戏开发中，组件是使用是非常频繁，对于组件的入口函数、常用属性、组件的操作等，必须做到非常熟悉。 一、组件入口函数 1: onLoad: 组件加载的时候调用, 保证了你可以获取到场景中的其他节点，以及节点关联的资源数据 2: start: 也就是第一次执行 upda ......
自定义Graph Component：1.2-其它Tokenizer具体实现
本文主要介绍了Rasa中相关Tokenizer的具体实现，包括默认Tokenizer和第三方Tokenizer。前者包括JiebaTokenizer、MitieTokenizer、SpacyTokenizer和WhitespaceTokenizer，后者包括BertTokenizer和Another ......