jiebatokenizer component graph 1.1
CentOS7编译安装openssl1.1.1
Centos7默认提供的openssl版本是1.0.2的，想要升级openssl版本则需要手动进行编译 一、下载openssl1.1.1 cd /usr/local/src/ wget --no-check-certificate https://www.openssl.org/source/ope ......
自定义Graph Component：1.1-JiebaTokenizer具体实现
JiebaTokenizer类继承自Tokenizer类，而Tokenizer类又继承自GraphComponent类，GraphComponent类继承自ABC类（抽象基类）。本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子，主要详解介绍JiebaTokenizer ......
自定义Graph Component：1-开发指南
可以使用自定义NLU组件和策略扩展Rasa，本文提供了如何开发自己的自定义Graph Component指南。 Rasa提供各种开箱即用的NLU组件和策略。可以使用自定义Graph Component对其进行自定义或从头开始创建自己的组件。 要在Rasa中使用自定义Graph Component，它 ......
若智错误1.1
书接上回 银狼在模拟宇宙中走了一遍最短路 突然发现，这里不只她所需要的奇物『赛博朋克精神』，还有很多稀奇古怪的奇物 她打算把每种奇物都归为同一类 比如： 『好玩的』，『不如原神的』，『正确的』，『没啥用的』.... 这让她不禁想到了一种算法 『Tarjan』 这种名为塔尖(不管了就是这么读的，塔杨是 ......
AT AGC043C - Giant Graph - 总结
AT AGC043C - Giant Graph 因为 \({(10^{18})}^{x+y+z}\) 的底数很大，所以我们贪心的选择 \(x+y+z\) 大的点是存在正确性的。那么我们从小点向大点连有向边，形成 DAG 后，对于一个点，如果它指向的点都没有被选取，那么选择它，否则不选。 我们发现这 ......
rasa train nlu详解：1.1-train_nlu()函数
本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子，主要详解介绍train_nlu()函数中变量的具体值。 一.rasa/model_training.py/train_nlu()函数 train_nlu()函数实现，如下所示： def train_nlu( confi ......
rasa train nlu详解：1.2-_train_graph()函数
本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子，主要详解介绍_train_graph()函数中变量的具体值。 一.rasa/model_training.py/_train_graph()函数 _train_graph()函数实现，如下所示： def _train_ ......
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks论文笔记
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks 源码: github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork 背景： 主要解决图像中点之间的对应关系。 主要方法： 上图为该方法的 ......
渗透学习1.1 信息收集之google hacking
0x0 前言 google是一款非常强大的搜索引擎，相对来说广告较少，查询结果全面，通常我们的使用方式是在搜索框输入想要查询的词汇，一般来说我们很容易搜索到想要的结果，但是Google也可以通过特定的语法对查询结果进行筛选，甚至可以对网页内容，文件，路径，建站模板等进行匹配，便于我们发现可能存在渗透 ......
Visual Components应用解决方案 衡祖仿真
Visual Components可为客户量身设计及规划自动化产线系统，作为全方位的数位规划工具，它能够从制程规划、生产到销售皆能够整合在单一平台，有助于内部的技术沟通及外部销售。此外利用Visual Components整合物流及机器人模拟功能，可以去帮助客户及相关企业在研发前进行产能确认，减少不 ......
[ARC105F] Lights Out on Connected Graph 题解
题意 给定一个 \(N\) 个点 \(M\) 条边的简单无向联通图 \(G\)。每个边有红和蓝两种颜色，初始时每条边均是红色。 现在通过移除 \(G\) 中的一些边来获得一个新的无向图 \(G^{\prime}\)，求在所有的 \(2^M\) 种方案中有多少种方案可以使得 \(G^{\prime}\ ......
[ARC105E] Keep Graph Disconnected 题解
题意 给定一张由 \(N\) 个点和 \(M\) 条边组成的简单无向图 \(G\)，定义一个无向图是好的当且仅当这张图满足以下条件： \(1\) 号节点和 \(N\) 号节点不联通 图中不存在重边和自环 现有两人轮流采取操作，每轮操作如下： 选择两个点 \(u, v\)，将边 \((u, v)\) ......
题解 LOJ3483【[USACO21FEB] Counting Graphs P】
题解 P7418【[USACO21FEB] Counting Graphs P】 problem Bessie 有一个连通无向图 \(G\)。\(G\) 有 \(N\) 个编号为 \(1\ldots N\) 的结点，以及 \(M\) 条边（\(1\le N\le 10^2, N-1\le M\le ......
【欧拉图】Euler Graph（Fluery算法，Hierholzer算法）
还在持续更新ing 前言 此乃小 Oler 的一篇算法随笔，从今日后，还会进行详细的修订。 注明：有参考自论文《欧拉图相关的生成与计数问题探究》 简单介绍 著名的哥尼斯堡七桥问题是18世纪著名的古典数学问题之一，该问题在相当长的时间里无人能解。欧拉经过研究，于1736年发表了论文《哥尼斯堡的七座桥》 ......
Nebula Graph开源分布式图数据库,万亿级数据,毫秒级延时
推荐一个分布式图数据库Nebula Graph,万亿级数据,毫秒级延时 什么是Nebula Graph Nebula Graph 是一款开源的、分布式的、易扩展的原生图数据库，能够承载包含数千亿个点和数万亿条边的超大规模数据集，并且提供毫秒级查询 什么是图数据库 图数据库是专门存储庞大的图形网络并从 ......
vue3路由转发报错Failed to resolve component: router-link
//在学习vue3路由转发的时候,总是报路由的一些方法无法识别，undefined 报错： // App.vue:9 [Vue warn]: Failed to resolve component: router-link // vue路由跳转报错Cannot read properties of ......
Distilling Knowledge from Graph Convolutional Networks
目录概符号说明DistillGCNLocal Structure Preserving代码 Yang Y., Qiu J., Song M., Tao D. and Wang X. Distilling knowledge from graph convolutional networks. CVP ......
Visual Components Robotics OLP解决方案 北京衡祖
Visual Components 引入了“Visual Components Robotics OLP”的重大升级，合并了制造模拟和机器人离线编程。该解决方案利用 Delfoi Robotics 的技术，提高生产率、减少停机时间并减少浪费。 一、探索下一代离线机器人编程软件 自 1999 年以来， ......
植物图形泛基因组Graph-based pan-genome
目录图形泛基因组的构建图泛构建方法获取和合并PAV变异图泛的存储格式线性参考基因组坐标的恢复图泛的可视化图泛的注释基因结构注释图泛的变异注释结构变异鉴定与基因分型图泛比对软件的优势图泛的应用功能元件的鉴定现有物种中的图泛规模基于图泛的GWAS未来应用结论与未来展望 图形泛基因组（图泛）以节点和路径的 ......
React面试题: 我是否可以在项目中不断使用React.Component来优化项目
React.PureComponent 是 React 的一个组件，主要用于性能优化，可以避免不必要的渲染。它的主要特点是： 如果组件的 props 和 state 没有发生变化，则不会重新渲染(此处原理类似React.memo)。 可以自动检查深层对象和数组，判断其是否需要重新渲染（是深层比较)。 ......
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。 U ......
【Bug解决】Can‘t perform a React state update on an unmounted component. This is ＞ a no-op, but it...
在 React 应用程序中我们遇到以下警告消息： Can’t perform a React state update on an unmounted component. This is a no-op, but it indicates a memory leak in your applica ......
《Generic Dynamic Graph Convolutional Network for traffic flow forecasting》阅读笔记
论文标题 《Generic Dynamic Graph Convolutional Network for traffic flow forecasting》 干什么活：交通流预测（traffic flow forecasting ） 方法：动态图卷积网络（Dynamic Graph Convolu ......
Graph Neural Networks with Adaptive Residual
目录概符号说明AirGNN代码 Liu X., Ding J., Jin W., Xu H., Ma Y., Liu Z. and Tang J. Graph neural networks with adaptive residual. NIPS, 2021. 概 基于 UGNN 框架的一个更加鲁 ......
Is Homophily a Necessity for Graph Neural Networks?
目录概 Ma Y., Liu X., Shah N. and Tang J. Is homophily a necessity for graph neural networks? ICLR, 2022. 概 探究 Homophily 假设 (即相互连接的结点相似) 对于 GCN 发挥效果是否是必须 ......
神经网络基础篇：史上最详细_详解计算图（Computation Graph）
计算图 可以说，一个神经网络的计算，都是按照前向或反向传播过程组织的。首先计算出一个新的网络的输出（前向过程），紧接着进行一个反向传输操作。后者用来计算出对应的梯度或导数。计算图解释了为什么用这种方式组织这些计算过程。在这个博客中，将举一个例子说明计算图是什么。让举一个比逻辑回归更加简单的，或者说不 ......
centos 7 + JDK 1.8.0_381+jenkins-2.346.3-1.1环境搭建与安装
一.查询JDK版本与Jenkins版本对应关系： https://pkg.jenkins.io/redhat-stable/ 二.centos 7 安装JDK 1.8版本 略 三.下载并安装jenkinswget https://repo.huaweicloud.com/jenkins/redhat ......
A clock IOB / clock component pair have been found that are not placed at an optimal clock IOB /
A clock IOB / clock component pair have been found that are not placed at an optimal clock IOB / clock site pair. The clock component <clk_IBUFG_BUFG> ......
GraphPrompt: Unifying Pre-Training and Downstream Tasks for Graph Neural Networks
目录概符号说明GraphPrompt代码 Liu Z., Yu X., Fang Y. and Zhang X. GraphPrompt: Unifying pre-training and downstream tasks for graph neural networks. WWW, 2023. ......
GPT-GNN: Generative Pre-Training of Graph Neural Networks
目录概符号说明GPT-GNN代码 Hu Z., Dong Y., Wang K., Chang K. and Sun Y. GPT-GNN: Generative pre-training of graph neural networks. KDD, 2020. 概 比较早的一篇图预训练模型. 符号 ......