亲和力protein-ligand cloud-based prediction
Fi-GNN: Modeling Feature Interactions via Graph Neural Networks for CTR Prediction
目录概Fi-GNN代码 Li Z., Cui Z., Wu S., Zhang X. and Wang L. Fi-GNN: Modeling feature interactions via graph neural networks for ctr prediction. CIKM, 2019. ......
学习笔记427—Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'解决方法
Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'解决方法 本文文要介绍Python中，使用 Keras 执行yhat_classes = model.predict_classe ......
k8s-负载均衡的会话亲和性探究
1，背景概述 我们平时在做一些高频查询时都会用到缓存用于加快查询速度，当前主要有服务自身本地缓存、集中式网络缓存等。 缓存 服务自身的本地缓存 网络缓存 数据库 响应速度 极快（无需网络交互） 快（需要网络交互） 较慢（需要网络交互） 数据一致性 不同节点更新不一致 优 最优 数据重复性 不同节 ......
什么是项目管理里的亲和图？
亲和图（Affinity Diagram）是项目管理和质量管理中常用的一种工具，特别在分析大量信息或数据时非常有用。它可以帮助团队整理、分类和分析复杂的数据、意见或建议。 亲和图的创建通常涉及以下步骤： 识别问题和收集数据：首先，团队需要确定要解决的问题，并收集所有与该问题相关的数据或信息。 写下所 ......
pod 反亲和测试验证
### 场景需求 ``` node 节点上不允许有两个一样的pod，即每个节点上每个应用仅仅允许一个pod 运行 ``` - 测试yaml ``` [root@k8sNode0 podqinhexing]# cat test.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deploy ......
《Zero Stability Well Predicts Performance of Convolutional Neural Networks》
# 《Zero Stability Well Predicts Performance of Convolutional Neural Networks》 ## 文章结构1. 摘要2. 引言3. 预备知识4. 来自现存CNNs的观察5. 零稳定性网络ZeroSNet6. 实验-- 通过零稳定预测性能 ......
关于基因组选择（GS）中准确性（accuracy）和预测能力（prediction ability）的区别？
在基因组选择领域，"准确性"（Accuracy）和"预测能力"（Prediction Ability）是两个常用的评价指标，用于衡量基因组选择模型的性能。 在学术研究中，两者都有用到，但没有明显区分，容易出现混用情况。 以下是一篇文章中的定义： https://bmcgenomics.biomedc ......
[LeetCode] 486. Predict the Winner
You are given an integer array nums. Two players are playing a game with this array: player 1 and player 2. Player 1 and player 2 take turns, with pla ......
Kubernetes亲和性学习笔记
### 欢迎访问我的GitHub > 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：[https://github.com/zq2599/blog_demos](https://github.com/zq2599/blog_demos) ### 本篇概览 - 本文是欣宸在学习Kubernetes调度 ......
k8s~节点的亲和性
在Kubernetes中，你可以使用节点亲和性（Node Affinity）来控制Pod部署在哪些节点上。通过配置节点亲和性，你可以指定一些规则，以确保多个服务不会被调度到同一个节点上。 # 两种策略 * requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution： ......
大连人工智能计算平台——华为昇腾AI平台——高性能计算HPC的CPU亲和性设置
地址链接： https://www.dlaicc.com/ 很不幸的是课题组没有经费了，这个超算账号已然被华为官方停掉了，想想自己囊中羞涩还是一切作罢，估计关于超算方面的东西也就快分享到这里了。 ......
【论文阅读】Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions
来自ICCV2021 论文地址：[2102.12122] Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions (arxiv.org) 代码地址：https://link. ......
EulerNet Adaptive Feature Interaction Learning via Euler’s Formula for CTR Prediction
[TOC] > [Tian Z., Bai T., Zhao W., Wen J. and Cao Z. Eulernet: Adaptive feature interaction learning via euler’s formula for ctr prediction. SIGIR, 20 ......
【论文阅读】Pyramid Vision Transformer：A Versatile Backbone for Dense Prediction Without Convolutions
> # 🚩前言 > > - 🐳博客主页：😚[睡晚不猿序程](https://www.cnblogs.com/whp135/)😚 > - ⌚首发时间：2023.6.11 > - ⏰最近更新时间：2023.6.11 > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果 ......
nginx优化配置进程数与cpu亲和性之间的关系，你真正了解吗？？？
关于nginx的进程数的配置，以及cpu亲和性的配置，大家能了解多少呢？ worker_processes:配置线程数 在高并发的web服务器场景下，并发实际是有进程处理，那么为了保障处理并发，线程数肯定要事先启动足。打个比方就像是开餐厅，开业之前需要招聘相对数量的服务员来接待客户。 而worker ......
NWP代表数值天气预报（Numerical Weather Prediction）
NWP代表数值天气预报（Numerical Weather Prediction），它是通过数值模型来预测天气和相关变量如温度、湿度、风速等随时间变化的模型。 NWP系统使用数学方程来描述大气、海洋和地球系统的物理过程。这些方程基于物理定律，如质量守恒、动量守恒和热力学原理，并结合初始观测数据进行求 ......
pod调度:节点选择与亲和
0、简介k8s对于pod的调度有如下几种：按node名称、按标签、节点亲和、pod亲和 1、使用nodeName指定节点场景：pod需要部署到指定节点。方案： [root@vmroot schedule-yamls]# cat schedule-deloyment.yamlapiVersion: a ......
Twitter延迟转化论文《Addressing Delayed Feedback for Continuous Training with Neural Networks in CTR prediction》阅读
背景 由于用户的兴趣是实时变化的，现代推荐、广告系统采用了流式更新的方式来捕捉用户实时兴趣的变化。实时训练的方式面临的一个难题就是正样本的回传是有延迟的，一个实时发送的负样本其实是无法确认是否是真的负样本的。也就是说实时观测到的数据流是一个有偏数据流，并不是真实的数据。如果模型在这个有偏分布上学习， ......
2022 杭电多校 第十场 1001 Winner Prediction（最大流）
题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=7244 杭电题解：先让 1号选手赢下所有和他有关的比赛，设此时选手赢了a场比赛。如果存在某个 ai> a1 则1号选手不可能成为冠军。否则选手至多还能再赢bi = a1 - ai 场比赛。考虑建立一张网络 ......
阅读文献《SCNet：Deep Learning-Based Downlink Channel Prediction for FDD Massive MIMO System》
该文献的作者是清华大学的高飞飞老师，于2019年11月发表在IEEE COMMUNICATIONS LETTERS上。 文章给出了当用户位置到信道的映射是双射时上行到下行的确定映射函数；还提出了一个**稀疏复值神经网络( sparse complex-valued neural network，SC ......
文献阅读《AcsiNet: Attention-Based Deep Learning Network for CSI Prediction in FDD MIMO Systems》
这篇文献的作者是南华大学的林文斌老师，于2023年3月3日发表在IEEE WIRELESS COMMUNICATIONS LETTERS。 文章直接对上行 CSI 矩阵使用离散傅里叶逆变换进行压缩，然后将其输入一个基于注意力（attention-based）的深度学习网络，该网络可以专注于关键的 C ......
论文解读（PAWS）《Semi-Supervised Learning of Visual Features by Non-Parametrically Predicting View Assignments with Support Samples》
论文信息 论文标题：Semi-Supervised Learning of Visual Features by Non-Parametrically Predicting View Assignments with Support Samples论文作者：Mahmoud Assran, Mathi ......
C语言矩阵顺时针旋转90度和力扣34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
#include <iostream>using namespace std;#define M 5#include<stdlib.h>//原矩阵，某元素第n行第m列，；顺时针旋转90度后，位置变成倒数第n列，第m行//即先转置再水平翻转int n = 0;void rotation_90(int ......
47、K8S-调度机制-Pod调度之反亲和性-podAntiAffinity
Kubernetes学习目录 1、基础知识 1.1、简介 所谓的反亲和，其实就是满足条件的话，就离这个pod远远的，从此不见面。与亲和正好相反 1.2、属性解析 kubectl explain pod.spec.affinity.podAntiAffinity requiredDuringSched ......
Graph Neural Networks for Link Prediction with Subgraph Sketching
Chamberlain B. P., Shirobokov S., Rossi E., Frasca F., Markovich T., Hammerla N., Bronstein M. M. Hansmire M. Graph neural networks for link predictio ......
QBUS2820 Predictive Analytics
QBUS2820 Predictive Analytics Individual Assignment 1 Key information 1. Required submissions (through Canvas/Assignments/Individual Assignment 1)a. O ......
CF1809G prediction - dp - 组合数学 -
题目链接：https://codeforces.com/contest/1809/problem/G 题解： 一道很强的 dp 首先翻译条件：predictable 是什么意思？发现就是对每一个下标，前缀 max 和下一个位置至少差一个 $k+1$ 看到 $n \leq 10^6$，可以猜测最后应该 ......
Kubernetes 的亲和性污点与容忍
写在前面 我们在使用k8s过程中经常有这样的需求：我的k8s集群有多台服务器，配置不尽相同。我想把数据库部署到CPU、内存比较好的这几台机；我想把静态承载服务部署到有固态硬盘的机器等；而这些需求，就是我们今天要讲的k8s的调度： 在Kubernetes 中，调度 是指将 Pod 部署到合适的节点(n ......