图谱protocol graph open
Sqoop连接数据库报错：Caused by: javax.net.ssl.SSLHandshakeException: No appropriate protocol (protocol is disabled or cipher suites are inappropriate)
Sqoop连接数据库报错：Caused by: javax.net.ssl.SSLHandshakeException: No appropriate protocol的解决方法。 控制台报错： [root@bigdata1 sqoop-1.4.2.bin__hadoop-2.0.0-alpha]# ......
ORA-28365: wallet is not open
RAC 数据库启动遇到ORA-28365Oracle使用了TDE功能，加密了，没有正确打开wallet时会出现下面错误，打开钱包即可，以使用 alter system set encryption wallet open;命令完成。如果打开钱包时遇到任何问题，那么可以尝试使用 alter syste ......
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 ......
java.net.MalformedURLException: no protocol异常处理
摘要： 本篇博客讨论了Java应用程序中可能遇到的java.net.MalformedURLException: no protocol异常，并提供了解决方案。我们首先介绍了该异常的错误信息和可能的原因，然后提供了两种解决方案，一种是确保URL包含正确的通信协议，另一种是通过URL编码和解码来处理特 ......
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 ......
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. ......
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 ......
kaggle Open Problems – Single-Cell Perturbations 1st & 2nd place solution summary
Leaderboard： https://www.kaggle.com/competitions/open-problems-single-cell-perturbations/leaderboard 2nd Solution: https://www.kaggle.com/competitions ......
SDP(SERVICE DISCOVERY PROTOCOL)
SDP是基于C/S架构的，即客户端可以发送请求来获取服务端的信息 客户端和服务端不是固定的，一个设备既可以做客户端也可以做服务端，即谁发出请求谁做客户端，谁发出响应谁就做服务端。 服务记录： 每个profile都会提供一个服务记录，即通过sdp就能发现该profile所支持的一些信息，以便以后连接。 ......
win10安装git fatal: open /dev/null or dup failed: No such file or directory错误解决方法
https://files.cnblogs.com/files/netlock/null.zip?t=1703226893&download=true 文件地址 解决方法：1.C:\Windows\System32\drivers\null.sys 这个文件损坏，可以从网上下载win7、win10对 ......
L2CAP（Logical Link Control and Adaptation Protocol）
逻辑链路（Logical Link）：不是真实的物理链路(acl)，上层的多个profile怎么表示连接呢？ 就是通过逻辑链路，CID在逻辑链路的两端，举例： 1. 如本端和远端的SDP，SCID=0X40,DCID=0XB9,SCID=0X40和DCID=0XB9就表示一条逻辑链路； 2. 本端和 ......
[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 ......
P7532 [USACO21OPEN] Balanced Subsets P 题解
原题链接：P7532 前言 这道题是今天 NOIP 模拟赛的 T1，赛时只有 5 分。 题意 简化一下题意，即在一个 \(n\times n\) 的方阵中，求出有多少个满足条件的连通块，使得： 同一行或列的两点中间没有空 连通块内全是草 可以发现，其实连通块就是一个凸多边形。 思路 很显然，这道题是 ......
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 ......
【Lidar】Open3D点云DBSCAN聚类算法：基于密度的点云聚类（单木分割）附Python代码
DBSCAN聚类算法能够发现任意形状的类别，并且对噪音数据具有较强的鲁棒性。其基本思想是，如果一个点在给定的邻域内有足够多的相邻点，那么该点就是一个核心点；如果一个点在给定的邻域内没有足够多的相邻点，那么该点就是一个边界点；如果一个点既不是核心点也不是边界点，那么该点就是噪音点。今天这篇博文给大家分... ......
Slab openings
Slab openings 本示例说明了基于材质图层集使用定义的具有拉伸实体几何图形的标准案例板。它包括一个圆形开口和一个矩形凹槽。图465显示了生成的形状。 注：开口和凹陷是IfcOpeningStandardcase的实例。 图——带开口和凹槽的标准箱板。 注：文件中没有颜色信息，显示的颜色已由 ......
Open-World Object Manipulation using Pre-trained Vision-Language Models
概述 提出MOO: Manipulation of Open-World Objects 用预训练的VLM在图像中标记instruction的object的坐标，传入policy进行控制，可以zero-shot泛化到novel object，还支持手指、点击输入指令。 问题 机器人泛化到训练中没有见 ......
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 ......
[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 \((x,y,z)\) ......
《convex optimization》——Stanford University open class
20231215 1. Introduction mathematical optimization least-squares and linear programing convex optimization exapmle course goals and topics nonlinear o ......
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 ......
关于再次出现 Could not open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://node1:10000: java.net.ConnectException: 拒绝连接 (Connection refused) (state=08S01,code=0)
写在最前边——我报错是因为空间不足 当我时隔两个月再次看到这个报错的时候我是感到绝望的—— ——然而当我查了一遍百度发现唯一一个拥有相同报错解决方法的博客出自我之手的时候我的崩溃的—— ——在我发现曾经的方法无法解决现在的我的报错的时候，我觉得我的心都碎了QAQ 在经历了三天无果的尝试之后，我决定试 ......
OpenSCA受邀出席2023 Open Compliance Summit
近日，由Linux基金会主办的2023 Open Compliance Summit（开放合规峰会，简称OCS）在日本东京隆重召开。悬镜安全旗下全球极客开源数字供应链安全社区OpenSCA受邀参与，OpenSCA社区运营负责人奇秋月以“Open Source Compliance & Securit ......
Java从入门到放弃（知识体系图谱）
一、Java学习路线 话不多说，先来一张劝退图！！！ 二、Java并发学习路线 下面是一张关于 Java 并发编程的思维导图，大的方向可以分为三个部分：线程基础、理论基础、工具类 JUC 三、Java虚拟机 一张关于 JVM 的思维导图，大的方向可以分为三个部分：字节码与类的加载、内存与垃圾回收、性 ......
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 ......
报错：Client does not support authentication protocol requested by server； consider upgrading MySQL cli
IDEA启动项目登录时显示用户或密码错误 或者 连接mysql数据库时报错 原因： mysql8 之前的版本中加密规则是mysql_native_password,而在mysql8之后,加密规则是caching_sha2_password，所以可以需要改变mysql的加密规则 打开cmd窗口，登录m ......
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 ......
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 ......