数论complete josuke graph

数论

数论 欧拉函数 定义 欧拉函数 \(\phi(n)\) 表示 \([1,n]\) 之间与 \(n\) 互质的数量。 公式 设 \(n=\alpha_{1}^{p_1} \times \alpha_{2}^{p_2} \times \alpha_{3}^{p_3} \times …… \times \ ......
数论

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 \ ......
Polynomial Learnable Networks Optimal Neural

【数论】同余 学习笔记

同余 定义 费马小定理 定理内容:若 \(p\) 是质数,则有:$ \forall a \in Z, a ^ p \equiv a \pmod p$。 推论:当 \(\gcd(a,p) = 1\) 时,\(a ^ {p - 1} \equiv 1 \pmod p\)。 裴蜀定理及拓展欧几里德算法 裴 ......
数论 笔记

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 ......
Transitive Graph 1900

初等数论中的基础概念

整除 设 有整数 a,b且 a 不等于 0。 如果存在整数 q,使得 b=aq,那么就说 b 可被 a 整除,记作 a∣b,b 不被 a 整除记作 a∤b。 比如 3∣9的意思是 3能整除 9 , 而 3∤10是3不能整除 10。 🌰 给定两个正整数a,b(0<a,b<105), 判断 a 能否整 ......
数论 概念 基础

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 ......
Contrastive Clustering Simple 论文 Graph

[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。 ......
Drawing China Graph Open XVI

[ABC321E] Complete Binary Tree

思路:第一次先把往后距离为 $k$ 的点算出来,然后再每次往前走一个,考虑 $k-i$ 的情况。(具体见代码注释)。 代码: ```cpp#include <bits/stdc++.h>using namespace std;// headint sum[100],head=0;int n,x,k; ......
Complete Binary 321E Tree ABC

【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 ......

springBoot项目启动卡在Root WebApplicationContext: initialization completed... (非DEBUG断点问题)

通过源码启动排查发现,初始化连接池时创建了200次,通过配置文件中将initialSize值改为10,启动时间从1分钟变为了3秒。 ......

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 ......
题解 Information Graph

[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 ......
Disconnected Graph 105E Keep ARC

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 ......

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{ ......
Filtering Networks Spectral Diverse Neural

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 ......

ZYNQ_Target-Recognition Project complete

ZYNQ_Target-Recognition 描述:实现了一个卷积神经网络加速器,成功搭载Yolov3tiny。配合摄像头采集+显示器回显环路,构建了一个高性能实时目标识别与检测系统。 实现方式: Verilog实现卷积加速器的设计, C语言实现Zynq PS端的开发, Python实现神经网络的 ......

【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 ......

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 ......
Powerful Networks Spectral Neural Graph

【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... ......
数据结构 算法 结构 数据 Graph

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 ......
Attentive Attention Networks Graph How

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 ......
Decoupling Networks Neural Depth Scope

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 ......
Component Tokenizer Graph 1.2

关于解数论不等式

今天在群里又看到了经典的数论不等式:\(\min x, s.t. L \le ax \bmod b \le R\)。以及杜岩旭问这个是不是等价于 \(\min at \bmod b, t \in [L, R]\)。实际上当然是等价的。首先我们可以胡乱处理一下令 \(a \perp b\),无论在哪个 ......
数论 不等式

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 ......
开发指南 Component 指南 Graph