数论complete josuke graph

GRLSTM:基于图的残差LSTM轨迹相似性计算《GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM》(知识图谱嵌入、图神经网络、残差网络、点融合图、多头图注意力网络GAT、残差LSTM、点感知损失函数(图的点损失函数、轨迹的点损失函数))

2023年10月18日,14:14。 来不及了,这一篇还是看的翻译。 论文:GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM(需要工具才能访问) Github: AAAI 2023的论文。 摘要 轨迹相似 ......
残差 函数 损失 网络 轨迹

Sampling from Large Graphs

目录概主要内容 Leskovec J. and Faloutsos C. Sampling from large graphs. KDD, 2006. 概 讨论了不同稀疏化方法对于 large-graph 的`结构' 的保持. 主要内容 作者本文的目的是希望比较不同的'稀疏化'方法: 利用一些方法从 ......
Sampling Graphs Large from

Robust Graph Representation Learning via Neural Sparsification

目录概符号说明NeuralSparse Zheng C., Zong B., Cheng W., Song D., Ni J., Yu W., Chen H. and Wang W. Robust graph representation learning via neural sparsifica ......

学习笔记:Graph WaveNet

学习和复现一下经典模型Graph WaveNet,事实证明结果跟现在的比也差不了多少,速度也挺快。目前就先把经典模型都学习一遍吧。 ......
WaveNet 笔记 Graph

论文阅读(四)—— Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition

![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3279428/202310/3279428-20231016232154691-2008412580.png) ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3279428/2... ......

MQTT控制报文格式 -- PUBCOMP – Publish complete (QoS 2 publish received, part 3)

PUBCOMP 数据包是对 PUBREL 数据包的响应。 它是 QoS 2 协议交换的第四个也是最后一个数据包。 1. 固定包头 Fixed header Bit 7 6 5 4 3 2 1 0 byte 1 MQTT Control Packet type (7) Reserved 0 1 1 1 ......
报文 complete received PUBCOMP Publish

论文阅读(三)——Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition

代码 实验 python main.py --config config/nturgbd-cross-subject/default.yaml --work-dir work_dir/ntu/csub/ctrgcn --device 0 --num-worker 0 综述 ......

ABC262E - Red and Blue Graph

原题 翻译 诈骗诈骗诈骗诈骗诈骗诈骗诈骗诈骗!!! 第一眼看上去很像一个 NP-Hard 问题,完全没有思路 然后以为 dp ,然后看数据范围一眼寄 首先遇到 01 染色问题,而且一边连接的两点颜色相同/不同(其实主要是不同)会产生贡献的问题,要考虑一下能不能先统一染成一个颜色,然后看改变颜色后会产 ......
Graph 262E Blue ABC 262

Graph Wave Net模型中的数据集hdf5和pkl文件的读取问题

引入:GraphWaveNet的流量数据的文件格式是.h5,路网结构文件格式是.pkl,它们怎么打开呢? HDF5 HDF5文件一般以 .h5 或者 .hdf5 作为后缀名,其中包含两种结构:Group(文件夹)和Datasets(数据) python可以使用 h5py 或 pandas 打开.h5 ......
模型 文件 数据 问题 Graph

Triangle Graph Interest Network for Click-through Rate Prediction

目录概TGINMotivation: Triangle 的重要性Model代码 Jiang W., Jiao Y., Wang Q., Liang C., Guo L., Zhang Y., Sun Z., Xiong Y. and Zhu Y. Triangle graph interest ne ......

数论分块

数论分块 在P2424偶然学到了这个算法,觉得很有意思,于是单拎出来再学习一下。 数论分块,又叫整数分块,解决 f(n) = \sum_{i=1}^{n}g(i) \times \lfloor \frac{n}{i} \rfloor 一类问题。观察发现 \lfloor \frac{n}{i} \rf ......
数论

Dual Graph enhanced Embedding Neural Network for CTR Prediction

目录概DG-ENN Guo W., Su R., Tan R., Guo H., Zhang Y., Liu Z., Tang R. and He X. Dual graph enhanced embedding neural network for ctr prediction. KDD, 202 ......
Prediction Embedding enhanced Network Neural

【Unity3D】Shader Graph简介

1 Shader Graph 简介 ​ Shader Graph 是 Unity 官方在 2018 年推出的 Shader 制作插件,是图形化的 Shader 制作工具,类似于 Blender 中的 Shader Editor 和 UE 中的 Material Editor,它使用流程图的形式表达顶 ......
Unity3D 简介 Shader Unity3 Unity

数论筛法小记

Base Sieve base Dirichlet Convolution Sqrt Decomposition 会挖坑,好让复习的时候长脑子。 以下所有 \(p\) 都是质数,即 \(p\in\mathbb{P}\),同时默认均为正整数。 Base 唯一分解定理(算术基本定理): \[\begin ......
数论 小记

Trying to backward through the graph a second time

原因是把创建loss的语句loss_aux = torch.tensor(0.)放在循环体外了,可能的解释是第一次backward后把计算图删除,第二次backward就会找不到父节点,也就无法反向传播。参考:https://stackoverflow.com/questions/55268726/ ......
backward through Trying second graph

线性筛与数论函数

筛法 当我们需要获取一个区间内的所有素数的时候,我们肯定会想到筛法。 比较常见的是埃氏筛和线性筛。 他们的实现难度不高,但核心思想有所不同。 埃氏筛 考虑一个 $p \in \mathbb{P}$ 和任意一个一个大于 $2$ 的正整数 $x$,$\forall y = xp, y \notin \m ......
数论 线性 函数

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. ......

Graph Laplacian for Semi-Supervised Learning

目录概符号说明Graph-Laplacian for SSL Streicher O. and Gilboa G. Graph laplacian for semi-supervised learning. arXiv preprint arXiv:2301.04956, 2023. 概 标题取得有 ......

Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强

RAG(Retrieval Argumented Generation)这种基于特定任务/问题的文档检索范式中,我们通常先收集必要的上下文,然后利用具有认知能力的机器学习模型进行上下文学习(in-context learning),来合成任务的答案。这次,我们借助 LLM 的力量,强化下 RAG。 ......
图谱 知识 Graph RAG LLM

Codeforces Round 891 (Div. 3) F. Sum and Product(数论+map)

Codeforces Round 891 (Div. 3) F. Sum and Product 思路:对于x,y:ai+aj=x —> aj=x-ai 因此 ai*(x-ai) = y ——> ai = (x 土 sqr( x^2 - 4y ) ) /2 对应的 ai 就是要的两个值 若两个值不同 ......
数论 Codeforces Product Round 891

Go - Finding the Shortest Path on a Graph

Problem: You want to find the shortest path between two nodes on a weighted graph. Solution: Use Dijkstra’s algorithm to find the shortest path betwee ......
Shortest Finding Graph Path the

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'

具体操作命令是:创建一个python <3.8的虚拟环境。conda create -n your_env_name python=3.6激活并进入该环境。activate your_env_name安装1.x版本的tensorflow。pip install tensorflow==1.15.0 ......

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'

环境配置: python3.7 tensorflow2.0 Window 10初始代码:tf.reset_default_graph()解决方法:import tensorflow as tftf.compat.v1.reset_default_graph()或者是这样:import tensorf ......

CF986C AND Graph

出题人纯nt要用bitset存bool数组来卡空间也真是没谁了 这题的思路其实有点像高维前缀和,考虑对于某个数\(x\),我们知道\(y=(2^n-1)\oplus x\)与\(x\)的与一定为\(0\),且\(y\)的所有子集也满足与\(x\)后为\(0\) 考虑怎么处理这种子集关系,我们借鉴于高 ......
Graph 986C 986 AND CF

Go - Creating Graphs

Problem: You want to create a weighted graph data structure. Solution: Create structs for nodes and edges and place them in a Graph struct. Create and ......
Creating Graphs Go

成功解决WARNING: You do not appear to have an NVIDIA GPU supported by the 430.34 NVIDIA Linux graph

https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/97521492?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522169682165516800215061872%2522%252C% ......
NVIDIA supported WARNING 430.34 appear

Python程序调用图(Call Graph)

vitsalis/PyCG: Static Python call graph generator (github.com) 2103.00587.pdf (arxiv.org) PyCG - Practical Python Call Graphs PyCG generates call grap ......
程序 Python Graph Call

ControlNet-trt优化总结3:使用multi-stream和cuda-graph构建并行流水线

ControlNet-trt优化总结3:使用multi-stream和cuda-graph构建并行流水线 上节谈到使用TRT-API来构建网络,在这一节中总结一些trick来提升模型的运行效率,这些trick在所有的trt优化中均可使用,主要有以下几点: 使用cuda_graph减少kernel间的 ......

GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks论文阅读笔记

GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks论文阅读笔记 摘要 ​ 因为结合图结构和特征信息会导致复杂的模型,解释GNN的预测没有得到解决,所有提出了一个GNNExplainer,是第一个通用的,与模型无关的方法,可以 ......

论文阅读:A Lightweight Knowledge Graph Embedding Framework for Efficient Inference and Storage

ABSTRACT 现存的KGE方法无法适用于大规模的图(由于存储和推理效率的限制) 作者提出了一种LightKG框架: 自动的推断出码本codebooks和码字codewords,为每个实体生成合适的embedding。 同时,框架中包含残差模块来实现码本的多样性,并且包含连续函数来近似的实现码字的 ......