attentive attention networks graph
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 ......
CentOS7配置静态ip后service network restart失败
解决方法： 1、检查配置文件，文件夹下是否存在类似文件（ifcfg-ens33），存在的话，删除掉，保留一个即可（判断方式为配置文件中是否有配置信息） cd /etc/sysconfig/network-scripts/ ls 删除命令： rm 文件名称 重启网络：service network r ......
Machine is not on the network
在调试Android jni 的时候发现一个奇怪的问题 在连接socket的时候老是报错 m_sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0); if(m_sock < 0) { debug(LEVEL_ERROR, "Socket create error %d\r\n ......
使用yarn安装依赖包出现“There appears to be trouble with your network connection. Retrying...”超时的提醒
我们在使用yarn安装依赖包文件的时候，可能会出现“There appears to be trouble with your network connection. Retrying...”超时的提醒，很有可能是因为yarn默认的镜像地址为国外，因此慢（超时）就说得过去了…… 1、问题描述 我们在 ......
0x02 Network Services
Task1、引言 这个房间将探讨常见的网络服务漏洞和错误配置。 Task2、了解SMB 什么是SMB？ SMB - 服务器消息块协议 - 是一种客户端-服务器通信协议，用于共享对网络上的文件、打印机、串行端口和其他资源的访问。[source] SMB 协议被称为响应请求协议，这意味着它在客户端和服务 ......
Flash-attention 2.3.2 支持 Windows了，但是我的2080ti是不支持的。
不久前Flash-attention 2.3.2 终于支持了 Windows，推荐直接使用大神编译好的whl安装 github.com/bdashore3/flash-attention/releasesstable diffusion webui flash-attention2性能测试 安装环境 ......
【论文解读】System 2 Attention提高大语言模型客观性和事实性
本文简要介绍了论文“System 2 Attention (is something you might need too) ”的相关工作。基于transformer的大语言模型（LLM）中的软注意很容易将上下文中的不相关信息合并到其潜在的表征中，这将对下一token的生成产生不利影响。为了帮助纠正... ......
The Devil Is in the Details: Window-based Attention for Image Compression
目录简介 简介 基于CNN的模型的一个主要缺点是 cNN结构不是为捕捉局部冗余而设计的，尤其是非重复纹理，这严重影响了重建质量。受视觉转换器（ViT）和Swin Transformer最新进展的启发，我们发现将局部感知注意机制与全局相关特征学习相结合可以满足图像压缩的期望。 介绍了一种更简单有效的基 ......
yarn按照依赖的时候报 info There appears to be trouble with your network connection. Retrying...
出现这个提示多数情况下是有使用代理软件的结果，我们只需要关闭代理即可1. 更换yarn镜像 yarn config set registry https://registry.npm.taobao.org 2.移除原代理 yarn config delete proxy ......
论文精读：STMGCN利用时空多图卷积网络进行移动边缘计算驱动船舶轨迹预测（STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network）
《STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network》 论文链接：https://doi.org/10. ......
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 ......
Attention 2015-今
现在attention的热度已经过去了，基本上所有的attention都是transformer的kqv形式的，甚至只要说道attention，默认就是transformer的attention。 为避免遗忘历史，我这里做一个小总结。繁杂的att我就不去了解了，只了解下经典的。 以下以\(h_i\) ......
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 ......
Retentive Networks Meet Vision Transformers， 视觉RetNet
alias: Fan2023 tags: RetNet rating: ⭐ share: false ptype: article RMT: Retentive Networks Meet Vision Transformers 初读印象 comment:: (RMT)Retentive Netwo ......
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 ......
System 2 Attention：可以提高不同LLM问题的推理能力
推理正在成为大型语言模型(llm)关注的下一个主要领域。尽管llm拥有先进的能力，但大多数llm经常被简单的错误绊倒，显示出他们在推理方面的局限性。这些模型可能会被上下文中的不相关细节所误导，或者受到输入提示中的偏差的影响。而后一种倾向被称为谄媚，也就是说模型会更偏向与输入一致，而不管准确性如何。人 ......
How to Use Docker and NS-3 to Create Realistic Network Simulations
https://insights.sei.cmu.edu/blog/how-to-use-docker-and-ns-3-to-create-realistic-network-simulations/ How to Use Docker and NS-3 to Create Realistic N ......
A novel essential protein identification method based on PPI networks and gene expression data
A novel essential protein identification method based on PPI networks and gene expression data Jiancheng Zhong 1 2, Chao Tang 1, Wei Peng 3, Minzhu Xi ......
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations Shiru Li 1, Minzhu Xie 1, Xi ......
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning Yuchi Chen 1, Minzhu Xie 1, Jie ......
Drug response prediction using graph representation learning and Laplacian feature selection
Drug response prediction using graph representation learning and Laplacian feature selection Minzhu Xie 1 2, Xiaowen Lei 3, Jianchen Zhong 3, Jianxing ......
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction Junjun Zhang 1 ......
Graph regularized non-negative matrix factorization with [Formula: see text] norm regularization terms for drug-target interactions prediction
Graph regularized non-negative matrix factorization with [Formula: see text] norm regularization terms for drug-target interactions prediction Junjun ......
7 种查询策略教你用好 Graph RAG 探索知识图谱
我们在这篇文章中探讨了知识图谱，特别是图数据库 NebulaGraph，是如何结合 LlamaIndex 和 GPT-3.5 为 Philadelphia Phillies 队构建了一个 RAG。
此外，我们还探讨了 7 种查询引擎，研究了它们的内部工作，并观察了它们对三个问题的回答。我们比较了每... ......
7 种查询策略教你用好 Graph RAG 探索知识图谱
我们在这篇文章中探讨了知识图谱，特别是图数据库 NebulaGraph，是如何结合 LlamaIndex 和 GPT-3.5 为 Philadelphia Phillies 队构建了一个 RAG。
此外，我们还探讨了 7 种查询引擎，研究了它们的内部工作，并观察了它们对三个问题的回答。我们比较了每... ......
CF1900E Transitive Graph
题目传送门 前置芝士：缩点、拓扑排序。 题目描述 有向图 \(G\) 有 \(N\) 个点，\(M\) 条边，点 \(u\) 的点权为 \(A_u\)。 若存在三元组 \(a,b,c\) 使得 \(a\) 至 \(b\) 有一条边，\(b\) 至 \(c\) 有一条边，则连一条 \(a\) 至 \( ......
Detecting Unknown Encrypted Malicious Traffic in Real Time via Flow Interaction Graph Analysis
1 前言 1.1 标题 Detecting Unknown Encrypted Malicious Traffic in Real Time via Flow Interaction Graph Analysis 1.2 摘要 为了保护网络的机密性和隐私性，目前互联网上的流量被广泛地加密。然而，流量 ......
Erasing, Transforming, and Noising Defense Network for Occluded Person Re-Identification
三个分支：擦除、转换、噪声 用来生成对抗性表征，模拟遮挡问题 对应信息丢失、位置错位和噪声信息 对抗性防御：思路是GAN网络，以对抗性的方式优化生成器和判别器 ......
go network poller 一
网络基础 协议架构 tcp链接 假如需要开发者去实现一套新的网络协议(例如 redis 的resp), 是基于TCP的, 那tcp这层的协议,是否需要开发者自己去实现? 这层如果自己实现, 其实很复杂, 会涉及很多算法相关. 因此, 出现了 socket 对传输层进行了抽象, 开发者不需要关注传输层 ......