convolutional forecasting generic dynamic
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 ......
The Main Idea of Basic Dynamic Programming Side A
Front 对 zjk 的 Basic Dynamic Programming Side A 的补充、总结以及 Code。 Side A: DP 状态设计。 常见的 DP 状态 树 树上 DP 常见的状态是考虑子树内的情况，然后通过子树的状态向上合并。复杂度一般是 \(O(n^3)\) ，一些特殊的 ......
[论文速览] Randomized Quantization@ A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning
Pre title: Randomized Quantization: A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning accepted: ICCV 2023 paper: https://arxiv.org/abs ......
深入浅出Dynamics crm
//sly 2023/12/4出品 **深入浅出Dynamics crm** 窗体js功能操作 上下文(executionContext) 登录系统管理员账户打开实体窗体编辑器 进行如下操作： 上下文方法示例 //executionContext 系统参数 上下文对象 function OnInit ......
25 DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol/动态地址配置协议)
随着网络规模的不断扩大，网络复杂度不断提升，网络中的终端设备例如主机、手机、 平板等，位置经常变化。终端设备访问网络时需要配置IP地址、网关地址、DNS服务器地 址等。采用手工方式为终端配置这些参数非常低效且不够灵活。 DHCP简介 DHCP是一种用于集中对用户IP地址进行动态管理和配置的协议DHC ......
sap.suite.ui.generic.template.ListReport.extensionAPI.ExtensionAPI 的使用场合介绍
首先让我们了解一下什么是 sap.suite.ui.generic.template.ListReport.extensionAPI.ExtensionAPI。这是一个在 SAP Fiori Elements 中用于扩展 List Report 应用的 API。SAP Fiori Elements ......
Exercise 3 - Convolutions
Exercise 3 - Convolutions 在视频中，您了解了如何使用卷积来改进时尚 MNIST。在练习中，请看您能否仅使用一个卷积层和一个 MaxPooling 2D 将 MNIST 的准确率提高到 99.8% 或更高。一旦准确率超过这一水平，就应停止训练。这应该在 20 个历元以内完成， ......
how convolutions work
how convolutions work 让我们在二维灰度图像上创建一个基本卷积，探索卷积是如何工作的。首先，我们可以从 scipy 中获取 "asccent "图像来加载图像。这是一张漂亮的内置图片，有很多角度和线条。 import cv2 import numpy as np from sci ......
Improving Computer Vision Accuracy using Convolutions
Improving Computer Vision Accuracy using Convolutions 在前面的课程中，你们了解了如何使用包含三层的深度神经网络（DNN）进行时装识别，这三层分别是输入层（数据的形状）、输出层（所需输出的形状）和隐藏层。你试验了不同大小的隐藏层、训练epoch ......
Generic Repository基本实现
前言 自定义仓储能够很大程度方便我们实现功能，但是对于自定义仓储中的公共部分，又是非常基础的功能，如基础增删改和列表查询，分页查询，单个查询等，对于大部分自定义仓储来讲都能够用的上，如果每个自定义仓储中都实现一套，代码冗余度太高，无效工作过滤耗费时间。 构建泛型仓储 泛型仓储抽象接口 在自定义仓储接 ......
[ABC315Ex] Typical Convolution Problem
题目链接 首先观察到这个形式，容易发现它和常规的卷积不同点就在于：题目给出的求和定义中，\(\sum\) 符号下面的式子是 \(i+j<N\) 求和而不是 \(i+j=N\)。 为了方便计算，我们引入： \[G_n=\sum_{i+j<N}F_iF_j \]我们发现，假设所有 \(F_{1\sim{ ......
Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.7' 解决方法
1.首先安装TensorRT pip install tensorrt 2.找到tensorrt_libs目录，一般在~/.local/lib/python3.10/site-packages/tensorrt_libs/。目录下可以看到libnvinfer.so.8等文件 注：有些教程说的是ten ......
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 ......
Solving 0/1 knapsack problem with dynamic programming （英语课汇报）
Solving 0/1 knapsack problem with dynamic programming Introduction 0/1 knapsack problems A long time ago, an explorer went to an island where there we ......
【论文阅读】OneNet Enhancing Time Series Forecasting Models under Concept Drift by Online Ensembling
原始题目：OneNet: Enhancing Time Series Forecasting Models under Concept Drift by Online Ensembling 中文翻译：OneNet：通过在线集成增强概念漂移下的时间序列预测模型 发表时间：2023年09月22日 平台： ......
Dynamic CRM 组织服务对Word模版生成PDF文件
目的：解决用户手动下载word模版再上传问题 解决方案：组织服务直接对指定的word模版文件生成PDF文件流 1.word模版必须上传到系统文档模版后：设置->模版->文档模版 2.组织调用“ExportpdfDocument”，返回PDF文件字节信息。另外实体信息需要把“注释”勾选上，否则执行代码 ......
Dynamics CRM UCI中选择网格项后命令栏中的按钮不会显示
需求： 在 Web 客户端中，无论是否选择了网格项，此按钮都将显示在功能区/命令栏中。 问题： 在 UCI 中，当未选择网格项时，此按钮会显示，但一旦选择一个或多个网格项，该按钮就会消失。 解决方案： 在其自定义功能区命令的定义中，添加以下规则：<EnableRule Id="Mscrm.AnySe ......
asp.net core api 3.1 dynamic 入参转json对象
比如接口 public object GetList(dynamic obj){ //var jElement=(JsonElement)obj;//使用system.text.json处理 var str=obj.GetRawText(); if(obj.valueKind==JsonValueK ......
矩阵连乘问题——动态规划(Dynamic Programming)
动态规划——矩阵连乘问题 问题描述 \(\{A_1,A_2\dots A_n\}\)n个矩阵相乘，最少需要进行多少次乘法运算？ 解答思路 划分 假设三个矩阵连乘，结果可能为 \[\begin {array}{c|c} Result1&(A_1A_2)A_3\\ Result2&A_1(A_2A_3) ......
implement a parallel batch processing in X++ of Dynamics 365 F&O
One of the powerful features of Dynamics 365 Finance and Operations is a Batch framework. In this post, I explain how you can convert your existing ba ......
数据结构与算法 | 动态规划算法（Dynamic Programming）
上一篇文末已经提到了记忆化搜索是动态规划（Dynamic Programming）的一种形式，是一种自顶向下（Top-Down）的思考方式；既然动态规划有自顶向下（Top-Down）的递归形式，自然想到对应的另外一种思考方式自底向上（ Bottom-Up ）。什么是自底向上的思考？不空谈理论... ......
Dynamic Client Association for Energy-Aware Hierarchical Federated Learning
1 简单说明 这个文章是讲基于能量意识的动态用户选择， 在hfl的框架下。 因为边缘服务器到客户端这个层级存在着一些选择的关系。 发表在wcnc，一个c类会议上。 2 摘要 Abstract-Federated learning (FL) has become a promising solutio ......
Dynamic Programming
目录热身198. 打家劫舍62. 不同路径63. 不同路径 II213. 打家劫舍 II337. 打家劫舍 III 参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1692068 热身 斐波那契数列 递归求解 自顶向下，存在大量的重复计算 动态规划 保存 ......
MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation
论文名： MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation "MS-TCN++: 用于动作分割的多阶段时域卷积" Shi-Jie Li#, Yazan AbuFarha#, Yun Liu, Mi ......
如何用Angular or Vue 来 实现Dynamics 365 WebResource 开发
第一步： 构建Angular 项目，可以使用Visual Studio 的项目模版创建（含.net Core相关 ）或者使用 Angular cli 创建，我习惯使用angular cli 执行以下命令： ng new 项目名称，回车 可以选择含路由，style 是CSS or LESS 根据所需选 ......
【低功耗蓝牙BLE-2】Generic Access Profile(GAP)协议
原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/527434096?utm_id=0 GAP简介 通用访问配置文件（GAP）规定了设备在较低级别如何执行控制程序，如设备发现、连接、安全建立等，以确保互操作性，并允许来自不同供应商设备之间的通信。主要的操作有： 发现并与配对 广播 ......
Dynamic CRM 后端生成Word模版
目的：解决用户手动下载word模版再上传问题 解决方案：后端组织服务生成指定word模版文件并保存到注释实体中。 1.word模版必须上传到系统文档模版后：设置->模版->文档模版 2.组织调用“SetWordTemplate”，另外实体信息需要把“注释”勾选上，否则执行代码会报错，如下： Orga ......
Distilling Knowledge from Graph Convolutional Networks
目录概符号说明DistillGCNLocal Structure Preserving代码 Yang Y., Qiu J., Song M., Tao D. and Wang X. Distilling knowledge from graph convolutional networks. CVP ......