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ubuntu20.04 安装 cuda11.8 + cuDNN v8.9.0 (July 11th, 2023), for CUDA 11.x + TensorRT-8.6.1
根据文档：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/archives/tensorrt-861/install-guide/index.html TensorRT 8.6.1 支持：cuda11.8， cuDNN v8.9.0 ### 1. 安装 c ......
论文解读（SimGCL）《Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation论文作者：Junliang Yu ......
Behavior trees for AI: How they work
## 1. Behavior trees for AI: How they work This article is copied from https://www.gamedeveloper.com/programming/behavior-trees-for-ai-how-they-work#c ......
MySql中You can't specify target table for update in FROM clause
## MySql中You can't specify target table for update in FROM clause 问题描述：当我执行下面这段语句时，出现了这个bug ```sql UPDATE account set status=1 where id in ( select id ......
mysql Error 1264: Out of range value for column 'balance' at row 1
报错原因：值超出列的范围 可能原因： 原因1：值超出其可输入的范围。 解决方法： 设置的为INT ，可以把列的值改为BIGINT，或者改成其他数据类型。 原因2：新版本的MySQL对字段的严格检查。 解决方法： 修改my.ini,将sql-mode="STRICT_TRANS_TABLES,NO_A ......
揭秘华为云GaussDB(for Redis)丨大key治理
GaussDB(for Redis)提供了完备的大Key解决方案，支持大Key在线诊断、监控预警、承载力强等能力，弥补了开源Redis在大key问题上的不足，让DBA如虎添翼。 ......
01-了解STM32以及ARM
[toc] ### 一. ARM概念 >1.ARM全称Acorn RISC Machine (英国Acorn公司精简指令集机器). ARM处理器本身是32位设计, 但也配备16位指令集, 一般来讲比等价32位代码节省35%, 却能保留32位系统的所有优势. >2.Acorn公司在英国, 它本身并不生 ......
记录一个windows for Docker启动失败
Hyper-V的目录错误，导致docker启动失败。因为windows for Docker 依赖Hyper-V，如果Hyper-V不能快速创建虚拟机，就会导致Docker初始化失败。 ......
x64架构运行arm64程序
## 如题 最开始是想要在x64平台构建arm64的docker镜像，最后发现安装完qemu后，可以直接运行arm64程序。 安装qemu ``` shell sudo apt install qemu-user-static ``` 测试 ``` docker run -it --name bun ......
CUDA 配置环境（三）：nvcc fatal : Could not set up the environment for Microsoft Visual Studio using 已解决
解决在QT中编写CUDA程序出现nvcc fatal : Could not set up the environment for Microsoft Visual Studio using的问题问题详情 在QT编写CUDA代码，在已经配好.pro文件中的代码，并且CUDA安装没有问题，还可以在VS ......
An Integrated InformationSystem for Monitoring and Sharing Resources across the team
At its core, every task is acollection of processes and procedures. Data collected from the entire testingenvironment move the team forward, ideally i ......
2308-循环结构 while + for + do while
循环结构 1.while循环 while(表达式) 循环语句 若表达式为真，则执行 break： 1 int main() 2 { 3 int i = 1; 4 while (i <= 10) 5 { 6 if (i == 5) 7 break;//while循环永久终止 8 printf("%d\ ......
条条大路通罗马系列—— 使用 Hiredis-cluster 连接 Amazon ElastiCache for Redis 集群
前言 Amazon ElastiCache for Redis 是速度超快的内存数据存储，能够提供亚毫秒级延迟来支持 实时应用程序。适用于 Redis 的 ElastiCache 基于开源 Redis 构建，可与 Redis API 兼容，能够与 Redis 客户端配合工作，并使用开放的 Redis ......
NOTE: mbedtls 2.28 is required for TLS support!
NOTE: mbedtls 2.28 is required for TLS support!" 这个提示表示您需要安装版本为 2.28 或更高版本的 mbedtls 库，以便为您正在构建或使用的软件启用 TLS（传输层安全）支持。TLS 用于在网络上建立安全通信，通常在 HTTPS 连接中使用。 ......
MongoDB 位置查询报错 planner returned error: unable to find index for $geoNear query
执行查询语句，使用 $nearSphere /** * 1千米 = 0.6213712英里 15千米 = 9.3205679英里 查询通过除以地球的大约赤道半径(3963.2英里)将距离转换为弧度。 * ①：如果是第一页，查询50公里内的老朋友店铺， * ②：查询15公里内所以的置顶服务商家，然后根 ......
js之实现for-in/of循环对象
1.in/of对比 for...in...是es5出的循环方法，for...of...是es6推出的。两个都是迭代数据的。 for...in：以任意顺序迭代对象的可枚举属性。=> 根据key值来遍历 for...of...：遍历可迭代对象，定义要迭代的数据。 2.for...in... //表现 l ......
Paper Reading: Multitree Genetic Programming With New Operators for Transfer Learning in Symbolic Regression With Incomplete Data
针对数据集存在缺失值的问题，本文提出了一种基于多树 GP(MTGP) 的迁移学习方法 pMTGPDA，用于将知识从完整的源域转移到不完整的目标域中。首先在源域的数据集上训练多个 SR 模型，通过模型中的训练细节计算源域的特征和实例的权重作为先验知识。然后将提取的权重知识用于基于 MTGP 的转换，构... ......
论文阅读 | Layer-wised Model Aggregation for Personalized Federated Learning
面向个性化联合学习的分层模型聚合 ==在本文中，我们提出了一种新的pFedLA训练框架，该框架能够区分不同客户端的每一层的重要性，从而能够优化具有异构数据的客户端的个性化模型聚合。==具体来说，我们在服务器端为每个客户端使用一个专用的超网络，它被训练来识别层粒度上的相互贡献因素。同时，引入参数化机制 ......
异常处理以及for循环底层练习
异常处理 try: "被监测的代码(可能会出错的代码)" except： 错误类型 as e: "针对上述错误类型制定的方案" print(e) # 万能异常 except Exception as e: print(e) 小练习 # 练习题 利用while循环，迭代器对象和异常监测来完成for的功 ......
可迭代对象,迭代器对象,for循环本质
可迭代对象 # 可迭代对象 #数据对象有__iter__方法的都称为可迭代对象 1.内置方法 通过加点的方式可以调用的方法 2.__iter__ 读作：双下 iter 对象 3.不可迭代对象:int ，float 4.可迭代对象:str , list , dict , tuple, set , f. ......
BL302嵌入式ARM控制器：小巧尺寸，大功用的储能管理解决方案
嵌入式ARM控制器钡铼技术BL302系列是工业级坚固型工业控制器，采用NXP的高性能处理器I.MX6ULL，搭配先进的ARM Cortex-A7构架，运行速度高达800MHz，具有高度的稳定性。本产品最高可提供4路RS485/RS232，1路CAN口，2路网口，2路DI口，2路PWM口输出以及1路U ......
UESTC 2023 Summer Training #23 for div2/2022-2023 ACM-ICPC Latin American Regional Programming Contest
# Preface 今天这场签到巨多，和昨天那场形成了鲜明的对比 但可惜后盘的时候我划了太久的水，最后接了B题然后没调出来成为战俘 最气的是赛后发现原来是没注意输出格式，本来可以说一遍过的题结果没写过，属实可惜，就当长教训了 **以后一定要尤其注意输入输出格式** # A. Asking for M ......
BL302嵌入式ARM控制器：运行SQLite3数据库的步骤详解
本文主要讲述了在钡铼技术BL302嵌入式arm控制器上运行 SQLite3 数据库的命令示例。SQLite3 是一个轻型的嵌入式数据库，不需要安装数据库服务器进程，占用资源低且处理速度快。 首先，需要将对应版本的 SQLite3 文件复制到设备的 /usr/ 目录下，并解压缩。然后进入 /usr/l ......
论文解读（LightGCL）《LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation论文作者：Cai, Xuheng and Huang, ......
nmon源码安装使用鲲鹏ARM架构下
需要在信创环境使用nmon 查看系统版本 安装依赖 yum install wget ncurses-devel -y 在准备放置nmon的位置创建一个新的文件夹 并进入该文件 mkdir nmoncd nmon 下载源码相关文件 wget http://sourceforge.net/projec ......
mysql中 You can’t specify target table for update in FROM clause 解决方案
在mysql中更新数据，出现 You can't specify target table for update in FROM clause 错误，这句话意思是说，不能先select出同一表中的某些值，再update这个表(在同一语句中)。 update table set del_flag = ......
HS-GCN Hamming Spatial Graph Convolutional Networks for Recommendation
[TOC] > [Liu H., Wei Y., Yin J. and Nie L. HS-GCN: Hamming spatial graph convolutional networks for recommendation. IEEE TKDE.](https://arxiv.org/pdf/ ......
Kendo UI for jQuery，一个现代的jQuery UI组件！
Kendo UI for jQuery是什么？ Kendo UI for jQuery是完整的jQuery UI组件库，可快速构建出色的高性能响应式Web应用程序。Kendo UI for jQuery提供在短时间内构建现代Web应用程序所需要的工具，从多个UI组件中选择，并轻松地将它们组合起来，创 ......
redis for windows 7.0.12安装包全网首发
这是冰河之刃 渡桥计划的一部分，使用Windows计划任务自动运行redis服务。 博客地址：https://www.cnblogs.com/binghe021 下载地址： 码云 https://gitee.com/binghe021/redis-setup github https://githu ......
Paper Reading: FT4cip: A new functional tree for classification in class imbalance problems
本文提出了一种类不平衡问题的功能树(FT4cip)，该模型使用了考虑类不平衡的分割评估函数 Twoing，以及使用了一种优化 AUC 的新型剪枝算法。同时对多变量分割使用特征选择，进一步提高分类性能和可解释性。通过大量的实验分析证明，FT4cip 在 AUC 上的分类性能优于 LMT 和 Gama。... ......