finding cycles graph all

【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

启动open5GS的核心网和srsLTE的enodeB时遇到报错S1-Setup failure Cannot find Served TAI

问题的场景 启动open5GS的核心网和srsLTE的enodeB、ue,遇到报错S1-Setup failure Cannot find Served TAI,导致enodeB连接不上mme。 报错信息 S1-Setup failure Cannot find Served TAI Check ' ......
S1-Setup 核心 open5GS failure Cannot

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

unable to find valid certification path to requested target

javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path building failed: sun.security.provider.certpath.SunCertPathB ......
certification requested unable target valid

All-in-One(六):旁路网关

简介 用了一阵子 AIO ,突然发现没有24小时开着的需求,所以 Openwrt 从原本的主路由转为旁路网关。 配置 主路由 原本变为中继路由的硬路由现在转变为主路由,没有什么需要配置的,恢复 PPPOE 模式即可。 旁路网关 我只需要指定设备接入,所以如图配置: 注意 如果网段有所变更,PVE的其 ......
旁路 网关 All-in-One All One

【Linux笔记】find

# 在当前目录下查找 find "file.txt" # 查找当前目录下是否有file.txt find "*.txt" # 查找当前目录下是否有以.txt结尾的文件 # 在指定目录下递归地查找 find ./ -name "file*" # 在当前目录下,递归地进入所有文件夹中查找以file开头的 ......
笔记 Linux find

Promise.all(iterable) 参数可以不是数组,但必须具有 Iterator 接口,且返回的每个成员都是 Promise 实例

下面关于Promise的all方法说法错误的是( ) A promise.all(iterable),参数是一个数组 B 只有这个数组中的所有promise实例都resolve之后才会触发其返回的promise实例的then C 只要其中有任何一个promise实例被reject,那么最终的prom ......
Promise 数组 实例 Iterator iterable

uniapp打包Android,出现崩溃Didn't find class "io.dcloud.application.DCloudApplication"

自己创建的新的Android项目打包的时候一直崩溃,报错:Didn't find class "io.dcloud.application.DCloudApplication" 查找之后在app/build.gradle中发现添加 multiDexEnabled true compileOption ......

docker使用--gpus all报错: docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].

报错信息: docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]. 解决方法: 1,任意路径下创建nvidia-container-runtime-script ......
docker quot capabilities response daemon

【论文阅读笔记】【Image Retrieval】 Global Features are All You Need for Image Retrieval and Reranking

SuperGlobal ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题? 图片检索方法通常由粗粒度图片检索和精确的结果重排列两个模块组成。人们通常认为图片的 local feature 在结果重排列中是不可或缺的,但对大量的 local feature 的计算需要较高的计算资源和时间 能 ......
Retrieval Image Reranking Features 笔记

javascript promise all实现图片顺序加载

不使用promise时是异步加载,图片加载的顺序不固定 <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, user-sca ......
javascript 顺序 promise 图片 all

如何在用户登录时同时刷新 Chrome 浏览器多个标签页 All In One

如何在用户登录时同时刷新 Chrome 浏览器多个标签页 All In One 应用场景 在用户登录后,同时刷新 Chrome 浏览器多个标签页,同步登录状态! ......
浏览器 多个 同时 标签 用户

find 使用

在 find 命令中,-type 选项用于指定要查找的文件类型。以下是一些常见的文件类型: f: 普通文件(regular file) d: 目录 l: 符号链接(symbolic link) c: 字符设备文件(character special file) b: 块设备文件(block spec ......
find

[LeetCode] 1334. Find the City With the Smallest Number of Neighbors at a Threshold Distance

There are n cities numbered from 0 to n-1. Given the array edges where edges[i] = [fromi, toi, weighti] represents a bidirectional and weighted edge b ......
the Neighbors Threshold LeetCode Distance

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

pip下载python软件包时报错 Could not find a version that satisfies the requirement requests_toolbelt (from versions: none)

pip下载python软件包时报错,使用了国内源等各种方法,后来才知道是电脑中打开了抓包工具;打开抓包工具后一定要关闭抓包工具,这样下载软件包就下载下来了 关闭抓包工具后,下载成功了 ......

cc1: all warnings being treated as errors报错处理

cmake时一切正常,make时产生了报错,并且解释为`cc1: all warnings being treated as errors` 一些网上的方法是在Makefile文件里删除`-Werror`, 但我的Makefile文件不存在这个选项。 我的解决方法: 在CMakeLists里寻找配置 ......
warnings treated errors being cc1

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

自定义Graph Component:1.1-JiebaTokenizer具体实现

JiebaTokenizer类继承自Tokenizer类,而Tokenizer类又继承自GraphComponent类,GraphComponent类继承自ABC类(抽象基类)。本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子,主要详解介绍JiebaTokenizer ......
JiebaTokenizer Component Graph 1.1

若依分离版打包部署后找不到模块(Error: Cannot find module ‘@/views/index‘)

将store/moudules/permission.js这一块改成下面这样,注释的可以删export const loadView = (view) => { return (resolve) => require([`@/views/${view}`], resolve) // if (proc ......
模块 Cannot module Error index

AT AGC043C - Giant Graph - 总结

AT AGC043C - Giant Graph 因为 \({(10^{18})}^{x+y+z}\) 的底数很大,所以我们贪心的选择 \(x+y+z\) 大的点是存在正确性的。那么我们从小点向大点连有向边,形成 DAG 后,对于一个点,如果它指向的点都没有被选取,那么选择它,否则不选。 我们发现这 ......
Giant Graph 043C AGC 043

rasa train nlu详解:1.2-_train_graph()函数

本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子,主要详解介绍_train_graph()函数中变量的具体值。 一.rasa/model_training.py/_train_graph()函数 _train_graph()函数实现,如下所示: def _train_ ......
train train_graph 函数 graph rasa

SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks论文笔记

SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks 源码: github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork 背景: 主要解决图像中点之间的对应关系。 主要方法: 上图为该方法的 ......
SuperGlue Learning Matching Networks Feature

/bin/ld: cannot find -lcolamd

001、make编译报错:/bin/ld: cannot find -lcolamd 002、查找该文件 (py38) [root@pc1 Augustus-3.5.0]# find / -name "libcolamd.so" ## 系统上不存在该文件; 那么解决的话就应该安装, 但是安装什么呢? ......
lcolamd cannot find bin ld

SQL union all 不去重

创建表(牛客sql108改) DROP TABLE IF EXISTS `Products`; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `Products` ( prod_name VARCHAR(255) NOT NULL COMMENT '产品名称' ); INSERT INTO ......
union SQL all

/bin/ld: cannot find -lmysqlclient

001、make编译 报错:/bin/ld: cannot find -lmysqlclient 002、查找相关文件 (base) [root@pc1 Augustus-3.5.0]# find / -name *libmysqlclient.so* ## lib + 提示的缺失文件 + .so ......
lmysqlclient cannot find bin ld
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