526互联

heterogeneous attention network graph

CF506D - Mr. Kitayuta's Colorful Graph

本质不同的算法主要有两种：对子图大小根号分治和类启发式均摊。此外还有很多实现上的差别。 #### 对子图大小根号分治 在线做法： 我们发现，把每个颜色的边和它们的顶点取出为一个子图，所有子图大小的和是 $O(n)$ 级别的。那么我们就可以根号分治。 首先，要预处理每个颜色子图下的连通块。可以用并查集 ......
Kitayuta Colorful Graph 506D 506

关于vi编辑出现E325: ATTENTION的解决方案

解决方案 1 - vi filename进入编辑器，查看报错信息，出现E325: ATTENTION 例如：E325: ATTENTION Found a swap file by the name "rm /var/opt/gitlab/gitlab-rails/etc/.gitlab.yml.s ......
ATTENTION 解决方案 方案 E325 325

[CVPR23 Highlight] Side Adapter Network for Open-Vocabulary Semantic Segmentation论文阅读笔记

** ## 摘要 本文提出了一个用于开放词汇语义分割的新框架SAN，将语义分割任务建模为区域识别问题，提取mask proposals并使用CLIP对mask进行识别。SAN可以重新利用CLIP的特征，因此其本身可以非常轻量；同时网络可以端到端地进行训练，从而使SAN适应冻结的CLIP模型。本文方法 ......
Open-Vocabulary Segmentation Vocabulary Highlight Semantic

文献阅读-Inferring Networks of Diffusion and Influence

Authors: Manuel Gomez-Rodriguez, Jure Leskovec, Andreas Krause Authors Info & Claims ACM Transactions on Knowledge Discovery from DataVolume 5Issue 4A ......
Inferring Diffusion Influence 文献 Networks

docker入门命令——image、container、network、dockerfile、docker-compose、docker swarm、docker stack

# docker ```shell docker version docker info docker --help ``` ## 镜像操作image ```shell docker images # 本地仓库镜像信息 结果解释： REPOSITORY(镜像名称) TAG（标签|版本） IMAGE ......
docker docker-compose dockerfile container 命令

Neural Attentive Session-based Recommendation

[TOC] >[ Li J., Ren P., Chen Z., Ren Z., Lian T. and Ma J. Neural attentive session-based recommendation. CIKM, 2017.](http://arxiv.org/abs/1711.04725 ......
Recommendation Session-based Attentive Session Neural

git团队协作_network

Git教程：https://www.runoob.com/git/git-tutorial.html Git大全：[Git 大全 - Gitee.com](https://gitee.com/all-about-git) Git分支管理[一种适合小团队的Git协作流程 - 知乎 (zhihu.com ......
团队 network git

转载-奇小葩-深入ftrace function graph原理

原文链接：https://blog.csdn.net/u012489236/article/details/127838701 学习完了ftrace的function的基本功能，其作用主要是用来跟踪特定内核函数调用的频次，对于内核，特别是初学者，对于函数的调用关系不清晰，并且内核中有很多函数指针，会 ......
function 原理 ftrace graph

docker删除网络报错：Error response from daemon: error while removing network

在安装harbor发现docker的network已经存在了 然后直径ls去查看发现存在如下，然后去rm删除的时候发现删不掉 [root@st-test-hemu-harbor-2 harbor]<20230529 11:37:11># docker network ls NETWORK ID NA ......
response removing network docker daemon

AtCoder Regular Contest 161 E Not Dyed by Majority (Cubic Graph)

[洛谷传送门](https://www.luogu.com.cn/problem/AT_arc161_e "洛谷传送门") [AtCoder 传送门](https://atcoder.jp/contests/arc161/tasks/arc161_e "AtCoder 传送门") 给构造题提供了一种 ......
Majority AtCoder Regular Contest Cubic

Uncovering the Representation of Spiking Neural Networks Trained with Surrogate Gradient

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Published in Transactions on Machine Learning Research (04/2023) ......
Representation Uncovering Surrogate Networks Gradient

Basics of Neural Network Programming

[TOC] # Basics of Neural Network Programming ## Logistic Regression given x , want $\hat{y}=P(y=1|x)$, $x\in\R^{n_x}$ > $\hat{y_1}=w_{11}*x_{11}+w_{12 ......
Programming Network Basics Neural of

The Open Graph protocol(开放图谱协议)的介绍及应用

### 介绍 `Open Graph 协议`使任何网页都可以成为社交中的丰富对象。例如，用于 `Facebook` 以允许任何网页具有与 `Facebook `上任何其他对象相同的功能。 以下是把链接分享到`钉钉`，钉钉识别后显示的效果： ![](https://oss.milovetingting ......
图谱 protocol Graph Open The

[论文阅读] DGFont++ Robust Deformable Generative Networks for Unsupervised Font Generation

## Pre title: DGFont++: Robust Deformable Generative Networks for Unsupervised Font Generation accepted: Arxiv 2022 paper: https://arxiv.org/abs/2212. ......
Unsupervised Deformable Generative Generation Networks

Permutation Invariant Graph Generation via Score-Based Generative Modeling

[TOC] > [Niu C., Song Y., Song J., Zhao S., Grover A. and Ermon S. Permutation invariant graph generation via score-based generative modeling. AISTATS ......
Permutation Score-Based Generation Generative Invariant

Efficient Graph Generation with Graph Recurrent Attention Networks

[TOC] > [Liao R., Li Y., Song Y., Wang S., Nash C., Hamilton W. L., Duvenaud D., Urtasun R. and Zemel R. NIPS, 2019.](http://arxiv.org/abs/1910.00760) ......
Graph Generation Efficient Attention Recurrent

B. Complete The Graph

B. Complete The Graph ZS the Coder has drawn an undirected graph of $n$ vertices numbered from $0$ to $n - 1$ and $m$ edges between them. Each edge of ......
Complete Graph The

Graph Normalizing Flows

[TOC] > [Liu J., Kumar A., Ba J., Kiros J. and Swersky K. Graph normalizing flows. NIPS, 2019.](http://arxiv.org/abs/1905.13177) ## 概 基于 [flows](https ......
Normalizing Graph Flows

使用 TensorFlow 自动微分和神经网络功能估算线性回归的参数（Estimate parameters for linear regression using automatic differentiation or neural network functions of TensorFlow）

大多数的深度学习框架至少都会具备以下功能： （1）张量运算 （2）自动微分 （3）神经网络及各种神经层 TensorFlow 框架亦是如此。在《深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》—— 洪锦魁主编 清华大学出版社 ISBN 978-7-302-61030-4 这本书第3章 ......
TensorFlow 神经网络 微分 differentiation 线性

Graph Embedding：LINE算法

背景 如上图所示，结点6和7是相邻结点，他们应该是相似结点，结点5和6虽然不是相邻结点，但是它们有共同的相邻的结点，因此它们也应该是相似结点。 基于词观察，LINE算法提出了一阶相似性算法和二阶相似性算法 First-order 我们首先如如下公式来计算结点i和j的联合概率分布： 其中ui，uj​分 ......
算法 Embedding Graph LINE

Paper Reading: forgeNet a graph deep neural network model using tree-based ensemble classifiers for feature graph construction

[toc] Paper Reading 是从个人角度进行的一些总结分享，受到个人关注点的侧重和实力所限，可能有理解不到位的地方。具体的细节还需要以原文的内容为准，博客中的图表若未另外说明则均来自原文。 | 论文概况 | 详细 | | | | | 标题 | 《forgeNet: a graph dee ......
graph construction classifiers tree-based forgeNet

经典的Graph Embedding方法：DeepWalk 和 Node2vec

DeepWalk Deep Walk，它是 2014 年由美国石溪大学的研究者提出的。它的主要思想是在由物品组成的图结构上进行随机游走，产生大量物品序列，然后将这些物品序列作为训练样本输入 Word2vec 进行训练，最终得到物品的 Embedding Node2vec 2016 年，斯坦福大学的研 ......
Embedding DeepWalk Node2vec 方法 经典

Combining Label Propagation and Simple Models Out-performs Graph Neural Networks

[TOC] > [Huang Q., He H., Singh A., Lim S. and Benson A. R. Combining label propagation and simple models out-performs graph neural networks. ICLR, 20 ......
Out-performs Propagation Combining Networks performs

Learning Affinity from Attention: End-to-End Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Transformers概述

0.前言 相关资料： arxiv github 论文解读 论文基本信息： 领域：弱监督语义分割 发表时间： CVPR 2022(2022.3.5) 1.针对的问题 目前主流的弱监督语义分割方法通常首先训练分类模型，基于类别激活图（CAM）或其变种生成初始伪标签；然后对伪标签进行细化作为监督信息训练一 ......
Weakly-Supervised Segmentation Transformers End-to-End Supervised

POJ1737 Connected Graph ( n点无向连通图计数

题意说明:求 $n$ 个点的无向连通图个数 据说已经非常典了,但是我太菜了不会组合数学,最近补档时看到这道题,决定记录下来理理思路 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3146663/202305/3146663-20230520234501796-1 ......
Connected Graph 1737 POJ

[USACO08JAN]Cell Phone Network G

### 题意: 给出由n个点和(n-1)条边构成的树,每个点可以覆盖每个相邻点,求把树上所有点覆盖完成至少需要挑出多少点来做覆盖操作 ### 思路: 先明确用树形dp来做解答,用dp[i][]来表示覆盖对应点和其下方所有节点的最小花费 对于要覆盖的每个点,我们可以有三种选择: 1.自己覆盖自己:这时 ......
Network USACO Phone Cell JAN

基于Graph-Cut算法的彩色图像深度信息提取matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在图像处理领域普遍应用于前后背景分割（Image segmentation）、立体视觉（stereo vision）、抠图（Image matting）等，目前在 ......
算法 Graph-Cut 深度 图像 彩色

《AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks》特征交叉论文阅读

背景 这是一篇利用多头attention机制来做特征交叉的论文 模型结构 AutoInt的模型结构如上图所示，搞模型包含 Embedding Layer、Interacting Layer、Output Layer三个部分，其中Embedding Layer和Output Layer和普通模型没什么 ......
Self-Attentive Interaction Attentive Automatic Learning

Do Transformers Really Perform Badly for Graph Representation

Ying C., Cai T., Luo S., Zheng S., Ke D., Shen Y. and Liu T. Do transformers really perform badly for graph representation? NIPS, 2021. 概 本文提出了一种基于图的 ......
Representation Transformers Perform Really Badly

Putty连接虚拟机(在win11中安装的ubuntu20.04)提示: Network error: Connection refused

# 开启防火墙 sudo ufw enable# 开启22号端口 sudo ufw allow 22 # 重启防火墙 sudo ufw reload # 查看状态 sudo ufw status # 安装ssh sudo apt install openssh-server# 尝试能否远程登录ssh ......
Connection Network refused ubuntu Putty
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