heterogeneous attention network graph
Invariant and Equivariant Graph Networks
Maron H., Ben-Hamu H., Shamir N. and Lipman Y. Invariant and equivariant graph networks. ICLR, 2019. 概 有些时候, 我们希望网络具有: 不变性 (Invariant): $$ f(PX) = f(X ......
Attention
参考：https://blog.csdn.net/weixin_52668444/article/details/115288690 传统的机器翻译为例子来说明为什么我们需要Attention。 encoder的工作原理和RNN类似，将词向量输入到Encoder中之后，我们将最后一个hidden s ......
图（Graph）与图论
听到图这个字，很多人会联想到图片、折线图、设计图等传统的图，今天要聊的图（Graph）是一种基本研究对象，用于表示实体与实体之间的关系。 先说结论： 图论：是组合数学分支，是主要研究图的学问，起源于柯尼斯堡七桥问题。 图（数学）：是用于表示物体与物体之间存在某种关系的结构。数学抽象后的“物体”称作节 ......
Vulnhub之 BoredHackerBlog: Social Network 2.0靶机详细测试过程
Socnet 作者：jason huawen 靶机信息 名称：BoredHackerBlog: Social Network 2.0 地址： https://www.vulnhub.com/entry/boredhackerblog-social-network-20,455/ 识别目标主机IP地址 ......
kubenetes pod networ flannel network
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml https://github.com/flannel-io/flannel/blob/mas ......
Unlock the Power of High-Performance Networking with the IPQ9554
Unlock the Power of High-Performance Networking with the IPQ9554 In today's world, reliable and high-speed internet connectivity is essential for ever ......
题解：【CF235D】Graph Game
题目链接 根据期望的线性性，一次操作使得接下来要递归处理 $|G|$ 个点，将这些贡献分摊到 $|G|$ 个点上，这样我们接下来只需要计算概率。 首先考虑如果是树怎么做。操作等价于随机一个排列，顺次删掉排列中的点，并求出删掉当前点之前其所处的连通块的大小。记当前 $x$ 为点分治中心，点对 $(x, ......
教我怎么用docker的network
Docker 提供了一种为容器创建和管理网络以相互通信的方法。 创建 Docker 网络有多种方法，最简单的方法是使用 docker network create 命令。 此命令创建一个具有指定名称和驱动程序的新网络。 驱动程序指定网络上的容器如何相互通信。 最常见的驱动程序是桥接驱动程序，它用于为 ......
Graph Travarsal All In One
Graph traversal All In One 图遍历 js / ts demos --> (🐞 反爬虫测试！打击盗版⚠️）如果你看到这个信息, 说明这是一篇剽窃的文章，请访问 https://www.cnblogs.com/xgqfrms/ 查看原创文章！ refs ©xgqfrms 20 ......
CentOS网卡无法启动返回'Failed to start LSB：Bring up/down networking.'
装了一台虚机，配置docker服务的时候发现忘了开CPU虚拟化，关机开启后再登录，发现网卡down了，重启网卡报错。 1. journalctl -ex #查看日志，发现返回错误'Failed to start LSB：Bring up/down networking.'； 2. vi /var/l ......
Layer-Dependent Importance Sampling for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks
Zou D., Hu Z., Wang Y., Jiang S., Sun Y. and Gu Q. Layer-dependent importance sampling for training deep and large graph convolutional networks. NIPS, ......
Codeforces Round 550 (Div. 3) F. Graph Without Long Directed Paths（dfs/染色）
https://codeforces.com/contest/1144/problem/F 题目大意： 给定n个点，m条边； 每一条边都连接了两个点。 现在需要我们染色，要求是做到所有有向图不包含长度为2或者更长的路径。 input 6 5 1 5 2 1 1 4 3 1 6 1 output YE ......
Unlock the Power of High-Performance Networking with the IPQ9554
In today's world, reliable and high-speed internet connectivity is essential for everything from online gaming and streaming to remote work and learni ......
Heterogeneous Graph Attention Network
Wang X., Ji H., Shi C., Wang B., Cui P., Yu P. and Ye Y. Heterogeneous graph attention network. WWW, 2019. 概 Attention + 异构图. 符号说明 $\mathcal{G} = (\ma ......
Heterogeneous Deep Graph Infomax
Ren Y., Liu B., Huang C., Dai P., Bo L. and Zhang J. Heterogeneous deep graph infomax. arXiv preprint arXiv:1911.08538, 2019. 概 本文介绍了异构图的一种无监督学习方法. 这里 ......
CS144 计算机网络 Lab0：Networking Warmup
前言 本科期间修读了《计算机网络》课程，但是课上布置的作业比较简单，只是分析了一下 Wireshark 抓包的结构，没有动手实现过协议。所以最近在哔哩大学在线学习了斯坦福大学的 CS144 计算机网课程，这门课搭配了几个 Lab，要求动手实现一个 TCP 协议，而不是简单地调用系统为我们提供好的 S ......
文献阅读《AcsiNet: Attention-Based Deep Learning Network for CSI Prediction in FDD MIMO Systems》
这篇文献的作者是南华大学的林文斌老师，于2023年3月3日发表在IEEE WIRELESS COMMUNICATIONS LETTERS。 文章直接对上行 CSI 矩阵使用离散傅里叶逆变换进行压缩，然后将其输入一个基于注意力（attention-based）的深度学习网络，该网络可以专注于关键的 C ......
《Ubuntu — NetworkManager开机提示A start job is running for Network Manager wait online (29s / no limit) 等待30s解决办法》【轉】
轉自：https://www.cnblogs.com/zhuangquan/p/13209758.html ，僅供參考學習使用 1.Network Manager Ubuntu Server： Ubuntu的Server版本只有终端界面，没有桌面GUI，且Server版本不会安装NetworkMan ......
AtCoder Regular Contest 105 E Keep Graph Disconnected
洛谷传送门 AtCoder 传送门 显然终止态是只剩两个连通块，一个包含 $1$ 另一个包含 $n$，并且两个连通块内的边数均为 $\frac{sz(sz-1)}{2}$。 如果只在连通块内连边，那么能连的边的总数是 $\frac{n(n-1)}{2} - \sum\limits_{i=1}^{cn ......
network 路由器和交换机的区别
##network 路由器和交换机的区别 路由器和交换机是网络中两个不同的设备，它们的功能和作用有所不同，主要区别如下： 工作层次不同：交换机主要工作在OSI模型的第二层，即数据链路层，它通过MAC地址来转发数据包；而路由器主要工作在OSI模型的第三层，即网络层，它通过IP地址来转发数据包。 路由功 ......
Hugging News #0414: Attention 在多模态情景中的应用、Unity API 以及 Gradio 主题构建器
每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」，本期 Hugging News 有哪些有趣的消息，快来看看吧！ 社区动向 Attention ......
DFCN:Deep Fusion Clustering Network
论文阅读05-DFCN:Deep Fusion Clustering Network 论文信息 论文地址：[DFCN][2012.09600] Deep Fusion Clustering Network (arxiv.org) 论文代码：WxTu/DFCN: AAAI 2021-Deep Fusi ......
Multi-View Attribute Graph Convolution Networks for Clustering
论文阅读04-Multi-View Attribute Graph Convolution Networks for Clustering：MAGCN 论文信息 论文地址：Multi-View Attribute Graph Convolution Networks for Clustering | ......
Deep graph clustering with enhanced feature representations for community detection
论文阅读03-EFR-DGC:Enhanced Feature Representations for Deep Graph Clustering 论文信息 论文地址：Deep graph clustering with enhanced feature representations for co ......
Attributed Graph Clustering |A Deep Attentional Embedding Approach
论文阅读01-Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach 1. 创新点idea Two-step的图嵌入方法不是目标导向的，聚类效果不好，提出一种基于目标导向的属性图聚类框架。 所谓目标导向，就是说特征提取和聚 ......
Structural Deep Clustering Network:SDCN
论文阅读02-Structural Deep Clustering Network 模型创新点 我们提出了一种用于深度聚类的新型结构深度聚类网络 (SDCN)。所提出的 SDCN 有效地将自动编码器和 GCN 的优势与新颖的交付算子和双自监督模块结合在一起。据我们所知，这是第一次明确地将结构信息应用 ......
FastGCN Fast Learning with Graph Convolutional Networks via Importance Sampling
Chen J., Ma T. and Xiao C. FastGCN: fast learning with graph convolutional networks via importance sampling. ICLR, 2018. 概 一般的 GCN 每层通常需要经过所有的结点的 prop ......
Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning
Li Q., Han Z. and Wu X. Deeper insights into graph convolutional networks for semi-supervised learning. AAAI, 2018. 概 本文分析了 GCN 的实际上就是一种 Smoothing, 但是 ......
Transformer网络-Self-attention is all your need
一、Transformer Transformer最开始用于机器翻译任务，其架构是seq2seq的编码器解码器架构。其核心是自注意力机制： 每个输入都可以看到全局信息，从而缓解RNN的长期依赖问题。 输入： （待学习的）输入词嵌入 + 位置编码（相对位置） 编码器结构： 6层编码器： 一层编码器 = ......