introducing generation networking wireless
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 ......
Retentive Networks Meet Vision Transformers， 视觉RetNet
alias: Fan2023 tags: RetNet rating: ⭐ share: false ptype: article RMT: Retentive Networks Meet Vision Transformers 初读印象 comment:: (RMT)Retentive Netwo ......
How to Use Docker and NS-3 to Create Realistic Network Simulations
https://insights.sei.cmu.edu/blog/how-to-use-docker-and-ns-3-to-create-realistic-network-simulations/ How to Use Docker and NS-3 to Create Realistic N ......
A novel essential protein identification method based on PPI networks and gene expression data
A novel essential protein identification method based on PPI networks and gene expression data Jiancheng Zhong 1 2, Chao Tang 1, Wei Peng 3, Minzhu Xi ......
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations Shiru Li 1, Minzhu Xie 1, Xi ......
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning Yuchi Chen 1, Minzhu Xie 1, Jie ......
GMMSeg: Gaussian Mixture based Generative Semantic Segmentation Models
前置知识：【EM算法深度解析 - CSDN App】http://t.csdnimg.cn/r6TXM Motivation 目前的语义分割通常采用判别式分类器，然而这存在三个问题：这种方式仅仅学习了决策边界，而没有对数据分布进行建模；每个类仅学习一个向量，没有考虑到类内差异；OOD数据效果不好。生 ......
Class-Incremental Learning with Generative Classifiers(CVPR2021W)
前置知识：VAE（可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/348498294） Motivation 之前的方法通常使用判别式分类器，对条件分布\(p(y|\textbf{x})\)进行建模（classifier+softmax+ce）。其问题在于分类器会偏向最新学的类别， ......
MemGPT中_generate_reply_for_user_message报错TypeError: cannot unpack non-iterable coroutine object
memgpt/autogen/memgpt_agent.py", line 230, in _generate_reply_for_user_message (TypeError: cannot unpack non-iterable coroutine object 解决 将memgpt/auto ......
《REBEL Relation Extraction By End-to-end Language generation》阅读笔记
论文来源 代码地址 相关视频（YouTube） 相关概念： 1.What is natural language understanding (NLU)? Natural language understanding (NLU) is a branch of artificial intellige ......
Erasing, Transforming, and Noising Defense Network for Occluded Person Re-Identification
三个分支：擦除、转换、噪声 用来生成对抗性表征，模拟遮挡问题 对应信息丢失、位置错位和噪声信息 对抗性防御：思路是GAN网络，以对抗性的方式优化生成器和判别器 ......
go network poller 一
网络基础 协议架构 tcp链接 假如需要开发者去实现一套新的网络协议(例如 redis 的resp), 是基于TCP的, 那tcp这层的协议,是否需要开发者自己去实现? 这层如果自己实现, 其实很复杂, 会涉及很多算法相关. 因此, 出现了 socket 对传输层进行了抽象, 开发者不需要关注传输层 ......
神经网络入门篇：详解搭建神经网络块（Building blocks of deep neural networks）
搭建神经网络块 这是一个层数较少的神经网络，选择其中一层（方框部分），从这一层的计算着手。在第\(l\)层有参数\(W^{[l]}\)和\(b^{[l]}\)，正向传播里有输入的激活函数，输入是前一层\(a^{[l-1]}\)，输出是\(a^{[l]}\)，之前讲过\(z^{[l]} =W^{[l] ......
Generative-Contrastive Graph Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 首先介绍了一下GCL的一些缺点，GCL是通过数据增强来构造对比视图，然后通过最大化对比视图之间的互信息来提供自监督信号。但是目前的数据增强技术都有着一定的缺点 结构增强随机退出节点或边，容易破坏用户项目的内在本质 特征增强对每个节点施加相同的尺度噪声增强，忽略的节点的独特特征 所以 ......
乘风破浪，遇见生成式人工智能(Generative AI)洪流之初学者入门课程，十二章系列By微软云技术布道师团队
课程资源 https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners 课程学习环境设置 Fork课程仓库到自己的账号 https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork 点击 ......
Graph Neural Networks with Learnable and Optimal Polynomial Bases
目录概符号说明MotivationFavardGNN代码 Guo Y. and Wei Z. Graph neural networks with learnable and optimal polynomial bases. ICML, 2023. 概 自动学多项式基的谱图神经网络. 符号说明 \ ......
[论文速览] R-Drop@ Regularized Dropout for Neural Networks
Pre title: R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks accepted: NeurIPS 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2106.14448 code: https://github.com/dro ......
[粘贴]Introducing Exadata X9M: Dramatically Faster, More Cost Effective, and Easier to Use
https://blogs.oracle.com/exadata/post/exadata-x9m The Exadata Product Management and Development teams are excited to announce the next generation of ......
神经网络入门篇：详解深层网络中的前向传播（Forward propagation in a Deep Network）
深层网络中的前向传播 先说对其中一个训练样本\(x\)如何应用前向传播，之后讨论向量化的版本。 第一层需要计算\({{z}^{[1]}}={{w}^{[1]}}x+{{b}^{[1]}}\)，\({{a}^{[1]}}={{g}^{[1]}} {({z}^{[1]})}\)（\(x\)可以看做\({ ......
论文：Predicting the performance of green stormwater infrastructure using multivariate long short-term memory (LSTM) neural network
题目“Predicting the performance of green stormwater infrastructure using multivariate long short-term memory (LSTM) neural network” (Al Mehedi 等, 2023, ......
Python——第四章：生成器(generator)
生成器(generator): 生成器的本质就是迭代器 创建生成器的两种方案: 1. 生成器函数 2. 生成器表达式 生成器函数 生成器函数中有一个关键字yield 生成器函数执行的时候, 并不会执行函数, 得到的是生成器. yield: 只要函数中出现了yield. 它就是一个生成器函数 作用: ......
ES6 Generator
Generator Generator 函数是一个状态机，封装了多个内部状态。 执行 Generator 函数会返回一个遍历器对象，返回的遍历器对象可以依次遍历 Generator 函数内部的每一个状态。 函数特征：1. function 关键字与函数名之间有一个星号。2. 函数体内部使用 yiel ......
NS-3源码学习（四）wifi-ent-network.cc
NS-3源码学习（四）wifi-ent-network.cc 设定的参数 bool udp{true};udp/tcp 通信选择 bool downlink{true};AP -> STA : downlink = true / STA -> AP : downlink = false 数据发送方向 ......
论文：FEED-FORWARD NETWORKS WITH ATTENTION CAN SOLVE SOME LONG-TERM MEMORY PROBLEMS
题目：FEED-FORWARD NETWORKS WITH ATTENTION CAN SOLVE SOME LONG-TERM MEMORY PROBLEMS” (Raffel 和 Ellis, 2016, p. 1) “带有注意力的前馈网络可以解决一些长期记忆问题” (Raffel 和 Elli ......
20231128 - 重启Centos后无法远程连接，重启网络服务报错：Error:Failed to start LSB: Bring up/down networking
1.https://blog.csdn.net/m0_74953387/article/details/132914306 2.https://blog.csdn.net/weixin_45894220/article/details/130487066 ......
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks dlaicourse/Course 1 - Part 2 - Lesson 2 - Notebook.ipynb at master · lmoroney/dlaicourse (github ......
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks dlaicourse/Course 1 - Part 2 - Lesson 2 - Notebook.ipynb at master · lmoroney/dlaicourse (github ......
Can Pre-Trained Text-to-Image Models Generate Visual Goals for Reinforcement Learning
概述 Learning form the Void (LfVoid) 根据给定的language instruction对observation进行appearance-based and structure-based修改得到goal images，为RL提供奖励信号。提升了example-bas ......
CrossEntropyLoss: RuntimeError: expected scalar type Float but found Long neural network
错误分析 这个错误通常指的是期望接受的参数类型是Float， 但是程序员传入的是Int 。 通常会需要我们去检查传入的 input 和 target 的数据类型有没有匹配。在传入的数据中，通常 input 希望是 Float 类型，target 是 Int 类型。 但是通常也许会发现传入的参数是符合 ......
手写generator核心原理
1. generator 的使用 Generator 函数跟普通函数的写法有非常大的区别： 一是，function 关键字与函数名之间有一个星号； 二是，函数体内部使用 yield 语句，定义不同的内部状态（yield 在英语里的意思就是“产出”）。 最简单的 Generator 函数如下： fun ......