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kitayuta colorful graph mr

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

[abc279 G] At Most 2 Colors

# [G - At Most 2 Colors (atcoder.jp)](https://atcoder.jp/contests/abc279/tasks/abc279_g) > 重点讲解方法三，因为~~方法三是蒟蒻都能想出来的~~方法一和方法二都可以借助方法三的思想推出 ## 方法一 这是最简单 ......
Colors Most abc 279 At

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

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

SP15637 Mr Youngs Picture Permutations 题解

## 题意 给定一个最多有 $5$ 排的一个队伍，每一个位置对应一个同学，给定总人数和第 $i$ 排 要站 $n_i$ 个人。 要求每行左边的同学身高要大于右边的，每列从上往下要从大到小。 问：满足要求的一共有多少种方案。 ## 思路 ### DP - 首先考虑，在这个题目中，有用的状态有**每列最 ......
题解 Permutations Picture Youngs 15637

z-index和background-color

z-index没生效，因为没有设置background-color background-color默认值是transparent；即透明的 设置为其他颜色后就可以了。 ......
background-color background z-index index color

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

gitlab ci 用 cypress/playwright 做测试并展示结果至 mr

# 前言 看了一下官方的教程好像都没有讲怎么将测试结果展示出来，只是给出测试的 ci 脚本，但根据 gitlab 官方的文档是有测试报告的展示的，所以这里给出一个基于 junit 测试报告的展示。 # 前期准备 + 安装 cypress/playwright 在项目中 # `.gitlab-ci.y ......
playwright cypress 结果 gitlab ci

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

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

[atARC153F]Tri-Colored Paths

称一条边在**环外**当且仅当其两端点不全在环上 用总方案数减去不合法的方案数，并分类讨论—— - **Case1：**图中不存在某种颜色的边 - 否则，若存在简单环的颜色集合为$\{1,2,3\}$，则环上每种颜色的边恰有一条 > 否则，若颜色为$1$的边数$\ge 2$，则去掉其中一条后得到的简 ......
Tri-Colored Colored atARC Paths 153F

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

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

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

Understanding Structural Vulnerability in Graph Convolutional Networks

Chen L., Li J., Peng Q., Liu Y., Zheng Z. and Yang C. Understanding structural vulnerability in graph convolutional networks. IJCAI, 2021. 概 mean 是在 G ......
Understanding Convolutional Vulnerability Structural Networks

MBN:Mutual Boost Network for Attributed Graph Clustering

论文阅读07-MBN:Mutual Boost Network for Attributed Graph Clustering 论文信息 论文地址：https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4195979 代码地址：https://git ......
Attributed Clustering Network Mutual Boost

ABC133F Colorful Tree

题意 考虑把查询拆成一端点为 $1$ 的 $3$ 个查询。 那么要维护一个点 $x$ 到 $1$ 号点的路径长度，某种颜色的边权和与出现数量。 这个显然可以用可持久化线段树维护，时间复杂度 $O((n + q)\log n$，空间 $O(n\log n)$。 ......
Colorful 133F Tree ABC 133

论文解读《Mixup for Node and Graph Classification》

论文信息 论文标题：Mixup for Node and Graph Classification论文作者：Yiwei Wang、Wei Wang论文来源：WWW 2021论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 1 介绍 ......
Classification 论文 Mixup Graph Node

论文解读（ID-MixGCL）《ID-MixGCL: Identity Mixup for Graph Contrastive Learning》

论文信息 论文标题：ID-MixGCL: Identity Mixup for Graph Contrastive Learning论文作者：Gehang Zhang.....论文来源：2023 aRxiv论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 介绍 ......
ID-MixGCL MixGCL Contrastive Identity Learning

D. Fish Graph

D. Fish Graph You are given a simple undirected graph with $n$ nodes and $m$ edges. Note that the graph is not necessarily connected. The nodes are la ......
Graph Fish

color a tree poj2054

color a tree(贪心) 题目描述 可以得到一个确定性的结论，最大值的结点一定是在父节点染色后立即染色。 但是此时依结论不好在复杂的情况正推，先考虑简单情况： 假如有权值x,y,z三个点，已知x,y一定一起染色，则有两种可能方案： 先x,y,再z，代价为X=x+2y+3z 先z,再x,y，代 ......
color 2054 tree poj

Graph Convolutional Networks with EigenPooling

Ma Y., Wang S., Aggarwal C. C. and Tang J. Graph convolutional networks with eigenpooling. KDD, 2019. 概 本文提出了一种新的框架, 在前向的过程中, 可以逐步将相似的 nodes 和他们的特征聚合在 ......
Convolutional EigenPooling Networks Graph with

Atcoder Grand Contest 059 E - Grid 3-coloring（转化+思维）

首先先是一步很猛的操作——将三染色视作构造一个矩阵使得相邻元素相差 $1$ 且每个元素 $\bmod 3$ 的值就等于其颜色。证明是显然的，我们按从上到下从左到右的顺序填数，可以归纳证明，对于一个相邻格子颜色互不相同的矩阵的填数方案，处于斜对角的两个格子上写的数要么差 $2$，要么相等，这样待填的这 ......
coloring 思维 Atcoder Contest Grand

Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation

Chen T. and Wong R. C. Handling information loss of graph neural networks for session-based recommendation. KDD, 2020. 概 作者发现图用在 Session 推荐中存在: lossy ......
Recommendation Session-based Information Handling Networks

B. Greg and Graph

题目 B. Greg and Graph 题意 输入 n(1≤n≤500) 表示 n 个点的有向完全图，然后输入 n*n 的邻接矩阵 a，其中 a[i][j] 表示 i 到 j 的边权，范围 [1,1e5]（特例是 a[i][i]=0）。 图的节点编号从 1 开始。 然后输入 1~n 的排列，表示我 ......
Graph Greg and

Codeforces Round 847 (Div. 3) G.Tokens on Graph （构造）

传送门 题目大意 ** 给定一个无向图，我们定义图中有四种点，一种是黑色的点表示终点，并且黑色的点始终是1号点，一种是红色的点，一种是灰色的点，最后一种就是没有颜色的点。** ** 游戏规则：我们必须移动任意一个灰色的点到相邻的点上，如果灰色的点移动到了红色的点上，那么我们可以移动其他灰色的点继续上 ......
Codeforces Tokens Round Graph 847
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