matching subgraph neural
7-1896C - Matching Arrays
题意： 两个数组\(a和b\)，对\(b\)任意排序， 使得\(a[i]>b[i]的个数为x\)，要求输出能满足的数列。 思路： 一个任意排序，相当于两个任意排序，都升序，发现规律，\(让排序后的b数组，循环右移x位置\) ，满足条件则输出，否则一定不满足。 代码： 点击查看代码 #include< ......
Docker启动失败,提示"iptables: No chain/target/match by that name"
一、问题现象 docker容器报错: docker: Error response from daemon: driver failed programming external connectivity on endpoint etlmysql (12ccdbcef942bef6f32dbfc15 ......
Graph Neural Networks with Diverse Spectral Filtering
目录概符号说明DSF代码 Guo J., Huang K, Yi X. and Zhang R. Graph neural networks with diverse spectral filtering. WWW, 2023. 概 为每个结点赋予不同的多项式系数. 符号说明 \(\mathcal{ ......
Convolutional Neural Networks on Graphs with Chebyshev Approximation, Revisited
目录概符号说明MotivationChebNetII代码 He M., Wei Z. and Wen J. Convolutional neural networks on graphs with chebyshev approximation, revisited. NIPS, 2022. 概 作 ......
DOJ-team-match 7-采购奖品
DOJ-team-match 7-采购奖品 题目传送门 思路：非常简单，按物品的单价排序，商品的单价小，我们就尽量多的选它 代码： #include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct node { int cost,num; }a[110]; in ......
DOJ-team-match 7-过河问题
DOJ-team-match 7-过河问题 先模拟一下样例 1 2 5 10 1和2去，耗时2 1回，耗时3 5和10去，耗时13 2回，耗时15 1和2去，耗时17 现在我们把题目化为两种策略 策略1：共2人，一起过河，用时较小的将手电筒放回 策略2：共4人，耗时较小的两人先过，接着将手电筒送回， ......
DOJ-team-match 7-钻石矿工
DOJ-team-match 7-钻石矿工 题目传送门 首先画图 假设有两个点，那么去钻石的方案就如上图 那么我们就需要比较蓝线的长度与红线的长度 先看一下两点之间距离公式 $\sqrt{(x-u)2+(y-v)2}$ 这个公式就是运用了勾股定理，一直两条边，求第三条 接着，我们比较蓝线与红线的长短 ......
DOJ-team-match 8-吃蛋糕
DOJ-team-match 8-吃蛋糕 放张图自己体会(doge 类似于爬楼梯的递推题 动态转移方程，或者说递推式： dp[i]=dp[i-1]+dp[i-k] 其中$i≥k$ 代码： #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int m ......
DOJ-team-match 9-2017篮球队
DOJ-team-match 9-2017篮球队 题面 一道动态规划题 $f_{i, j, k}$表示前i个人里取j个，身高大于等于k的方法数 得到状态转移方程为$f_{i, j, k} = f_{i − 1, j − 1, k − a_i}$ 由于这样空间不够，我们需要降维 代码： #includ ......
DOJ-team-match 7-活动选择F604
DOJ-team-match 7-活动选择F604 题目传送门 那个F604是干啥的我似乎也不知道 思路依旧很简单，右端点排序，这个活动结束得越早留给后面的时间就越多 代码： #include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct node { int ......
DOJ-team-match 7-20210919小学组-取数游戏
DOJ-team-match 7-20210919小学组-取数游戏 取数游戏 题目传送门 首先明确一下贪心策略： 两人必然会从大往小取 当自己无法得分时，最优策略就是不让对方得分 当自己可以得分时，得分 所以，最后只需要便利数组，当A或B能得分时便得分，不能得分就不得分，但是不管能否得分都需要将最大 ......
DPO Matching
题意 给定一张大小为 \(2n\) 的图，求该图二分图匹配的方案数。 \(n \le 21\)。 Sol 状压板题。 设 \(f_T\) 表示 \(T\) 集合内的点被匹配。 直接转移即可。 Code #include <iostream> #include <algorithm> #include ......
How Powerful are Spectral Graph Neural Networks?
目录概符号说明Spectral GNNChoice of Basis for Polynomial FiltersJacobiConv代码 Wang X. and Zhang M. How powerful are spectral graph neural networks? ICML, 2022 ......
Excel中最牛的Index和match函数介绍
Excel函数,INDEX函数详解,MATCH函数详解,INDEX和MATCH函数的结合使用,Excel数据查找和返回,Excel数据分析技 ......
神经网络入门篇：神经网络的梯度下降（Gradient descent for neural networks）
神经网络的梯度下降 在这篇博客中，讲的是实现反向传播或者说梯度下降算法的方程组 单隐层神经网络会有\(W^{[1]}\)，\(b^{[1]}\)，\(W^{[2]}\)，\(b^{[2]}\)这些参数，还有个\(n_x\)表示输入特征的个数，\(n^{[1]}\)表示隐藏单元个数，\(n^{[2]} ......
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 ......
python安装pandas提示ERROR: No matching distribution found for pandas
安装pandas失败，提示： ERROR: No matching distribution found for pandas 解决办法： pip install pandas -i https://pypi.douban.com/simple 记着用https。 ......
A Detector-Oblivious Multi-Arm Network for Keypoint Matching读书笔记
A Detector-Oblivious Multi-Arm Network for Keypoint Matching 背景:由于关键点检测器是在不同的损失函数下训练的，并且采用不同的算法设计的，因此它们通常对同一关键点坐标给出不同的描述(和置信度)。因此，每次与不同的关键点检测器组合时，都需要重 ......
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 ......
Neural Networks投稿要求总结
自用，NN投稿要求，相关的部分的中文版翻译，原文链接：https://www.sciencedirect.com/journal/neural-networks/publish/guide-for-authors Neural Networks 投稿要求 介绍 国际神经网络学会、欧洲神经网络学会和日 ......
神经网络入门篇：详解计算一个神经网络的输出（Computing a Neural Network's output）
一个神经网络的输出 首先，回顾下只有一个隐藏层的简单两层神经网络结构： 图1.3.1 其中，\(x\)表示输入特征，\(a\)表示每个神经元的输出，\(W\)表示特征的权重，上标表示神经网络的层数（隐藏层为1），下标表示该层的第几个神经元。这是神经网络的符号惯例，下同。 神经网络的计算 关于神经网络 ......
ModuleNotFoundError: No module named 'google_drive_downloader'&&No matching distribution found for google_drive_downloader
安装 googledrivedownloader (adaface) C:\Users\liruilong\Documents\GitHub\caface_demo\demo>python main.py --fusion_method cluster_and_aggregate Traceback ......
Graph Neural Networks with Adaptive Residual
目录概符号说明AirGNN代码 Liu X., Ding J., Jin W., Xu H., Ma Y., Liu Z. and Tang J. Graph neural networks with adaptive residual. NIPS, 2021. 概 基于 UGNN 框架的一个更加鲁 ......
Is Homophily a Necessity for Graph Neural Networks?
目录概 Ma Y., Liu X., Shah N. and Tang J. Is homophily a necessity for graph neural networks? ICLR, 2022. 概 探究 Homophily 假设 (即相互连接的结点相似) 对于 GCN 发挥效果是否是必须 ......
题解 AGC034D【Manhattan Max Matching】
题解 AGC034D【Manhattan Max Matching】 problem 在一个二维坐标系内，点 \((RX_i,RY_i)\) 上有 \(RC_i\) 个红球，点 \((BX_i,BY_i)\) 上有 \(BC_i\) 个蓝球，且保证 \(\sum_{i=1}^{n}RC_i=\sum ......
华为最高学术成果发表 —— 《Nature》正刊发表论文《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》
论文《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》的《Nature》地址： https://www.nature.com/articles/s41586-023-06185-3.pdf 论文的代码地 ......
GraphPrompt: Unifying Pre-Training and Downstream Tasks for Graph Neural Networks
目录概符号说明GraphPrompt代码 Liu Z., Yu X., Fang Y. and Zhang X. GraphPrompt: Unifying pre-training and downstream tasks for graph neural networks. WWW, 2023. ......
GPT-GNN: Generative Pre-Training of Graph Neural Networks
目录概符号说明GPT-GNN代码 Hu Z., Dong Y., Wang K., Chang K. and Sun Y. GPT-GNN: Generative pre-training of graph neural networks. KDD, 2020. 概 比较早的一篇图预训练模型. 符号 ......