normalizing graph flows
基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用 Application of graph auto-encoders based on regularization in recommendation algorithms
引言 看过的每一篇文章，都是对自己的提高。不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，积少成多，做更好的自己。 本文基于2023年4月6日发表于SCIPEERJ COMPUTER SCIENCE（PEERJ计算机科学）上的一篇名为《基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用》（Application of ......
Azure Data Factory（十一）Data Flow 的使用解析
一，引言 上一篇文字，我们初步对 Data Flow 有个简单的了解，也就是说可以使用 Data Flow 完成一些复杂的逻辑，如，数据计算，数据筛选，数据清洗，数据整合等操作，那我们今天就结合 Data Flow 中的常用数据转换逻辑拉演示在实际场景中如何实现。 Task1：将数据源的数据进行分组 ......
使用 Microsoft Graph oFFICE365 sendmail C#
using Microsoft.Graph; using Azure.Identity; using Microsoft.Graph.Models; var scopes = new[] { "https://graph.microsoft.com/.default" }; var tenantId ......
flow
To produce cane sugar, one raw material-ripe sugar canes is the necessity. Having matured for one year to a year and a half, the canes are reaped eith ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
[ARC105E] Keep Graph Disconnected 题解
赛时冲了两个多小时没冲出来，想得断断续续，导致没想到如何处理奇偶。 思路 根据限制条件一，可以知道最后的图一定是两个连通块，其中一块包含 \(1\)，另一块包含 \(n\)。因为此时再想连边就必须连通两个块，使其不合法了。 每次操作都是新增一条边，那么到最后的边数是多少呢？假设其中一个连通块有 \( ......
忻州师范学院（XinZhou Normal University） 靠近省会太原
忻州师范学院 位置：忻州市忻府区和平西街10号 忻州师范学院（XinZhou Normal University），位于山西省忻州市，简称“忻州师院”，是山西省人民政府举办的一所全日制普通本科高等师范学校、山西省硕士学位立项建设单位、国家级“人才培养模式创新实验区”。忻州师范学院的前身是山西省忻县师 ......
[转]Power Automate - Run flows on a schedule
Run flows on a schedule in Power Automate - Power Automate | Microsoft Learn In this article Create a recurring flow Configure advanced options Create ......
pytorch反向传播错误解决：RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed. Specify retain_graph=True when calling backward the first time.
pytorch反向传播错误解决： 错误： RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed. Specify retain_graph=T ......
CF295B Greg and Graph 题解 floyd性质题
题目链接：https://codeforces.com/problemset/problem/295/B 题目描述可参见 洛谷 解题思路完全来自 aiiYuu巨佬的博客 一道很好地利用了 floyd 算法性质的题目。 floyd算法 示例程序： #include <bits/stdc++.h> us ......
Spring '24：不容错过的Salesforce Flow 10大新功能！
Flow帮助客户在系统中快速实现复杂业务流程的自动化，现如今每月提供1万亿次自动化，每月为客户节省1090亿小时。通过使用Einstein、GPT和Data Cloud为Flow提供支持，不仅提高了可用性，而且确保客户能够访问最先进的工具，以实现更高的工作效率。 Flow是整个Salesforce平 ......
Android 之 实验3 Flow与ImageView、ImageButton的基本使用
实验3 Flow与ImageView、ImageButton的基本使用 一、实验目的及要求 通过本实验的学习，使学生掌握Flow与ImageView、ImageButton的基本使用。 二、实验设备（环境）及要求 Android Studio 三、实验内容与步骤 利用Flow与ImageView、I ......
Unity3D Shader Graph 使用 DDXY 节点达到抗锯齿的原理详解
Unity3D是一款非常强大的游戏开发引擎，而Shader Graph是Unity3D中用于制作和编辑着色器的工具。在游戏开发中，抗锯齿是一个非常重要的技术，它可以使得游戏画面更加平滑，减少锯齿感。在本文中，我们将详细介绍如何使用Unity3D Shader Graph中的DDXY节点实现抗锯齿效果 ......
《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。T ......
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to graphs and tf.function
Graphs are data structures that contain: a set of tf.Operation objects, which representing units of computation; and tf.Tensor objects, which represen ......
MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video
目录概符号说明MMGCN代码 Wei Y., Wang X., Nie L., He X., Hong R. and Chua T. MMGCN: Multi-modal graph convolution network for personalized recommendation of mic ......
神经网络优化篇：详解归一化输入（Normalizing inputs）
归一化输入 训练神经网络，其中一个加速训练的方法就是归一化输入。假设一个训练集有两个特征，输入特征为2维，归一化需要两个步骤： 零均值 归一化方差； 希望无论是训练集和测试集都是通过相同的\(μ\)和\(σ^2\)定义的数据转换，这两个是由训练集得出来的。 第一步是零均值化，\(\mu = \fra ......
洛阳师范学院Luoyang normal university
洛阳师范学院是一所省属普通高等本科院校，位于千年帝都、牡丹花城、丝路起点——洛阳。学校地处伊水之滨，万安山下，东汉太学便发端于此。南望二程故里，传颂着程门立雪、鲁台望道的佳话；西望关林和世界文化遗产龙门石窟，绽放着世界文化遗产的璀璨光芒。 学校前身是始建于1916年的河南省立河洛师范学校，历经河南省 ......
Generalised f-Mean Aggregation for Graph Neural Networks
目录概符号说明GenAgg代码 Kortvelesy R., Morad S. and Prorok A. Generalised f-mean aggregation for graph neural networks. NIPS, 2023. 概 基于 MPNN 架构的 GNN 主要在于 agg ......
Cold Brew: Distilling Graph Node Representations with Incomplete or Missing Neighborhoods
目录概符号说明Cold Brew代码 Zheng W., Huang E. W., Rao N., Katariya S., Wang Z., Subbian K. Cold brew: Distilling graph node representations with incomplete or ......
ARC105E Keep Graph Disconnected 题解
ARC105E 正向考虑是很难的，从结果入手，发现最后一定是分别包含 \(1\)，\(n\) 的两个完全图。 考虑表示出这两个人一共加了多少边：\(\frac{n(n-1)}{2}-m-x(n-x)\)，\(x\) 表示点 \(1\) 所在集合的大小。 由于是判断先手还是后手必胜，所以只需看结果对 ......
Graph Condensation for Graph Neural Networks
目录概符号说明MotivationGCOND代码 Jin W., Zhao L., Zhang S., Liu Y., Tang J. and Shah N. Graph condensation for graph neural networks. ICLR, 2022. 概 图上做压缩的工作. ......
Codeforces 1900E Transitive Graph
考虑题目的限制条件：存在 $a\to b, b\to c$ 的边，就会有 $a\to c$ 的边。 考虑 $p_{1\sim k}$，满足这 $k$ 个点按顺序组成了一个环且无重点。 那么 $p_1\to p_2, p_2\to p_3$，就有 $p_1\to p_3$，又有 $p_3\to p_4 ......
2023最新高级难度Spring Web Flow面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 [ 面试宝典-高级难度Spring Web Flow面试题合集](https://offer.houxu6.top/tag/Spring Web Flow) 问: 请您详细解释在Spring Web Flow中如何实现复杂业务流程的嵌套和组合？ 在Spring Web F ......
[AGC043C] Giant Graph 题解
题意： 给定三个简单无向图\(G_1,G_2,G_3\)，其中每个图的点数均为\(n\)，边数分别为\(m_1,m_2,m_3\)。 现在根据\(G_1,G_2,G_3\)构造一个新的无向图\(G\)。\(G\)有\(n^3\)个点，每个点可以表示为\((x,y,z)\)，对应\(G_1\)中的点\ ......
2023最新中级难度Spring Web Flow面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 [ 面试宝典-中级难度Spring Web Flow面试题合集](https://offer.houxu6.top/tag/Spring Web Flow) 问: 请解释什么是Spring Web Flow，并简要介绍其工作原理。 Spring Web Flow是Spri ......
[ARC105E] Keep Graph Disconnected
NOIP 模拟赛原题，赛时还是没切。 正解奇偶性。 考虑最终不能走的时候是什么情况，当且仅当图中只剩下两个联通块了。设其中一个联通块的点数为 \(k\)，那么另一个的点数为 \(n - k\)。所以两人一共的操作次数为 \(sum = \frac{n \times (n-1)}{2}-m-k \ti ......
LightGCL Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning For Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前的图对比学习方法都存在一些问题，它们要么对用户-项目交互图执行随机增强，要么依赖于基于启发式的增强技术（例如用户聚类）来生成对比视图。这些方法都不能很好的保留内在的语义结构，而且很容易受到噪声扰动的影响。所以我们提出了一个图对比学习范式LightGCL来减轻基于CL的推荐者的通 ......
SiReN Sign-Aware Recommendation Using Graph Neural Networks论文阅读笔记
Abstract 目前使用GNN的推荐系统主要利用高评分的正向用户-物品交互信息。但是如何利用低评分来表示用户的偏好是一个挑战，因为低评分仍然可以提供有用的信息。所以在本文中提出了基于GNN模型的有符号感知推荐系统SiReN，SiReN有三个关键组件 构造一个符号二部图更精确的表示用户的偏好，分为两 ......