pre-training generative networks training
Putty连接虚拟机(在win11中安装的ubuntu20.04)提示: Network error: Connection refused
# 开启防火墙 sudo ufw enable# 开启22号端口 sudo ufw allow 22 # 重启防火墙 sudo ufw reload # 查看状态 sudo ufw status # 安装ssh sudo apt install openssh-server# 尝试能否远程登录ssh ......
ubuntu network配置
引用: ubuntu 22.04如何配置静态IP、网关、DNS - 小鲨鱼2018 - 博客园 (cnblogs.com) Network configuration | Ubuntu 1、当前系统 lsb_release -a ubuntu 22.04. 2、进入/etc/netplan/目录,列 ......
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 ......
generate a 3D chart in Python using the CSV data
Here's an example of how you could use Matplotlib to create a 3D scatter plot from your CSV data: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ......
docker network
引子 https://github.com/fanqingsong/fastapi-react-postgres-keycloak-sso docker compose 配置文件定义了若干service version: "3" services: nginx: image: nginx:1.17 ......
最新Cobalt strike 4.8(专业版)([*] Generating X509 certificate and keystore (for SSL)报错解决)
ColbaltStrike搭建和使用 下载: https://anonfiles.com/eay1D0rfzc/CobaltStrike4_8_lusuo_rar 解压(如有)密码:lusuo kali 中: ┌──(root㉿kali)-[~] └─# unrar x CobaltStrike4_ ......
Mybatis-Plus generator
自动生成 CodeGenerator.java package com.lily.blog; import com.baomidou.mybatisplus.generator.FastAutoGenerator; import com.baomidou.mybatisplus.generator. ......
论文阅读笔记《Training Socially Engaging Robots Modeling Backchannel Behaviors with Batch Reinforcement Learning》
Training Socially Engaging Robots Modeling Backchannel Behaviors with Batch Reinforcement Learning 训练社交机器人:使用批量强化学习对反馈信号行为进行建模 发表于TAC 2022。 Hussain N, ......
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 ......
使用Openapi Generator生成TS相关代码
Openapi Generator是Swagger Codegen的分支,但功能更加强大 1.安装JDK【略】 2.下载jar包 wget https://repo1.maven.org/maven2/org/openapitools/openapi-generator-cli/6.5.0/open ......
m车载自组织网络(Vehicular Ad-hoc Network,VANET)通信系统的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 这里根据那个fluid dynamic model 和stochastic model模型,这里使用一种如下的车辆移动模型,能够反映出车辆移动的随机性和连续性。 首先,考虑到第三步骤的实际的问题的仿真,因此,我们在这里 ......
E. Generate a String(典:贪心+动态规划)
题目 E. Generate a String 题意 输入三个不同的整数 $n(1 \leq n \leq 10^7),x,y(1 ≤ x, y ≤ 10^9)$。 从 0 开始,每次可以 + 1 , - 1 ,代价是x,或者当前值 * 2,代价是y 问怎样才能到达n用最小的代价 思路 第一方法是暴 ......
FreeSql.Generator实体类生成器
一、安装: dotnet tool install -g FreeSql.Generator 安装前请先安装.net core3.1以上版本,建议安装vs2019以上版本 二、说明 FreeSql.Generator --help 三、简单使用,可以创建bat文件: FreeSql.Generato ......
使用mybatis-generator 能生成 但是实际使用时抛出异常Invalid bound statement (not found)
好多好多好多红 但是重点是一句org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found): {}.dao.mapper.MemberMapper.selectByExample 网络上查了好多次 都没 ......
Twitter延迟转化论文《Addressing Delayed Feedback for Continuous Training with Neural Networks in CTR prediction》阅读
背景 由于用户的兴趣是实时变化的,现代推荐、广告系统采用了流式更新的方式来捕捉用户实时兴趣的变化。实时训练的方式面临的一个难题就是正样本的回传是有延迟的,一个实时发送的负样本其实是无法确认是否是真的负样本的。也就是说实时观测到的数据流是一个有偏数据流,并不是真实的数据。如果模型在这个有偏分布上学习, ......
mybatis-plus-generator生成代码
mybatis-plus-generator 生成代码 依赖包 <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.0.6</versio ......
[Pix2Pix] Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial NetWorks
paper:https://arxiv.org/pdf/1611.07004.pdf [CVPR 2017] code: https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix https://phillipi.github.io/pix2pi ......
《Generative Adversarial Nets》论文精读
#论文精读《Generative Adversarial Nets》 导言:生成模型是目前爆火的一个研究方向,据Microsoft对于ChatGPT-4的研究称“ChatGPT-4可以看成是通用型人工智能(AGI)的早期版本;其独特的推理能力和理解语义能力迅速在全球掀起了大模型研究的一股热潮。不仅仅 ......
VeriSilicon's Vivante® Neural Network Processor (NPU) IP
高度可扩展、可编程的计算机视觉和人工智能处理器 芯原Vivante的神经网络处理器 (NPU) IP是高度可扩展、可编程的计算机视觉和人工智能处理器,支持终端、边缘端及云端设备的人工智能运算升级。Vivante NPU IP可满足多种芯片尺寸和功耗预算,是具成本效益的优质神经网络加速引擎解决方案。 ......
build、dev、generate、preview和postinstall的区别?
这些指令是在 package.json 文件中定义的 Nuxt.js 命令。 nuxt build:用于构建 Nuxt.js 应用程序生成静态文件和服务器端渲染的 bundle 文件。运行该命令后,将在 .nuxt 目录中生成生成的文件。 nuxt dev:用于启动 Nuxt.js 应用程序的开发模 ......
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 ......
Learning A Single Network for Scale-Arbitrary Super-Resolution
Learning A Single Network for Scale-Arbitrary Super-Resolution abstract 现有的single image SR网络是为具有特定整数比例因子(例如,×2/3/4)的图像开发的,无法处理非整数和非对称 SR。 在本文中,作者建议从特定 ......
tf.train.Example的用法
目录前言tf.train.BytesList等tf.train.Featuretf.train.Featurestf.train.Example前言最近在看到一个代码时,里面用到了tf.train.Example,于是学习了其用法,这里记录一下,也希望能对其他朋友有用。另外,本文涉及的代码基于pyt ......
论文解读《Interpolated Adversarial Training: Achieving robust neural networks without sacrificing too much accuracy》
论文信息 论文标题:Interpolated Adversarial Training: Achieving robust neural networks without sacrificing too much accuracy论文作者:Alex LambVikas VermaKenji Kawa ......
verilog语法:for与generate...for
1 for循环 for循环必须在always块内使用,对应的always块内的变量需声明为reg类型。 verilog的for和C语言的for的不同点:C语言的for里面的语句是串行执行,而verilog的for内的语句是并行执行的。例如下面的移位寄存器案例。 integer i; always @ ......
迁移学习(VMT)《Virtual Mixup Training for Unsupervised Domain Adaptation》
论文信息 论文标题:Virtual Mixup Training for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Takeru Miyato, S. Maeda, Masanori Koyama, S. Ishii论文来源:2019 CVPR论文地址:download ......
Gogs 推送 URL 被解析到默认禁用的本地网络地址(Payload URL resolved to a local network address that is implicitly bloc)
原帖地址:https://blog.51cto.com/u_1472521/5981347 问题配置 Web 钩子使用本地 URL 出现错误。 解决方法修改 app.ini 配置文件,添加参数 LOCAL_NETWORK_ALLOWLIST 后重启服务。 如果是多个用逗号分开,例如 ......
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 ......
[FireDAC][Phys]-330. Cannot generate update query. Update table undefined.
在正式的查询SQL前,用了临时表存储查询条件,数据正常加载,结果编辑、保存时报错了 代码是老早前写,现在看,其实完全可以直接用存储过程的结果,也不用中间再转一次,这个异常也就可以避过去了 ......
Series-Parallel Networks UVA - 10253
给定 n,求有多少树满足:任意非叶子节点的儿子不少于 2 , 叶子节点个数为 n ......