prediction embedding enhanced network
如何给vite代理的network中显示代理地址
vite 代理的项目，一般看不到代理的目标地址 如图： 如果要查看代理的目标地址，本文提供两种方式 1，configure配置 如图，通过configure，我们可以拿到proxy代理实例，通过注册on事件，可以在回调函数里面拿到目标地址和请求的路径，从而设置header 2， bypass配置 其 ......
论文阅读笔记：Revisiting Prototypical Network for Cross Domain Few-Shot Learning
标题：重新审视用于跨领域少样本学习的原型网络 研究背景： 问题背景：原型网络是一种流行的小样本学习方法， 其网络简单而直观，对于小样本学习问题有着较好的表现，尤其是在图像分类等领域。 存在问题：然而，当推广到跨领域的少样本分类任务时，其性能出现了大幅度下降，这严重限制了原型网络的实用性。 研究动机： ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Hierarchical Self-Atention Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：WWW，时间：2023，学校：东北大学计算机与通信工程学院 摘要： 目前TKGC模型存在的问题：只考虑实体或关系的结构信息，而忽略了整个TKG的结构信息。此外，它们中的大多数通常将时间戳视为一般特征，不能利用时间戳的潜在时间序列信息。 本文的方法：一种基于自注意机制和历时嵌入技术的分层自注意嵌 ......
解决问题：Unable to start embedded container; nested exception is java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.catalina.Context.addServletMapping(Ljava/l
因为有重复的jar 原因：springboot有自己的tomcat运行环境我们又在构件路径中添加了tomcat 解决方法：把项目构件路径中的tomcat给移除 ......
爬虫获取网页开发者模式NetWork信息
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; using OpenQA.Selenium; using ......
问题解决：在eclipse中SpringBoot启动报Cannot determine embedded database driver class for database type NONE
原因：yml文件被移除不能扫描到 解决方法： 右键项目属性打开构建路径 选择resouces所在的文件夹将排除中的东西给移除 完成解决问题 ......
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 ......
Embedding 模型收录
效果测评，非官方结果，仅供参考 text2vec-base-chinese 说明 关联模型 text2vec-large-chinese text2vec-base-chinese-paraphrase：https://huggingface.co/shibing624/text2vec-base- ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Adaptive Path-Memory Network for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：IJCAI，时间：2023，学校：1 中国科学院计算机网络信息中心，北京 2中国科学院大学，北京 3 澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室，澳门 4 香港科技大学(广州)，广州 5 佛罗里达大学计算机科学系，奥兰多 摘要： 提出一种新的具有TKG关联特征的体系结构建模方法，即自适应路径-记忆网 ......
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]} ......
【论文阅读】OneNet Enhancing Time Series Forecasting Models under Concept Drift by Online Ensembling
原始题目：OneNet: Enhancing Time Series Forecasting Models under Concept Drift by Online Ensembling 中文翻译：OneNet：通过在线集成增强概念漂移下的时间序列预测模型 发表时间：2023年09月22日 平台： ......
How Attentive are Graph Attention Networks?
目录概符号说明GATv2代码 Brody S., Alon U. and Yahav E. How attentive are graph attention networks? ICLR, 2022. 概 作者发现了 GAT 的 attention 并不能够抓住边的重要性, 于是提出了 GATv2 ......
Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks论文阅读
目录Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks1、问题背景贡献点：2、系统建模及问题公式化系统建模问题公式化联合内容缓存和用户 ......
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 ......
Chen Shuo's Practical Network Programming - TTCP Lecture代码注释
下面是C语言版本的TTCP，主要注释的是void receive(const Options& opt);函数，负责在服务器接收客户端发送的数据： // muduo/examples/ace/ttcp/ttcp_blocking.cc #include ... // 接受新的TCP连接 static ......
study of 'Missing data imputation framework for bridge structural health monitoring based on slim generative adversarial networks'
the Stochastic Gradient Descent (SGD):为了提高鲁棒性，SGAIN框架的优化器采用了随机梯度下降（SGD） 一，SGAIN框架有两个重要目的：鉴别器D的目的是最大化正确预测M矩阵的概率；生成器的目的是最小化D预测M矩阵的概率。此外，利用反向传播算法对发生器和鉴别器 ......
使用Bert模型实现embedding嵌入
参考文献：保姆级教程，用PyTorch和BERT进行文本分类 - 知乎 (zhihu.com) 模型地址：https://huggingface.co/bert-base-cased from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenize ......
MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation
论文名： MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation "MS-TCN++: 用于动作分割的多阶段时域卷积" Shi-Jie Li#, Yazan AbuFarha#, Yun Liu, Mi ......
embedding嵌入
自然语言处理领域中，"embedding"（嵌入）通常指将高维的数据映射到低维空间的过程。在自然语言处理中，最常见的是词嵌入（word embeddings） 发展 横向发展： Word Embedding到其他类型的Embedding： 最初，嵌入技术主要应用于自然语言处理中的Word Embed ......
剖析网络测量：Counting and Measuring Network Traffic
全文共18000字，讲解了网络测量和计数中的多方面知识：网络测量的意义、网络测量的手段分类、网络测量在实现上的挑战、以及解决这些挑战所用到的技术和协同方案等等。 参考书籍有：《Network Algorithmics: An Interdisciplinary Approach to Designi ......
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 ......
DPABInet做 Network Contruction时一直报错“函数或变量 'nets_netmats' 无法识别”
DPABInet模块做 Network Contruction时一直显示报错“函数或变量 'nets_netmats' 无法识别”，是因为没有将FSLNets导入路径，所以找不到该函数。 但是按照FSL的官方链接FSLNets - FslWiki (ox.ac.uk)又一直加载不出安装包的下载，于是 ......
Recurrent Marked Temporal Point Processes: Embedding Event History to Vector
目录概MotivationMarked Temporal Point Process代码 Du N., Dai H., Trivedi R., Upadhyay U., Gomez-Rodriguze M. and Song L. Recurrent marked temporal point pr ......
“Job for network.service failed because the control process exite”问题
[root@node3 ~]# service network restart Restarting network (via systemctl): Job for network.service failed because the control process exited with err ......
Rotary Position Embedding分析
1 旋转角度计算 计算公式如下，其中d为词嵌入维度， \[\theta_j=10000^{-2(j-1)/d},j\in [1,2,\ldots,d/2] \]# 计算词向量元素两两分组之后，每组元素对应的旋转角度 # 维度：[dim / 2] freqs = 1.0 / (theta ** (to ......
整理《DQNViz: A Visual Analytics Approach to Understand Deep Q-Networks》
DQNViz: A Visual Analytics Approach to Understand Deep Q-Networks 论文/强化学习可视化 摘要 打算研究深度强化学习方向，整理最近的一篇 2019 年的论文，作为总结思考！ 论文介绍 该论文是一篇 2019 年，有关基于可视化进行强化学 ......