prediction embedding enhanced network
pytorch(9.7) keras-Embedding 嵌入层
https://www.tensorflow.org/text/guide/word_embeddings 将文本表示为数字 机器学习模型将向量（数字数组）作为输入。处理文本时，您必须做的第一件事是想出一种策略，将字符串转换为数字（或“矢量化”文本），然后再将其输入模型。 1独热编码 作为第一个想法 ......
: Only one usage of each socket address (protocol/network address/port) is normally permitted.
2023/10/16 19:07:45 tick2023/10/16 19:07:46 dial tcp 7.11.12.26:3309: connectex: Only one usage of each socket address (protocol/network address/port) ......
论文阅读（四）—— Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition
 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3279428/2... ......
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 关键词：LSTM，Seq2Seq 📜 研究主题 采用深度神经网络DNN 使用LSTM，并翻转输入句子顺序提升性能 ✨创新点： 更换seq2seq中RNN单元为LSTM，有提升对长句子训练速度的可能 ......
论文：Very deep convolutional networks for large-scale image recognition-VGG
论文名： Very deep convolutional networks for large-scale image recognition "用于大规模图像识别的深度卷积网络" 了解VGG模型 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： ......
Networking
Computer networks use network protocols to communicate with each other. Network protocols are often abstracted into different layers. For example, Ope ......
Triangle Graph Interest Network for Click-through Rate Prediction
目录概TGINMotivation: Triangle 的重要性Model代码 Jiang W., Jiao Y., Wang Q., Liang C., Guo L., Zhang Y., Sun Z., Xiong Y. and Zhu Y. Triangle graph interest ne ......
Dual Graph enhanced Embedding Neural Network for CTR Prediction
目录概DG-ENN Guo W., Su R., Tan R., Guo H., Zhang Y., Liu Z., Tang R. and He X. Dual graph enhanced embedding neural network for ctr prediction. KDD, 202 ......
[论文精读][基于点云的蛋白-配体亲和力]A Point Cloud-Based Deep Learning Strategy for Protein-Ligand Binding Affinity Prediction
我需要的信息 代码，论文 不考虑共价键，每个点包括了六种原子信息，包括xyz坐标，范德华半径，原子重量以及来源（1是蛋白质，-1是配体）。原子坐标被标准化，其它参数也被标准化。对不足1024个原子的的复合体，补0到1024。 增加考虑的原子从1024到2048，没有提升，增加原子信息通道，没有提升（ ......
Fi-GNN: Modeling Feature Interactions via Graph Neural Networks for CTR Prediction
目录概Fi-GNN代码 Li Z., Cui Z., Wu S., Zhang X. and Wang L. Fi-GNN: Modeling feature interactions via graph neural networks for ctr prediction. CIKM, 2019. ......
2023ICCV_Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image Enhancement
一. Motivation (1) Retinex理论没有考虑到噪声，并且基于Retinex分解的网络通常需要很多阶段训练。 (2)直接使用从CNN从低光图像到正常光图像的映射忽略了人类的颜色感知，CNN更适合捕获局部信息，对于捕获远程依赖和非局部自相似性方面存在局限。 二.Contribution ......
JavaScript Library – YouTube Embedded、YouTube Player API、YouTube Data API
YouTube Embed Video 参考: Embed videos & playlists 它和 Google Maps Embed 类似，是通过 iframe 完成的。 <iframe width="800" style="aspect-ratio: 16 / 9" src="https:/ ......
Convolutional Neural Networks（CNN）
数学基础 卷积 卷积这一概念从最原始来说属于一种数学的运算方法，两个数列进行卷积，是指将一个数列翻转后，从另一个数列最左侧开始滑动求和 来到计算机科学中，由于卷积核往往采用对称矩阵，所以翻转这一动作实际就可以忽略掉了。通过卷积核中数据的不同排列，实现提取出输入图片中的特定特征。 训练 + 预测 目前 ......
学习笔记427—Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'解决方法
Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'解决方法 本文文要介绍Python中，使用 Keras 执行yhat_classes = model.predict_classe ......
状态: 失败 -测试失败: IO 错误: The Network Adapter could not establish the connection (CONNECTION_ID=BMRc/8PgR2+0i4PK2tnHQA==)
1.问题 问题如标题所示，在使用Oracle SQL Developer连接时发现错误： 状态: 失败 -测试失败: IO 错误: The Network Adapter could not establish the connection (CONNECTION_ID=BMRc/8PgR2+0i4 ......
GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks论文阅读笔记
GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks论文阅读笔记 摘要 因为结合图结构和特征信息会导致复杂的模型，解释GNN的预测没有得到解决，所有提出了一个GNNExplainer，是第一个通用的，与模型无关的方法，可以 ......
GAN（生成对抗网络，Generative Adversarial Network）
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型架构，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个神经网络组成。这两个网络之间进行博弈式训练。 生成器（Generator）：生成器是一个神经网络模型，它接收一个随机噪声向量作为输入，并试图生成与训练数据相似的新数据样本。生成器的目 ......
AlexNet模型：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
文献名：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 创新点： 首次利用AlexNet神经网络，在ImageNet分类中以巨大的优势打败非神经网络算法 模型： ......
论文阅读：A Lightweight Knowledge Graph Embedding Framework for Efficient Inference and Storage
ABSTRACT 现存的KGE方法无法适用于大规模的图（由于存储和推理效率的限制） 作者提出了一种LightKG框架： 自动的推断出码本codebooks和码字codewords，为每个实体生成合适的embedding。 同时，框架中包含残差模块来实现码本的多样性，并且包含连续函数来近似的实现码字的 ......
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》阅读笔记
论文标题 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 ImageNet ：经典的划时代的数据集 Deep Convolutional：深度卷积在当时还处于比较少提及的地位，当时主导的是传统机器学习算法 作者 一作 ......
使用BAPI_NETWORK_COMP_*实现生产订单组件的增删改查
1、文档说明 对于生产订单组件的增删改有多种办法，比较常用的有使用内部函数CO_XT_COMPONENT_*，有改造BAPI_ALM_ORDER_MAINTAIN来实现，各有千秋。 本文档介绍，通过PS的BAPI_NETWORK_COMP_*系列BAPI，来实现常见的组件先删后建的覆盖式操作，组件部 ......
Linux2.1.13网络源代码学习(https://qiankunli.github.io/2022/07/04/linux_2_1_13_network.html)
简介 简介 源码目录 网络分层 数据结构 套接字 套接字与vfs sk_buff结构 网络协议栈实现——数据struct 和 协议struct linux1.2.13 接收数据 收到数据包的几种情况 Socket 读取 发送数据 面向过程/对象/ioc 以下来自linux1.2.13源码，算是参见L ......
CNN -- Simple Residual Network
Smiling & Weeping 我爱你，从这里一直到月亮，再绕回来 说明： 1.要解决的问题：梯度消失 2. 跳连接，H(x) = F(x)+x,张量维度必须一致，加完后再激活。不要做pooling，张量的维度会发生变化 1 # 先是1个卷积层(conv, maxpooling, relu)，然 ......
iCOM Next Firmware - A Must-Have in 2023 for Enhanced Diagnostic Capabilities
In today's rapidly evolving world, technological advancements have become an integral part of various industries, including automotive diagnostics. As ......
[论文阅读] Anomaly detection via reverse distillation from one-class embedding
Anomaly detection via reverse distillation from one-class embedding Introduction 在知识蒸馏（KD）中，知识是在教师-学生（T-S）对中传递的。在无监督异常检测的背景下，由于学生在训练过程中只接触到正常样本，所以当查询是 ......
基于Jenkins的openEuler Embedded CI部署
基于Jenkins的openEuler Embedded CI部署流程 下面主要以CentOS 7系统为例，写出全流程、可能遇到的问题及解决方案。 安装Jenkins 参考链接：https://www.jenkins.io/doc/book/installing/linux/ Debian/Ubun ......
embedding是什么
部分内容参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/164502624 近年来，NLP自然语言处理、推荐系统，以及计算机视觉已成为目前工业界算法岗的主流方向，无论在哪个领域，对“Embedding”这个词概念的理解都是每个庞大知识体系的基石。 “Embedding”直译是嵌入式、 ......
avformat_network_init()解析备忘
基于ffmpeg-6.0. avformat_network_init()函数定义如下： int avformat_network_init(void) { #if CONFIG_NETWORK int ret; if ((ret = ff_network_init()) < 0) return r ......
[IJCAI 2023]Preventing Attacks in Interbank Credit Rating with Selective-aware Graph Neural Network
[IJCAI 2023]Preventing Attacks in Interbank Credit Rating with Selective-aware Graph Neural Network 问题 文章研究的是对银行间信用评价的攻击的预防。点是银行，边是银行间的借贷关系。 攻击方式有特征攻击 ......