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【略读论文|时序知识图谱补全】Tucker Decomposition with Frequency Attention for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：ACL，时间：2023，学校：北京航空航天大学，多伦多大学 关键词：基于张量分解；频率注意力；正则化 摘要： 之前基于张量分解的TKGC模型存在仅独立考虑一种关系与一个时间戳的组合，忽略了嵌入的全局性质的问题。 本文的方法：一种频率注意力（FA）模型来捕获一个关系与整个时间戳之间的全局时间依赖 ......
Python基础_01_MarkDown语法基础
MarkDown基础语法 [一]Typora （1）下载 官网：Typora 官方中文站 (typoraio.cn) 正版价格及介绍：89元/3台设备；89元三个设备码（重装系统设备码失效） 绿色版：网盘链接[ .\Typora\resources 文件夹下替换(app.asar)] (2)部分设置 ......
for循环语句
for循环是java程序设计中最有用的循环语句之一，一个for循环可以用来重复执行某条语句，直到条件得到满足。语法：for(表达式1;表达式2;表达式3){执行语句}表达式1：声明变量类型，并赋初始化值表达式2：指定循环条件表达式3：负责休整变量，改变循环条件public class ForDemo ......
Znote - Resources for Zimple Bank Project
Database Design: Tool: dbdiagram.io The DB Design: https://dbdiagram.io/d/Zimple-Bank-6563f8823be1495787c588f4 ......
Educational Codeforces Round 158 (Rated for Div. 2)
A - Line Trip 最后一段需要往返。 \[ans = \max(\max\limits_{i=1}^{n} a_i-a_{i-1},2(x-a_n)) \]Submission B - Chip and Ribbon 相当于问：每次给一个区间减一，最少需要选择多少个区间使得所有数变成 \( ......
Reference and inspiration from China's strategy for addressing water pollution issues in Africa
According to China's three line one permit measures, we believe that this has a certain reference value for water pollution issues in Africa. The "thr ......
Educational Codeforces Round 158 (Rated for Div. 2)
Educational Codeforces Round 158 (Rated for Div. 2) A - Line Trip 解题思路: 每次到加油站油都会加满，所以我们考虑到达两个加油站间需要的最大油量即可。 注意：最后一站的油量是一个来回。 代码: #include <bits/stdc+ ......
CF 158 (Rated for Div
CF-158 这次比赛较上次也是有进步，成功地多AC了一道题。但第4题也是很遗憾只差一点了。 A. Line Trip 题意：车在数轴上从$0$点到达$x$点又返回$0$点，有$k$点的油，可以走$k$个单位，在数轴上$a_1,a_2,a_3...a_n$处可以加油到$k$点，$0$点处和$x$点处 ......
Learning Graph Filters for Spectral GNNs via Newton Interpolation
目录概符号说明MotivationNewtonNet代码 Xu J., Dai E., Luo D>, Zhang X. and Wang S. Learning graph filters for spectral gnns via newton interpolation. 2023. 概 令谱 ......
Educational Codeforces Round 158 (Rated for Div. 2)
Educational Codeforces Round 158 (Rated for Div. 2) 基本情况 A题很水，几分钟秒了。 B题想到一个解，被自己 hack 掉之后没有重新想，一直想在自己一开始的基础上改好，结果最后B都没拿下。 B. Chip and Ribbon 我的思路 其实也是 ......
【前端VUE】Vue3条件渲染指令（v-if、v-else、v-else-if、v-show、v-for）
新建项目 npm create vite@latest 运行项目 cd 项目目录 npm install npm run dev 条件渲染指令 1、v-if v-if 指令用于条件性地渲染一块内容。这块内容只会在指令的表达式返回真值时才被渲染。 2、v-else 可以使用 v-else 为 v-if ......
Educational Codeforces Round 158 (Rated for Div. 2)
A. Line Trip 题意是：有n个加油点，人要来回两趟，问你最少要多少油？ using namespace std; int a[100]; void solve(){ int n,m; cin>>n>>m; for(int i=1;i<=n;i++)cin>>a[i]; int ans=a[ ......
Probabilistic principal component analysis-based anomaly detection for structures with missing data（概率主成分分析PPCA）
SHM can provide a large amount of data that can reveal the variation in the structure condition什么是压缩传感，数据重构，研究背景与意义，怎么用 基于模型的方法不可避免的缺点是模型的不确定性，因为很难创建能 ......
Educational Codeforces Round 158 (Rated for Div. 2) A-C
A 大致题意： 有一条长度为x的直线公路，最开始你位于0号点并且此时你的油箱装满了油，公路有n个加油站，当你经过加油站的时候你可以在加油站加满油，每走一个单位需要花费1升油量，起始位置和终点没有加油站，请问你的油箱容量至少为多少升才可以够你跑一个来回。 解题思路： 我们的路径大致是这样0 -> a[ ......
Educational Codeforces Round 158 (Rated for Div. 2) 补题AB
Problem - A - Codeforces 签到题，但是出现了一些问题，测试用例2一直没搞出来 思路很容易想到，汽车油量必须保证能够通过任意相邻的两个加油站，也就是数组里的a[i]-a[i-1]的距离，特殊的，第一次需要将a[0]=0这样进行初始化，其他的使数组从1开始赋值，对应从第一个加油站 ......
Adaptive Sparse Pairwise Loss for Object Re-Identification
https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/130037400 triplet loss中需要计算每个样本之间的距离，从而计算出loss，作者认为同一类的某些样本可能存在有害的信息，所以不应该将所有样本都用于计算loss。作者提出的SP loss中 ......
A Robust Method for Electrical Equipment Infrared and Visible Image Registration读书笔记
A Robust Method for Electrical Equipment Infrared and Visible Image Registration -2022 主要方法：（跟上一篇方法很像） 该论文主要由三部分构成：Radiation-invariant transform，LoFTR ......
模板渲染成标签还是原封不动的字符串 标签（for，for ... empty，if，with，csrf_token）
模板渲染成标签还是原封不动的字符串: # xss攻击：是什么，如何预防？django已经处理了xss攻击，它的处理原理是什么 from django.utils.safestring import mark_safelink1 = '<a href="https://www.baidu.com">点 ......
Joint Autoregressive and Hierarchical Priors for Learned Image Compression
abstruct 最近的图像压缩模型基于自编码器，学习近似可逆的映射（从像素到量化的可逆表示），这些与熵模型（潜在表示的先验）结合，可以与标准算术编码算法一起使用产生压缩比特流。与简单的全因子先验相比，分层熵模型可以利用更多潜变量中的结构，从而在保存端到端优化的同时提高压缩性能。众所周知，自回归模型 ......
Markdown入门教程
在这个网络时代，每个人多少都得掌握一些互联网编辑语言，今天我就从0开始，带着大家入门一个比较简单的编辑语言——Markdown Markdown是一种轻量级标记语言，排版语法简洁，让人们更多地关注内容本身而非排版。它使用易读易写的纯文本格式编写文档，可与HTML混编，可导出 HTML、PDF 以及本 ......
界面组件Telerik UI for WinForms中文教程 - 创建明暗模式的桌面应用
黑暗模式现在在很多应用程序中都挺常见的，但如何在桌面应用程序中实现它呢？这很简单，本文将为大家介绍如何使用一个类和命令行调用来实现！ Telerik UI for WinForms拥有适用Windows Forms的110多个令人惊叹的UI控件。所有的UI for WinForms控件都具有完整的主 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Learn from Relational Correlations and Periodic Events for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：国防科技大学 摘要： 之前模型存在的问题：未能利用快照内结构信息的关系之间的语义相关性与快照间时间交互沿时间轴的周期性时间模式。 本文的工作：提出了一种新的推理模型（RPC）；它通过两个新的通信单元，即关系通信单元(RCU)和周期通信单元(PCU)，充分挖掘关 ......
如何使用markdown写毕业论文
step 1: pandoc: https://github.com/jgm/pandoc/releases step 2: pandoc-crossref: https://github.com/lierdakil/pandoc-crossref/releases step 3: pip3 ins ......
玩转开源 | 搭建 Hugo 管理 Markdown 文档
在 先前文章 [《Markdown的那些事儿》](https://www.cnblogs.com/jzhlin/p/markdown.html) 也有提到到，围绕 markdown 有着大量的开源软件、库做支持；这里分享下使用基于MIT许可证的开源软件 Hugo 来管理 Markdown 文档，能帮... ......
Markdown学习
Markdown学习 1.标题 语法：#+空格 一级标题(#+空格) ,二级标题（##+空格）以此类推 2.字体 语法：字体前后加**是字体加粗 如：Hello,World! 语法：字体前后加*是字体斜体 如：Hello,World! 语法：字体前后加***是字体加粗斜体 如：Hello,World ......
pycharm 中 markdown 数学公式无法显示怎么办
pycharm自带的markdown确实一大堆问题，公式显示不出来，插件主页里一堆差评。 如果确实要在python里用markdown，并且要在markdown里用公式的话，建议去下载一个Markdown Editor插件。 ......
markdown小技巧
一些markdown快捷键 1-6级标题 代码方法 # + 空格 + 内容 》 几个 # 号 就是几级标题 快捷键 ctrl + 字母键上面的数字键 1 2 6 （有序列表） ctrl + shift + [ （无序列表） ctrl + shift + ] - + 空格 快速插入代码 英文模式下的三 ......
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： ......
for循环、for in循环和forEach循环
当然，以下是for循环、for in循环和forEach循环在JavaScript中的基本用法示例： for循环： javascript // 打印数字0到4 for (let i = 0; i <= 4; i++) { console.log(i); } 在上述示例中，我们使用for循环从0开始， ......
【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 ......