reasoning 1003
安装npm install报错npm ERR! code ETIMEDOUT npm ERR! errno ETIMEDOUT npm ERR! network request to https://registry.npmjs.org/webpack-subresource-integrity failed, reason
执行命令：npm run dev 启动前端项目报如下错误，vue-cli-service是Vue一个启动的插件，需要安装 D:\nodejs\npm.cmd run dev > yuntan1hao@2.0.0 dev > vue-cli-service serve --open 'vue-cli- ......
SpringBoot配置报错：Description: Failed to configure a DataSource: 'url' attribute is not specified and no embedded datasource could be configured. Reason: Failed to determine a suitable driver class
报错： Description: Failed to configure a DataSource: 'url' attribute is not specified and no embedded datasource could be configured. Reason: Failed to ......
React报错：Warning: Invalid hook call. Hooks can only called inside of the body of a function component. This could happen for one of the following reasons: .......
报错截图： 问题可能原因： 我之前是用 npm install，后面有些依赖用的是 cnpm install 解决方法： 用统一的安装方式 删除 node_modules，重新执行 cnpm install 我这里解决问题 ......
20.Explain how the following reasoning fails to address the complexity of the issue involved, and rebut it. “Sanya is warm all year round and has beautiful beaches,
Round 1: Identifying the Failure in Reasoning Speaker 1 (Student A): Hello, everyone! Let's kick off our discussion by examining the reasoning: "Sanya ......
Does Everything Happen For A Reason
This transcript was generated automatically. Its accuracy may vary. Let me set the scene for you. It's 2016. I'm 15 years old, and for the first time ......
Towards Reasoning in Large Language Models A Survey
Reasoning 定义 推理：以逻辑和系统的方式进行思考，利用证据和过往经验来得出结论或作出抉择。 演绎推理Deductive Reasoning 结论来源于前提假设的阳性 前提假设：哺乳动物都有肾脏 前提假设：鲸是哺乳动物 结论：鲸有肾脏 归纳推理Inductive Reasoning 结论来源 ......
P1003题解
简单模拟题。 思路 枚举每一个地毯，因为后面的会覆盖前面的，所以从正序枚举。如果要求的点的坐标在当前地毯上，则将答案赋值为当前地毯编号。 最后输出答案。 那如果这个点没有地毯呢？答案初始设为 \(-1\)，这样没有地毯覆盖的话，答案不会改变，这样输出答案就会是 \(-1\)。 注意： 记得赋初始值。 ......
【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 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要： 原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。 方法迁移：由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
【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 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Temporal Knowledge Graph Reasoning with Historical Contrastive Learning
会议：AAAI，时间：2023，学校：上海交通大学 摘要： 大多数时序知识图谱的推理方法高度依赖于事件的递归或周期性，这给推断与缺乏历史交互的实体相关的未来事件带来了挑战。本文提出一种新的基于历史对比学习训练框架的对比事件网络（CENET）的新事件预测模型。 1.CENET 学习历史和非历史依赖来区 ......
PAT_B1003 我要通过！
“答案正确”是自动判题系统给出的最令人欢喜的回复。本题属于 PAT 的“答案正确”大派送 —— 只要读入的字符串满足下列条件，系统就输出“答案正确”，否则输出“答案错误”。 得到“答案正确”的条件是： 字符串中必须仅有 P、 A、 T这三种字符，不可以包含其它字符； 任意形如 xPATx 的字符串都 ......
UniKGQA Unified Retrieval and Reasoning for Solving Multi-hop Question Answering Over Knowledge Graph
目录概主要内容代码 Jiang J., Zhou K., Zhao W. and Wen J. UniKGQA: Unified retrieval and reasoning for solving multi-hop question answering over knowledge graph ......
PAT 甲级考试【1003 Emergency】
PAT 甲级考试： dfs+dijktasla算法。 import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.*; public cla ......
CF1003E Tree Constructing
很trivial的构造题 首先上来判掉一些显然无解的情况，然后考虑既然最后直径长为\(d\)那么不妨先搞一条长度为\(d\)的链来 考虑在链上接一些点使得直径不会变长，对于链上的某个点，它最多能接上的链的长度就是它到两个端点距离的最小值 不妨设计递归函数求解，设solve(x,dis,lim)表示在 ......
P1003 [NOIP2011 提高组] 铺地毯
第一思路： 开一个N*N的数组，每次都扫一遍地毯范围并标记编号 然后你会发现：喜提MLE 为什么呢？ 我们来看看数据范围 0 ≤ n ≤ 1e4 n的范围是1e4，数组总大小为1e16，大约需要4000TB的内存空间 服务器也不带这么玩的 正解： 将地毯信息用结构体存储 struct node{ i ......
【题解】洛谷 P1003 [NOIP2011 提高组] 铺地毯
原题链接 解题思路 如果直接按照题意开一个二维数组来模拟每个点最上面的地毯编号，会发现所占空间最坏情况下约为 (2*105)2*4B=4*1010*4B=1.6*1011B≈149GB，程序完全无法运行。 但实际上没有必要将每一个点的信息记录下来，只需要记录每一块地毯能覆盖哪些点，再依次判断哪那些地 ......
[题解] CF1003E - Tree Constructing
CF1003E - Tree Constructing 题目传送门 知识点：贪心 题意 给定 \(n\) 个顶点，问是否能够构造出一棵直径为 \(d\) 的树，且每个顶点的度数最多为 \(k\) 。 思路 我们要构造出一棵树，使得其直径长度一定为 \(d\) ，那么我们可以先选择 \(d + 1\) ......
rabbitmq Exception (504) Reason: \"channel id space exhausted\
使用go的包：github.com/rabbitmq/amqp091-go 出现报错：get mq channel error {"error": "Exception (504) Reason: \"channel id space exhausted\""} ctx := context.Bac ......
东方博宜OJ1003 - 编程求1+3+5+...+n C语言版
题目描述 编程求 1+3+5+⋯+n 。 输入 输入一行，只有一个整数 )n(1≤n<10000) 这里 n 为奇数。 输出 输出只有一行。 样例 输入 99 输出 2500 来源 简单循环 代码 ......
Time-aware Path Reasoning on Knowledge Graph for Recommendation
[TOC] > [Zhao Y., Wang X., Chen J., Wang Y., Tang W., He X. and Xie H. Time-aware path reasoning on knowledge graph for recommendation. TOIS, 2022.](h ......
1003：对齐输出
1003：对齐输出 时间限制: 1000 ms 内存限制: 66536 KB提交数: 297394 通过数: 98910 【题目描述】 读入三个整数，按每个整数占8个字符的宽度，右对齐输出它们，按照格式要求依次输出三个整数，之间以一个空格分开。 【输入】 只有一行，包含三个整数，整数之间以一个空格分 ......
PicGo + Typora 上传失败：reason: connect ETIMEDOUT 20.205.243.168:443
## 1. 查看 PicoGo err 日志 ```bash ttpError: request to https://api.github.com/repos/RonnieLee24/PicGo_Pictures/contents/imgs%2FDB%2F202308231607905.png f ......
什么是企业管理关键 Customer Support 领域的 Next SLA Reason
在企业管理软件和客户服务领域中，SLA 或者称为 "Service Level Agreement"，我们翻译为 `服务级别协议`，是一个非常重要的概念。它是服务提供者和客户之间定义和同意的一系列服务标准和目标。例如，一个典型的 SLA 可能会规定，对于某种类型的客户请求，服务提供者必须在指定的时间 ......
1003 Reasoning（大模拟）
# translation 现有一个推理系统，有如下符号组成： - 圆括号：$($ 和 $)$ - 逻辑连词：$\lnot$ 和 $\to$ - 全称量词：$\forall$ - 变量：$u-z$ - 常量：$a-e$ - 函数：$f-h$ - 谓词：$P-T$ 这个推理系统还包括项（term）、公 ......
RabbitMQ Exception (403) Reason: "no access to this vhost"
可能原因： 1）没有配置该用户的访问权限,可以通过rabbitmqctl add_vhost admin来添加，并赋予权限： rabbitmqctl set_permissions -p 用户名 admin "." "." ".*" 代码在连接的时候，必须制定对应的vhost，否则是没有访问权限：c ......
《STaR: Self-Taught Reasoner Bootstrapping Reasoning With Reasoning》论文学习
一、Introduction 受到人类做决策的思维过程的启发，即通过将一个问题逐个分解为多个子问题，并按照链式的方式串行思考，最终得到思考结果，这个过程被成为”思维链（chain-of-thoughts）“。 研究表明，中间推理过程（intermediate reasoning (“rational ......
Large Language Models are Zero-Shot Reasoners
[TOC] > [Kojima T., Gu S. S., Reid M., Matsuo Y. and Iwasawa Y. Large language models are zero-shot reasoners. NIPS, 2022.](http://arxiv.org/abs/2205. ......
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
[TOC] > [Wei J., Wang X., Schuurmans D., Bosma M., Ichter B., Xia F., Chi E. H., Le Q. V. and Zhou D. Chain-of-thought prompting elicits reasoning in ......