recommendation convolutional networks hamming
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 ......
Personalized Top-N Sequential Recommendation via Convolutional Sequence Embedding
Tang J. and Wang K. Personalized top-n sequential recommendation via convolutional sequence embedding. WSDM, 2018. 概 序列推荐的经典之作, 将卷积用在序列推荐之上. 符号说明 $\ma ......
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 ......
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 ......
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， ......
[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 ......
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。 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
阅读文献《DCRNet：Dilated Convolution based CSI Feedback Compression for Massive MIMO Systems》
这篇文章的作者是广州大学的范立生老师和他的学生汤舜璞，于2022年10月发表在 IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY。 文献提出了一种基于**空洞卷积（Dilated Convolution）**的CSI反馈网络，即空洞信道重建网络(Dilated Ch ......
EXPLORING MODEL-BASED PLANNING WITH POLICY NETWORKS
**发表时间：**2020（ICLR 2020） **文章要点：**这篇文章说现在的planning方法都是在动作空间里randomly generated，这样很不高效（其实瞎扯了，很多不是随机的方法啊）。作者提出在model based RL里用policy网络来做online planning ......
Cluster-GCN An Efficient Algorithm for Training Deep Convolution Networks
Chiang W., Liu X., Si S., Li Y., Bengio S. and Hsieh C. Cluster-GCN: An efficient algorithm for training deep and large graph convolutional networks. ......
Representation Learning for Attributed Multiplex Heterogeneous Network
Cen Y., Zou X., Zhang J., Yang H., Zhou J. and Tang J. Representation learning for attributed multiplex heterogeneous network. KDD, 2019. 概 本文在 Attrib ......
解决 c3p0报错 Establishing SSL connection without server's identity verification is not recommended
解决 c3p0报错 Establishing SSL connection without server's identity verification is not recommended ?useSSL=false <c3p0-config> <default-config> <property ......
Cycle GAN：Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
paper：https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf [2017] code 参考： https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix https://zhuanlan.zhihu.com/p/792211 ......
Spatiotemporal Remote Sensing Image Fusion Using Multiscale Two-Stream Convolutional Neural Networks
Spatiotemporal Remote Sensing Image Fusion Using Multiscale Two-Stream Convolutional Neural Networks abstract 地表反射率图像的渐变和突变是现有STF方法的主要挑战。(Gradual and ......
ubuntu - k3s安装失败出现unable to find suitable network address.error
系统时ubuntu18 原因： 离线安装k3s 需要手动设定 ip的 网关 使用ip route 查看是否出现default via xxxx.xxxx.x.x dev ens33 xxxxx 内容。 如果没有出现 说明没有默认网关。 方式1 ： 临时生效 使用命令： ip route add de ......
Invariant and Equivariant Graph Networks
Maron H., Ben-Hamu H., Shamir N. and Lipman Y. Invariant and equivariant graph networks. ICLR, 2019. 概 有些时候, 我们希望网络具有: 不变性 (Invariant): $$ f(PX) = f(X ......
Vulnhub之 BoredHackerBlog: Social Network 2.0靶机详细测试过程
Socnet 作者：jason huawen 靶机信息 名称：BoredHackerBlog: Social Network 2.0 地址： https://www.vulnhub.com/entry/boredhackerblog-social-network-20,455/ 识别目标主机IP地址 ......
kubenetes pod networ flannel network
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml https://github.com/flannel-io/flannel/blob/mas ......
Unlock the Power of High-Performance Networking with the IPQ9554
Unlock the Power of High-Performance Networking with the IPQ9554 In today's world, reliable and high-speed internet connectivity is essential for ever ......
教我怎么用docker的network
Docker 提供了一种为容器创建和管理网络以相互通信的方法。 创建 Docker 网络有多种方法，最简单的方法是使用 docker network create 命令。 此命令创建一个具有指定名称和驱动程序的新网络。 驱动程序指定网络上的容器如何相互通信。 最常见的驱动程序是桥接驱动程序，它用于为 ......
CentOS网卡无法启动返回'Failed to start LSB：Bring up/down networking.'
装了一台虚机，配置docker服务的时候发现忘了开CPU虚拟化，关机开启后再登录，发现网卡down了，重启网卡报错。 1. journalctl -ex #查看日志，发现返回错误'Failed to start LSB：Bring up/down networking.'； 2. vi /var/l ......
Layer-Dependent Importance Sampling for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks
Zou D., Hu Z., Wang Y., Jiang S., Sun Y. and Gu Q. Layer-dependent importance sampling for training deep and large graph convolutional networks. NIPS, ......
Unlock the Power of High-Performance Networking with the IPQ9554
In today's world, reliable and high-speed internet connectivity is essential for everything from online gaming and streaming to remote work and learni ......