for
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. ......
简读||Signals With Sparse Mutual Interference for Sounding Massive MIMO Channels
原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9424581 摘要：提出了新的探测参考信号（SRS），针对信道老化（aging）的时分双工，大规模MIMO。提出的SRS之间是稀疏的，即有零相关区（ZCZ）。仿真中通过峰均功率比（PAPR）来衡量SRS的性能，并给 ......
双for循环+grep实现批量查找文件内容
[root@localhost weihu1]# cat test.txt/etc/nginx/conf/wwwblackip.conf/etc/nginx/bss_acl/bss_acl.conf/etc/nginx/conf/whiteip.conf/etc/nginx/conf/apiwhit ......
C++11新特性之基本范围的For循环（range-based-for）
C++11新特性之基本范围的For循环（range-based-for） 最新推荐文章于 2023-07-22 19:30:58 发布 本文链接：https://blog.csdn.net/hailong0715/article/details/54172848 版权 Range-Based-For ......
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 ......
在'for'循环中访问索引
内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=在'for'循环中访问索引 在for循环中遍历序列时如何访问索引？ xs = [8, 23, 45] for index, x in enumerate(xs): print("item #{} = {}".format(index, ......
IDM:Implicit Diffusion Models for Continuous Super-Resolution超分辨率
摘要 当今超分辨领域的模型普遍存在过度平滑（难以保持放大后图像的锐利和纹理，导致高频信息丢失和视觉上变得平滑）和伪影（生成的高分辨率图像中可能出现的不希望出现的失真或瑕疵，包括模糊、马赛克效应或者不自然纹理等）的现象，作者据此提出了IDM模型，IDM模型是在一个统一的端到端框架中集成了隐式神经表示和 ......
C# Dev Kit for Visual Studio Code
Visual Studio Code安装C#开发工具包并编写ASP.NET Core Web应用 前言 前段时间微软发布了适用于VS Code的C#开发工具包（注意目前该包还属于预发布状态但是可以正常使用），因为之前看过网上的一些使用VS Code搭建.NET Core环境的教程看着还挺复杂的就一直 ......
Educational Codeforces Round 105 (Rated for Div. 2) A. ABC String
给一个长为 \(n\) 的字符串 \(a\) ，\(n\) 是偶数，字符串中只包含三种字符 \(A, B, C\) 。规定一个合法的字符串为一个符合入栈规则的字符串。 需要构造一个长为 \(n\) 的括号字符串 \(b\) 。 \(b\) 是一个合法的括号序列 \(\forall 1 \leq i ......
Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path []
一个不小心出现的错误 [nio-8080-exec-2] o.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet] : Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw e ......
C++ - 基于范围的 for 循环
在 C++98/03 中，不同的容器和数组遍历的方式不尽相同，写法不统一，也不够简洁，而 C++11 基于范围的 for 循环可以以简洁、统一的方式来遍历容器和数组，用起来也更方便了。 1. for 循环新语法 在介绍新语法之前，先来看一个使用迭代器遍历容器的例子： #include <iostre ......
【论文阅读】Accuracy of real-time multi-model ensemble forecasts for seasonal influenza in the U.S.
原始题目：Accuracy of real-time multi-model ensemble forecasts for seasonal influenza in the U.S. 中文翻译：针对美国季节性流感的实时多模型集合预报的准确性 发表时间：2019年11月22日 平台：PLOS Com ......
Graph Laplacian for Semi-Supervised Learning
目录概符号说明Graph-Laplacian for SSL Streicher O. and Gilboa G. Graph laplacian for semi-supervised learning. arXiv preprint arXiv:2301.04956, 2023. 概 标题取得有 ......
解决PowerDesigner 16 Generate Datebase For Sql2005/2008 对象名sysproperties无效的问题
解决PowerDesigner 16 Generate Datebase For Sql2005/2008 对象名sysproperties无效的问题 在PowerDesigner 16 中生成的sql语句,在执行的时候报错:对象名sysproperties 无效的错误;造成此问题的原因是由于Sql ......
ERROR Error: No component factory found for Edit2Component. Did you add it to @NgModule.entryComponents?at noComponentFactoryError (core.js:9877:1)
原文链接：https://www.longkui.site/error/no-component/4843/ angular项目调用组件的时候开始报这个错误，大概的意思是NgModule中没有Edit2Component这个组件。 解决方法： 我们找到组件的xxxx.module.ts。在entry ......
【读论文】CM-Gen: A Neural Framework for Chinese Metaphor Generation with Explicit Context Modelling
为了更好的阅读体验，请点击这里 由于发不出论文，所以找点冷门方向做一做。从汉语比喻开始。 读完这篇论文之后我觉得 COLING 这方向我上我也行（ε=ε=ε=┏(゜ロ゜;)┛ 题目：CM-Gen: A Neural Framework for Chinese Metaphor Generation ......
图扑 HT for Web 风格属性手册教程
图扑软件明星产品 HT for Web 是一套纯国产化独立自主研发的 2D 和 3D 图形界面可视化引擎。HT for Web（以下简称 HT）图元的样式由其 Style 属性控制，并且不同类型图元的 Style 属性各不相同。为了方便查询和理解图元的 Style 属性，以及更加便捷地应用和理解每个... ......
A Lightweight Method for Modeling Confidence in Recommendations with Learned Beta Distributions论文阅读笔记
A Lightweight Method for Modeling Confidence in Recommendations with Learned Beta Distributions论文阅读笔记 摘要 大多数推荐系统并不提供对其决策信心的指示。因此，他们不区分确定的建议和不确定的建议。现 ......
Educational Codeforces Round 156 (Rated for Div. 2) - A B C D
目录A. Sum of Three A. Sum of Three 如果说给定的数为 n 如果 \(n \le 6\) 或 \(n = 9\) 时，无法分解 如果 $n %% 3 != 0 $ 时，可以 ......
Educational Codeforces Round 156 (Rated for Div. 2)
Preface 沉迷Galgame不打CF懒狗闪总出列！ 这场在大物课上口胡了前四个题，回去写了也都很顺，然后E题本来做不来的，看了眼昨天校队群里的消息就会做了 F题什么东西直接弃 A. Sum of Three 当\(n\bmod 3\ne 0\)时，用\((1,2,z)\)来凑；否则当\(n\b ......
Educational Codeforces Round 109 (Rated for Div. 2) B. Permutation Sort
给一个长为 \(n\) 的排列 \(a\)，你可以执行以下操作：选择一个子数组并且按任意顺序重排，但这个子数组不能是数组本身。 询问最少经过多少次操作可以使得排列 \(a\) 变为升序。 定义操作次数为 \(ans\) 。 若数组已经有序，\(ans = 0\) 。 若 \(a_1 = 1\) 或者 ......
[Typescript] Type and Interface for performance
Let's say you're creating a component that has all the props of input but needs to add a label prop. You'll need to extend from the ComponentProps typ ......
Educational Codeforces Round 110 (Rated for Div. 2) Array Reodering
给一个长为 \(n\) 的数组 \(a\) 。 定义一对 \(pair(i, j)\) 是 \(good\) 的当且仅当 \(1 \leq i < j \leq n\) 且 \(gcd(a_i, 2 \cdot a_j) > 1\) 。 如果你可以以任意顺序重排数组 \(a\) ，找到最多的 \(g ......
Educational Codeforces Round 156 (Rated for Div. 2)
Educational Codeforces Round 156 (Rated for Div. 2) A. Sum of Three 解题思路: 如果\(n \leq 6 或 n =9\),无解。 若\(n \% 3 == 0，t = \lfloor\frac{3}{n}\rfloor\): 若\ ......
Error: Failed to download metadata for repo 'appstream': Cannot prepare internal mirrorlist: No URLs in mirrorlist
一 背景 跑了一份centos容器，想装一下net-tools, 报如下错误 Error: Failed to download metadata for repo 'appstream': Cannot prepare internal mirrorlist: No URLs in mirrorl ......
练习记录-cf-Educational Codeforces Round 156 (Rated for Div. 2)(A-C)
好久没打了 还是就出了三道 不过还好没掉分 A. Sum of Three 就是问能不能把一个数拆成三个不同的 且都不能被三整除的数 我的思路就是拆成1+2+一个大于等于4的数 如果拆了后另一个数是%3==0 那么我拆成1+4它肯定就不被整除 然后判下相同 #include<bits/stdc++. ......
vscode git提交——报please enter the commit message for your changes....
如图： 其大意就是：在提交之前，需要给此次提交添加一些备注信息 1. git命令操作 git命令为：git commit -m "备注信息" 2. vscode操作 1）点击 + ：暂存更改 2）在消息输入框中添加 备注信息（关键地方） 3）一定要输入 备注信息 后，再点击 提交，不然就会报“ple ......
np.expand_dims: AxisError: axis 4 is out of bounds for array of dimension 4
np.expand_dims axis = 0时，[]加在最外面 axis = 1时，给每一行都加[] axis = 2时，给每一个元素都加[] x_train = np.expand_dims(X, axis=4) AxisError Traceback (most recent call las ......
Implicit Autoencoder for Point-Cloud Self-Supervised Representation Learning论文阅读
2023 ICCV Implicit Autoencoder for Point-Cloud Self-Supervised Representation Learning论文阅读，思想很妙，该笔记非常简要 ......
Personalized Transformer for Explainable Recommendation论文阅读笔记
Personalized Transformer for Explainable Recommendation论文阅读笔记 摘要 自然语言生成的个性化在大量任务中都起着至关重要的作用。比如可解释的推荐，评审总结和对话系统等。在这些任务中，用户和项目ID是个性化的重要标识符。虽然Transfome ......