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CF1857G Counting Graphs
`2023-08-08 23:00:07 solution` ## 题意： 求有多少个有 $n$ 个节点的无向图，使其满足以下条件： - 无重边自环。 - 有且只有一个最小生成树，且为给定树。 - 最大边权不大于 $S$。 对 $998244353$ 取模。 ## 思路： 其实就是让我们在给定的树加 ......
[ARC105F] Lights Out on Connected Graph
前置芝士：[[ABC213G] Connectivity 2](https://www.cnblogs.com/adam01/p/17681390.html) #### 题目大意 给你一张 $n$ 个点 $m$ 条边的图，求有多少种删边方法使得删完后的图是一张联通二分图。 $n\le 17,m\le ......
CF724G Xor-matic Number of the Graph
[题目链接](https://codeforces.com/problemset/problem/724/G) 不妨先看一道更为基础的题：[CF845G](https://codeforces.com/problemset/problem/845/G)以及[它的题解](https://www.cnb ......
Empty Graph (贪心/二分答案(操作是单调的))
思路 : 首先发现 性质 : 2个点的距离 就是 min(最小值ai X2, 2个点直接的距离) 二分答案, 什么是 单调的? 操作次数的影响是单调的 于是看 这个 答案, 需要几次操作即可. 直接枚举相邻2个点的距离为 最大值, 看看要修改多少次 或者贪心的直接 修改 k-1 小的值, 最后一个看 ......
Continuous-Time Sequential Recommendation with Temporal Graph Collaborative Transformer
[TOC] > [Fan Z., Liu Z., Zhang J., Xiong Y., Zheng L. and Yu P. S. Continuous-time sequential recommendation with temporal graph collaborative transfo ......
Position-Enhanced and Time-aware Graph Convolutional Network for Sequential Recommendations
# Position-Enhanced and Time-aware Graph Convolutional Network for Sequential Recommendations [TOC] > [Huang L., Ma Y., Liu Y., Du B., Wang S. and Li ......
流程图绘制-relation-graph 【尝试3】
# App.vue ```vue ``` # link.js ```js const links = [ { from: "a", to: "b", }, { from: "b", to: "c", }, { from: "c", to: "d", }, { from: "d", to: "e", ......
E. Josuke and Complete Graph 数论分块
题意：很简单，给你l，r，让你输出对于这个区间中任意两个不同的数字的gcd组成的set的大小是多大。至于题面，我只能说，聪明人早就看出来那些图啊边啊啥的都是唬人的。 做法：显然我们是要去枚举的，但是我们不能去枚举选的那两个数字。所以我们选择枚举gcd有哪些。这些gcd又分两种： 第一种，假如一个数字 ......
流程图绘制-relation-graph 【尝试2】
# App.vue ```vue ``` # nodes.js ```js const nodes = [ { id: "a", text: "a", data: { pic: "https://dss2.baidu.com/6ONYsjip0QIZ8tyhnq/it/u=2308340537,46 ......
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 ......
论文解读（DEAL）《DEAL: An Unsupervised Domain Adaptive Framework for Graph-level Classification》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：DEAL: An Unsupervised Domain Adaptive Framework for Graph-level Classification论文作者：Nan Yin、Li Shen、Baop ......
流程图绘制-relation-graph插件
App.vue ```vue ``` ```nodes const nodes = [ { id: "a", text: "a", data: { pic: "https://dss2.baidu.com/6ONYsjip0QIZ8tyhnq/it/u=2308340537,462224207&fm ......
【Azure Developer】使用 Microsoft Graph API查看用户状态和登录记录
问题描述 通过Microsoft Graph的API如何来查看用户信息和登录记录呢？ 问题解答 第一步：需要一个授权Token 比如一个拥有查看用户权限的Azure账号，通过Azure CLI 命令获取到一个Access Token az cloud set --name AzureChinaClo ......
知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 使用 - Python 操作
数据基于： [知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 使用 - CQL - 太极拳传承谱系表](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17631347.html) 这是一个非常简单的web应用程序，它使用我们的Movie图形数据集来提供列 ......
学习笔记：DSTAGNN: Dynamic Spatial-Temporal Aware Graph Neural Network for Traffic Flow Forecasting
DSTAGNN: Dynamic Spatial-Temporal Aware Graph Neural Network for Traffic Flow Forecasting ICML2022 论文地址：https://proceedings.mlr.press/v162/lan22a.html ......
[KDD 2023] All in One- Multi-Task Prompting for Graph Neural Networks
# [KDD 2023] All in One- Multi-Task Prompting for Graph Neural Networks ## 总结 提出了个多任务prompt学习框架，扩展GNN的泛化能力： 1. 统一了NLP和图学习领域的prompt格式，包括prompt token、to ......
知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 使用 - Java SpringBoot 操作 Neo4j
上一篇使用了 CQL 实现了太极拳传承谱，这次使用JAVA SpringBoot 实现，只演示获取信息，源码连接在文章最后 三要素 在知识图谱中，通过三元组 集合的形式来描述事物之间的关系： - 实体：又叫作本体，指客观存在并可相互区别的事物，可以是具体的人、事、物，也可以是抽象的概念或联系，实体是 ......
SocialLGN Light graph convolution network for social recommendation
[TOC] > [Liao J., Zhou W., Luo F., Wen J., Gao M., Li X. and Zeng J. SocialLGN: Light graph convolution network for social recommendation. Information ......
GNN学习 Knowledge Graph Embedding(更新中)
# GNN学习 Knowledge Graph Embedding 前面提到的方法都是只有一种边的类型，接下来要扩展到有向，多种边的类型的图上，即异质图(heterogeneous graph) 异质图有这样的几种类型： + Relational GCNs + Knowledge Graphs + ......
火焰图（Flame Graphs）的安装和基本用法
火焰图（Flame Graphs）的安装和基本用法 火焰图（Flame Graphs） 一、概述： 火焰图（flame graph）是性能分析的利器，通过它可以快速定位性能瓶颈点。 perf 命令（performance 的缩写）是 Linux 系统原生提供的性能分析工具，会返回 CPU 正在执行的 ......
知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 使用 - CQL
删除数据库中以往的图 ``` MATCH (n) DETACH DELETE n ``` ### 创建节点 CREATE命令语法 > Neo4j CQL“CREATE”命令用于创建没有属性的节点。 它只是创建一个没有任何数据的节点。 ``` CREATE ( : { : ........ : } ) ......
知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 Desktop & GraphXR 连接自建数据库
``` #输入查看数据库连接 neo4j$ :server status ```  添加 远程连接，输入连接地址 ! ......
知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 Desktop & GraphXR
下载地址：https://neo4j.com/download/ ## 安装  下载时会产生激活码（保存下来） ......
[SIGIR 2023] Subgraph Search over Neural-Symbolic Graphs
# [SIGIR 2023] Subgraph Search over Neural-Symbolic Graphs ## 总结 ## 研究的问题 在包含非结构化数据（图像、视频、文本等）的神经符号数据库（neural-symbolic graph datasets）上如何进行高效的神经符号子图匹配 ......
『题解』ABC261Ex Game on Graph
[题目链接](https://atcoder.jp/contests/abc261/tasks/abc261_h) 震惊！这个题竟然被神犇 szs 放进了博弈论里！我真的没看出来除了题面还有哪里像博弈论（也许是因为我菜）。 转移方式很显然，按照题面说的做就行了。那么正解也就呼之欲出了。 但是我知道大 ......
[图论记录] CF1082G Petya and Graph
（[题目传送门](https://www.luogu.com.cn/problem/CF1082G)） 一道最大权闭合子图的模板题 把所有点当作负权点，所有边当作正权点。 考虑一条边 $e=(x,y,z)$ 能选择的条件，当 $x,y$ 均被选择时就可以选，那对应到最大权闭合子图的模型中，就可以将 ......
论文解读（SimGCL）《Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation论文作者：Junliang Yu ......
知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 Docker 安装
### 拉镜像 ```bash [root@localhost ~]# cat /etc/docker/daemon.json { "registry-mirrors": ["https://XXX.mirror.aliyuncs.com"] # 阿里镜像源 } # 拉取镜像 [root@local ......
知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 CentOS 安装
### 系统需求 版本 JDK CPU 内存 硬盘 Neo4j 5.x 17 Intel x86-x64 Core i3 minimum,Core i7 recommended. AMD x86-x64, Mac ARM. 最低 2GB，推荐 16GB + 10G + Neo4j 5.x 11 Ne ......