network
CrossEntropyLoss: RuntimeError: expected scalar type Float but found Long neural network
错误分析 这个错误通常指的是期望接受的参数类型是Float， 但是程序员传入的是Int 。 通常会需要我们去检查传入的 input 和 target 的数据类型有没有匹配。在传入的数据中，通常 input 希望是 Float 类型，target 是 Int 类型。 但是通常也许会发现传入的参数是符合 ......
Graph Neural Networks with Diverse Spectral Filtering
目录概符号说明DSF代码 Guo J., Huang K, Yi X. and Zhang R. Graph neural networks with diverse spectral filtering. WWW, 2023. 概 为每个结点赋予不同的多项式系数. 符号说明 \(\mathcal{ ......
Firefox developer tools truncates long network response, Chrome does not show
Firefox developer tools truncates long network response, Chrome does not show Firefox dev tools network inspector still truncates responses to 1MB by ......
Convolutional Neural Networks on Graphs with Chebyshev Approximation, Revisited
目录概符号说明MotivationChebNetII代码 He M., Wei Z. and Wen J. Convolutional neural networks on graphs with chebyshev approximation, revisited. NIPS, 2022. 概 作 ......
如何给vite代理的network中显示代理地址
vite 代理的项目，一般看不到代理的目标地址 如图： 如果要查看代理的目标地址，本文提供两种方式 1，configure配置 如图，通过configure，我们可以拿到proxy代理实例，通过注册on事件，可以在回调函数里面拿到目标地址和请求的路径，从而设置header 2， bypass配置 其 ......
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： ......
爬虫获取网页开发者模式NetWork信息
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; using OpenQA.Selenium; using ......
How Powerful are Spectral Graph Neural Networks?
目录概符号说明Spectral GNNChoice of Basis for Polynomial FiltersJacobiConv代码 Wang X. and Zhang M. How powerful are spectral graph neural networks? ICML, 2022 ......
【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 ......
神经网络入门篇：神经网络的梯度下降（Gradient descent for neural networks）
神经网络的梯度下降 在这篇博客中，讲的是实现反向传播或者说梯度下降算法的方程组 单隐层神经网络会有\(W^{[1]}\)，\(b^{[1]}\)，\(W^{[2]}\)，\(b^{[2]}\)这些参数，还有个\(n_x\)表示输入特征的个数，\(n^{[1]}\)表示隐藏单元个数，\(n^{[2]} ......
How Attentive are Graph Attention Networks?
目录概符号说明GATv2代码 Brody S., Alon U. and Yahav E. How attentive are graph attention networks? ICLR, 2022. 概 作者发现了 GAT 的 attention 并不能够抓住边的重要性, 于是提出了 GATv2 ......
Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks论文阅读
目录Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks1、问题背景贡献点：2、系统建模及问题公式化系统建模问题公式化联合内容缓存和用户 ......
Decoupling the Depth and Scope of Graph Neural Networks
目录概符号说明Shadow-GNN代码 Zeng H., Zhang M., Xia Y., Srivastava A., Malevich A., Kannan R., Prasanna V., Jin L. and Chen R. Decoupling the depth and scope o ......
Chen Shuo's Practical Network Programming - TTCP Lecture代码注释
下面是C语言版本的TTCP，主要注释的是void receive(const Options& opt);函数，负责在服务器接收客户端发送的数据： // muduo/examples/ace/ttcp/ttcp_blocking.cc #include ... // 接受新的TCP连接 static ......
study of 'Missing data imputation framework for bridge structural health monitoring based on slim generative adversarial networks'
the Stochastic Gradient Descent (SGD):为了提高鲁棒性，SGAIN框架的优化器采用了随机梯度下降（SGD） 一，SGAIN框架有两个重要目的：鉴别器D的目的是最大化正确预测M矩阵的概率；生成器的目的是最小化D预测M矩阵的概率。此外，利用反向传播算法对发生器和鉴别器 ......
MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation
论文名： MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation "MS-TCN++: 用于动作分割的多阶段时域卷积" Shi-Jie Li#, Yazan AbuFarha#, Yun Liu, Mi ......
剖析网络测量：Counting and Measuring Network Traffic
全文共18000字，讲解了网络测量和计数中的多方面知识：网络测量的意义、网络测量的手段分类、网络测量在实现上的挑战、以及解决这些挑战所用到的技术和协同方案等等。 参考书籍有：《Network Algorithmics: An Interdisciplinary Approach to Designi ......
A Detector-Oblivious Multi-Arm Network for Keypoint Matching读书笔记
A Detector-Oblivious Multi-Arm Network for Keypoint Matching 背景:由于关键点检测器是在不同的损失函数下训练的，并且采用不同的算法设计的，因此它们通常对同一关键点坐标给出不同的描述(和置信度)。因此，每次与不同的关键点检测器组合时，都需要重 ......
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks论文笔记
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks 源码: github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork 背景： 主要解决图像中点之间的对应关系。 主要方法： 上图为该方法的 ......
Neural Networks投稿要求总结
自用，NN投稿要求，相关的部分的中文版翻译，原文链接：https://www.sciencedirect.com/journal/neural-networks/publish/guide-for-authors Neural Networks 投稿要求 介绍 国际神经网络学会、欧洲神经网络学会和日 ......
神经网络入门篇：详解计算一个神经网络的输出（Computing a Neural Network's output）
一个神经网络的输出 首先，回顾下只有一个隐藏层的简单两层神经网络结构： 图1.3.1 其中，\(x\)表示输入特征，\(a\)表示每个神经元的输出，\(W\)表示特征的权重，上标表示神经网络的层数（隐藏层为1），下标表示该层的第几个神经元。这是神经网络的符号惯例，下同。 神经网络的计算 关于神经网络 ......
DPABInet做 Network Contruction时一直报错“函数或变量 'nets_netmats' 无法识别”
DPABInet模块做 Network Contruction时一直显示报错“函数或变量 'nets_netmats' 无法识别”，是因为没有将FSLNets导入路径，所以找不到该函数。 但是按照FSL的官方链接FSLNets - FslWiki (ox.ac.uk)又一直加载不出安装包的下载，于是 ......
“Job for network.service failed because the control process exite”问题
[root@node3 ~]# service network restart Restarting network (via systemctl): Job for network.service failed because the control process exited with err ......
整理《DQNViz: A Visual Analytics Approach to Understand Deep Q-Networks》
DQNViz: A Visual Analytics Approach to Understand Deep Q-Networks 论文/强化学习可视化 摘要 打算研究深度强化学习方向，整理最近的一篇 2019 年的论文，作为总结思考！ 论文介绍 该论文是一篇 2019 年，有关基于可视化进行强化学 ......
docker compose配置 network
docker-compose配置networks 默认网络 例如, 假设有一个项目，目录名myapp, docker-compose.yml 配置如下: version: "3" services: web: build: . ports: - "8000:8000" db: image: post ......
Distilling Knowledge from Graph Convolutional Networks
目录概符号说明DistillGCNLocal Structure Preserving代码 Yang Y., Qiu J., Song M., Tao D. and Wang X. Distilling knowledge from graph convolutional networks. CVP ......
Literature Survey about Volumetric Grasping Network: Real-time 6 DOF Grasp Detection in Clutter
This is a literature survey about the paper of Volumetric Grasping Network: Real-time 6 DOF Grasp Detection in Clutter. ......
《Generic Dynamic Graph Convolutional Network for traffic flow forecasting》阅读笔记
论文标题 《Generic Dynamic Graph Convolutional Network for traffic flow forecasting》 干什么活：交通流预测（traffic flow forecasting ） 方法：动态图卷积网络（Dynamic Graph Convolu ......