在github上看到一个network graph,有一个地方不懂 [问题点数:40分,结帖人xxyxxb]

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论文理解 Linkage Based Face Clustering via Graph Convolution Network
论文理解 Linkage Based Face Clustering via Graph Convolution Network背景要解决的问题基于GCN的人脸图像聚类图卷积层节点合并KNN搜索MxNet复现GCN Layer 背景 其实是利用GCN进行人脸图像聚类 论文:Linkage Based Face Clustering via Graph Convolution Network 作者提...
解读:CVPR1903_图卷积网络GCN无监督人脸聚类
Linkage Based Face Clustering via Graph Convolution Network https://arxiv.org/pdf/1903.11306.pdf 1简述 对未知的身份对一组面孔进行分组(面部聚类)。 将此任务表示为链接预测问题:如果两个脸特征相似(相同),则它们之间存在链接。 关键思想是在脸部周围的特征空间中找到连接。 图1.方法概念 (a):本...
【CVPR2019_论文汇总】(按方向划分,0401 更新中)
转载链接:http://bbs.cvmart.net/topics/302/cvpr2019paper 作为计算机视觉领域三大顶会之一,CVPR2019(2019.6.16-6.19在美国洛杉矶举办)被CVers 重点关注。目前CVPR 2019 接收结果已经出来啦,相关报道:1300篇!CVPR2019接收结果公布,你中了吗? 开设此帖希望可以实时跟进CVPR2019的即时信息及相关优秀论文,...
Graph Convolution Network图卷积网络(一)训练运行与代码概览
背景:看懂并运行Graph Convolution Network的pytorch代码。 代码地址:https://<em>github</em>.com/tkipf/pygcn 论文地址:https://arxiv.org/abs/1609.02907 Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks,ICLR 2017 目录 ...
GraphSAGE:我寻思GCN也没我厉害!
作者 | 郭必扬来源 | SimpleAI(ID:SimpleAI_1)众所周知,2017年ICLR出产的GCN现在是多么地热门,仿佛自己就是图神经网络的名片。然而,在G...
关于图卷积网络GCN的一点理解
转载https://www.jianshu.com/p/89fbed65cd04?winzoom=1 图卷积网络GCN 图卷积网络研究的对象是图数据,研究的模型是卷积神经网络。 1. 为什么会出现图卷积神经网络? 普通卷积神经网络研究的对象是具备Euclidean domains的数据,Euclidean domains data数据最显著的特征是他们具有规则的空间结构,如图片是规则的正方形,语音...
GCN
又是<em>一个</em>提醒我学习的log
图卷积神经网络整理
图卷积神经网络的整理(理论+代码)一、背景1.1 离散卷积1.2 非结构化数据1.3 图卷积的大致流派二、基于谱的图卷积三、基于空间域的图卷积 一、背景 1.1 离散卷积 首先这篇文章需要基于你已经理解CNN在图像上的原理及应用。CNN中的卷积本质上就是利用共享参数的<em>一个</em>滤波器,通过计算中心像素以及相邻像素点的加权求和来构成特征图(Feature Map)实现空间特征的提取,卷积核的权重就是网络需...
一个不懂地方
rn rn我看书上的代码,为什么在DataSource=''这要用"'"这个呀。
c# 一个不懂地方
[SmtpEmail(".net邮件发送程序", Version = "2.0", Author = "Discuz!NT ", DllFileName = "Discuz.Plugin.Mail.SysMail.dll")]rn public class SysMailMessage : ISmtpMailrnrnrn定义类的上面 [......] 这个能干什么 有什么功能 叫什么名字
有个地方不懂
1.private void label1_Click(object sender, System.EventArgs e)rn rn if(this.panel2.Visible==true)rn rn this.panel2.Visible=false;rn rn else if(this.panel1.Visible==true)rn rn this.panel1.Visible=false;rn rn else if(this.panel3.Visible==true)rn rn this.panel3.Visible=false;rn rn this.panel4.Visible=true;rn rnrn2.private void button2_Click(object sender, System.EventArgs e)rn rn tryrn rn adapter1.Update(ds1,tableName1);rn MessageBox.Show("保存成功!","恭喜");rn rn catch(Exception err)rn rn MessageBox.Show(err.Message,"保存信息出错!",MessageBoxButtons.OK,MessageBoxIcon.Exclamation);rn rn rnrn private void button3_Click(object sender, System.EventArgs e)rn rn int num=table1.Rows.Count-1;rn if(num>=0)rn rn ArrayList ar=new ArrayList();rn for(int i=num;i>=0;i--)rn rn if(this.dataGrid1.IsSelected(i))rn rn ar.Add(i);rn rn rn rn if(ar.Count>0)rn rn if(MessageBox.Show("确实要删除选中的"+ar.Count.ToString()rn +"行吗? 注意:删除后就无法恢复!",rn "警告",rn MessageBoxButtons.YesNo,MessageBoxIcon.Question)==DialogResult.Yes)rn rn for(int i=0;i
有几个地方不懂
[code=C/C++]rnchar *strcpy(char *strDest, const char *strSrc); rn rn assert((strDest!=NULL) && (strSrc !=NULL)); // 2分 rn char *address = strDest; // 2分 rn while( (*strDest++ = * strSrc++) != ‘\0’ ) // 2 分 rn NULL ; rn return address ; // 2分 rn rn[/code]rn我是新手,有两个<em>地方</em><em>不懂</em>:rn1. assert((strDest!=NULL) && (strSrc !=NULL)); 什么意思,是调用函数吗?还是怎么的。rn2.while( (*strDest++ = * strSrc++) != ‘\0’ ) // 2 分 rn NULL ; rn 这句NULL是干什么的,怎么就写个NULL在这,又没有什么等于的,什么意思啊rnrn谢谢了
在一篇论文上看到不懂地方, 请指点
数据仓库中存放了大量来自于多个分布的、异质的数据源的数据,用于查询和分析。这些数据在数据仓库中以视图的形式存在被称为实视图(materialized view)。为了保证实视图和数据源中的数据的一致性,需要进行视图维护。视图维护导致了所谓的视图维护代价。为了快速响应联机分析查询(Online Analytical Proessing,简称。LAP),数据仓库中存储的许多实视图占据着大量的存储空间.rnrn我的问题是这里所说的视图是不是关系数据库里的一般视图,那怎么会占用大量的仓储空间呢?? 视图维护怎么理解?
A Rank-Order Distance based Clustering Algorithm for Face Tagging
【论文阅读】A Rank-Order Distance based Clustering Algorithm for Face Tagging 2018-04-04 一篇关于人脸聚类的文章 原文链接:2011_CVPR_A Rank-Order Distance based Clustering Algorithm for Face Tagging Rank-Order dista...
cvpr 2019--人脸聚类
cvpr 2019 有两篇文章是关于人脸聚类的 1.learning to Cluster Faces on an affinity Graph 链接:https://arxiv.org/pdf/1904.02749.pdf 2.Linkage Based Face Clustering via Graph Convolution Networkhttps://arxiv.org/pdf/...
图卷积网络
什么是图卷积神经网络?简单的来说就是其研究的对象是图数据(Graph),研究的模型是卷积神经网络。 卷积神经网络 自2012年以来,深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得了巨大的成功。和传统方法相比,它好在哪里呢? 假设有一张图,要做分类,传统方法需要手动提取一些特征,比如纹理、颜色、或者一些更高级的特征。然后再把这些特征放到像随机森林、SVM等分类器,给到<em>一个</em>输出标签,告诉它是哪...
请问谁有基于密度的聚类算法DBCLASD(distribution based clustering of large spatial databases)的源
请问谁有基于密度的聚类算法DBCLASD(distribution based clustering of large spatial databases)的源程序吗?正在学习中,想参考一下!谢谢啊!
从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精(fang)通(qi)
博客刷不出来图的,去知乎地址吧,没图不好懂的。https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 1 什么是离散卷积?CNN中卷积发挥什么作用? 了解GCN之前必须对离散卷积(或者说CNN中的卷积)有<em>一个</em>明确的认识: 如何通俗易懂地解释卷积?这个链接的内容已经讲得很清楚了,离散卷积本质就是一种加权求和。 如图1所示,CNN中的卷...
【知识图谱】——图卷积神经网络(GCN)
一、前言 深度学习一直都是被几大经典模型给统治着,如CNN、RNN等等,它们无论再CV还是NLP领域都取得了优异的效果,那这个GCN是怎么跑出来的?是因为我们发现了很多CNN、RNN无法解决或者效果不好的问题——图结构的数据。我们做图像识别,对象是图片,是<em>一个</em>二维的结构,于是人们发明了CNN这种神奇的模型来提取图片的特征。CNN的核心在于它的kernel,kernel是<em>一个</em>个小窗口,...
图卷积网络-自适应的图卷积网络建模骨骼点数据进行行为识别
简介 由于基于RGB的行为识别容易受到视角的变化以及复杂背景的干扰,从而导致泛化性能不足,很那应用到实际生活中,基于骨骼点数据的识别可以很好地解决这个问题。将人体定义为25个关键关节点的三维坐标,行为往往以视频的形式存在着,所以长度为T的行为可以用25T3来表示。 传统的行为识别 传统的基于骨骼点的行为识别是基于深度学习方法可以分为RNN和基于CNN的,RNN的方法可以将数据表示为三维的向量,然后...
图卷积神经网络(从算法到应用)
GCN有关学习资料:https://www.jianshu.com/p/8da425787830 下面我从3个方面介绍: 1)首先从大家熟知的业务场景出发,介绍图卷积的分析方法;【A.两个经典的业务场景】 2)然后以实际结合实验,介绍GCN在节点分类、人机判别中的简单应用; B.利用GCN进行节点分类【https://cloud.tencent.com/developer/news/313...
一个函数不懂
Text1.SetFocusrnSendKeys "BS" rn请问这是什么意思?
看到您回复的正则表达式有几点不懂地方.
求一正则要求以//开头但前面不能有/*, 可以有/**/ rn示例 rnaa555//aaa 匹配//aaa rnaa5/*55//aaa 不匹配 rnaa5/*sos*/55//aaa 匹配//aaarn----------------------------------------rnpublic class Test rnrn public static void main(String[] args) throws IOException rn String multiComment = "/\\*[^*]*\\*+(?:[^/*][^*]*\\*+)*/";rn String singleComment = "//[^\r\n]*+";rn [b]String quoteString = "\"[^\\\\\"]*(?:\\\\.[^\\\\\"]*)*\"";[/b]请问这里那么多的\是什么意思有些看<em>不懂</em>了,quotostring是表示哪一块?rn String regex = multiComment + "|" + quoteString + "|(" + singleComment + ")";rn rn String str = FileUtil.readFile2String("f:/Test.java");rn Pattern pattern = Pattern.compile(regex);rn Matcher matcher = pattern.matcher(str);rn while(matcher.find()) rn if(matcher.start(1) > -1) rn System.out.println(matcher.group(1));rn rn rn rnrn
比较字符串有地方不懂
运行时出现错误了,这是为啥[img=https://img-bbs.csdn.net/upload/201502/04/1423015265_400564.png][/img]
一个地方不明白
#includernvoid output(int x);rnvoid output(float x);rnvoid output(int x)rnrn cout<<
一个地方
今天早上的比赛终于还是勇士获得了胜利,当时是有点小情绪,不过还好,毕竟我是较中立的球迷,当然却还是希望雷霆赢。篮球嘛已经体会很多了。今天世界上最失落的人之一会有杜兰特和威少吧。 晚上跑步在操场遇见了隔壁班的<em>一个</em>女生,挺好的,因为终于能在操场<em>看到</em>自己喜欢的影子了,重点当然是我认识。 最近在进行<em>一个</em>是软件工程的课程设计,另<em>一个</em>就是人机界面的第三次设计。这几天确实对软件工程具体设计代码是有了一步认识
人脸识别 | 论文参考
人脸识别技术资料整理 2019/04/06 ISRN: Improved Selective Refinement Network for Face Detection DSFD: Dual Shot Face Detector PyramidBox++: High Performance Detector for Finding Tiny Face VIM-FD: Robust and High...
【今日CV 计算机视觉论文速览】Thu, 28 Mar 2019
今日CS.CV计算机视觉论文速览 Thu, 28 Mar 2019 Totally 32 papers Daily Computer Vision Papers 1.Title: GAN-based Pose-aware Regulation for Video-based Person Re-identificationAuthors:Alessandro Borgia, Yang Hu...
图网络模型原理详解(Graph Network)
《Relational inductive biases, deep learning, and <em>graph</em> <em>network</em>s》 这篇论文包含了一部分新研究、一部分回顾和部分统一结论,这篇文章涉及到的很多知识面,涉及到联结主义、行为主义、符号主义,其本身的模型并不难,但是要理解其提出来的背景及相关知识联系,和其研究的深层含义就需要慢慢品读其中的参考文献了。 这篇论文是DeepMind联合谷歌大...
github中这个network图怎么理解?求讲解一下这个图
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gitHub新手教程
gitHub 为大家节省时间,快速学习,将优质文章粘贴下面。 封面功能讲解 入门手册 如果不允许博主分享的,可联系删除。–谢谢。
Large Network and Graph Limit
Large Network and Graph Limit, 作者Lovasz
Graph and Network Visualization
进行图形可视化的很好的文档,能够快速学习如何进行各种布局的可视化显示
python for graph and network analysis
python for <em>graph</em> and <em>network</em> analysis is a ebook for <em>graph</em> and netwrok analysis with python programming
Python for Graph and Network Analysis
This research mono<em>graph</em> provides the means to learn the theory and practice of <em>graph</em> and <em>network</em> analysis using the Python programming language. The social <em>network</em> analysis techniques, included, will help readers to efficiently analyze social data from Twitter, Facebook, LiveJournal, GitHub and many others at three levels of depth: ego, group, and community. They will be able to analyse militant and revolutionary <em>network</em>s and candidate <em>network</em>s during elections. For instance, they will learn how the Ebola virus spread through communities. Practically, the book is suitable for courses on social <em>network</em> analysis in all disciplines that use social methodology. In the study of social <em>network</em>s, social <em>network</em> analysis makes an interesting interdisciplinary research area, where computer scientists and sociologists bring their competence to a level that will enable them to meet the challenges of this fast-developing field. Computer scientists have the knowledge to parse and process data while sociologists have the experience that is required for efficient data editing and interpretation. Social <em>network</em> analysis has successfully been applied in different fields such as health, cyber security, business, animal social <em>network</em>s, information retrieval, and communications. Table of Contents Chapter 1: Theoretical Concepts of Network Analysis Chapter 2: Network Basics Chapter 3: Graph Theory Chapter 4: Social Networks Chapter 5: Node-Level Analysis Chapter 6: Group-Level Analysis Chapter 7: Network-Level Analysis Chapter 8: Information Diffusion in Social Networks
graph neural network review.rar
对目前图神经网络的技术进行总结。经典<em>graph</em>算法,概率图模型和图神经网络。
GitHub查看日志和标签
这篇文章继续介绍GitHub的操作查看提交历史[tangyanjun@VM_216_80_centos git]$ git commit -m "bb" # On branch master nothing to commit (working directory clean) [tangyanjun@VM_216_80_centos git]$ git log commit 8b71690bcff
用R语言进行复杂网络可视化
复杂网络简介 现实世界中,网络世界大量存在,铁路线路网络,航空网络,人际关系网络。复杂网络是大量真实复杂系统的拓扑关系。借助复杂网络分析,我们期望可以化繁为简,找到隐藏的拓扑关系新结构,找到节点与节点之间的模式,同时实现数据可视化展示。 复杂网络系列 我们的复杂网络个人笔记将包含以下几个部分: • 复杂网络基础知识及网络可视化 • 复杂网络主要几
Graph Attention Network 图注意力网络 (一) 训练运行与代码概览
目的:运行并粗略看懂Graph attention <em>network</em>的pytorch代码。 代码地址:https://<em>github</em>.com/Diego999/pyGAT 论文地址:This is a pytorch implementation of the Graph Attention Network (GAT) model presented by Veličković et. al (2...
Graph Attention Networks网络结构+代码
Graph Attention Networks1. 创新点1.1. attention 引入目的1.2. 框架特点2. 模型2.1. feature 处理2.2. 计算相互关注3.对比4.实验结果 论文 Tensorflow代码 pytorch代码 1. 创新点 通过新型神经网络对图形结构数据进行操作,利用隐藏的自注意层赋予邻域节点不同重要性,并无需提前了解整个网络结构 通过堆叠这样的一些层,这...
Graph Attention Network 图注意力网络 (三) 更改邻接masked attention
背景:需要将GAT实现在resnet的预测score之上,并且将masked attention运用上。 相关内容: 图注意力网络(GAT) ICLR2018, Graph Attention Network论文详解 Graph Attention Network (一) 训练运行与代码概览 Graph Attention Network (二) 模型定义 博主代码地址:https...
一个C语言题,有个地方不懂
6.编写<em>一个</em>产生1000个l到10范围内的随机数的程序。不必保存或打印数字,仅打印每个数被产生了多少次。让程序对10个不同的种子值进行计算。数字出现的次数相同吗?可以使用本章中的函数或ANSIC中的函数rand()和srand(),它们与我们的函数具有相同的形式。这是<em>一个</em>测试特定随机数发生器的随机性的方法。rnrn rnrn#include rn#include rnrnint main(void)rnrn char i,seed[10]=0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9;rn int j,count[10];//存放1~10的10个统计量rn for (i=0; i<1000; j++)rn count[ rand()%10 ]++;rn谁能给解释一下啊,最好详细点。rn
求助,一个简单的蜂鸣器程序,有地方不懂。。。
Q1:TH1=(65536-50000)/256;rnTL1=(65536-50000)%256;表示的是一秒吧?rnrnQ2:TH1=(65536-50000)/256;rnTL1=(65536-50000)%256;的意思是不是产生第<em>一个</em>中断(定时器1)来触发之后的定时器0中断循环?rnrnQ3:对于定时器1,我设置了初值后并没有打开定时器TR1开关,他怎么自己启动了?rnrn#include"reg51.h"rnrnsbit beep=P1^5;rnint num=0;rnrnvoid main()rnTMOD=0x01;rnTH1=(65536-50000)/256;rnTL1=(65536-50000)%256;rnEA=1;rnET0=1;rnTR0=1;rnwhile(1);rnrnvoid beeper() interrupt 1rnTH0=(65536-50000)/256;rnTL0=(65536-50000)%256;rnif(++num==20)rnbeep=~beep;rnnum=0;rn
关于一个实例,有个不懂地方,请求解决!
想问下,文件 purchase.xml 中"prod"是什么?元素还是属性或者其他什么,在这里的作用是什么rn这是我在NIIT的XML书上<em>看到</em>的<em>一个</em>实例.rn三个文件代码如下:rnrn文件名purchase.xmlrn rnrn rn 2000-02-13rn Barbie Dollrn Steve Shawrn 15, LIONS STREET, BOSTONrn 3rn 200rn rnrnrn文件名:potype.xsdrnrnrn rn rn rnrnrn rn rn rnrnrnrn文件名:purchaseorder.xsdrnrnrnrnrn rn rn rn rn rnrnrn rn rn rn rn rn rn rn rnrn
java知识有一个地方不懂,请高手指点,谢谢
public class Test rn public static void add3(Integer i) rn int val=i.intValue(); rn val+=3; rn i=new Integer(val); rn rn public static void main(String args[]) rn Integer i=new Integer(0); rn add3(i); rn System.out.println(i.intValue()); rn rn rnrnrn请问这个为什么输出的结果是0呢?
抓到ping一个服务器的数据包,有个地方不懂
本机Ping<em>一个</em>服务器,给服务器发送<em>一个</em>请求,得到服务器回应的一条数据包后,之后就出现来源是<em>一个</em>MAC地址,目的地是Ethernet Broadcast,并且协议是LoopBack,这条数据包是什么意思啊,望高手讲解下。
graph attention network原理及代码解析
代码实现: 通过一维卷积增加非线性,赋予不同权重,然后通过矩阵加矩阵的转置,来对attention的权重进行学习,通过-1e9(1-邻接矩阵),以及softmax来过滤掉不与当前顶点相连的节点。通过叠加GAT网络,来对高阶节点信息进行加权。。。 import numpy as np import tensorflow as tf from utils import layers from ...
图注意力网络(GAT) ICLR2018, Graph Attention Network论文详解
背景:ICLR2018 论文,Graph Attention Network在GNN中非常重要,再之前图卷积网络GCN的基础之上引入了注意力机制,非常实用。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1710.10903 代码地址: https://<em>github</em>.com/Diego999/pyGAT 相关论文详解: GCN (Graph Convolutional Networ...
Graph Attention Network
【新智元导读】Yoshua Bengio 团队日前提出了一种名叫图谱注意力网络(Graph Attention Network,GAT)的新型神经网络架构,探讨将图谱(Graph)作为输入的情况下如何用深度学习完成分类、预测等问题,相关论文已经提交ICLR-18审核。作者邓侃认为,图(Graph)作为一种表达方式,能够表达很多知识,Bengio研究组的这篇论文虽然尚未在业界引发巨大反响,但其结
读书笔记8:Graph Attention Networks(ICLR 2018)
https://mila.quebec/wp-content/uploads/2018/07/d1ac95b60310f43bb5a0b8024522fbe08fb2a482.pdf https://arxiv.org/pdf/1710.10903.pdf 这是一篇将attention机制应用到<em>graph</em> convolution中的文章。但是文章中提出的模型其实是利用了attention的一部...
Graph Attention Networks——《论文阅读》
引言 图像,通常被理解为矩阵,矩阵的每个元素是像素,像素是(Red,Green,Blue)三个数值组成的向量。 换个角度,矩阵也可以理解为图谱(Graph),图谱由点(node)和边(edge)组成。相邻的点之间,有边相连。而矩阵是一种特殊的图谱,特殊性表现在两方面: **矩阵每个点有固定个数的邻点。**从图谱的角度看,图像中的像素,就是图谱中的点。图像中每个像素,也就是图谱中的每个点,周边总共...
我在网上看到一个例子,有一点不懂。。
我<em>看到</em>的那个例子它在<em>一个</em>CStatic的子类中重载OnPaint(),然后在OnPaint()中加上语句: Default();rnrn请问 " Default(); "是用来做什么的呀?????
看到一个 不太明白的地方 请指教
STATIC方法 不能被覆盖为非STATIC的(就是说可以覆盖)rnPRIVATE和STATIC方法自动变为FINAL 而FIANL 是不能覆盖的rnrn这两个定义 不是冲突了吗?rn谁能帮我解释一下
知乎上看到一个回答
1.停止那些明知对身体有害的行为,例如熬夜,喝快乐水等。三餐要吃,去掉珍珠奶茶,垃圾食品。 11点半就睡下,让书籍和思考为你的生活服务。 你也不用因为打了几局游戏而觉得自己颓废,只是游戏再好也不要贪杯。这样在生活上,你就已经成 为了更好的人。 2.每天都汲取新的知识。你不需要把所有空闲的时间拿起来发疯一样的学习,你只需要在<em>一个</em>空隙中, 了解<em>一个</em>专业的问题,又或知道了如何写公众号更加美观。 保持自己...
DDG5上看到一个问题
要实现<em>一个</em>没有标题栏但可以改变大小的窗体,重载了CreateParams()方法,如下:rnprocedure TForm1.CreateParams(var Params: TCreateParams);rnbeginrn inherited;rn Params.Style:=WS_THICKFRAME or WS_POPUP or WS_BORDER;rnend;rnrnParams.Style:=WS_THICKFRAME or WS_POPUP or WS_BORDER; 这里用or是什么意思啊?rnWS_THICKFRAME、WS_POPUP 、WS_BORDER是什么啊怎么在f1里查不到阿
微博上看到一个问题
有人买了9000克的米,他想先称出2000克送到他妈妈那。可是手头只有一台天平,以及50 克和200克的砝码各一枚。他该怎么办,才能只称三次就称出2000克呢?
论文笔记之:Graph Attention Networks
  Graph Attention Networks 2018-02-06  16:52:49   Abstract:   本文提出一种新颖的 <em>graph</em> attention <em>network</em>s (GATs), 可以处理 <em>graph</em> 结构的数据,利用 masked self-attentional layers 来解决基于 <em>graph</em> convolutions 以及他们的预测 的前人方法(prior...
图卷积网络 Graph Convolutional Networks
SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 本文提出了<em>一个</em>基于卷积神经网络处理图结构数据的半监督学习算法,
GitHub代码查看工具——Sourcegraph插件安装及介绍
* 作为编程人员,经常会阅读大神们的代码进行学习,像GitHub上有很多好的开源的代码供我们学习,所以呢,问题就来了,一般的方法阅读代码不光费劲,而且项目结构也不容易搞清楚。偶然发现了<em>一个</em>可以很好地查看代码的工具Source<em>graph</em>,觉得很好。Source<em>graph</em>介绍简单地说,Source<em>graph</em>是<em>一个</em>帮助我们更好地阅读和理解代码的工具。 推荐下面文章: Source<em>graph</em>:开发者的福
如何绘制网页版拓扑图
最近为了实现<em>一个</em>网页版的拓扑图, 采用了qunee.js这个js库. 觉得挺不错 . 记一下自己的使用心得.
图神经网络 The Graph neural network model
转载自https://www.cnblogs.com/shenliao/p/8960782.html1 图神经网络(原始版本)图神经网络现在的威力和用途也再慢慢加强 我从我看过的最原始和现在慢慢最新的论文不断写上我的看法和见解 本人出身数学 所以更喜欢数学推导   第一篇就介绍图神经网络想法的开端 之后的图神经网络模型 都是基于此慢慢改进。2 能处理的领域针对常见的旅行者问题 社交网络 分子结构 ...
一个语句我不懂
push fs:[0]rn[0]是指地址0处的数据吗?我怎么觉得不大对呀。rn我基础不好,以上来就开始看Win32Asm,一些基本的语法都不大懂,哪儿有的下在呀?
在matrix67上看到一个悖论
箱子里有两个信封:“<em>一个</em>信封里有1元钱,另<em>一个</em>有10元”有1/2的概率;“<em>一个</em>信封里有10元钱,另<em>一个</em>有100元”有1/4的概率;“<em>一个</em>信封里有100元钱,另<em>一个</em>有1000元”有1/8的概率……也就是说,有1/2^n的概率发生这样的事情,<em>一个</em>信封里有10^(n-1)元钱,另<em>一个</em>信封里有10^n元钱。现在你拿到<em>一个</em>信封,<em>看到</em>了里面有x元钱。给你一次机会换成另外那个信封,问你换不换。rn 举个例子,假如我们拿到了100元钱的信封,那么换<em>一个</em>信封得到1000元的概率是得到10元的概率的一半。也就是说,如果我们拿到了x元钱,换<em>一个</em>信封的话有1/3的概率多得9x元,有2/3的概率失去0.9x元。它的期望值是增加2.4x元,这告诉了我们换<em>一个</em>信封显然更好。rn 现在的问题是,既然总是换个信封好些,那么为什么我们不一开始就选择另外那个信封呢?
github上删除一个仓库
首先进入到你需要删除的仓库,在这个页面的左侧或者上部找到”settings”选项 点击进入”settings”,然后一直往下拉,直到<em>看到</em><em>一个</em>红色的横条区域,下面有<em>一个</em>”Delet this respository”,点击删除即可
在Github上删除一个项目
最近在Github上浏览,不小心fork了<em>一个</em>项目。想删除,现在记录下来。 1.点击选择fork的项目,以gubai为例 2.进入后,点击Settings 3.进入页面后,点击Delete this repository 4.输入gubai/gubai,点击”I understand the consequences,delete this repo
c和指针上的一道练习题答案~~~有地方不懂
题目要求:在双链表中插入节点 函数参数为指向首节点的指针地址 指向末节点的指针地址 要插入的数int dll_insert(Node **frontp,Node **rearp,int i);(参数是二级指针 说得不太准确00 你懂得~~)练习答案:rnint dll_insert(Node **frontp;Node **rearp;int i)rnrn Node **fwdp;rn Node *next;rn Node *newnode;rn fwdp=frontp;rn rn while((next=*fwdp)!=NULL)rnrn if(next->i==i)rn return 0;rnrn if(next->i>i)rn break;rn frontp=&next->fwd//此节点结构为struct nodern Node *fwp;//指向后<em>一个</em>节点rn Node *bwd;//指向前<em>一个</em>rn int i;rn Node;rnrn newnode=(Node*)malloc(sizeof(Node));rn newnode->i=i;rn newnode->fwp=next;rn *frontp=newnode;//到目前为止没有什么问题rn rn if(fwdp!=frontp)rn if(next!=NULL)rn newnode->bwd=next->bwd//就这 大大的<em>不懂</em>!!!我的理解是这样的 :要想将<em>一个</em>节点加入就必须要改变rn else 4个指针的值,即newnode的两个和其前 rn newnode->bwd=*rearp; <em>一个</em>的fwp和后<em>一个</em>的bwd rn else newnode->fwp=next; *frontp=newnode;rn if(next!=NULL) 已经设定好了两个 但是newnode->bwd=next->bwd这是什么意思啊??????rn next->bwd=newnode;rn elsern *rearp=newnode;rn return 1;rnrn rn
Graph Convolutional Network介绍及简单实现(一)
本文是https://towardsdatascience.com/how-to-do-deep-learning-on-<em>graph</em>s-with-<em>graph</em>-convolutional-<em>network</em>s-7d2250723780第一部分A High-Level Introduction to Graph Convolutional Networks的翻译和总结,介绍了简单的Graph Convol...
几种图神经网络方法总结(Graph Neural Network)
概要 今年来图神经网络受到大家越来越多的关注,在文本分类(Text classification),序列标注(Sequence labeling), 神经机器翻译(Neural machine translation),关系抽取(Relation extraction),事件抽取(Event extraction), 图像分类(Image Classification),视觉推理(Visual R...
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition
这篇文章可以说很晦涩了,作者用图卷积学习骨架数据,大概看一遍文章就知道作者建立了3-D Graph,然后用图卷积来学习所建立的图数据特征,然后再识别行为。但是这不是晦涩的<em>地方</em>,毕竟<em>一个</em>图,就看明白了,晦涩的<em>地方</em>是文章中的数据是的维度以及这个维度计算是怎么在图卷积中流动的。不类比传统卷积还好,偏偏现在大多都是拿传统卷积来讲图卷积,然后,会不自觉的用二维欧几里德图形里的传统卷积来考虑图卷积,这就开始蛋...
解读:基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN(时空图卷积网络模型)
解读:基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN(时空图卷积网络模型) 本文为 AAAI 2018 录用论文「Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton Based Action Recognition」,香港中文大学提出一种时空图卷积网络,并利用它们进行人类行为识别。这种算法基于人类关节位置的时间序列表示而对动态骨骼建模,并...
翻译:Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton Based Action Recognition (ST-GCN)
文章链接:https://arxiv.org/abs/1801.07455 Github 代码:https://<em>github</em>.com/yysijie/st-gcn 参考博客:https://blog.csdn.net/qq_36893052/article/details/79860328 SpatialTemporalGraphConvolutionalNetworksforS...
求助:有一个地方不懂
#include rnrnint main(void)rnrn int number = 0; /*The number to be reversed*/rn int rebmun = 0; /*The reversed number*/rn int temp = 0; /*Working storage*/ rn rn /*Get the value to be reversed*/rn printf("\nEnter a positive integer :");rn scanf("%d",&number);rn rn temp = number; /*Copy to working storage*/rn rn /*Reverse the number stored in temp*/rn [b]dorn rn rebmun = 10*rebmun + temp % 10; /*Add the rightmost digit*/ rn temp = temp/10; /*Remove the rightmost digit*/rn while(temp); /*Continue while temp>0*/[/b][color=#800000][/color]rn printf("\nThe number %d reversed is %d rebmum ehT\n",number,rebmun);rn return 0;rnrnrn书上原文这样写到:temp原本是43,则temp%10结果是3,将10*rebmum+temp%10的值赋予rebmum。rnrn变量rebmum的初始值是0,所以rebmum储存了数字3.将输入值最右边的数字3保存到rebmum后,就可以rnrn给temp除以10,去掉这个数字。temp的初始值是43,所以temp/10的结果四舍五入为4.在循环结束时,rnrn检查while(temp)条件,而temp的值是4,所以该条件是true。因此返回循环的开始处,执行另<em>一个</em>迭代。rnrn[b]后面就是理解不了了:储存在rebmum中的值与10相乘,得到30,再加上temp%10的余数4,所以rebmum的结果rnrn是34.然后将temp除以10,得到0.现在,到达循环迭代的结尾时,temp是0,即false,所以循环结束。rn[/b]rn
我终于有了一个GitHub了
直到今天才有<em>一个</em>GitHub账号,不得不说,作为<em>一个</em>程序员真是好失败啊!有了GitHub账号,终于可以装一波逼了,好高兴啊!!!我可是要成为一名真正的程序员的人哟! 之前都有听说过GitHub这个东西,但今天还是第一次接触,真真挺陌生的,但不要担心哟!我极力推荐<em>一个</em>学习GitHub的系列文章,作者写的蛮幽默的,可是<em>一个</em>大神哟!名字是stormzhangV,系列文章是从0开始学习GitHub系列,我
Hybrid Graph Theory and Network Analysis
Hybrid Graph Theory and Network Analysis Ladislav Novak University of Novi Sad Alan Gibbons University of Liverpool © Cambridge University Press 1999
Python for Graph and Network Analysis epub
Python for Graph and Network Analysis 英文epub 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
刚学asp.net,有几个地方不懂
昨天晚上看了下PetShop4.0rn1.rn[code=C#]rn //PetShop.DBUtility.SqlHelperrn //这里为什么要用到泛型,直接返回个DataReader不行么?rn public IList GetCategories() rnrn IList categories = new List();rnrn //Execute a query to read the categoriesrn using(SqlDataReader rdr = SqlHelper.ExecuteReader(SqlHelper.ConnectionStringLocalTransaction, CommandType.Text, SQL_SELECT_CATEGORIES, null)) rn while (rdr.Read()) rn CategoryInfo cat = new CategoryInfo(rdr.GetString(0), rdr.GetString(1), rdr.GetString(2));rn categories.Add(cat);rn rn rn return categories;rn rnrn[/code]rn2.rn[code=C#]rn//PetShop.DALFactory.DataAccessrn//这里是个显示接口吧rn//path =PetShop.SQLServerDALrn//ICategory这个是接口,PetShop.SQLServerDAL这个是现这个接口空间名rn//是Assembly.Load(path).CreateInstance 用这个东西就可以把实现类关联到接口么?能不能解释下?rnrn public static PetShop.IDAL.ICategory CreateCategory() rn string className = path + ".Category";rn return (PetShop.IDAL.ICategory)Assembly.Load(path).CreateInstance(className);rn rnrn[/code]rn3. private static Hashtable parmCache = Hashtable.Synchronized(new Hashtable());rn//返回Hashtable 的同步(线程安全)包装.查了下msdn不晓得是个么意思rn//为什么这里不是直接声明呢,而是要加个Hashtable.Synchronized?
图卷积Graph Convolutional Networks
CNN已经在计算机视觉(CV)以及自然语言处理等领域取得了非常好的水平,其中的数据可以被称作是一种Euclidean Data,CNN正好能够高效的处理这种数据结构,探索出其中所存在的特征表示。所谓的欧氏(欧几里德)数据指的是类似于grids, sequences… 这样的数据,例如图像就可以看作是2D的grid数据,语音信号就可以看作是1D的grid数据。但是现实的处理问题当中还存在大量的 No...
”Hierarchical Recurrent Neural Network for Skeleton Based Action Recognition“阅读小结
摘要: 人的动作识别能够由骨架关节的轨迹来表示,传统的方法通常利用手工制作的特征模拟人类骨骼的空间结构和时间动态,通过精心设计的分类器识别人类动作。我们提出<em>一个</em>端到端的层次RNN基于骨架的动作识别。HRNN-L模型不是将整个骨骼作为输入,而是根据人类的身体结构将人类的骨骼划分成五个部分,然后分别的划分进五个子网。最后随着层数的增加,前一层特征融合的结果作为更高层的输入。最后骨架序列的表示被送入到
【论文笔记】Graph Embedding Techniques, Applications, and Performance: A Survey
https://arxiv.org/pdf/1705.02801.pdf 这篇论文列举了目前<em>graph</em> embedding算法,将其分为“因式分解”、“随机游走”、“深度学习”三类,在不同的任务上评估其效果,最后提了点发展方向 前言 图在生物蛋白质结构、社交网络、词共现网络中应用 图分析任务可以分为: - 节点分类(随机游走、提特征) - 链路预测(相似性方法、最大似然...
A Comprehensive Survey of Graph Embedding:Problems, Techniques and Applications
Written by title date zhengchu1994 《A Comprehensive Survey of Graph Embedding:Problems, Techniques and Applications》 2018年6月9日09:08:16 Intro Problem Formalization Problem S...
Graph Embedding 综述
定义 基本定义:将网络的节点和向量之间建立<em>一个</em>一一对应的关系,并且保留网络的一些拓扑性质 网络的表示方法演变: 传统:基于图的表示(又称为基于符号的表示)\ 如左图G =(V,E),用不同的符号命名不同的节点,用二维数组(邻接矩阵)的存储结构表示两节点间是否存在连边,存在为1,否则为0。\ 缺点:长尾分布下大部分节点间没有关系,所以邻接矩阵非常稀疏,不利于存储计算。 网络表示学习(Ne...
ASP.NET中,使用javescript有不懂地方
rnrnrnrnrnrn 无标题页rn rnrnrn rn rn whorn rn rnrnrndocument.links.length这句得出的结果是0,我从书上<em>看到</em>的document.links是超连接语句的集合,但我有<em>一个</em>但为什么还是0呢?
jdk文档有个地方不懂
java.util包里面的有些类和接口后面跟<em>一个</em>是什么意思,比如rnrnjava.lang.Objectrn java.util.AbstractCollectionrn java.util.AbstractListrn java.util.ArrayListrnrn还有K,V 这些都是什么意思??rn
JavaScript 关于parseFloat()函数 有不懂地方
初学JS,看教程的时候遇到了<em>一个</em>问题,document.write(parseFloat(&quot;10.00&quot;)+&quot;&amp;lt;br&amp;gt;&quot;); 为什么结果是10而不是10.00呢? 相对应的document.write(parseFloat(&quot;10.33&quot;)+&quot;&amp;lt;br&amp;gt;&quot;); 结果却是10.33,望大神们指教一下,非常感谢。...
10几行的代码有个地方不懂。。。
[code=C/C++]rnStatus ListInsert_L(Linklist L, int i, int e)rnrn int j = 0;rn LNode *s, *p;rn p = L;rn while(p && jnext;rn j++;rn rn if(!p || j>i-1) // 这个<em>地方</em>为何还要判断j>i-1,这时是什么情况?rn return ERROR;rn s = (Linklist) malloc (sizeof(LNode));rn if(s == NULL)rn return ERROR;rn s->data = e;rn s->next = p->next;rn p->next = s;rn return OK;rnrn[/code]rn这是个链表的插入。rnif(!p || j>i-1) // 这个<em>地方</em>为何还要判断j>i-1,这时是什么情况?rn代码中LNode表示结点。。。这些应该不用具体说明把。。。
初学ASP.Net,有一地方不懂,请教!!!
rn Please enter your details here.rn rn Name:rn rnrn如果这样写的话,会出现错误:“类型“TextBox”的控件“FullName”必须放在具有 runat=server 的窗体标记内”。rn但如果在 里加上 runat=server 的话,我的另<em>一个</em>页面holidayresponse.aspx就不会打开,一直还是停留在以前的那个页面上,不能实现交互。rn
网络表示学习(Graph Embedding)简述
1、目录 1、目录 2、前言 3、Deepwalk 4、基于Deepwalk的改进 2、前言   网络表示学习又称图嵌入(Graph Embedding),主要目的是将<em>一个</em>网络中的节点基于网络的特点映射成<em>一个</em>低维度向量,这样可以定量的衡量节点之间的相似度,更加方便的应用。 3、Deepwalk   该网络表示学习方法主要利用word2vec将节点向量化。在word...
graph embedding笔记】A Comprehensive Survey of Graph Embedding: Problems, Techniques and Applications
主要贡献: 0.1 基于问题提出 <em>graph</em> embedding 的分类方法 0.2详细分析了<em>graph</em> embedding techniques 0.3对<em>graph</em> embedding 的应用进行了分类 1.<em>graph</em> embedding 定义以及相关概念: 1.0 图分析的问题:计算量大、空间消耗大。<em>graph</em> embedding 的本质就是在保留图信息的情况下(表示图),把
图嵌入综述 (arxiv 1709.07604) 译文第三章
原文:A Comprehensive Survey of Graph Embedding: Problems, Techniques and Applications (arxiv 1709.07604) 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 三、图嵌入的问题设定 在本节中,我们从问题设定的角度比较现有的图嵌入工作,其中包括嵌入输入和嵌入输出。 对于每个设定,我...
Network Representation/ graph embedding 综述
几个综述: Graph Embedding Techniques, Applications, and Performance: A Survey Representation Learning on Graphs: Methods and Applications A Comprehensive Survey of Graph Embedding:Problems,Techniques and...
图嵌入综述 (arxiv 1709.07604) 译文第一、二章
原文:A Comprehensive Survey of Graph Embedding: Problems, Techniques and Applications (arxiv 1709.07604) 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 一...
lstnsock.h这个头文件有如下不懂地方
这个文件是网上<em>一个</em>网络编程例子里的,文件内容如下:rn// lstnsock.h : interface of the CListeningSocket classrn//rn// This is a part of the Microsoft Foundation Classes C++ library.rn// Copyright (C) 1992-1998 Microsoft Corporationrn// All rights reserved.rn//rn// This source code is only intended as a supplement to thern// Microsoft Foundation Classes Reference and relatedrn// electronic documentation provided with the library.rn// See these sources for detailed information regarding thern// Microsoft Foundation Classes product.rnrn#ifndef __LSTNSOCK_H__rn#define __LSTNSOCK_H__rnrnclass CChatServerDoc;rnrnclass CListeningSocket : public CSocketrnrn DECLARE_DYNAMIC(CListeningSocket);////////////////////////////////////////这里有问题rnprivate:rn CListeningSocket(const CListeningSocket& rSrc); // no implementationrn void operator=(const CListeningSocket& rSrc); // no implementationrnrn// Constructionrnpublic:rn CListeningSocket(CChatServerDoc* pDoc);rnrn// Attributesrnpublic:rn CChatServerDoc* m_pDoc;rnrn// Overridable callbacksrnprotected:rn virtual void OnAccept(int nErrorCode);rnrn// Implementationrnpublic:rn virtual ~CListeningSocket();rnrn#ifdef _DEBUGrn virtual void AssertValid() const;rn virtual void Dump(CDumpContext& dc) const;rn#endifrn;rn#endif // __LSTNSOCK_H__rn我尝试自己创建类似的内容,也继承于CSocket,但编译时提示rnDECLARE_DYNAMIC(CListeningSocket);//这里出错,提示内容如下:rnunresolved external symbol "public: virtual struct CRuntimeClass * __thiscall CListeningSocket::GetRuntimeClass(void)const " (?GetRuntimeClass@CListeningSocket@@UBEPAUCRuntimeClass@@XZ)rn请问这个文件是如何派生出的?为什么会出错呢
?????? 关于stringBuilder有个不懂地方
static void Main(string[] args)rn rn //rn // TODO: アプリケーションを開始するコードをここに追加してください。rn //rn string startString = "begin";rn string s = "";rn int count = 10000;rnrn StringBuilder sb = new StringBuilder(startString);rn DateTime startTime1 = DateTime.Now;rn for(int i = 0;i<=count;i++)rn rn startString += s;rn rn DateTime endTime2 = DateTime.Now;rn //TimeSpan elapsedTime2 = endTime2 - startTime2;rn Console.WriteLine((endTime2-startTime2).ToString());rn Console.ReadLine();rn rn rnrn正常情况下,stringBuilder的处理字符串的速度应该比较快,当要追加的字符串 s 非空时,是正常的,处理的时间比较短,可是当 s 为空字符串时,结果恰好就反过来了,不明白为什么,难道和内存的分配有关系吗?
初学java,有不懂地方,请指教!
书上说CDATA用于转义包含,会被识别为标记的字符串的文本块。这句话中“会被识别为标记的字符串的文本块”是什么意思,转义包含是什么呢?
strcpy(), 字符串拷贝,有个地方不懂
strcpy(), 字符串拷贝.rnchar *strcpy(char *destination, const char *source)rnrnwhile(*destinaton++=*source++);rnreturn (destination-1);rnrnrn为什么rnreturn (destination-1);rn而不rnreturn (destination);rnrnrn
刚刚学习到文件,有不懂地方
新年快乐大家!rnrn 将<em>一个</em>磁盘文件中的数据复制到另<em>一个</em>文件中去?(书上的代码)rnrn#include rn#include rnrnvoid main(void)rnrn FILE *in,*out;rn char ch,infile[10],outfile[10];rn printf("Enter your source file name:\n");rn gets(infile);rn printf("Enter your destination file name:\n");rn gets(outfile);rnrn if(in=fopen(infile,"r"))==NULLrn rn printf("Cannot open the source file\n");rn exit(1);rn rn if(out=fopen(outfile,"w"))==NULLrn rn printf("Cannot open the destination file\n");rn exit(1);rn rn while(feof(in)==0)rn fputc(fgetc(in),out);rn fclose(in);rn fclose(out);rnrnrn我是在win-tc下编译,错误提示:未定义个符号 FILE rn是不是需要typedef 定义啊?rn谢谢大家喽~
阿里凑单算法首次公开!基于Graph Embedding的打包购商品挖掘系统解析
阿里妹导读:你是否也曾遇到类似的情况——差5块钱就能包邮,跨店满400减50就少20怎么办?凑单作为购物券导购链路的<em>一个</em>重要环节,旨在帮助你找到合适的商品。如何在凑单场景突破找相似、发现惊喜的同时做到成交翻倍,实现体验和数据上的双赢?今天我们一起来破解。一、背景凑单作为购物券导购链路的<em>一个</em>重要环节,旨在帮助用户找到商品,达成某个满减门槛(比如满400减50),完成跨店凑单,完善购物券整个链路的体验
非官方touchlib配置手册中文版下载
非官方touchlib配置手册中文版 原版本基于unofficial touchlib reference。 该中文版不但对原文进行了翻译,并且加上作者自身的一些理解,对某些部分做了更详细的描述。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/kevinmartin/2878868?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/kevinmartin/2878868?utm_source=bbsseo[/url]
PLSQL7.0 有注册号码下载
PLSQL7.0 oracle 客户端开发工具,有注册号码,无限期使用 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wowanqiji/3920352?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wowanqiji/3920352?utm_source=bbsseo[/url]
自制求解Sudoku游戏的Android应用下载
这是我为女友肖肖写的一款简单的求解Sudoku(数独)游戏android小工具,纯属个人兴趣,不涉及商业利益。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/tuberraddy/6586899?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/tuberraddy/6586899?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的