collaborative graph-less filtering graph
[AGC043C] Giant Graph
[AGC043C] Giant Graph 这题真的抽象。 注意到 \(10^{18} > n^3\)，因此只需按照 \(x+y+z\) 从大到小贪心，由于每次选点只会影响到下面若干层点的可选性，所以可以直接能选就选。时间复杂度 \(O(n^3)\)。 考虑优化，刻画一个点 \((x,y,z)\) ......
PANE-GNN Unifying Positive and Negative Edges in Graph Neural Networks for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前利用GNN的推荐系统主要关注用户的正面反馈，而忽略了负面反馈提供的见解。于是我们提出了PANG- GNN，该模型将图神经网络的正面和负面边统一在一起。PANG-GNN首先将原始评分图根据正面和负面反馈划分为两个不同的二分图。接下来分别使用两个独立的嵌入，即感兴趣嵌入和无兴趣嵌入 ......
Spring Cloud Gateway的Filter中如果有耗时操作应该如何处理？
1，如果不处理，会大大影响吞吐量； 2，spring cloud gateway是reactive的编码风格，改造代码难度很大，很不习惯； 3，spring cloud gateway使用事件线程处理一个http请求 4，事件线程比较少（参考netty event loop），不能有耗时操作，否则影 ......
SpringBoot 中使用 Filter
Filter 是 JavaEE 中 Servlet 规范的一个组件，位于包javax.servlet 中，它可以在 HTTP 请求到达 Servlet 之前，被一个或多个Filter处理。 它的工作流程如图： Filter的这个特性在生产环境中有很广泛的应用，如：修改请求和响应、防止xss攻击、包装 ......
Filter过滤器
一 认识过滤器 1.1 什么是过滤器 Filter也称之为过滤器，它是Servlet技术中最实用的技术，Web开发人员通过Filter技术，对web服务器管理的所有web资源：例如Jsp, Servlet, 静态图片文件或静态 html 文件等进行拦截，从而实现一些特殊的功能。例如实现URL级别的权 ......
split() 与 filter() 搭配去除符号
msg1='hello \t \r\n world' print(' '.join(msg1.split())) # 这里的split()可以去除所有的制表符，但不能去除一些其它符号。 # hello world msg='hello world' print(' '.join(filter(Non ......
springboot listener、filter登录实战
转载自： www.javaman.cn 博客系统访问： http://175.24.198.63:9090/front/index 登录功能 1、前端页面 采用的是layui-admin框架，文中的验证码内容，请参考作者之前的验证码功能 <!DOCTYPE html> <html lang="zh" ......
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach 中文名称: 属性图聚类：一种深度注意力嵌入方法 论文链接: https://arxiv.org/abs/1906.06532 背景: 图聚类是发现网络 ......
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测（Big data driven trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network withspatio-temporal awareness）
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测 《Big data driven vessel trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network with spati ......
Adaptive Graph Contrastive Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 在实际的场景中，用户的行为数据往往是有噪声的，并且表现出偏态分布。所以需要利用自监督学习来改善用户表示。我们提出了一种新的自适应图对比学习(AdaGCL)框架，该框架使用两个自适应对比视图生成器来进行数据增强，以更好地增强CF范式。具体的说，我们使用了两个可训练的视图生成器，一个图 ......
一图了解es6常用数据迭代函数map,filter,fill,reduce
一、一图胜千言 前端开发中，js数组处理是最常用的，除了for循环外，随着es6的普及，像reduce()、filter()、map()、some()、every()以及…展开属性都是最常用到的。今天偶然从网上看到这张图，真是眼前一亮，真是一目了然，不用一句解释就让人了解相关函数的用途 二、重点函数 ......
Drug response prediction using graph representation learning and Laplacian feature selection
Drug response prediction using graph representation learning and Laplacian feature selection Minzhu Xie 1 2, Xiaowen Lei 3, Jianchen Zhong 3, Jianxing ......
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction Junjun Zhang 1 ......
Graph regularized non-negative matrix factorization with [Formula: see text] norm regularization terms for drug-target interactions prediction
Graph regularized non-negative matrix factorization with [Formula: see text] norm regularization terms for drug-target interactions prediction Junjun ......
7 种查询策略教你用好 Graph RAG 探索知识图谱
我们在这篇文章中探讨了知识图谱，特别是图数据库 NebulaGraph，是如何结合 LlamaIndex 和 GPT-3.5 为 Philadelphia Phillies 队构建了一个 RAG。
此外，我们还探讨了 7 种查询引擎，研究了它们的内部工作，并观察了它们对三个问题的回答。我们比较了每... ......
7 种查询策略教你用好 Graph RAG 探索知识图谱
我们在这篇文章中探讨了知识图谱，特别是图数据库 NebulaGraph，是如何结合 LlamaIndex 和 GPT-3.5 为 Philadelphia Phillies 队构建了一个 RAG。
此外，我们还探讨了 7 种查询引擎，研究了它们的内部工作，并观察了它们对三个问题的回答。我们比较了每... ......
CF1900E Transitive Graph
题目传送门 前置芝士：缩点、拓扑排序。 题目描述 有向图 \(G\) 有 \(N\) 个点，\(M\) 条边，点 \(u\) 的点权为 \(A_u\)。 若存在三元组 \(a,b,c\) 使得 \(a\) 至 \(b\) 有一条边，\(b\) 至 \(c\) 有一条边，则连一条 \(a\) 至 \( ......
Detecting Unknown Encrypted Malicious Traffic in Real Time via Flow Interaction Graph Analysis
1 前言 1.1 标题 Detecting Unknown Encrypted Malicious Traffic in Real Time via Flow Interaction Graph Analysis 1.2 摘要 为了保护网络的机密性和隐私性，目前互联网上的流量被广泛地加密。然而，流量 ......
Generative-Contrastive Graph Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 首先介绍了一下GCL的一些缺点，GCL是通过数据增强来构造对比视图，然后通过最大化对比视图之间的互信息来提供自监督信号。但是目前的数据增强技术都有着一定的缺点 结构增强随机退出节点或边，容易破坏用户项目的内在本质 特征增强对每个节点施加相同的尺度噪声增强，忽略的节点的独特特征 所以 ......
Graph Neural Networks with Learnable and Optimal Polynomial Bases
目录概符号说明MotivationFavardGNN代码 Guo Y. and Wei Z. Graph neural networks with learnable and optimal polynomial bases. ICML, 2023. 概 自动学多项式基的谱图神经网络. 符号说明 \ ......
Unity DOTS系列之Filter Baking Output与Prefab In Baking核心分析
最近DOTS发布了正式的版本, 我们来分享一下DOTS里面Baking核心机制，方便大家上手学习掌握Unity DOTS开发。今天给大家分享的Baking机制中的Filter Baking Output与Prefab In Baking。 对啦！这里有个游戏开发交流小组里面聚集了一帮热爱学习游戏的零 ......
8-1900E - Transitive Graph
题意： 思路：tarjan缩点后，对新图DAG进行拓扑dp。 代码： 点击查看代码 #include<bits/stdc++.h> #define int long long using namespace std; const int N=1e6+7; const int inf=1e9+7; t ......
Day20.匿名函数的两种调用方式_max用法_min用法_sorted用法_map用法_filter用法_reduce用法
1.匿名函数的两种调用方式： 2.匿名函数求最大和求最小： 3.sorted用法和map用法： 4.filter的用法： 5.reduce的用法： ......
论文阅读13-SCGC:Simple Contrastive Graph Clustering
论文阅读13-SCGC:Simple Contrastive Graph Clustering 存在的问题 由于对比学习的发展，设计了更加一致和有辨别力的对比损失函数来取代网络训练的聚类引导损失函数。结果，缓解了手动试错问题，并提高了聚类性能。然而，复杂的数据增强和耗时的图卷积操作降低了这些方法的效 ......
[XVI Open Cup GP of China] A. Graph Drawing
那确实是神仙题，阅读 jiangly 代码遂取之。 简要题意 给定一个点双联通的平面图，保证每个点的度数不超过 \(4\)；具体地对于每个面将会按照逆时针顺序给出上面的顶点。现在要求把它画在无限大的网格上，要求边都平行于坐标轴，且彼此除了两端点外不接触。由于可能不能画出来，允许边进行任意的直角拐弯。 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Tucker Decomposition with Frequency Attention for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：ACL，时间：2023，学校：北京航空航天大学，多伦多大学 关键词：基于张量分解；频率注意力；正则化 摘要： 之前基于张量分解的TKGC模型存在仅独立考虑一种关系与一个时间戳的组合，忽略了嵌入的全局性质的问题。 本文的方法：一种频率注意力（FA）模型来捕获一个关系与整个时间戳之间的全局时间依赖 ......
Information Graph 题解
题目链接 Information Graph 分析 在线并不好做，考虑离线，先将树建出来 \(2\) 操作时 \(x\) 节点 与 当前根节点 之间的点都会获得文件 当前根节点可以用并查集维护 对于查询的节点判断它是否为链上的点即可 具体的，若该节点为 \(rt\) 子树中的点 且 该节点的子树包含 ......
[ARC105E] Keep Graph Disconnected
题目链接 好题。 如果 \(1\) 和 \(n\) 一直联通，开始即结束。 如果 \(n\mod 4=1\)，那么 \(\frac 12x(x+1)+\frac12(n-x)(n-x+1)\) 为偶数。 如果 \(n\mod 4=3\)，那么 \(\frac 12x(x+1)+\frac12(n-x ......
Learning Graph Filters for Spectral GNNs via Newton Interpolation
目录概符号说明MotivationNewtonNet代码 Xu J., Dai E., Luo D>, Zhang X. and Wang S. Learning graph filters for spectral gnns via newton interpolation. 2023. 概 令谱 ......