database concepts graph
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{ ......
搭建GDAL JAVA环境；DXF转KML；坐标转换；PROJ: proj_create_from_database 错误解决
搭建JAVA GDAL环境 GDAL是一个栅格和矢量地理空间数据格式的转换库，由开源地理空间基金会按照MIT开源协议发布。作为一个库，它向应用程序为所有支持的数据格式提供统一的栅格抽象数据模型和矢量抽象数据模型。它还提供了用于数据转换和处理的各种有用的命令行实用工具。 GDAL官网： GDAL — ......
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 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Learn from Relational Correlations and Periodic Events for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：国防科技大学 摘要： 之前模型存在的问题：未能利用快照内结构信息的关系之间的语义相关性与快照间时间交互沿时间轴的周期性时间模式。 本文的工作：提出了一种新的推理模型（RPC）；它通过两个新的通信单元，即关系通信单元(RCU)和周期通信单元(PCU)，充分挖掘关 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Hierarchical Self-Atention Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：WWW，时间：2023，学校：东北大学计算机与通信工程学院 摘要： 目前TKGC模型存在的问题：只考虑实体或关系的结构信息，而忽略了整个TKG的结构信息。此外，它们中的大多数通常将时间戳视为一般特征，不能利用时间戳的潜在时间序列信息。 本文的方法：一种基于自注意机制和历时嵌入技术的分层自注意嵌 ......
On Manipulating Signals of User-Item Graph A Jacobi Polynomial-based Graph Collaborative Filtering
[TOC] Guo J., Du L, Chen X., Ma X., Fu Q., Han S., Zhang D. and Zhang Y. On manipulating signals of user-item graph: A jacobi polynomial-based graph c ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要： 原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。 方法迁移：由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
问题解决：在eclipse中SpringBoot启动报Cannot determine embedded database driver class for database type NONE
原因：yml文件被移除不能扫描到 解决方法： 右键项目属性打开构建路径 选择resouces所在的文件夹将排除中的东西给移除 完成解决问题 ......
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 ......
sysbench 安装 postgres 测试环境（ Connection to database failed: SCRAM authentication requires libpq version 10 or above）
报错Connection to database failed: SCRAM authentication requires libpq version 10 or above的解决方案 1、下载安装包 https://gitee.com/xiaohai008/postgresql10-devel ......
【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 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Temporal Knowledge Graph Reasoning with Historical Contrastive Learning
会议：AAAI，时间：2023，学校：上海交通大学 摘要： 大多数时序知识图谱的推理方法高度依赖于事件的递归或周期性，这给推断与缺乏历史交互的实体相关的未来事件带来了挑战。本文提出一种新的基于历史对比学习训练框架的对比事件网络（CENET）的新事件预测模型。 1.CENET 学习历史和非历史依赖来区 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Logic and Commonsense-Guided Temporal Knowledge Graph Completion
会议：AAAI，时间：2023，学校：北京航空航天大学 文中谓词可以视为关系。 以往的TKG补全(TKGC)方法不能同时表示事件的时效性和因果关系。为了应对这些问题，作者提出了一个逻辑和尝试引导嵌入模型（LCGE ），从常识的角度共同学习涉及事件的及时性和因果关系的时间敏感表示，以及事件的时间无关表 ......
数据结构与算法 | 图（Graph）
在这之前已经写了数组、链表、二叉树、栈、队列等数据结构，本篇一起探究一个新的数据结构：图（Graphs ）。在二叉树里面有着节点（node）的概念，每个节点里面包含左、右两个子节点指针；比对于图来说同样有着节点（node），在图里也称为顶点（vertex），顶点之间的关联不在局限于2个（左、右），一... ......
【论文阅读】OneNet Enhancing Time Series Forecasting Models under Concept Drift by Online Ensembling
原始题目：OneNet: Enhancing Time Series Forecasting Models under Concept Drift by Online Ensembling 中文翻译：OneNet：通过在线集成增强概念漂移下的时间序列预测模型 发表时间：2023年09月22日 平台： ......
Docker - Run PostgreSQL database
zzh@ZZHPC:~$ docker pull postgres:alpine zzh@ZZHPC:~$ docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE postgres alpine 642d75c6be0c 9 days ago 245MB ......
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 ......
oracle19cPDB数据库连不上，提示ORA-01109: database not open
今天尝试创建了一个RAC环境的PDB数据库，在本地执行alter pluggable database pdb01 open 成功了，但是使用上去了plus连接还是连接不上，提示错误如下： C:\Users\Administrator>sqlplus system/oracle@192.168.1. ......
C++CRTP概念与应用和concept
一、奇异递归模板模式(Curiously Recurring Template Pattern, CRTP)[1] CRTP出现在C++中一种设计方法，方法操作：派生类Derived将自身作为模板参数传递给基类模板，这样可以在基类的实现中访问特定的类型的this指针 代码形式:在基类公开接口，在派生 ......
Introduing some cores concepts within kafka
Introduction Today, we talk about some cores concepts within kafka. Apache kafka is a distributed publish-subscribe messaging system. It is originally ......
什么是 DTU（Database Throughput Unit）
在云计算领域，DTU 是 Database Throughput Unit 的缩写，它代表着数据库吞吐单位，是一种用于度量数据库性能的单位。DTU 概念主要应用于 Azure SQL Database 和 Azure SQL Managed Instance，它是一种抽象的、预配置的资源集合，包括 ......
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 ......
Docker - Run MySQL database with docker
zzh@ZZHPC:~$ docker run -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=verysecretpass -e MYSQL_DATABASE=order mysql In this case, our data source URL isroot:very ......
自定义Graph Component：1.2-其它Tokenizer具体实现
本文主要介绍了Rasa中相关Tokenizer的具体实现，包括默认Tokenizer和第三方Tokenizer。前者包括JiebaTokenizer、MitieTokenizer、SpacyTokenizer和WhitespaceTokenizer，后者包括BertTokenizer和Another ......
Oracle database 清理日志文件
Oracle database 清理日志文件 (listener.log/ alert log) 监听日志清理（listener.log）以oracle用户登录，切换到以下目录[oracle@oracledb /]$ cd $ORACLE_BASE/diag/tnslsnr/服务器用户名/liste ......
自定义Graph Component：1-开发指南
可以使用自定义NLU组件和策略扩展Rasa，本文提供了如何开发自己的自定义Graph Component指南。 Rasa提供各种开箱即用的NLU组件和策略。可以使用自定义Graph Component对其进行自定义或从头开始创建自己的组件。 要在Rasa中使用自定义Graph Component，它 ......
自定义Graph Component：1.1-JiebaTokenizer具体实现
JiebaTokenizer类继承自Tokenizer类，而Tokenizer类又继承自GraphComponent类，GraphComponent类继承自ABC类（抽象基类）。本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子，主要详解介绍JiebaTokenizer ......
AT AGC043C - Giant Graph - 总结
AT AGC043C - Giant Graph 因为 \({(10^{18})}^{x+y+z}\) 的底数很大，所以我们贪心的选择 \(x+y+z\) 大的点是存在正确性的。那么我们从小点向大点连有向边，形成 DAG 后，对于一个点，如果它指向的点都没有被选取，那么选择它，否则不选。 我们发现这 ......
rasa train nlu详解：1.2-_train_graph()函数
本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子，主要详解介绍_train_graph()函数中变量的具体值。 一.rasa/model_training.py/_train_graph()函数 _train_graph()函数实现，如下所示： def _train_ ......
编译原理 | Concepts & Review
怎么感觉像是在学算法( 本文主要从词法分析, 语法分析, 语义分析三个章节总结. 1 词法分析 首先, 应该知道编译器的流程是词法分析 -> 语法分析 -> 语义分析 -> 中间代码生成 -> 代码优化 -> 目标代码生成. 旁边还有一个符号表. 词法分析分解源程序, 输出单词序列 (关键字, 标识 ......