论文解读（ChebyGIN）《Understanding Attention and Generalization in Graph Neural Networks》

生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
svg图片兼容性和用法优缺点独行侠_ef93
svg图片的使用方法第一次来认认真真的研究了下svg图片，之前只是在网上见过，但都是一晃而过也没当回事，最近网站改版看到同事有用到svg格式的图片，想想自己干了几年的重构也没用过，这些细节的知识是应该好好研究研究了。暂时还没研究得完全透切，先记下目前为止所看到的吧不然又给忘了。svg可缩放矢量图形（ScalableVectorGraphics），顾名思义就是任意改变其大小也不会变形，是基于可扩展标
tf.get_collection() yalesaleng
此函数有两个参数，key和scope。Args:1.key:Thekeyforthecollection.Forexample,theGraphKeysclasscontainsmanystandardnamesforcollections.2.scope:(Optional.)Ifsupplied,theresultinglistisfilteredtoincludeonlyitemswhose
Spark 组件 GraphX、Streaming 叶域大数据 spark spark 大数据分布式
Spark组件GraphX、Streaming一、SparkGraphX1.1GraphX的主要概念1.2GraphX的核心操作1.3示例代码1.4GraphX的应用场景二、SparkStreaming2.1SparkStreaming的主要概念2.2示例代码2.3SparkStreaming的集成2.4SparkStreaming的应用场景SparkGraphX用于处理图和图并行计算。Graph
1-1.Jetpack 之 Navigation 简单编码模板我命由我12345 Android -Jetpack 简化编程 java java-ee android-studio android studio 安卓 android jetpack
一、Navigation1、Navigation概述Navigation是Jetpack中的一个重要成员，它主要是结合导航图（NavigationGraph）来控制和简化Fragment之间的导航，即往哪里走，该怎么走2、Navigate引入在模块级build.gradle中引入相关依赖implementation'androidx.navigation:navigation-fragment:2
Swift4.0: 利用图形上下文画基础图? Dayu大鱼
步骤:开启图片上下文获取上下文配置上下文3.1填充颜色cgColor3.2填充尺寸从图形上下文中获取图片关闭上下文返回图片importFoundationimportUIKitextensionUIImage{///画一个白色背景的图片classfuncimageWithWhiteBackGroundColor()->UIImage{//开始图形上下文UIGraphicsBeginImageCon
深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用皮皮冰燃深度学习深度学习
文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型，提供三种规
主流行架构 rainbowcheng 架构架构
nexus，gitlab,svn,jenkins,sonar,docker，apollo，catteambition，axure，蓝湖，禅道,WCP；redis，kafka，es，zookeeper，dubbo，shardingjdbc，mysql，InfluxDB，Telegraf，Grafana，Nginx，xxl-job，Neo4j,NebulaGraph是一个高性能的,NOSQL图形数据库
【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】一蓑烟雨紫洛 nlp rnn lstm gru nlp
RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果，能够作为当下时间步输入的一部分（当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出）对当下时间步的输出产生影响2、R
【笔记】扩散模型（七）：Latent Diffusion Models（Stable Diffusion）论文解读与代码实现 LittleNyima Diffusion Models 笔记 stable diffusion AIGC 人工智能
论文链接：High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels官方实现：CompVis/latent-diffusion、CompVis/stable-diffusion这一篇文章的内容是LatentDiffusionModels（LDM），也就是大名鼎鼎的StableDiffusion。先前的扩散模型一直面临的比较大的问题是采样空间太大，学
深入学习-Gradle-自动化构建技术（五）Gradle-插件架构实现原理剖析- 2401_84002294 2024年程序员学习学习自动化架构
6、AndroidGradlePluginV3.0.0（2017年10月）7、AndroidGradlePluginV2.3.0（2017年2月）三、Gradle构建核心流程解析1、LoadSettings2、Configure3、TaskGraph4、RunTasks5、Finished四、关于Gradle中依赖实现的原理1、通过MethodMissing机制，间接地调用DefaultDepen
论文-A Stack-Propagation Framework with Token-Level Intent Detection for Spoken Language Understanding 魏鹏飞
1.简称论文《AStack-PropagationFrameworkwithToken-LevelIntentDetectionforSpokenLanguageUnderstanding》，作者LiboQin(HarbinInstituteofTechnology,China)，经典的NLU论文（SemanticFrame）。2.摘要意图检测和槽位填充是构建口语理解（SLU）系统的两个主要任务。
Webpack 概念速通：从入门到掌握构建工具的精髓 tabzzz 前端 webpack 前端
Webpack基本概念这里我们先简单熟悉下Webpack的基本概念，我们在搭建项目的时候都会要用到的！这里我们分享的着重点是基本概念而不是具体配置项和使用方法依赖图(dependencygraph)模式(mode)入口(entry)输出(output)加载器(loader)插件(plugin)源映射(SourceMaps)开发服务器(devServer)依赖图（dependencygraph）依赖
vllm在线推理踩坑记懂点投资的码农大语言模型 ai 语言模型 python
最近在《AI大模型全栈工程师》课程里看老师推荐使用vllm部署大模型，优点就不详细介绍了，这里摘抄一段来自于Qwen2上手指南对于它的简单介绍：它易于使用，且具有最先进的服务吞吐量、高效的注意力键值内存管理（通过PagedAttention实现）、连续批处理输入请求、优化的CUDA内核等功能。至于原理就先不看了，直接上手部署，以后再来补理论知识。一、vLLM在线推理在Qwen2的上市指南里介绍了v
大模型框架：vLLM m0_37559973 大模型大模型通义千问 Qwen
目录一、vLLM介绍二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装2.2使用CPU进行安装2.3相关配置三、使用vLLM3.1离线推理3.2适配OpenAI-API的API服务一、vLLM介绍vLLM是伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架。它利用了全新的注意力算法「PagedAttention」，提供易用、快速、便宜的LLM服务。二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装vLLM是一个Py
概率图模型（PGM）综述医学影像处理概率图模型概率图模型综述
RefLink:http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.htmlGraphicalModel的基本类型基本的GraphicalModel可以大致分为两个类别：贝叶斯网络(BayesianNetwork)和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)。它们的主要区别在于采用不同类型的图来表达变量之间的关系：贝叶斯网络采用有向无环图(DirectedAc
Webpack和Vite的区别南辞w 前端面试篇 webpack 前端 node.js
什么是webpack？webpack是一个用于现代JavaScript应用程序的静态模块打包工具。当webpack处理应用程序时，它会在内部从一个或多个入口点构建一个依赖图(dependencygraph)，然后将你项目中所需的每一个模块组合成一个或多个bundles，它们均为静态资源，用于展示你的内容。Webpack的打包构建流程Webpack会遍历你应用程序中的所有文件，并启动一个开发服务器，
思考：怎样让自己每天都精力充沛廷伟
让自己方向坚定，精力充沛的能量法则：Habit习惯能量的倍增Energy精力，能量的来源Attention注意力，能量的转化Target目标，能量的积累这是读张家瑞老师的《能量法则》最重要的四句话。从2018年认识家瑞，一起在AACTP武汉主席峰会一起学习，一起成长，到受他影响，定下更大的目标，践行《职场圆梦手册》，到现在读他的书，更加了解他的经历，一路以来，受他影响颇多。进入地产行业以来，日益忙
探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅小周不想卷深度学习
目录引言：穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源：从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络（CNN）2.3循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM,GRU）2.4生成对抗网络（GAN）三、深度学习的魔法秘籍：算法与训练3.1损失
【RKNN系列】常用函数：使用RGA加速画框 jcfszxc RKNN系列 Rockchip rknn-toolkit2 c++RKNN
以下是针对convert_and_draw_rectangle函数的详细使用说明：convert_and_draw_rectangle函数功能在给定的图像数据上使用RGA（RockchipGraphicsAcceleration）绘制矩形框。语法IM_STATUSconvert_and_draw_rectangle(uint8_t*dst_data,intwidth,intheight,const
CycleGAN学习：Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks, 2017. 屎山搬运工深度学习 CycleGAN GAN 风格迁移
【导读】图像到图像的转换技术一般需要大量的成对数据，然而要收集这些数据异常耗时耗力。因此本文主要介绍了无需成对示例便能实现图像转换的CycleGAN图像转换技术。文章分为五部分，分别概述了：图像转换的问题；CycleGAN的非成对图像转换原理；CycleGAN的架构模型；CycleGAN的应用以及注意事项。图像到图像的转换涉及到生成给定图像的新的合成版本，并进行特定的修改，例如将夏季景观转换为冬季
arXiv综述论文“Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications” 硅谷秋水自动驾驶
arXiv于2019年7月10日上载的GNN综述论文“GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplications“。摘要：许多学习任务需要处理图数据，该图数据包含元素之间的丰富关系信息。建模物理系统、学习分子指纹、预测蛋白质界面以及对疾病进行分类都需要一个模型从图输入学习。在其他如文本和图像之类非结构数据学习的领域中，对提取的结构推理，例如句子的依存关系
C# 图形图像技术（通过Graphics绘制图像）萨达大 c#开发语言
文章目录创建Graphics对象画笔与画刷画笔画刷SolidBrush类HatchBrush类LinerGradientBrush类基本图形绘制矩形椭圆圆弧扇形创建Graphics对象privatevoidForm1_Load(objectsender,Eventargse){Graphicsghs=this.CreateGraphics();}画笔与画刷画笔构造函数publicPen(Color
C# 网口通信（通过Sockets类）萨达大 c#服务器网络网口通讯上位机
文章目录1.引入Sockets2.定义TcpClient3.连接网口4.发送数据5.关闭连接1.引入SocketsusingSystem.Net.Sockets;2.定义TcpClientprivateTcpClienttcpClient;//TcpClient实例privateNetworkStreamstream;//网络流，用于与服务器通信3.连接网口tcpClient=newTcpClie
TextCNN：文本卷积神经网络模型一只天蝎编程语言---Python cnn 深度学习机器学习
目录什么是TextCNN定义TextCNN类初始化一个model实例输出model什么是TextCNNTextCNN（TextConvolutionalNeuralNetwork）是一种用于处理文本数据的卷积神经网（CNN）。通过在文本数据上应用卷积操作来提取局部特征，这些特征可以捕捉到文本中的局部模式，如n-gram（连续的n个单词或字符）。定义TextCNN类importtorch.nnasn
Python 对文件的加密和解密 Jinx Boy python 哈希算法开发语言
cryptography库中的Fernet模块提供了一种简单的方法来加密和解密数据。它使用对称加密算法，其中相同的密钥用于加密和解密数据。以下是用Fernet模块对文件进行的加密和解密。加密：importhashlibimportbase64fromcryptography.fernetimportFernetimportosdefstring_to_fernet_key(input_string
推荐：ASP.NET Core Web API 模板 —— 强大的启动项目！戴洵珠Gerald
推荐：ASP.NETCoreWebAPI模板——强大的启动项目！aspnetcore-webapi-templateThisprojectisanWebAPIOpen-SourceBoilerplateTemplatethatincludesASP.NETCore5,WebAPIstandards,cleann-tierarchitecture,GraphQLservice,Redis,Mssql
C# DrawString 水平及垂直居中小黄人软件 C#c#
publicstaticBitmapgetPictureIMEI(stringtemplatePathName,stringimei){try{Bitmapbmp=newBitmap(templatePathName);Graphicsg=Graphics.FromImage(bmp);Fontf=newFont("Arial",12,FontStyle.Bold);RectangleFrect=
获取指定城市的路网数据（Python+Openstreetmap） FORGIVEN_H PYTHON入门 python 开发语言 arcgis
在物流或者交通领域，经常需要获取某个地区或城市的路网数据，但是没有接触过这方面的人一开始都会有点摸不着头脑，刚好今天帮室友处理了一下这个问题，借助AI的力量解决了，浅做记录也方便大家使用。importosmnxasox#设置城市名称和国家代码city="Caofeidian,China"#下载路网数据graph=ox.graph_from_place(city,network_type='driv
Java开发中，spring mvc 的线程怎么调用？小麦麦子 spring mvc
今天逛知乎，看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题，觉得挺有意思的，那哥们儿问的也听仔细，下面的回答也很详尽，分享出来，希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。问题：在用spring mvc架构的网站上，设一线程在虚拟机启动时运行，线程里有一全局
maven依赖范围 bitcarter maven
1.test 测试的时候才会依赖，编译和打包不依赖，如junit不被打包 2.compile 只有编译和打包时才会依赖 3.provided 编译和测试的时候依赖，打包不依赖，如：tomcat的一些公用jar包 4.runtime 运行时依赖，编译不依赖 5.默认compile 依赖范围compile是支持传递的，test不支持传递 1.传递的意思是项目A，引用
Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file darrenzhu xml premature JAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误： org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file 很有可能时你直接读取文件为inputstream，然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
CSS Specificity 周凡杨 html 权重 Specificity css
有时候对于页面元素设置了样式，可为什么页面的显示没有匹配上呢？ because specificity CSS 的选择符是有权重的，当不同的选择符的样式设置有冲突时，浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。规则： HTML标签的权重是1 Class 的权重是10 Id 的权重是100
java与servlet g21121 servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生，而且大家还会时常用到它。下面是java官方网站上对servlet的介绍： java官网对于servlet的解释写道 Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
eclipse中安装maven插件 510888780 eclipse maven
1.首先去官网下载 Maven： http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz 下载完成之后将其解压，我将解压后的文件夹：apache-maven-3.2.3，并将它放在 D:\tools目录下，即 maven 最终的路径是：D:\tools\apache-mave
jpa@OneToOne关联关系布衣凌宇 jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id，实现对一个表的增删改，另一个表的数据随之增删改。 Nruser实体类 //***************************************************************** @Entity @Table(name="nruser") @DynamicInsert @Dynam
我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置 aijuans spring 事务配置
这两天学到事务管理这一块，结合到之前的terasoluna框架，觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容，对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种，我承认后两种的内容很好，很强大。但是实际的项目当中
java 动态代理简单实现 antlove java handler proxy dynamic service
dynamicproxy.service.HelloService package dynamicproxy.service; public interface HelloService { public void sayHello(); } dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl package dynamicp
JDBC连接数据库百合不是茶 JDBC编程 JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库，就要首先下载oralce公司的驱动程序，将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中; JDBC链接数据库的代码和固定写法; 1,加载oracle数据库的驱动; &nb
单例模式中的多线程分析 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
谈到单例模式，我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载，所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例，懒汉式在获取实例时才去创建实例，即延迟加载。饿汉式： package com.bijian.study; public class Singleton { private Singleton() { } // 注意这是private 只供内部调用 private static
javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性 bijian1013 JavaScript prototype
对于从原型对象继承而来的成员，其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A，假设它的原型对象是B，B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值，那么JS会优先在A中查找，如果找到了name属性那么就返回；如果A中没有name属性，那么就到原型B中查找name，如果找到了就返回；如果原型B中也没有
【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource bit1129 dataSource
MyBatis内置了数据源的支持，如： <environments default="development"> <environment id="development"> <transactionManager type="JDBC" /> <data
我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5 bitcarter c MD5 base64decode urldecode
这里是base64decode和urldecode，Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码： string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte) { //解码表 const char DecodeTable[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0
腾讯资深运维专家周小军：QQ与微信架构的惊天秘密 ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门，从PC到移动端，从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代，社交领域应用开始彻底爆发，直奔黄金期。腾讯在过去几年里，社交平台更是火到爆，QQ和微信坐拥几亿的粉丝，QQ空间和朋友圈各种刷屏，写心得，晒照片，秀视频，那么谁来为企鹅保驾护航呢？支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢？本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素 bylijinnan java
public class MinOfShiftedArray { /** * Q69 旋转数组的最小元素 * 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。 * 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转，该数组的最小值为1。 */ publ
看博客，应该是有方向的 Cb123456 反省看博客
看博客，应该是有方向的: 我现在就复习以前的，在补补以前不会的，现在还不会的，同时完善完善项目，也看看别人的博客. 我刚突然想到的: 1.应该看计算机组成原理，数据结构，一些算法，还有关于android,java的。 2.对于我，也快大四了，看一些职业规划的，以及一些学习的经验，看看别人的工作总结的. 为什么要写
[开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖 comsci 开源项目
为什么这样说呢？因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程，但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性，如果你希望长期从事某个科研项目，但是却又必须依赖于某种行政和商业体系，那其中的过程必定充满各种风险。。。所以，为避免这种不确定性风险，我
一个 sql优化（[精华] 一个查询优化的分析调整全过程！很值得一看） cwqcwqmax9 sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011 Web翻页优化实例提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复发消息环境： Linux ve
Hibernat and Ibatis dashuaifu Hibernate ibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，当前版本是3.05。它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架，当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。相对Hibernate“O/R”而言，iBATIS 是一种“Sql Mappi
备份MYSQL脚本 dcj3sjt126com mysql
#!/bin/sh # this shell to backup mysql #[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu) _dbDir=/var/lib/mysql/ _today=`date +%w` _bakDir=/usr/backup/$_today [ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
iOS第三方开源库的吐槽和备忘 dcj3sjt126com ios
转自 ibireme的博客做iOS开发总会接触到一些第三方库，这里整理一下，做一些吐槽。目前比较活跃的社区仍旧是Github，除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流，这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。首先整理了一份 Github上排名靠
html wlwmanifest.xml eoems html xml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素，同时也可以加快速度。步骤：加入到function.php remove_action('wp_head', 'wp_generator'); //wp-generator移除wordpress的版本号，本身blog的版本号没什么意义，但是如果让恶意玩家看到，可能会用官网公布的漏洞攻击blog remov
浅谈Java定时器发展 hacksin java 并发 timer 定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor，从后者的表现来看，可以考虑完全替代Timer了。 Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比： 1. Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
移动端页面侧边导航滑入效果 ini jquery Web html5 css javascirpt
效果体验：http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js，该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上，不再兼容IE8以前的浏览器，现在移动端浏览器一般都支持HTML5，所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码： <!DOCTYPE html> <h
AspectJ+Javasist记录日志 kane_xie aspectj javasist
在项目中碰到这样一个需求，对一个服务类的每一个方法，在方法开始和结束的时候分别记录一条日志，内容包括方法名，参数名+参数值以及方法执行的时间。 @Override public String get(String key) { // long start = System.currentTimeMillis(); // System.out.println("Be
redis学习笔记 MJC410621 redis NoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点：非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。 1，处理超大量的数据 2，运行在便宜的PC服务器集群上， 3，击碎了性能瓶颈。 1)对数据高并发读写。 2)对海量数据的高效率存储和访问。 3)对数据的高扩展性和高可用性。 redis支持的类型： Sring 类型 set name lijie get name lijie set na
使用redis实现分布式锁 qifeifei
在多节点的系统中，如何实现分布式锁机制，其中用redis来实现是很好的方法之一，我们先来看一下jedis包中，有个类名BinaryJedis,它有个方法如下： public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) { checkIsInMulti(); client.setnx(key, value); ret
BI并非万能，中层业务管理报表要另辟蹊径张老师的菜大数据 BI 商业智能信息化
BI是商业智能的缩写，是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具，其数据来源于各个业务系统，如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。 BI系统不同于传统的管理信息系统，他号称是一个整体应用的解决方案，是融入管理思想的强大系统：有着系统整体的设计思想，支持对所有
安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题 wudixiaotie function
1.在~/.bashrc最后加入 [[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm" 2.重新启动terminal输入： rvm use ruby-2.2.1 --default 把当前安装的ruby版本设为默

论文解读（ChebyGIN）《Understanding Attention and Generalization in Graph Neural Networks》

你可能感兴趣的:(论文解读（ChebyGIN）《Understanding Attention and Generalization in Graph Neural Networks》)