Graphs 第3页

arc062 F - Painting Graphs with AtCoDeer

F-PaintingGraphswithAtCoDeer不在环上的边是平凡的。一个单独的环方案统计显然是直接用burnside引理统计即可，问题在于多个环嵌套。此时会发现，多个环嵌套时，这些环包含的边颜色可以任意排列，可以构造性地不严谨证明一下，两个环A，B相交，设一个相交边为e，则B需要的边可以通过e先都放到A里，然后不断旋转A，把B所需的下一个边转到e，然后B拿走这条边，只到B构建完成（不包括

caoyang1123·2023-08-03 02:35

深度学习之TensorFlow框架的基本概念

TensorFlow基本概念使用图(graphs)来表示任务在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图使用tensor表示数据通过变量(Variable)维护状态使用feed和fetch

谦卑王生·2023-08-01 11:58

论文阅读08——《Deep Learning on Graphs: A Survey》

论文阅读08——《DeepLearningonGraphs:ASurvey》是聚类让我们“聚类”，我整理了部分深度图聚类代码，希望大家多多支持(GitHub代码)：A-Unified-Framework-for-Deep-Attribute-Graph-Clustering！❤️作者：ZiweiZhang,PengCui,WenwuZhu发表时间：2020年3月论文地址：https://arxiv

小吴不会敲代码吧·2023-07-31 06:44

读论文：Deep Learning on Graphs: A Survey

标题:图表上的深度学习DeepLearningonGraphs:ASurvey作者:ZiweiZhang,PengCui,andWenwuZhu,Fellow,IEEE文章目录==Abstract====Introduction====综述==一、图递归神经网络GraphRNN1.1节点级RNNsNode-LevelRNNs1.2图级RNNGraph-LevelRNNs二、图卷积网络（GCNs）G

a44267113·2023-07-31 06:37

AdamTechLouis's talk:Why Knowledge Graphs Are Foundational to Artificial Intelligence

AIispoisedtodrivethenextwaveoftechnologicaldisruptionacrossindustries.LikeprevioustechnologyrevolutionsinWebandmobile,however,therewillbehugedividendsforthoseorganizationswhocanharnessthistechnologyfo

Adam坤·2023-07-29 17:18

Kaggle图表内容识别大赛TOP方案汇总

赛题名称：Benetech-MakingGraphsAccessible赛题链接：https://www.kaggle.com/competitions/benetech-making-graphs-accessible

深度之眼·2023-07-27 09:40

python数据分析——可视化之箱线图

量化橙同学·2023-07-26 22:54

R graph gallery

https://www.r-graph-gallery.com/all-graphs/Allgraphs–TheRGraphGallery

村狗儿·2023-07-22 04:36

Conditional Graph Attention Networks for Distilling and Refining Knowledge Graphs in Recommendation

ConditionalGraphAttentionNetworksforDistillingandRefiningKnowledgeGraphsinRecommendation模型KnowledgeGraphDistillationKnowledgeGraphEmbeddingKnowledge-AwareGraphCovolutionalNetworkTarget-specificSamplin

huihui12a·2023-07-21 11:27

Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap

UnknownBody·2023-07-17 17:00

Finding all cycles in undirected graphs

Ineedaworkingalgorithmforfindingallsimplecyclesinanundirectedgraph.IknowthecostcanbeexponentialandtheproblemisNP-complete,butIamgoingtouseitinasmallgraph(upto20-30vertices)andthecyclesaresmallinnumber

zlc_abc·2023-06-20 23:38

画板——颜色板和按钮

1.png在昨天的滑动条下面创建画板和颜色板1.png创建选择按钮1.png所用到的所有全局变量1.png创建init方法用于数组的初始化和背景的设置privatevoidinit(){//初始化数组graphs

凤橙_52c9·2023-06-16 18:11

代写Math 184A、代做Python，c/c++设计、代写Java，Python程序、代做graphs代写Python编程|代写Web

Math184A,Winter2019,Prof.TeslerHomework#8,DueWednesdayMarch6,2019Chapter9#8,9,34,41Chapter10#2,10,26,34andtheproblemsbelow,H-801andH-802.Notes:Problem9.8:Thebook’ssolutionisincomplete;smallvaluesofnwo

weichangbu·2023-06-16 02:03

【MarkerDown】CSDN Markdown之流程图graph&flowchart详解

基本语法flowchart/graph流程图（Flowcharts/Graphs）是由节点(几何形状)和连接线(箭头或线条)组成的.Mermaid代码定义了节点和连线的编码方式，并支持不同的箭头类型、多向箭头以及子图之间的任意链接

少莫千华·2023-06-15 09:25

离散数学期末复习（4）：图论（Graphs）

目录10.1GraphsandGraphModels(图和图模型)10.2GraphTerminologyandSpecialTypesofGraphs(图的术语和几种特殊图)1.基础概念2.度（degree）（1）无向图中一个顶点v的度是这个点相关的边的数量，写作deg(v)（2）握手定理（3）出度和入度3.图的分类（1）圈图（Cycles）（2）轮图（3）n维超立方体（4）二部图（Bipart

cx努力编程中·2023-06-13 00:40

Visual GC 插件安装及使用

VisualGC插件安装及使用下载安装下载VisualVM软件安装VisualGC插件插件界面介绍Spaces窗口Graphs窗口Histogram窗口下载安装下载VisualVM软件下载地址：https

巴卡巴卡哇·2023-04-20 03:43

SPSS第四次作业

a.选择Graphs-LegacyDialogs-Scatter/Dot.b.Define.c.得到结果.由上图可知，他们存在相关关系。

YueZongqian·2023-04-17 18:19

Tensorflow 基本概念

一、基本概念以及练习1、使用图（graphs）来表示计算任务2、在被称之为会话（Session）的上下文（content）中执行3、使用tensor表示数据4、通过变量（Variable）维护状态5、使用

饲养员壹号·2023-04-16 05:17

Vue3简介

1.Vue3简介2020年9月18日，Vue.js发布3.0版本，代号：OnePiece（海贼王）耗时2年多、[2600+次提交](https://github.com/vuejs/vue-next/graphs

知不足，而学习·2023-04-15 16:18

【目标检测】目标检测遇上知识图谱：Object detection meets knowledge graphs论文解读与复现

前言常规的目标检测往往是根据图像的特征来捕捉出目标信息，那么是否有办法加入一些先验信息来提升目标检测的精准度？一种可行的思路是在目标检测的输出加入目标之间的关联信息，从而对目标进行干涉。2017年8月，新加波管理大学的YuanFang等人发表了一篇文章《ObjectDetectionMeetsKnowledgeGraphs》，就按照这个思路做了一些工作。论文地址：https://www.ijcai

zstar-_·2023-04-13 04:35

Visual GC(监控垃圾回收器) 整理

VisualGC简介插件安装插件使用详情Spaces窗口Graphs窗口Histogram窗口参考文献简介参考官网简介https://www.oracle.com/technetwork/java/visualgc

HaSaKing_721·2023-04-12 00:41

TensorBoard简介

TensorBoard目前支持7种可视化，Scalars,Images,Audio,Graphs,Distributions,Histograms和Embeddings。其中可视化的主要功能如下。

DLANDML·2023-04-10 15:48

图与推荐[2] - Graph Convolutional Networks (Pytorch)

AReview:GraphConvolutionalNetworks(GCN)Introduction1.1Graphs我们在跟谁开玩笑！如果您知道什么是图形，则可以跳过此部分。

ZhuNian的学习乐园·2023-04-08 00:04

机器学习与知识发现_知识图谱与机器学习｜KG入门 -- Part1 Data Fabric

讨论DataFabric时，我们应该提到几个词:图(graphs)

weixin_39669202·2023-03-31 21:25

Spectral Networks and Deep Locally Connected Networks on Graphs

Paper:SpectralNetworksandDeepLocallyConnectedNetworksonGraphsCode:摘要YannLeCun组在nips2014发表的有关卷积在图上迁移的理论研究成果，可能是最早的一篇研究GraphConvolution的文章。在欧式空间中使用的卷积具有平移不变性，权值共享，局部连接，分层次表达的特点，但是图结构是一种非欧式空间中的关系型结构，所以其不

slothfulxtx·2023-03-31 06:31

时序图文献精度——5.2019-IJCIA-Node Embedding over Temporal Graphs

NodeEmbeddingoverTemporalGraphsAbstract作者提出了一种在时间图中嵌入节点的方法。学习时间图的节点和边随时间的演变，并将这种动态整合到时间节点嵌入框架中，用于不同的图预测任务。作者也提出了一个联合损失函数，它通过学习组合节点的历史时间嵌入来创建节点的时间嵌入，这样它就可以优化每个给定的任务(例如，链接预测)。该算法使用静态节点嵌入初始化，然后在不同时间点对节点的

头发没了还会再长·2023-03-31 04:48

时序图文献精读——6.2019-ICLR-DYREP: LEARNING REPRESENTATIONS OVER DYNAMIC GRAPHS

DYREP:LEARNINGREPRESENTATIONSOVERDYNAMICGRAPHSAbstract在动态图的学习过程中出现了两个基本问题：(i)如何优雅地在图上建模动态过程？（ii）如何利用这样的模型来有效地将不断发展的图信息编码为低维表示？我们提出了一个双时间尺度的深时间点过程模型，以捕获观测过程的交错动态。该模型被时间注意表示网络进一步参数化，该网络将时间演化的结构信息编码为节点表示

头发没了还会再长·2023-03-31 04:48

论文笔记：Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation

_Ustinian·2023-03-29 02:15

Learning Combinatorial Optimization Algorithms over Graphs 2020-05-06

LearningCombinatorialOptimizationAlgorithmsoverGraphsAbstract解决NP-hard问题通常需要大量的专业知识和反复试验,learnalgorithmtoautomatethischallenging,tediousprocess.learnheuristicalgorithm利用结构特征解决问题.(samestructurebutdiffe

zjy_hala·2023-03-22 01:19

论文 | CVPR2020 《Action Genome: Actions as Compositions of Spatio-temporal Scene Graphs》论文解读

一写在前面未经允许，不得转载，谢谢～～～这也是今年发表在CVPR上的文章，简单整理记录一下。主要信息：文章出处：CVPR2020文章代码：暂未发布数据集地址：暂未发布原文链接：https://arxiv.org/abs/1912.06992二主要内容2.1相关背景以actionrecognition为代表的视频理解任务通常将视频当成一个单独的动作进行分析。相对应地，很多数据集对一个视频也用一个ac

与阳光共进早餐·2023-03-20 16:45

通用色彩设计 Color Universal Design (CUD)

http://jfly.iam.u-tokyo.ac.jp/color/#pdfhttp://www.cookbook-r.com/Graphs/Colors_(ggplot2)/#a-colorblind-friendly-palette

farland·2023-03-13 04:10

2022-10-10 ROSALIND_12: Overlap Graphs

#----ROSALIND_12:----#OverlapGraphs#读取文件withopen("12_OverlapGraphs.txt")asf:DNA_string=f.readlines()DNA_string=[x.strip("\n")forxinDNA_string]defget_adj_name(seq,k):newDNA_strings=[]DNA_seq=[]ROSname=

小孟在充电·2023-03-11 15:07

【论文笔记】ECCV 2018 || Videos as Space-Time Region Graphs

论文获取地址:https://arxiv.org/abs/1806.01810(ECCV2018)作者:XiaolongWang,AbhinavGupta(CMU)之所以看到该论文，是在前不久收听中科院B站上的录播内容，就是胡瀚研究员介绍自己的swintransformer的工作时指出这篇论文也很早的尝试了对相对关系建模的实现。可以发现现今计算机视觉邻域大火的transformer的本质也就是这个

Relissc_Cao·2023-02-21 07:40

论文Improving Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs using Knowledge Base Embeddings代码运行

论文ImprovingMulti-hopQuestionAnsweringoverKnowledgeGraphsusingKnowledgeBaseEmbeddings代码运行期间遇到的问题与解决方法论文与代码下载地址代码试运行过程下载预训练模型EmbedKGQAInstructionsMetaQAWebQuestionsSPDatasetcreationMetaQAKGdatasetQAData

ChessZH·2023-02-07 10:19

【论文阅读】Improving Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs using Knowledge Base Embeddings

《ImprovingMulti-hopQuestionAnsweringoverKnowledgeGraphsusingKnowledgeBaseEmbeddings》论文来源：ACL2020关键词：多跳KGQA论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.412.pdf代码链接：https://github.com/malllabiisc

天才少女101·2023-02-07 10:17

Improving Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs using Knowledge Base Embeddings

ImprovingMulti-hopQuestionAnsweringoverKnowledgeGraphsusingKnowledgeBaseEmbeddings0.Summary1.ReseachObjectivethisresearchonmulti-hopKGQA(QuestionAnsweringoverKnowledgeGraphs)hasattemptedtohandleKGspar

white diamond·2023-02-07 10:15

Improving Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs usingKnowledge Base Embeddings

题目：使用知识库嵌入改进知识图上的多跳问答作者：ApoorvSaxena、AditayTripathi、ParthaTalukdar发布地方：ACL面向任务：知识图谱问答论文地址：https://malllabiisc.github.io/publications/papers/final_embedkgqa.pdf论文代码：https://github.com/malllabiisc/Embed

SU_ZCS·2023-02-07 10:44

论文笔记：KickStarter: Fast and Accurate Computations on Streaming Graphs via Trimmed Approximations

创新点：在流式图数据中，当出现边删除的情况时，通过修剪受影响的顶点的值来实现安全有效的顶点更新，以在用户查询时返回正确的结果。一、引言过去的算法：流式图，图结构在不断地更新，因而系统中有图形批量更新程序；系统对数据的执行是迭代处理的。将图的批量更新程序与迭代处理进行交互，使迭代处理逻辑维护了一个中间结果，这个结果是在图的最新版本上的计算结果的近似。当查询到来时，直接在中间结果上进行计算，而不是在原

Bamboooooo_Yoo·2023-02-06 05:09

论文阅读笔记 Convolutional Networks with Adaptive Computation Graphs

一、内容介绍深度卷积网络可以用来解决很多计算机视觉问题，其中对于图像分类问题网络深度对于分类性能很重要，ResNet网络通过添加恒等映射解决梯度消失的问题以允许训练更深的网络，但是这些网络模型架构对于任何输入图像都是固定的，然而有研究表明ResNet的每一层都可以被移除而性能几乎不受影响，也就是几乎没有一个单独的层对性能至关重要，所以在各个层之间存在高度的冗余。所以一个固定的网络架构可能是不需要的

hhhhhay·2023-02-03 21:40

OGB数据集《Open Graph Benchmark: Datasets for Machine Learning on Graphs》

OGB数据集之前一直在几个玩具数据集上跑模型，发现了很多问题。看了OGB论文里的一些描述，我也深有体会，感觉很多东西都说到我心里去了。预计再发展几年吧，OGB也能像ImageNet那样，成为图表示学习领域中的一个统一的标准。HuW,FeyM,ZitnikM,etal.Opengraphbenchmark:Datasetsformachinelearningongraphs[J].arXivprep

智慧的旋风·2023-02-02 16:23

LintCode领扣题解 |Google 面试题：Fermat Point of Graphs

题目描述有一个无向无环连通图，每条边通过两个顶点x[i],y[i]来描述，每条边的长度通过d[i]来描述。求这样的一个点p，使得其他点到p的距离和最小，如果有多个这样的点p，返回编号最小的。思路点拨dp[i]代表以i为根的子树中的结点到i结点的距离和，dp[i]=sum(dp[j]+np[j]*d(i,j))，np[i]代表以i为根的子树的所有结点的个数，np[i]=sum(np[j])+1。考点

领扣喵·2023-02-01 21:41

tensorboard使用界面介绍以及使用方法（看这篇就够了，都有源码可以直接测试）

Graphs可帮助您可视化模型。在这种情况下，将显示层的Keras图，这可以帮助您确保正确构建。Distributions和Histograms显示张量随时间的分布。

ERROR_LESS·2023-01-28 09:25

Grounded Conversation Generation as Guided Traverses in Commonsense Knowledge Graphs

论文目的用常识性知识图显式地建模会话流论文方法通过将对话与概念空间联系起来，ConceptFlow将潜在的对话流表示为沿着常识关系在概念空间中遍历。任务描述user输入话语X（有m个单词），对话生成模型使用encoder-decoder框架产生回答ConceptGraphConstruction先找到出现在对话里的概念V_0，然后再去常识库找到1-hop和2-hop的邻居V_1和V_2，V_0到V

xiaomao979·2023-01-28 07:15

(COMET-)ATOMIC2020: On Symbolic and Neural Commonsense Knowledge Graphs

(COMET-)ATOMIC2020:OnSymbolicandNeuralCommonsenseKnowledgeGraphs阅读笔记1.introduction常识理解和推理非常具有挑战。大规模的语言模型已经在NLP领域取得了巨大的成就。最近的工作假设，语言模型之所以可以取得如此显著的成效是因为它训练得到的参数可以存储事实。因此，许多工作以语言模型作为知识库。用语言模型表示常识知识的初步成功强

记忆力退化的玲玲酱·2023-01-28 07:41

论文翻译——Multi-Constrained Graph Pattern Matching in Large-Scale Contextual Social Graphs

文章目录Abstract附加IntroductionBackground附加Problem附加Contribuitions附加RelatedWork（1）附加（2）附加（3）附加PreliminariesADatagraph数据图附加B.PattternGraph模板图CMulti-ConstraintGraphPatternMatching（MC-GPM）D.ABaselineAlgorithm

客院载论·2023-01-27 11:41

【读论文】Improving Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs using Knowledge Base Embeddings

系统简称：EmbedKGQA发表会议：ACL2020研究领域：KBQA作者团队：IndianInstituteofScienceKBQA旨在通过KG回答自然语言问句。multi-hopKGQA需要在KG上的多条边之间进行推理，同时知识库上存在很多missinglinks，这些都给multi-hopKGQA带来了挑战。本文尝试将KGembedding与multi-hopKGQA结合，实验表明Embe

Jarkata·2023-01-26 17:56

鲜活数据数据可视化指南_数据可视化简单指南

Datavisualizationisthegraphicrepresentationofdataandinformation.Datavisualizationmakesuseofcharts,graphs

weixin_26721705·2023-01-21 03:29

From Points to Planes - Adding Planar Constraints to MonocularSLAM Factor Graphs

在单目SLAM的框架中加入了平面约束。状态空间为相机坐标，非平面点坐标，平面坐标和平面点在平面上的坐标。计算平面点代价函数时，将三维点投影到点所在平面上再计算匹配代价。再整个优化过程中考虑了平面的约束和更新，例如：在回环检测时，首先对所有点进行优化，然后再根据优化之后的平面点坐标，重新计算平面方程。实验中将图像的播放速度降低了6倍或者20倍，没理解为什么加平面约束会带来这么恐怖的计

翡翠之幻·2023-01-18 11:14

12图、网络、关联矩阵

第12讲图、网络、关联矩阵Graphs，networks，incidencematrices本讲讨论线性代数在物理系统中的应用。

守树人·2023-01-16 01:20

论文阅读“Augmentation-Free Self-Supervised Learning on Graphs”(AAAI 2022)

论文标题Augmentation-FreeSelf-SupervisedLearningonGraphs论文作者、链接作者：Lee,NamkyeongandLee,JunseokandPark,Chanyoung链接：https://arxiv.org/pdf/2112.02472.pdf代码：GitHub-Namkyeong/AFGRL:Theofficialsourcecodefor"Augm

不吃香菜的zbw·2023-01-13 14:12

推荐频道

Graphs