Graphs

在vs中使用ZedGraph控件的一些记录

title=Sample_Graphs1、在vs中使用ZedGraph2、基本一些概念几个注意点：图片的
sanmao198·2020-09-17 12:31

TensorFlow学习：TensorBoard可视化 及 tf.summary.FileWriter用法讲解

TensorBoard是TensorFlow的一个可视化工具，其中一部分GRAPHS界面如下所示基本输出网络结构首先明确summary也是opsess=tf.Session()writer=tf.summary.FileWriter
景墨轩·2020-09-17 03:39

netflix火焰图（profile + 转为图像）

详细步骤：（可参见http://www.brendangregg.com/blog/2014-06-12/java-flame-graphs.html）1.下载lightweight-java-profiler
ligeforrent·2020-09-16 03:13

使用linux perf工具生成java程序火焰图

www.brendangregg.com/blog/2017-06-30/package-flame-graph.htmlwww.brendangregg.com/blog/2014-06-12/java-flame-graphs.htmlJavaFlameGraph
weixin_30551947·2020-09-16 02:36

论文笔记003-《Entity Alignment between Knowledge Graphs Using Attribute Embeddings》

《EntityAlignmentbetweenKnowledgeGraphsUsingAttributeEmbeddings》更多博客可以关注MyBlog，欢迎大家一起学习交流！1.简介题目：《EntityAlignmentbetweenKnowledgeGraphsUsingAttributeEmbeddings》来源：AAAI-2019链接：https://people.eng.unimelb
Slashyouth·2020-09-16 01:33

《Spectral Networks and Deep Locally Connected Networks on Graphs》论文理解

1.引言在欧式空间中使用的CNN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；但是图网络是一种非欧式结构的数据，网络是不规整的关系型数据，所以其不存在平移不变形（每个节点的周围邻居数不固定），导致图网络无法使用传统的CNN。不使用卷积核卷积的话，只能按照全连接网络的方式进行线性映射，这样又将失去权值共享，局部连接，分层次表达这些优势，需要大量的参数。在《SpectralNetworks
monster.YC·2020-09-15 20:24

DKRL: Representation Learning of Knowledge Graphs with Entity Descriptions 论文读书笔记

DKRL:RepresentationLearningofKnowledgeGraphswithEntityDescriptions论文读书笔记1.MotivationKnowledgegraphembedding将知识图中的实体和关系表示为低维的连续向量，从而使知识图谱可以适用于机器学习模型。尽管Knowledgegraphembedding已经有大量相关工作，但大多数方法仅仅集中在事实三元组（
VEIGAQI·2020-09-15 20:59

The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification ——用知识图谱进行图像分类论文阅读笔记

Abstract使人类区别于现代基于学习的计算机视觉算法的一个特征是获得关于世界的知识并使用该知识推理关于视觉世界的能力。人类可以了解物体的特征以及它们之间发生的关系，从而学习各种各样的视觉概念，并且可以通过很少的例子学习。本文研究了知识图谱形式的结构化先验知识在图像分类中的应用，表明利用结构化先验知识可以提高图像分类的性能。我们基于最近关于图的端到端学习的工作，引入GraphSearchNeur
王小白的博客·2020-09-15 19:00

The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification 论文总结

文章目录往期文章链接目录OverviewIntuitionPreviousWorkMajorContributionGraphSearchNeuralNetwork(GSNN)GSNNExplanationThreenetworksDiagramvisualizationAdvantageIncorporatethegraphnetworkintoanimagepipelineDatasetCon
Jay_Tang·2020-09-15 18:13

Interactive Visual Co-Cluster Analysis of Bipartite Graphs

论文传送门作者博世北美研究所PanpanXu上海纽约大学NanCao香港科技大学HuaminQu佐治亚理工学院:JohnStaskoAbstract二分图模拟了两种不同类型实体之间的关系。例如，它适用于描述人们与不同社会群体的联系或他们与感兴趣的主题的联系。在这些应用中，理解二分图中实体之间的连接模式是很重要的。例如，对于人和他们感兴趣的主题之间的二分关系，人们可以基于他们的共同兴趣形成组，并且主
algzjh·2020-09-15 16:44

tensorflow的tensor和计算图

tensorflow本质：tf=tensor+计算图tensor本质就是数据op（operation）赋值运算或者四则运算graphs计算图就是数据操作==session是核心，所有的计算图都需要放到session
Freyza·2020-09-15 06:46

TensorFlow Building Graphs篇

本章是对TensorFlow中图构建的API文档的选摘翻译BuildingGraphsCoregraphdatastructures核心图数据结构classtf.GraphATensorFlowcomputation,representedasadataflowgraph.AGraphcontainsasetofOperationobjects,whichrepresentunitsofcompu
达文喜·2020-09-14 07:58

loadrunner中 available graphs 显示图形

在loadrunner使用过程中Controller下的availablegraphs有时候没有显示图形如下图这时候只需要找到view按钮下的Show/HideAvailableGraphs如下图点击一下Show/HideAvailableGraphs就可以看到如下图
人间逍遥游·2020-09-13 06:22

数据可视化图表插件_7个最佳数据可视化WordPress插件（图表和图表）

数据可视化图表插件Doyouwanttoshowcolorfulcharts,graphs,pictograms,orinfographicsonyourwebsite?
cumyupx7788305·2020-09-11 15:31

jmeter使用第三方插件JMeterPlugins-Standard.jar之后各个监听器的解释说明

##1、jp@gc-ActiveThreadsOverTime：不同时间的活动用户数量2、jp@gc-CompositeGraph：混合图表在它的Graphs里面可以设置多少个图表一起展示，它可以同时展示多个图表
看海与听海·2020-09-11 07:49

跟着官方文档学DGL框架第三天——关于图的二三事

主要参考：https://docs.dgl.ai/guide/graph-graphs-nodes-edges.html创建DGLGraph图之前讲了用dgl.DGLGraph()创建图的几种方式。
cqu_shuai·2020-09-10 12:28

《Learning Robust Node Representations on Graphs》解读

文献地址：https://arxiv.org/abs/2008.11416摘要图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)：一种流行的节点表示方法目前的专注点：保持图的平滑性保持节点表示的可识别性健壮的图节点表示：既能够抵抗轻微的输入扰动，还可以保持节点良好的区分度对比图神经网络(contractivegraphneuralnetwork,CGNN)：以无监督的方式学习健壮的节点表示
墨染青clothing·2020-09-02 17:49

【性能】Jmeter 获取响应时间图形、TPS的三个插件

个插件能看到清楚的响应时间图形、TPS、以及线程数；这3个插件是：1、lib/jmeter-plugins-cmn-jmeter-0.3.jar(193KB)2、lib/ext/jmeter-plugins-graphs-basic
jr_li1016·2020-08-26 13:11

用于图匹配和对象发现的挖掘与或图Mining And-Or Graphs for Graph Matching and Object Discovery

用于图匹配和对象发现的与或图挖掘[声明：文章中公式较多，此编辑器不能识别公式，在编辑过程中公式图片丢失，故公式还请参考英文文献MiningAnd-OrGraphsforGraphMatchingandObjectDiscovery]摘要本文在图匹配的技术基础上重新阐述了图挖掘理论，并将其应用范围扩展到计算机视觉。给定一组属性关系图（ARG），我们建议使用分层的And-Or图（AoG）来模拟嵌入在A
guifeng93·2020-08-26 12:24

zabbix学习笔记

除了存储数据，也有可视化功能(如概述，maps，graphs，screens等)，以及以非常灵活的方式，以报警为目的进行数据分析。Zabbix对数据采集提供极大的性能，
weixin_33720956·2020-08-25 05:28

Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs

RelationsareImportant尽管传统的GAT在获取网络结构上取得成功，但直接用于KG里是不合适的,因为它忽略KG里很重要的一部分信息——边，即在KG里实体之间的关系（relation）信息。作者认为在KG里，实体起到不同的作用很大程度是依靠与其他实体连接的不同关系！所以论文提出的模型就需要考虑学习到实体eie_iei的不同关系的信息，即需要加入关系向量。即相对于GAT，每一层的输入向
So_weak_yx·2020-08-25 01:12

读书笔记 - Clique-based Cooperative Multiagent Reinforcement Learning Using Factor Graphs

《Clique-basedCooperativeMultiagentReinforcementLearningUsingFactorGraphs》在许多情况下，代理不是独立的，而是与其他代理连接，代理相互交互以共同影响环境。有时，每个代理只能获取其附近环境的状态以及其邻居代理的行为。这种系统称为多代理系统（MAS）[5]。如果代理人有共同的兴趣并协调完成任务，那么他们就是合作的，例如，无线网络代理
EmilyGnn·2020-08-25 00:27

[论文笔记]Learning Convolutional Neural Networks for Graphs

LearningConvolutionalNeuralNetworksforGraphs(2016ICML)ppt讲解[概要]对于图像images来说，CNN对输入image的局部关联的区域进行操作，与此类似，本文提出了一种通用的方法，也抽取graph中局部关联的区域进行相应的操作。由于images是排列成grid形状，所以images可以直接运用卷积操作。但是对于图结构来说，需要一个从graph
醒醒去睡吧·2020-08-24 18:52

python对网络图networkx进行社区检测和彩色绘图

7598以下是创建图表，检测其中的社区，然后在少于10行的python中使用由其社区着色的节点进行可视化的方法：importnetworkxasnximportcommunityG=nx.random_graphs.powerlaw_cluster_graph
LT_Ge·2020-08-24 16:04

用 Python 让图表动起来，居然这么简单

编译：佑铭参考：https://towardsdatascience.com/how-to-create-animated-graphs-in-python-bb619cc2dec1用Matplotlib
Python小二·2020-08-24 00:20

janusgraph使用ConfiguredGraphFactory配置动态创建图

修改配置编辑conf/germlin-server/gremlin-server/gremlin-server.yamll，添加graphManager修改graphs的值.一般情况都是将Janusgraph
Big_Blogger·2020-08-23 23:03

徐俊明《图论及其应用》教学大纲

http://staff.ustc.edu.cn/~xujm/syllabus_graphs.htm《图论及其应用》教学大纲(2003年2月17日--7月4日)本课程大纲以《图论及其应用》（徐俊明，科大出版社
zhaoyang17·2020-08-23 04:25

斯坦福Machine Learning with Graphs 学习笔记(第二讲）

作者：于媛，十三鸣本文长度为3300字，建议阅读10+分钟本文为大家介绍常用的网络属性和经典的网络模型。[导读]在研究网络的时候，我们往往需要从结构层面对网络进行分析，网络属性可视为对网络结构的静态刻画，而网络模型则能帮助我们从动态的网络生成的过程了解网络结构。这节我们主要介绍一些常用的网络属性和一些经典的网络模型。目录一、网络属性(NetworkProperties)二、Erdös-RenyiR
数据分析v·2020-08-22 12:14

graph2vec: Learning Distributed Representations of Graphs 代码解读

论文地址：graph2vec:LearningDistributedRepresentationsofGraphsgithub代码：https://github.com/benedekrozemberczki/graph2vec这篇文章对论文做了简单解读：https://blog.csdn.net/qq_39388410/article/details/103895874下面是代码部分，代码的关键
淑芬和二狗·2020-08-22 09:09

DeepInf bug: MemoryError: Unable to allocate 7.26 GiB for an array with shape (779164, 50, 50) and d

args.dim,args.seed,args.shuffle,args.model)File"/root/DeepInf/data_loader.py",line48,in__init__self.graphs
hamimelon2020·2020-08-21 22:43

ggplot2-一页多图(不同来源, 灵活绘制)

本文更新地址:http://blog.csdn.net/tanzuozhev本文在http://www.cookbook-r.com/Graphs/Multiple_graphs_on_one_page
探索者v·2020-08-21 21:32

ggplot2-绘制散点图

本文更新地址:http://blog.csdn.net/tanzuozhev/article/details/51106909本文在http://www.cookbook-r.com/Graphs/Scatterplots
探索者v·2020-08-21 21:31

graphs and sessions

tensorflowusesadataflowgraphtorepresentyourcomputationintermsofthedependenciesbetweenindividualoperations.thisleadstoalow-levelprogrammingmodelinwhichyoufirstdefinethedataflowgraph,thencreateatensorfl
XianxinMao·2020-08-21 18:35

图象：sine(正弦)、cosine(余弦)与Tangent(正切)

http://www.97ae.com/aebiaodashi/geometry/trig_graphs.html目录矢量加法距离与长度三角函数图象：正弦、余弦与正切圆周函数简谐运动频率与振幅波形加法与乘法反函数其他材料表达式基础参考表格工程文件连接返回主页图象
linuxheik·2020-08-21 04:27

12个ggplot2扩展包帮你实现更强大的可视化

这个软件包的灵感来源于LelandWilkinson编写的《图形语法》一书，在此书中将graphs分解成scales和layers，并将原始数据与表现形式分离开。
生信宝典·2020-08-21 01:38

matplotlib画动态图

importmatplotlib.animationasanimationimportmatplotlib.pyplotaspltimportnetworkxasnximportmatplotlibmatplotlib.use('TkAgg')defdraw(i):N=10G=nx.random_graphs.erdos_renyi_graph
颹蕭蕭·2020-08-20 04:36

CPG_14S&P Modeling and Discovering Vulnerabilities with Code Property Graphs

ModelingandDiscoveringVulnerabilitieswithCodePropertyGraphsS&P14提出代码属性图的建模方式，将抽象语法树、控制流图、程序依赖图结合在一起。定义属性图（propertygraph）：[V，E，λ，μ]是由顶点（vertex/node）、边（edge）、标签（label）、属性（property）V是图中的顶点集合，E是图中有向边的集合，E
匡小萌·2020-08-20 00:47

ggplot2-设置图例(legend)

本文更新地址:http://blog.csdn.net/tanzuozhev/article/details/51108040本文在http://www.cookbook-r.com/Graphs/Scatterplots
探索者v·2020-08-18 11:44

Chapter 4 | Trees and Graphs--判断有向图两节点之间是否存在路径

4.2Givenadirectedgraph,designanalgorithmtofindoutwhetherthereisaroutebetweentwonodes.译文：给定一个有向图，设计一个算法判断两节点之间是否存在路径。这个题目实际上就是考察图的遍历，前面已经介绍了图的两种遍历方式：BFS和DFS。这里判断两个节点之间是否存在路径，实质就是给定一个开始顶点，然后判断能否遍历到另一个指定
selfimpr1991·2020-08-18 06:20

[latex tikz]画无向图的例子

%Tikz画图\usepackage{tikz}\usetikzlibrary{arrows,graphs}%指明是图库\begin{tikzpicture}[>=stealth,%arrowheadstyleshorten
时光在身后挡住去路·2020-08-18 01:04

Storytelling from an Image Stream Using Scene Graphs

RuizeWang,ZhongyuWei,PijiLi,QiZhang,XuanjingHuang.StorytellingfromanImageStreamUsingSceneGraphs.AAAI2020:9185-9192论文链接：https://aaai.org/ojs/index.php/AAAI/article/view/6455/6311本文介绍了复旦大学研究团队在AAAI2020上
wolf_ray·2020-08-17 17:33

Large Scale Evolving Graphs with Burst Detection

LargeScaleEvolvingGraphswithBurstDetectionAbstractAnalyzinglarge-scaleevolvinggraphsarecrucialforunderstandingthedynamicandevolutionarynatureofsocialnetworks.Mostexistingworksfocusondiscoveringrepeate
Adam坤·2020-08-17 11:18

牛客网暑期ACM多校训练营（第一场） - D Two Graphs

题目题目描述TwoundirectedsimplegraphsandwhereareisomorphicwhenthereexistsabijectiononVsatisfyingifandonlyif{x,y}∈E2.Giventwographsand,countthenumberofgraphssatisfyingthefollowingcondition:*.*G1andGareisomor
Mr_Treeeee·2020-08-16 23:32

牛客多校第一场 D Two Graphs（判断图同构）

链接：https://www.nowcoder.com/acm/contest/139/D来源：牛客网题目描述TwoundirectedsimplegraphsandwhereareisomorphicwhenthereexistsabijectiononVsatisfyingifandonlyif{x,y}∈E2.Giventwographsand,countthenumberofgraphss
破晓③·2020-08-16 23:55

原创 | 斯坦福Machine Learning with Graphs 学习笔记(第二讲）

作者：于媛，十三鸣本文长度为3300字，建议阅读10+分钟本文为大家介绍常用的网络属性和经典的网络模型。标签：机器学习[导读]在研究网络的时候，我们往往需要从结构层面对网络进行分析，网络属性可视为对网络结构的静态刻画，而网络模型则能帮助我们从动态的网络生成的过程了解网络结构。这节我们主要介绍一些常用的网络属性和一些经典的网络模型。目录一、网络属性(NetworkProperties)二、Erdös
数据派THU·2020-08-16 08:31

QQPlot/Quantile-Quantile Plot

详细信息参考：http://onlinestatbook.com/2/advanced_graphs/q-q_plots.html------------------------------------
Ju_Sang·2020-08-15 07:55

图卷积神经网络--教程

ref：https://towardsdatascience.com/how-to-do-deep-learning-on-graphs-with-graph-convolutional-networks
visionshop·2020-08-13 19:58

无向图1(UNDIRECTED GRAPHS)

图和图像的无关性Adrawinggivesusintuitionaboutthestructureofthegraph;butthisintuitioncanbemisleading,becausethegraphisdefinedindependentlyofthedrawing.Forexample,thetwodrawingsatleftrepresentthesamegraph,becau
baibaibai66·2020-08-13 13:14

tensorflow-week1

Tensorflow基本概念：使用图(graphs)来表示计算任务在被称为会话（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
还没想好1234·2020-08-12 16:27

python对网络图networkx进行社区检测和彩色绘图

7598以下是创建图表，检测其中的社区，然后在少于10行的python中使用由其社区着色的节点进行可视化的方法：importnetworkxasnximportcommunityG=nx.random_graphs.powerlaw_cluster_graph
qq_19600291·2020-08-12 10:57
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