hop 第4页

论文笔记：Subgraph Retrieval Enhanced Model for Multi-hop Knowledge BaseQuestion Answering

引用格式：ZhangJ,ZhangX,YuJ,etal.SubgraphRetrievalEnhancedModelforMulti-hopKnowledgeBaseQuestionAnswering[C]//Proceedingsofthe60thAnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics(Volume1:LongPapers

空想之余·2023-01-11 17:47

论文笔记Improving Multi-hop Knowledge Base Question Answering by Learning Intermediate Supervision Signa

ImprovingMulti-hopKnowledgeBaseQuestionAnsweringbyLearningIntermediateSupervisionSignals引用格式：[1]HeG,LanY,JiangJ,etal.Improvingmulti-hopknowledgebasequestionansweringbylearningintermediatesupervisionsi

空想之余·2023-01-11 17:46

Multi-hop QA based KG

论文：ImprovingMulti-hopQuestionAnsweringoverKnowledgeGraphsusingKnowledgeBaseEmbeddingsACL2020的一篇论文，涉及multi-hopQA，有完整代码。作者：ApoorvSaxena∗AditayTripathi∗ParthaTalukdargithub：https://github.com/malllabiisc

菜小鸡同志要永远朝光明前进·2023-01-08 06:56

直观理解：图算法之Triangle Count和Clustering Coefficient

定义 TriangleCount（三角形计数）用来确定图中每个节点的跟其1-hop的点直接能够形成三角的个数。三角形是由三个节点组成的集合，三个节点中的每个节点与其他两个节点都有直接相连的关系。

老羊_肖恩·2023-01-06 23:56

论文阅读笔记---《TransferNet: An Effective and Transparent Framework for Multi-hop Question Answering over》

Abstract多跳问答(QA)是一项具有挑战性的任务，因为它需要在获得答案的每一步都对实体关系进行精确推理。这些关系可以用知识图谱中的标签（例如，配偶）或文本语料库中的文本（例如，他们已经结婚26年）来表示。现有模型通常通过预测顺序关系路径或聚合隐藏图特征来推断答案。前者难以优化，后者缺乏可解释性。在本文中，我们提出了TransferNet，这是一种有效且透明的多跳QA模型，它在统一的框架中支持

Ray.1998·2023-01-05 14:13

第七章---数据加载

7.1全量加载1.使用Kettle工具，创建一个转换full_load，并添加执行SQL脚本控件、表输入控件、表输出控件以及Hop跳连接线，双击“执行SQL脚本”控件，进入“执行SQL语句”界面，具体如图所示

2016290116赵柄全·2023-01-05 03:49

一种图神经网络时序模型在工业化场景上的实践探索

小欣原标题：异步传播注意力图神经网络（APAN）简介，一种图神经网络时序模型在工业化场景上的实践探索01图神经网络在工业场景上的瓶颈传统的图模型通常执行两个串行操作：首先是图查询，然后是模型推理，由于查询k-hop

NLP论文解读·2023-01-03 08:59

NebulaGraph v3.3.0 发布：支持子图过滤、和大量性能优化

优化优化了k-hop查询性能。#4560#4736#4566#4582#4558#4556#4555#4516#4531#4522#4754#4762优化GO语句JOIN性能。

·2022-12-29 12:55

ST-GCN的学习之路（二）源码解读（Pytorch版）

ST-GCN的学习之路（二）源码解读（Pytorch版）引言代码分析核心代码分析net网络graph.pyself.get_edgeself.get_hop_distanceself.get_adjacencyst-gcn.py

LgrandStar·2022-12-28 15:39

java liveness_Kubernetes Liveness and Readiness Probes

应用高可观察性原则(HOP)可确保您的应用程序收到的每个请求都能及时找到响应。TheHighObservabil

男友范儿·2022-12-27 15:47

【物联网】基于RSSI的无线传感器网络距离修正定位算法

无线传感器网络节点定位算法可分为基于距离和距离无关两大类，基于距离的定位算法主要有RSSI、TOA、TDOA、AOA等，距离无关的定位算法主要有质心算法、DV-hop算法、凸规划、MDS-MAP等。

立叶·2022-12-27 07:47

tensorflow 歌曲题材分类

importlibrosax,sr=librosa.load('music.au')#歌曲的时长d=librosa.get_duration(y=x,sr=22050,S=None,n_fft=2048,hop_length

南妮儿·2022-12-17 08:08

语音信号处理-基本概念（一）：音频长度（s）、采样率（Hz；如16000）、帧长（25ms）、帧数、帧移（12.5ms）、hop_size（每帧移动的样本点数=16000*12.5/1000=200）

使用帧长是50ms,帧移12.5ms那么hop_size就是200（16000*12.5/1000=200）啦，所以上采样倍数就是200倍啦.一、采样率（采样频率

u013250861·2022-12-13 09:58

[论文阅读笔记19]Scalable multi-hop relational reasoning for knowledge-aware question answering

1.题目知识感知问答的可扩展性多跳关系推理模型FengY,ChenX,LinBY,etal.Scalablemulti-hoprelationalreasoningforknowledge-awarequestionanswering[J].2020.emnlp-main.99链接：https://arxiv.org/pdf/2005.00646.pdfGitHub项目地址：https://git

happyprince·2022-12-11 18:41

IEEE 802.1 Qch 协议的详细总结（循环排队和转发CQF）

hop（跳数）：报文要通过的路由器输出端口的个数。IPV（Internalpriorityvalue）：内部优先级值。RelayNetwork（中继网络）：中继网

深度不睡觉·2022-12-05 10:25

KBQA知识图谱问答（三）知识图谱Multi-hop QA

文章目录前言EnhancingKey-ValueMemoryNeuralNetworksforKnowledgeBasedQuestionAnswering前言之前的记忆网络BAM模型是取每个实体的two-hop

耩豇·2022-12-03 09:51

《Beta Embeddings for Multi-Hop Logical Reasoning in Knowledge Graphs》论文阅读笔记

《BetaEmbeddingsforMulti-HopLogicalReasoninginKnowledgeGraphs》论文阅读笔记主要挑战贡献：KG上的推理挑战主要有两个：1.KG的规模很大，每跳一步候选答案集的候选答案数量便指数增长，因此通过跳转来寻找答案不现实；2.绝大多数的现实世界的KG根本不完全，缺少很多边（关系），因此跳转可能都跳不动，根本无法找到答案。BetaE是第一个可以在大型异

我ta·2022-12-01 21:06

论文阅读 | NIPS‘20 | Beta Embeddings for Multi-Hop Logical Reasoning in Knowledge Graphs

很有意思的一篇paper。在众多KnowledgeGraphEmbedding(KGE)的论文中通过问题设计和有意思的解决方式脱颖而出。首先来看看问题设计。一般的KGEmodel都是利用神经网络（大部分是GCN）做点(node)或者边(edge)的低维向量表示，将他们嵌入(embed)到一个低维向量空间的同时尽可能保持他的特征和性质。比如LINE、TransX系列、GraphSAGE、GCN等模型

進擊的烤魚·2022-12-01 21:05

Halcon里Hobject转HImage

HobjectToHimage(hobject,refimage);//声明参数publicHImageimage;publicHObjecthobject;//初始化参数image=newHImage();HOp

*Major*·2022-12-01 17:37

NebulaGraph v3.3.0 发布：支持子图过滤、和大量性能优化

优化优化了k-hop查询性能。#4560#4736#4566#4582#4558#4556#4555#4516#4531#4522#4754#4762优化GO语句JOIN性能。

·2022-11-30 06:13

文献阅读总结（3）Neural Graph Collaborative Filtering

与HOP-Rec不同的是，该技术将高阶连通性整合到预测模型中。贡献：1、我们强调了在基于模型的CF方法的嵌入函数中显式地利用协作信号的关键重要性2、提出了

Hejincheng9·2022-11-29 08:18

知识图谱论文阅读（十六）【WWW2019】Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender

题目：KGCN论文链接：代码链接：https://github.com/hwwang55/KGCN想法高阶的意思就是multi-hop的意思注意是从外向里聚合的，第h-1跳是外侧，第h跳是里侧！

追赶早晨·2022-11-28 23:42

学习黑马程序员第八章综合案例—8.3.7-8.3.8

8.3.7加载演员数据至演员维度表1.打开Kettle工具，创建转换创建一个转换load_dim_actor，并添加表输入控件、插入/更新控件以及Hop跳连接线，具体如下图所示：2、配置表输入控件进入“

qq_48072563·2022-11-28 16:39

8.3 案例实现（加载电影数据至电影维度表）

load_dim_film，并添加表输入控件、数据库查询控件、值映射控件、列拆分为多行控件、增加常量控件、列转行控件、计算器控件、数据库连接控件、联合查询/更新控件、分组控件、流查询控件、插入/更新控件以及Hop

硹ck·2022-11-28 13:02

8.3 案例实现（加载租赁数据至租赁事实表）

创建转换使用Kettle工具，创建一个转换load_fact_rental，并添加表输入控件、字段选择控件、过滤记录控件、计算器控件、增加常量控件、数据库查询控件、维度查询/更新控件、插入/更新控件以及Hop

硹ck·2022-11-28 13:02

8.3 案例实现（加载员工数据至员工维度表）

1.打开Kettle工具，创建转换使用Kettle工具，创建一个转换load_dim_staff，并添加表输入控件、字段选择控件、值映射控件、维度查询/更新控件以及Hop跳连接线，具体如图所示。

硹ck·2022-11-28 13:32

8.3 案例实现（加载用户数据至用户维度表）

1.打开Kettle工具，创建转换使用Kettle工具，创建一个转换load_dim_customer，并添加表输入控件、映射控件、字段选择控件、值映射控件、维度查询/更新控件以及Hop跳连接线，具体如图所示

硹ck·2022-11-28 13:32

8.3 案例实现（加载商店数据至商店维度表）

1.打开Kettle工具，创建转换使用Kettle工具，创建一个转换load_dim_store，并添加表输入控件、映射控件、数据库查询控件、维度查询/更新控件以及Hop跳连接线，具体如图所示。

硹ck·2022-11-28 13:32

8.3 案例实现（加载演员数据至演员维度表）

1.打开Kettle工具，创建转换使用Kettle工具，创建一个转换load_dim_actor，并添加表输入控件、插入/更新控件以及Hop跳连接线，具体如图所示。

硹ck·2022-11-28 13:32

4.1 抽取文本数据（TSV文件的抽取）

1.打开kettle工具，创建转换通过使用Kettle工具，创建一个转换tsv_extract，添加“文本文件输入”控件、“表输出”控件以及Hop跳连接线，具体如图所示。

硹ck·2022-11-28 13:01

kettle实现数据加载

并建立Hop跳连接线。2.双击“表输入”控件，点击“新建”建立数据库连接，配置如下图，并输入获取字段的代码，代码如下，点击浏览查看是否获取成功。

想睡觉。。·2022-11-28 13:25

8.3 案例实现（加载数据库sakila中的数据至数据仓库sakila_dw）

1.打开Kettle工具，创建转换使用Kettle工具，创建一个作业load_rentals，并添加Start控件、转换控件、发送邮件控件、中止作业控件以及Hop作业项连接线，如图所示。

硹ck·2022-11-28 13:46

第七章数据的增量加载

一、打开Kettle工具，创建转换使用Kettle工具，创建一个转换incremental_load，并添加表输入控件、插入/更新控件以及Hop跳连接线，具体如图所示。

txhy_·2022-11-27 21:40

第七章数据的批量加载

一、打开Kettle工具，创建转换使用Kettle工具，创建一个转换batch_load，并添加执行CSV文件输入控件、表输出控件以及Hop跳连接线，具体如图所示。

txhy_·2022-11-27 21:40

第六章数据粒度的转换

一、打开Kettle工具，创建转换使用Kettle工具，创建一个转换granularity，并添加表输入控件、字段选择控件、排序记录控件、记录集连接控件、过滤控件、空操作控件、表输出控件以及Hop跳连接线

txhy_·2022-11-27 21:39

第四章 JSON文件的数据抽取

一、打开Kettle工具，创建转换通过使用Kettle工具，创建一个转换json_extract，并添加“JSONinput”控件、“表输出”控件以及Hop跳连接线，具体如图所示。

txhy_·2022-11-27 21:09

第七章数据的全量加载

一、打开Kettle工具，创建转换使用Kettle工具，创建一个转换full_load，并添加执行SQL脚本控件、表输入控件、表输出控件以及Hop跳连接线，具体如图所示。

txhy_·2022-11-27 21:09

第八章综合案例—构建DVD租赁商店数据仓库

加载用户维度表与商店维度表1使用Kettle工具，创建一个转换load_dim_customer，并添加表输入控件、映射控件、字段选择控件、值映射控件、维度查询/更新控件以及Hop跳连接线，具体如图所示

qq_52035534·2022-11-27 21:09

第四章 TSV文件的抽取

一、打开Kettle工具，创建转换通过使用Kettle工具，创建一个转换tsv_extract，添加“文本文件输入”控件、“表输出”控件以及Hop跳连接线，具体如图所示。

txhy_·2022-11-27 21:39

第四章 XML文件的数据抽取

一、打开Kettle工具，创建转换通过使用Kettle工具，创建一个转换转换xml_extract，并添加“GetdatafromXML”控件、“表输出”控件以及Hop跳连接线，具体如图所示。

txhy_·2022-11-27 21:39

第八章综合案例——构建DVD租赁商店数据仓库

1.打开Kettle工具，创建转换使用Kettle工具，创建一个转换load_dim_date，并添加生成记录控件、增加序列控件、JavaScript代码控件、表输出控件以及Hop跳连接线，具体如图所示

七安☆·2022-11-27 21:37

第八章综合案例--构建DVD租赁商店数据仓库

1.打开Kettle工具，创建转换使用Kettle工具，创建一个转换load_dim_date，并添加生成记录控件、增加序列控件、JavaScript代码控件、表输出控件以及Hop跳连接线，具体如图所示

txhy_·2022-11-27 21:04

K-hop消息传递图神经网络的表达能力有多强？

该类GNN大都遵从经典的消息传递范式，即节点聚合来自本身1-hop邻居的消息并结合自己的特征来生成自己新的节点特征，作者称之为1-hop消息传递。对GIN等工作有所了解的人都清楚，

斯曦巍峨·2022-11-26 04:10

Hierarchical Graph Network for Multi-hop Question Answering 论文笔记

HierarchicalGraphNetworkforMulti-hopQuestionAnswering论文笔记2020EMNLP，Microsoft365，这篇文章所提出的层级图模型是在leaderboard上排名比较高的一个模型。Overview这篇文章同样是引入图表示学习来做多跳推理，但是本文在建图上做了改进和创新，提出HierarchicalGraph。作者认为之前基于图表示学习的方法有

lzk_nus·2022-11-25 15:27

Multi-hop Reading Comprehension through Question Decomposition and Rescoring 论文笔记

Multi-hopReadingComprehensionthroughQuestionDecompositionandRescoring2019年的一篇在Hotpot数据集上进行实验的文章，由UW和AllenAI共同发表。Overview这篇文章是在HotpotQA数据集提出后发表的，针对HotpotQA所提出的复杂问题多跳推理任务提出解决方案。本文所提出的模型叫做DECOMPRC，核心在于DE

lzk_nus·2022-11-25 15:57

《Dynamically Fused Graph Network for Multi-hop Reasoning》论文笔记

DynamicallyFusedGraphNetworkforMulti-hopReasoning论文笔记2019ACL，SJTU&ByteDance，这是一篇融合了图表示学习来做多跳推理的文章。Overview本文作者提出的模型叫做DFGN，作者首先谈到HotpotQA这种类型的数据集带给人们两大挑战：数据集中给出的paragraph并不都是与问题相关的，模型需要过滤掉噪声。针对这一问题，之前的

lzk_nus·2022-11-25 15:57

ST-GCN源码分析

文末有更新的ST-GCN复现全过程（详细）目录整体的运行逻辑静态代码流动态代码流核心代码分析graph.pydefget_edge(self,layout):defget_hop_dista

Eric加油学！·2022-11-24 19:27

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8.3.2加载日期数据至日期维度表1.打开Kettle工具，创建转换使用Kettle工具，创建一个转换load_dim_date，并添加生成记录控件、增加序列控件、JavaScript代码控件、表输出控件以及Hop

LUTyangmy·2022-11-22 03:33

第八章综合案例——构建DVD租赁商店数据仓库

8.3.2加载日期数据至日期维度表1.打开Kettle工具，创建转换使用Kettle工具，创建一个转换load_dim_date，并添加生成记录控件、增加序列控件、JavaScript代码控件、表输出控件以及Hop

肥嘟嘟か·2022-11-22 02:27

第八章综合案例——构建DVD租赁商店数据仓库（3）

1.打开Kettle工具，创建转换使用Kettle工具，创建一个转换load_dim_actor，并添加表输入控件、插入/更新控件以及Hop跳连接线，具体如图所示。

Flipped.伟·2022-11-22 02:57

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语音信号处理-基本概念（一）：音频长度（s）、采样率（Hz；如16000）、帧长（25ms）、帧数、帧移（12.5ms）、hop_size（每帧移动的样本点数=16000*12.5/1000=200）

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8.3 案例实现（加载电影数据至电影维度表）

8.3 案例实现（加载租赁数据至租赁事实表）

8.3 案例实现（加载员工数据至员工维度表）

8.3 案例实现（加载用户数据至用户维度表）

8.3 案例实现（加载商店数据至商店维度表）

8.3 案例实现（加载演员数据至演员维度表）

4.1 抽取文本数据（TSV文件的抽取）

kettle实现数据加载

8.3 案例实现（加载数据库sakila中的数据至数据仓库sakila_dw）

第七章 数据的增量加载

第七章 数据的批量加载

第六章 数据粒度的转换

第四章 JSON文件的数据抽取

第七章 数据的全量加载

第八章 综合案例—构建DVD租赁商店数据仓库

第四章 TSV文件的抽取

第四章 XML文件的数据抽取

第八章 综合案例——构建DVD租赁商店数据仓库

第八章 综合案例--构建DVD租赁商店数据仓库

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第七章数据的全量加载

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