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人物交互算法（HOI）学习笔记之 ——QPIC
论文简介 QPIC: Query-Based Pairwise Human-Object Interaction Detection with Image-Wide Contextual Information [论文地址][https://arxiv.org/abs/2103.05399] [代码地址][https://github.com/hitachi-rd-cv/qpic] 背景与摘要 HOI（Human Object Interaction）检测的目标是定位python 中实现将三元组数据转换为矩阵形式
001、 root@PC1:/home/test3# ls a.txt test.py root@PC1:/home/test3# cat test.py ## 测试程序 #!/usr/bin/python in_file = open("a.txt", "r") lines = in_file.readlines()[1:] dict1 = dict() list1 = list() for i in lines: te15. 三数之和
15. 三数之和 给你一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？请你找出所有和为 0 且不重复的三元组。 注意：答案中不可以包含重复的三元组。 示例 1： 输入：nums = [-1,0,1,2,-1,-4]输出：[[-1,-1,2],[-1,0,1]]示例 2： 输入：nums = []输出：[]2022.7.22 做题记录
为啥昨天没发做题记录呢 因为昨天颓了一天就写了一个题，就酱 CF246E Blood Cousins Return Present 6 给定 \(n\) 个节点的一片森林，每个节点上有一个字符串。 有 \(m\) 次询问，每次给出 \(v,k\)，你需要输出 \(v\) 子树内深度为 \(d_v+k\) 的节点上有多少个不同的字符串。 其中 \(d_uCF1550C Manhattan Subarrays
CF1550C Manhattan Subarrays 题面 对于平面上的两点 \(p(x_p,y_p),q(x_q,y_q)\) ，我们定义它们之间的曼哈顿距离 \(d(p,q)=|x_p-x_q|+|y_p-y_q|\) 。进一步定义由三个点构成的一组点 \(p,q,r\) 是坏的仅当 \(d(p,r)=d(p,q)+d(q,r)\) 。 我们定义序列 \(b\) 是好的仅当无法选出知识图谱嵌入-评价指标
知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding，KGE)模型性能中最常用的几个指标：MRR，MR，HITS@1，HITS@3，HITS@10. MRR(Mean Reciprocal Ranking) 其中\(S\)是三元组集合，\(|S|\)是三元组集合个数\(rank_i\)是指第\(i\)个三元组的链接预测排名。该指标越大越好. MR(Mean Rank) 符号和MRR计算公知识图谱:12种通用知识图谱项目简介
通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱（Encyclopedia Knowledge Graph）和常识知识图谱（Common Sense Knowledge Graph）。 百科知识图谱是百科事实构成的，通常是“非黑即白”的确定性知识。早在2010年微软就开始构建商用知识图谱，应用于旗下的搜索、广告、Cortana等项目。2012CF173E
独立想+写出来了，纪念一下。 思路： 离线线段树做法。 注意到，如果 \(i\) 成为了队长，他的队伍里必然包含了所有 \(r\leq r_i\) 且年龄差小于 \(k\) 的人，因为队员之间是没有限制的。 首先发现，对于一组 \(x\)，\(y\) 的询问，对于任意 \(i\) 满足 \(r_i\geq\max(r_x,r_y)\) 且 \(a_i\) 在 \(AtCoder Beginner Contest 252 D - Distinct Trio
找出三元组i,j,k(i<j<k,ai,aj,ak互不相等) 等价于找出ai,aj,ak(ai<aj<ak,i,j,k互不相等) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; const int N = 2e5+10; int sum[N]; unordered_map<int,int> cnt; vector<int> v; int main([LeetCode] 1534. Count Good Triplets
Given an array of integers arr, and three integers a, b and c. You need to find the number of good triplets. A triplet (arr[i], arr[j], arr[k]) is good if the following conditions are true: 0 <= i < j < k < arr.length |arr[i] - arr[j]| <=端到端的特征转换示例：使用三元组损失和 CNN 进行特征提取和转换
虽然大多数的特征策略都与领域相关，并且必须针对每个应用程序进行专门调整。但特征工程是操纵原始数据和提取机器学习特征的过程，探索性数据分析 (EDA) 可以使用特征工程技术来可视化数据并在执行机器学习任务之前更好地识别模式和异常值。这是数据科学的重要一步，可以确保特定机器学java实现稀疏矩阵的压缩与解压
任务要求 把棋盘当作一个稀疏矩阵，0表示没棋，1表示黑棋，2表示蓝棋。 把该稀疏矩阵压缩以三元组形式表示并以文件形式保存，再写另一个程序读取文件中的信息把压缩后的三元组还原成原来的稀疏矩阵。 其中三元组的第一行用来存储原始稀疏矩阵的行数、列数和有效的数据个数，其余行用来存储蓝桥杯java组B递增三元组
第六题：递增三元组 题目描述 给定三个整数数组 A = [A1, A2, … AN], B = [B1, B2, … BN], C = [C1, C2, … CN]， 请你统计有多少个三元组(i, j, k) 满足： 1 <= i, j, k <= N Ai < Bj < Ck 【输入格式】 第一行包含一个整数N。 第二行包含N个整数A1, A2, … AN。 第三行包含N个整知识增广的预训练语言模型K-BERT：将知识图谱作为训练语料
©原创作者 | 杨健 论文标题： K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph 收录会议： AAAI 论文链接： https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5681 项目地址： https://github.com/autoliuweijie/K-BERT 01 背景论述 笔者在前面的论文解读中提到过ERN[Acwing | 蓝桥杯] 1236. 递增三元组 二分
前言 开学,练习开始了ohh 传送门 : 题意 给定三个三元组,求满足 A [ i ] < B [2016-Representation Learning of Knowledge Graphs with Entity Descriptions
基于实体描述的知识图谱表表征学习 摘要 知识图的表示学习旨在将实体和关系投射到连续的低维空间中。大多数方法集中于学习知识三元组表示实体之间的关系。事实上，在大多数知识图中，通常存在对实体的简明描述，这是现有方法无法很好地利用的。在本文中，我们提出了一种新的基于实体描述递增三元组（蓝桥杯模拟题）
1236. 递增三元组 题目 提交记录 讨论 题解 视频讲解 给定三个整数数组 A=[A1,A2,…AN]A=[A1,A2,…AN],B=[B1,B2,…BN]B=[B1,B2,…BN],C=[C1,C2,…CN]C=[C1,C2,…CN], 请你统计有多少个三元组 (i,j,k)(i,j,k) 满足： 1≤i,j,k≤N1≤i,j,k≤NTansX 系列，知识图谱嵌入（KGE）论文阅读
TansX 系列（一） 上篇文章 重点介绍了 TansE 算法的实现原理，核心思想：使得找出 h + r ≈ t 的（置信度相对高的）三元组做预测 文末也提到，这种方法也具有特定的缺陷，对语义关系不能进行很好处理，特别是在一对多关系等模式，如下图所示： 在替换三元组的尾实体向量后，这些新三元组都拥有【每日一题】【位于index后的双指针&排序数组】15. 三数之和/NC54 数组中相加和为0的三元组-211117/220206
给你一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？请你找出所有和为 0 且不重复的三元组。 注意：答案中不可以包含重复的三元组。 来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/3sum著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方TransE，知识图谱嵌入（KGE）论文精读
TansE 写作目的： 在学习论文时，参考查阅许多博客，我认为大多在照搬原文翻译中的话，另外，按此顺序的写作手法，对于我或其他读者仍旧晦涩难懂，甚至这些博客中出现很多错误的理解，我想以更偏Chinese的表达和直观的图示来讲明自己的理解，同时做好记录，方便日后的查阅，也分享出来，共同学习，个基于三元组的矩阵乘积算法
求矩阵乘积Q=MxN，采用行逻辑链接存储表示。 例：M=，N=。Q=MxN，Q=。 三元组 M.data N.data Q.data i j e i j e i j e 1 1 3 1 2 2 1 2 6 1 4 5 2 1 1 2 1 -1 2 2 -1 3 1 -2 2 1 -1 3 1 2 3 2 4 3 2 4 rpos[row]指示矩阵的第row行中第一个非零元在对应的三元组表中的序2018年递增三元组{巧解}
#include<bits/stdc++.h>//万能头。 using namespace std; int main(void) { int i,j,k,n,a[100],b[100],c[100],sum=0; cin>>n; for(i=0;i<n;i++){ cin>>a[i]; } for(i=0;i<n;i++){ cin>>b[i]; } for(i=0;i<n;i++){ cin>>c近年多示例论文阅读(9): Explicit Metric-Based Multiconcept Multi-Instance Learning With Triplet and Superbag
目录 基本信息主要思想摘要算法 基本信息 题目：使用三元组和 Superbag 的基于显式度量的多概念多实例学习等级：2021年发表在sci一区期刊IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS(TNNLS)。bib: @article{chi2021explicit, title={Explicit Metric-Bas「JOISC 2019 Day3」穿越时空 Bitaro
「JOISC 2019 Day3」穿越时空 Bitaro 数据结构，线段树 考虑每次行动 显然暴力贪心走是正确的 但时间的流逝很麻烦 可以将每对 \([L_i, R_i] \longrightarrow [L_i - i, R_i - i]\) 这样就可以抵消掉时间流动的问题，就像这样 对于当前时间 \(t\) ，当前这条路时间 \([L_i, R_i]\) \(t大厂技术实现 | 图像检索及其在淘宝的应用 @计算机视觉系列
图像检索任务指的是，给定查询图像，从图像数据库中找到包含相同或相似实例的图像。典型应用之一就是电商商品检索，如淘宝拍立淘，只需要用户随手拍照即可精准检索，提高了电商购物的体验。本篇我们来看看淘宝拍立淘背后的实现方案和依托的计算机视觉技术。 一图读懂全文 获取『计算机视