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Jmeter推荐插件
1. Custom Thread Groups 2. jpgc-graphs论文阅读 Inductive Representation Learning on Temporal Graphs
12 Inductive Representation Learning on Temporal Graphs link:https://arxiv.org/abs/2002.07962 本文提出了时间图注意(TGAT)层，以有效地聚合时间-拓扑邻域特征，并学习时间-特征之间的相互作用。对于TGAT，本文采用自注意机制作为构建模块，并基于调和分析中的经典Bochner定理（又是没论文解读（MGAE）《MGAE: Masked Autoencoders for Self-Supervised Learning on Graphs》
论文信息 论文标题：MGAE: Masked Autoencoders for Self-Supervised Learning on Graphs论文作者：Qiaoyu Tan, Ninghao Liu, Xiao Huang, Rui Chen, Soo-Hyun Choi, Xia Hu论文来源：2022, ArXiv论文地址：download 论文代码：download 1 Introduction MAE 在图上的应用。 2 Metwriting about graphs
The bar chart illustrates the numbers of men and women attending various evening courses at an adult education center in the year 2009. And the pie chart shows the age distribution of the course participants. Overall, it can be seen that the most popularloadrunner结果不显示图表解决
今日进行loadrunner进行性能测试的初次使用: 测试运行结果： 点击左上角View→View Graphs 然后想要图表显示需要点击Show/Hide Available Graphs（显示/隐藏可用图形）即可 发现并不是四个图表，然后只需要点击右上角关闭按钮左边的按钮即可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We Can Make Graphs
论文解读《The Emerging Field of Signal Processing on Graphs》
感悟 看完图卷积一代、二代，深感图卷积的强大，刚开始接触图卷积的时候完全不懂为什么要使用拉普拉斯矩阵（ $L=D-W$），主要是其背后的物理意义。通过借鉴前辈们的论文、博客、评论逐渐对图卷积有了一定的了解，作为一个刚上研的博士生，深感得对图神经网络进行一个系统的学习。 本篇GraphSAGE：Inductive Representation Learning on Large Graphs——论文笔记
背景 本文是斯坦福大学发表在2017年nips的一篇文章，不同于deepwalk等通过图结构信息，在训练之前需要所有节点的embedding信息，这种方法对于那些没有见过的node节点是没办法处理的，概括的说，这些方法都是transductive的。此文提出的方法叫GraphSAGE，针对的问题是之前的网络表示学习的tran自监督-Self-supervised Learning on Graphs:Deep Insights and New Directions
动机 图数据于图像或者文本数据不同, 图像或者文本时属于欧式数据且都是服从独立同分布; 而对于图数据而言, 它是非欧式数据, 并且图中的节点相互连接表示着他们独立同分布的 贡献 探究了图上的自监督任务, 具体来说, 图有多种潜在的代理任务; 因此, 了解 SSL 在什么时候和为什Graphs
Presentations Directed Graph 邻接矩阵&邻接表Undirected Graph Adjacency Matrix Space: Θ ( ∣ VA. Great Graphs「思维 + 贪心 + 前缀和优化」
A. Great Graphs 题目描述： 这个题意读半天都没搞懂什么意思 其实就是说n个点，建个图，单向边，使的 1 到 i 点的最短距离是d[i],权值可以为负值，问所有边的权值加起来最少是多少 思路： n 个点的完全图的边的数量是 n图，树，图的遍历顺序（Graphs，Trees and Traversal Oreder of Graphs）
图，树，图的遍历顺序（Graphs，Trees and Traversal Oreder of Graphs） 图 Graphs树 Trees遍历顺序 Traversal Order参考 主要介绍在编译器中使用到的图、树和图的遍历顺序。 图 Graphs 在图论中，图是一种数学结构，用来表示一组对象，这些对象之间有一些成对的关系。对象可以包含任意图学习学术速递[2021/10/7]
Graph相关(图学习|图神经网络|图优化等)(6篇) [1] Space-Time Graph Neural Networks标题：时空图神经网络链接：https://arxiv.org/abs/2110.02880 作者：Samar Hadou,Charilaos I. Kanatsoulis,Alejandro Ribeiro机构：The authors are with the Department of Electrical and SysteA Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications -知识图谱综述
本文是对论文 A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications阅读汇报: 链接：https://pan.baidu.com/s/1i6U4udyVKm0y8F3MkZDSjQ 提取码：js6e --来自百度网盘超级会员V5的分享《Inductive Representation Learning on Large Graphs》论文阅读（GraphSAGE）
Inductive Representation Learning on Large Graphs abstract1.introduction3.proposed method：GraphSAGE3.1 embedding generation（forward propagation）algorithm3.1.1 relation to the Weisfeiler-Lehman Isomorphism Test3.1.2 neighborhood definition 3.2 learning the[luogu7418]Counting Graphs P
参考[luogu7417]，同样求出最短路，得到二元组$(x,y)$并排序，记$tot_{(x,y)}$为$(x,y)$的数量 其中所给的两个条件，即分别要求： 1.$(x,y)$只能和$(x\pm 1,y\pm 1)$连边 2.每一个$(x,y)$都向$(x-1,y\pm 1)$中的一个连边、$(x\pm 1,y-1)$中的一个连边 （另外，注意在$x+1=y$时$(x+1,y-1)$也即为jmeter性能测试
安装插件 需要安装的插件：3 Basic Graphs、PerfMon、Concurrency、5 Additional【题目】CF232C Doe Graphs
CF232C Doe Graphs 一看到题第一时间想到的大概是点的个数满足斐波那契数列的关系，即\(fib_i=fib_{i-1}+fib_{i-2}\)，在题目中可以得知\(fib_{0}=1,fib_{1}=2\)（这里的\(fib_{i}\)即为文中的\(D_{i}\)） 然后考虑怎么求第n次的i到j的距离呢？自然想到这可能和上一次有关系，那么有什么关系文献阅读16期：Deep Learning on Graphs: A Survey - 5
[ 文献阅读·综述 ] Deep Learning on Graphs: A Survey [1] 推荐理由：图神经网络的survey paper，在很多的领域展现出了独特的作用力，分别通过GRAPH RNN（图循环网络）、GCN（图卷积）、GRAPH AUTOENCODERS（图自编码器）、GRAPH REINFORCEMENT LEARNING（图强化学习模型）、GRAPH ADVERSARIALTUDataset: A collection of benchmark datasets for learning with graphs
TUDataset: A collection of benchmark datasets for learning with graphs GitHub：https://github.com/chrsmrrs/tudataset 2.TUDATASET集合包含www.graphlearning.io上提供的120多个数据集。 2.1 Datasets Small molecules. 小分子。一类常见的图形数据集由带有类别标签的小jmeter下TPS插件的安装
1、插件官网下载地址： https://jmeter-plugins.org/?search=jpgc-graphs-basic 2、解压下载的安装包； 将 jpgc-graphs-basic-2.0.zip 解压缩后只有一个 lib 目录，该目录下有一个 ext 文件夹和一个 jmeter-plugins-cmn-jmeter-0.4.jar 包，ext 文件夹中有 jmeter-plugins-graphs-basic半小时搭建Zabbix教程：图文详解安装部署Zabbix监控的步骤方法
Zabbix是一款成熟，轻松的企业级开源监控解决方案，支持实时监控数千台服务器，虚拟机和网络设备，适用于数百万指标的网络监控和应用监控，使用它可以从任何设备、系统、应用程序上进行指标采集，根据采集到的度量值自动检测问题的状态，而无需连续观察采集到的度量值，Web可视化界面，丰富的可视化Machine Learning with Graphs:Part2
Machine Learning with Graphs:Part2 1. Node embeddings - 2.Graph neural networks - Ref: Machine Learning with Graphshttp://web.stanford.edu/class/cs224w/index.html#schedule COMP 766 - Graph Representation Learninghttps://cs.mcgill.ca/~wlh/cCGAL 5.2 - 2D Apollonius Graphs (Delaunay Graphs of Disks)学习与翻译
本文基于CGAL 5.2 - 2D Apollonius Graphs (Delaunay Graphs of Disks) 进行翻译和学习 文章目录 定义Apollonius diagramspart 1part 2 : 关于 w