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Feature Overcorrelation in Deep Graph Neural Networks: A New Perspective
目录概符号说明over-correlation 的现象解决方法代码 Jin W., Liu X., Ma Y., Aggarwal C. and Tang J. Feature overcorrelation in deep graph neural networks: a new perspective. In ACM International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2022. 概nebula-up 搭建 nebula-graph 集群
简介 Nebula-Up是 PoC 实用程序，使开发人员能够通过 nebula-graph-studio(Web UI) + nebula-graph-console(Command UI) 在单线运行中开箱即用地引导 nebula-graph 集群。所有必需的软件包也将被处理nebula-up，包括 Linux 上的 Docker（Ubuntu/CentOS）、macOS 上的 Docker Desktop（包括NebulaGraph学习（二）
（一）Nebula Graph Studio的安装 前面安装的nebula-console客户端只能让我们在命令行窗口进行操作，不太友好 下面使用Nebula Graph Studio就可以通过浏览器客户端进行图形化操作了 根据官网提示安装好Nebula Graph Studio 安装好后访问ip:7001地址可以看到如下界面 这里Multi-View Intent Disentangle Graph Networks for Bundle Recommendation解读
简要论述 bundle recommendation 的目的是向user推荐一个整体的bundle package about items。以前的模型捕获了user对item and item关联的偏好。然而，忽略了user在adopt item时的意图的多样性！并且未能在向量表示中理清user 的意图。在bundle rec 的实际场景中，user 的 intent可C# 脚本与Unity Visual Scripting 交互，第一步（使用C# 脚本触发Script Graph的事件）（Custom Scripting Event）
写在前面 感谢Unity 川哥的帮助,解决了单独调用GameObject的需求 首先 需要在Unity 中创建一个自定义事件脚本（注释非常重要） using System.Collections; using System.Collections.Generic; using Unity.VisualScripting; using UnityEngine; /// <summary> /// UnitTitle 在ScrNebulaGraph学习（一）
官网：https://docs.nebula-graph.com.cn/ 1.安装 NebulaGraph url：https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/package/<release_version>/nebula-graph-<release_version>.el7.x86_64.rpm <release_version>：版本号 示例：Centos7： wget https://oss-cdn.neRed and Blue Graph（图论，组合计数）
题意 给定一个\(N\)个点\(M\)条边的无向图。 有\(2^N\)种方式将每个节点染成红色或者蓝色。求满足下列条件的染色方案数： 恰好有\(K\)个点染成了红色 有偶数条边的端点染成了不同颜色 题目链接：https://atcoder.jp/contests/abc262/tasks/abc262_e 数据范围 \(2 \leq N \leq 2 \ti随机乱作 part 1
1. NOI2020 制作菜肴 2. ZJOI2020 抽卡 3. CTSC2018 假面 4. ZJOI2018 历史 5. CF1168E Xor Permutations 6. CF1109E Sasha and a Very Easy Test 7. 联合省选2022 学术社区 8. CF1288F Red-Blue Graph 9. CF798E Mike and code of a permutation 10. CF848D Shake It!Localized Graph Collaborative Filtering
目录概符号说明本文方法 Wang Y., Li C., Li M., Jin W., Liu Y., Sun H., Xie X. and Tang J. Localized graph collaborative filtering. 概 现在的推荐系统, 倾向于为每个 user, item 构建 embeddings. 但是和 NLP 中的问题不同, 推荐的数据往往是非常稀疏的, 所以这么做势必cube
In geometry, a cube is a three-dimensional solid object bounded by six square faces, facets or sides, with three meeting at each vertex. The cube is the only regular hexahedron and is one of the five Platonic solids. It has 6 faces, 12 edges, and 8 vertic05-Nebula Graph 图数据 可视化
图数据库的可视化 Nebula本身自带的Studio 虽然很好用, 但是并不能直接嵌入到业务系统中, 也不能直接给客户用, 所以我找了好多也没有说直接能展示图关系的, 但是我看网上好多都说是基于D3.js就可以做, 但是我是一个后端呀, D3相对复杂, 但是需求刚在眼前还是要做的.. 基于D3开学习Depth First Search和Breadth First Search
目录Here we learn DFS and BFS in python【2022杭电多校】第九场 1008 Shortest Path in GCD Graph 【容斥+优化】
链接 https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=7240 题意是有n个点组成的完全图，每个点的权重组成了1-n的排列，点i和点j的距离为\(gcd(i,j)\) ，给出q组询问，每次询问给出u点和v点，你需要回答u和v的最短距离和最短路的条数 思路 如果\(gcd(u,v)==1\)，答案为 1 1 否则最短路的长度一定nebula 实录笔记
文档： https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/2.quick-start/2.install-nebula-graph/ 安装： 1 wget https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/package/3.2.0/nebula-graph-3.2.0.el8.x86_64.rpm 2 sudo rpm -ivh --prefix=/root/nebula nebula-graph-3.2.0.el8.x86_64.rpm验证码生成帮助类
public class VerifyCodeHelper { /// <summary> /// 传入一个随机字符串，生成一张Bitmap的图片 /// </summary> /// <param name="code"></param> /// <returns></returns> public stati[WATER]玩了一下 Graph Editor
Graph Editor 稳定的六边形 无论多么扭曲，边长设小后基本总会猛烈跳动后保持平衡。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 1 3 1 5 1 6 2 5 2 6 3 4 3 5 5 6 4 7 7 5 7 2 4 5 14 8 15 9 13 19 12 18 16 10 17论文解读（g-U-Nets）《Graph U-Nets》
论文信息 论文标题：Graph U-Nets论文作者：Hongyang Gao, Shuiwang Ji论文来源：2019,ICML论文地址：download 论文代码：download 1 Introduction 受到类似 encoder-decoder architecture 的 U-Nets 影响，作者希望能在图数据上使用这种 pooling 和 up-sampling 的操作。 NLeetCode 797 All Paths From Source to Target 回溯
Given a directed acyclic graph (DAG) of n nodes labeled from 0 to n - 1, find all possible paths from node 0 to node n - 1 and return them in any order. The graph is given as follows: graph[i] is a list of all nodes you can visit from node \(i\) (i.e.,论文解读（PPNP）《Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank》
论文信息 论文标题：Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank论文作者：Johannes Gasteiger, Aleksandar Bojchevski, Stephan Günnemann论文来源：2019,ICLR论文地址：download 论文代码：download 1-Abstract 本文主要将 PageRank 算法引入到第十一章：图
DEMO 迪杰斯特拉算法 1、邻接矩阵 1 package LeetCode.test11_tu; 2 3 import java.util.Arrays; 4 5 /** 6 * 邻接矩阵（迪杰斯特拉算法） 7 */ 8 public class demo1 { 9 public int dij(int N, int M, int[][] res) { 10 int[][] graph = new int[N + 1CF1221G Graph And Numbers
written on 2022-05-06 鸣谢@uid13237的代码提供了我能理解的思路 这是一道计数题。 初见这题，有些束手无策，但是题目给出了三个限制，那么我们对于这种有限制的计数题，可以考虑容斥。 大体思路就是容斥，想到这点，后面的大部分过程就很简单了，中间的过程可以参照这篇题解的，因为懒得打了。【cartographer_ros】八： 官方Demo参数配置和效果
上一节介绍cartographer的主要配置参数。 本节会研究一下这些参数改动，对算法的影响和效果，cartographer的调参一直是一个比较复杂的过程。 1，官方调参文档 官方文档 (1):调整本地 SLAM 关闭全局 SLAM 以免干扰本地调优： POSE_GRAPH.optimize_every_n_nodes = 0 设置正确的子图大小Graph Convolutional Matrix Completion
目录概符号说明流程EncoderDecoder代码 van den Berg R. Kipf T. N. and Weling M. Graph convolutional matrix completion. In Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD), 2017. 概 GCN 在推荐系统中的一次LeetCode 1743. Restore the Array From Adjacent Pairs
原题链接在这里：https://leetcode.com/problems/restore-the-array-from-adjacent-pairs/ 题目： There is an integer array nums that consists of n unique elements, but you have forgotten it. However, you do remember every pair of adjacent elements in nums. You a1376 TIme needed to inform all employees
这是一个汇报工作时间长度的题 建立MAP， 因为存在层级关系，因此内部为ARRAYLIST， DFS， Integer，遍历整体层级数，分情况，如果为-1， 不执行；如果不包括manager i, 建立新ARRAYLIST，表中增加新节点，并把它放在图中。否则，GRAPH包括manger i，增加节点i ,放到图中。 计算图中时间，返回