论文信息 论文标题：Graph Communal Contrastive Learning论文作者：Bolian Li, Baoyu Jing, Hanghang Tong论文来源：2022, WWW论文地址：download 论文代码：download 1 Introduction 出发点：GCL 中节点级对比损失会有一定概率将同一社区中的节点视为负对，这是不合理的。 首先提
前置芝士1 分层图 分层图，顾名思义，就是有好多层的图，可以想象成一个个平面 分层图板子题 Revamping Trails G 前置芝士2 动态dp 传送门 动态DP基础 - GKxx 的博客 - 洛谷博客 (luogu.com.cn) 本地也有！ 一句话：把矩阵乘法定义新运算 回到这题 知道了这两道题后，这就是个板子题了，首先因
模型的介绍 1952年Markowitz给出了现代投资组合理论的基本框架，并于1990年获得诺贝尔经济学奖. 其基本思想是用收益率的期望来度量投资股票的收益率，用收益率的方差来衡量投资的风险，方差越大风险越大，方差越小风险越小. 模型的建立 假设有三种股票 \(A,B,C\)，它们的年收益率分别为 \(R
正文开始之前，我们先明确几个符号吧： 析取号 $\vee $ (读作“或”) 合取号 \(\wedge\) (读作“且”) 否定号 \(\neg\) (读作“非”) 蕴涵号 \(\rightarrow\) \(\Rightarrow\) (读作“推出”) 等价号 \(\leftrightarrow\) \(\Leftrightarrow\) (读作“等价于”) 映射号 \(\mapsto\) (
直线段光栅化 数值微分法（DDA算法） 计算方法： \(\Delta\)x = \(x_2-x_1\)，\(\Delta y=y_2-y_1\) ，\(k=\frac{\Delta y}{\Delta x}\) 当$ -1≤k≤1 $ 时： \[\begin{array}{l} \left\{\begin{matrix} x_{i+1} = x_i + 1 \quad \\ y_{i+1} = y_i + k \quad \\ \end
论文信息 论文标题：Self-supervised Learning on Graphs: Contrastive, Generative,or Predictive论文作者：Lirong Wu, Haitao Lin, Cheng Tan,Zhangyang Gao, and Stan.Z.Li论文来源：2022, ArXiv论文地址：download 3 对比学习 3.1 统一的视角 对比学习的主要目标是最大化正对
论文信息 论文标题：Graph Representation Learning via Contrasting Cluster Assignments论文作者：Chun-Yang Zhang, Hong-Yu Yao, C. L. Philip Chen, Fellow, IEEE and Yue-Na Lin论文来源：2022, TKDE论文地址：download 论文代码：download 1 介绍 我们提出了一种新的无监督图
论文信息 论文标题：Graph-MLP: Node Classification without Message Passing in Graph论文作者：Yang Hu, Haoxuan You, Zhecan Wang, Zhicheng Wang,Erjin Zhou, Yue Gao论文来源：2021, ArXiv论文地址：download 论文代码：download 1 介绍 本文工作： 不使用基于消息传递
Explanation of logistic regression cost function \[\begin{array}{c} \hat{y} = \sigma(w^Tx+b)\quad where\;\sigma(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}\\ interpret \quad\hat{y} =P(y=1\mid x)\\ if\quad y=1:P(y\mid x)=\hat{y}\\ if\quad y=0:P(y\mid x
\begin{array}{c}proof:\quad \log_{a}{x^n}=n\log_{a}{x}\\设:\log_{a}{x}=m,\quad 即a^m=x\\则:\log_{a}{x^n} \Rightarrow \log_{a}{(a^m)^n} \Rightarrow \log_{a}{a^{mn}}\\\because a^m=x,\quad \log_{a}{x}=m\\\therefore \log_{a}{a^m}=
1 自编码器 特征提取是无监督学习中很重要且很基本的一项任务，常见形式是训练一个编码器将原始数据集编码为一个固定长度的向量。自然地，我们对这个编码器的基本要求是：保留原始数据的（尽可能多的）重要信息。 那么我们怎么知道编码向量保留了重要信息呢？一个很自然的想法是这个
目录第一讲 可测空间和可测映射(1)1.1 集合及其运算1.1.1 集合及其运算1.1.2 集合族和集合序列1.2 集合系1.2.1 关于有限运算的集合系1.2.2 关于可列运算的集合系1.2.3 可测空间1.3 \(\sigma\) 域的生成 第一讲 可测空间和可测映射(1) 1.1 集合及其运算 1.1.1 集合及其运算 集合的
\({\color{Red}{欢迎到学科网下载资料学习 }}\) 【高分突破系列】2021-2022学年高二数学下学期同步知识点剖析精品讲义(人教A版2019） \({\color{Red}{ 跟贵哥学数学，so \quad easy！}}\) 选择性必修第二册同步拔高，难度3颗星！ 模块导图 知识剖析 导数的几何意义 函数\(y=f(x)\)在点\(
Paper Information Title：《Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach》Authors：Chun Wang、Shirui Pan、Ruiqi Hu、Guodong Long、Jing Jiang、C. ZhangSource：2019, IJCAIOther：96 Citations, 42 ReferencesPaper：DownloadCode：DownloadTask：Graph Clu
Paper Information Title：《Attention-driven Graph Clustering Network》Authors：Zhihao Peng, Hui Liu, Yuheng Jia, Junhui HouSource：2021, ACM MultimediaOther：1 Citations, 46 ReferencesPaper：DownloadCode：DownloadTask： Deep Clustering、Graph Clustering、Graph Conv
简介 \(\quad\)模拟退火是一种随机化算法。当一个问题的方案数量极大（甚至是无穷的）而且不是一个单峰函数时，我们常使用模拟退火求解。 实现 \(\quad\)很多时候在一个区域内我们需要跳出局部最优解，去接受某些非最优解，才有可能取到全局最优解。 \(\quad\)模拟算法概括：如果新状态的解更
算法用处 \(\quad\)可以解决图中满足条件的最大子矩阵的问题。 算法原理 \(\quad\)悬线法，悬线的定义，就是一条竖线，这条竖线要满足上端点在整个矩形上边界或者是一个障碍点。然后以这条悬线 \(\quad\)进行左右移动，直到移至障碍点或者是矩阵边界，进而确定这条悬线所在的极大矩阵。也就
算法简介 CDQ 分治是一种基于分治思想，因原理与写法的不同，大概可以分为三类： 解决有关点对的问题 1D 动态规划的优化与转移 将动态问题转成静态问题 解决有关点对的问题 \(\quad\)这类问题多数类似于：给定一个长度为 n 的序列，统计有一些特性的点对 的数量/找到一对点 使得一些函数
算法简介 \(\quad\)高斯约旦消元法相比普通的消元法，代码更简单，精度更准确，复杂度差不多。 高斯-约旦消元法 \(\quad\)首先要为方程建立一个矩阵，储存等式两边的系数。 \(\quad\)这一种消元法最后的矩阵会消成只有对角线的数字>0。 \(\quad\)大致思路如下： 选择一个尚未被选过的未知
算法原理 \(\quad\)中国剩余定理是用来解决如下相关式子 \(\quad\)解法步骤简要分析： \(\quad\)设前 k-1 个方程解出的答案为 ans ，前 k-1 个 m 的 lcm=M ，则新的 ans 为 (ans+M*x)，且 \[ans+(M\times x)\equiv a_k \pmod {m_k} \]\(\quad\)这里的 x 是个系数。 \(\quad\)那么转换为
算法简介 \(\quad\)这个数据结构的重儿子是深度最深的节点，这是它和树链剖分唯一的区别。 \(\quad\)它最经典的应用就是求 k 级祖先，预处理的期望复杂度为 O(nlogn)，查询 O(1) \(\quad\)设每个节点的重儿子深度为 hson ， 每个轻儿子记录往上 hson 长度路径的信息，每一条链头记录自己这
P1246 编码 Problem Link solution \(\quad\)先把位数比自己小的编码个数算出来，然后从左到右考虑位数和自己相等，但是比自己小的编码。这玩意和一般的字典序还不太一样，因为是升序，还要用组合数来计算。 code #include<bits/stdc++.h> using namespace std; string s; int ans, n;
P1194 买礼物 Problem Link solution \(\quad\)这玩意的本质就是最小生成树。如果 a 对 b 有优惠，那么我们将 a 向 b 连一条边，然后将 0 向所有节点连一条权值为 A 的边，最后跑一遍最小生成树即可。 code #include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct node { int u, v,
获取更多资讯，赶快关注公众号(名称：智能制造与智能调度，公众号：deeprlscheduler)吧！ 三维析取图模型建模系列目录 复杂车间调度问题三维析取图建模系列预告车间调度建模系列1|复杂车间调度问题特点车间调度建模系列2|复杂车间调度问题描述（本文） 针对存在上一篇文章中特点（车
1.int 适用于能能找到被积函数的原函数，定积分和不定积分皆可。 1.1 不定积分 > syms x > f=x^2; > int(f,x) ans = x^3/3 1.2 定积分 > syms x > f=x^2; > int(x^2,x,0,1) ans = 1/3 2.quad 对不能找到积分的原函数使用int无法得到精确解，如： > syms x > int(e
