4.3链接预測 表3:链接预測结果.不同方法的性能. 整体结果 表3显示了全部数据集全部方法的比較. 与预期结果一致,经过过滤设置的结果具有较低的平均排名和较高的hits@10,相信在链接预測方面对各种方法有一个清晰地性能评估.然而,raw和filtered的趋势是一样的. 我们的方法TransE在全部度量上面通常非常大程度上优于全部进行比較的方法.而且取得了一些绝对好的性能比如WN上89%的hits@10(超过40k的实体)和在FB1M上的34%的hits@10(超过1M的实体).TransE…

ARVE:车辆到边缘网中的增强现实应用 本文为SIGCOMM 2018 Workshop (Mobile Edge Communications, MECOMM)论文. 笔者翻译了该论文.由于时间仓促,且笔者英文能力有限,错误之处在所难免:欢迎读者批评指正. 本文及翻译版本仅用于学习使用.如果有任何不当,请联系笔者删除. 本文作者包含4位,Pengyuan Zhou@University of Helsinki, Finland:Wenxiao Zhang@Hong Kong Universit…

BP-Wrapper:无锁竞争的替换算法系统框架 最近看了一个golang的高性能缓存ristretto,该缓存可以很好地实现如下功能: Concurrent High cache-hit ratio Memory-bounded (limit to configurable max memory usage) Scale well as the number of cores and goroutines increases Scale well under non-random key ac…

MorsE:归纳知识图嵌入的元知识迁移 论文题目: Meta-Knowledge Transfer for Inductive Knowledge Graph Embedding 论文地址: https://scholar.archive.org/work/soegy2qe5jbbxbzdwrpgjvmhba/access/wayback/https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3477495.3531757 论文会议: ACM SIGIR 2022 目录 13.(…

"Clustering by fast search and find of density peaks"是今年6月份在<Science>期刊上发表的的一篇论文,论文中提出了一种非常巧妙的聚类算法.经过几天的努力,终于用python实现了文中的算法,下面与大家分享一下自己对算法的理解及实现过程中遇到的问题和解决办法. 首先,该算法是基于这样的假设:类簇中心被具有较低局部密度的邻居点包围,且与具有更高密度的任何点有相对较大的距离.对于每一个数据点,要计算两个量:点的局部密度和…

本文由厦门大学计算机系教师林子雨翻译,翻译质量很高,本人只对极少数翻译得不太恰当的地方进行了修改. [摘要]:Spanner 是谷歌公司研发的.可扩展的.多版本.全球分布式.同步复制数据库.它是第一个把数据分布在全球范围内的系统,并且支持外部一致性的分布式事务.本文描述了 Spanner 的架构.特性.不同设计决策的背后机理和一个新的时间 API,这个 API 可以暴露时钟的不确定性.这个 API 及其实现,对于支持外部一致性和许多强大特性而言,是非常重要的,这些强大特性包括:非阻塞的读.不采用…

Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻译,希望能有助于读者更方便地理解 raft 的思想.如果对 Paxos 算法感兴趣,可以看我的另一篇文章:分布式系列文章--Paxos算法原理与推导 摘要 Raft 是用来管理复制日志(replicated log)的一致性协议.它跟 multi-Paxos 作用相同,效率也相当,但是它的组织结构跟 Paxos 不同.这使得 Raft 比 Pa…

在我们设计无监督学习模型时,应尽量做到 网络结构与有监督模型兼容 有效利用有监督模型的基本模块,如dropout.relu等 无监督学习的目标是为有监督模型提供初始化的参数,理想情况是"这些初始化的参数能够极大提高后续有监督模型准确率,即使有监督任务的训练样本数很少".类别理解就是,我们在Imagenet上通过有监督的方式训练得到了表达能力很强的网络,在我们迁移至新的任务时(该任务带有训练标签的样本有限),我们一般固定在Imagenet上训练好模型的前N层(N可以根据实际需要调整),然…

SSD英文论文翻译 SSD: Single Shot MultiBoxDetector 2017.12.08    摘要:我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法.我们的方法,名为SSD,将边界框的输出空间离散化为一组默认框,该默认框在每个特征图位置有不同的宽高比和尺寸.在预测期间,网络针对每个默认框中的每个存在对象类别生成分数,并且对框进行调整以更好地匹配对象形状.另外,网络组合来自具有不同分辨率的多个特征图的预测,以适应处理各种尺寸的对象.我们的SSD模型相对于需要region…

译文: <基于二值化赋范梯度特征的一般对象估计> 摘要: 通过训练通用的对象估计方法来产生一组候选对象窗口,能够加速传统的滑动窗口对象检测方法.我们观察到一般对象都会有定义完好的封闭轮廓,而且通过将相关图像窗口重置为固定大小,就可以通过梯度幅值进行区分.基于以上的观察以及复杂度的考虑,为了明确训练方法,我们将窗口固定为8*8的,并将梯度幅值转化为一个简单的64维的特征来描述这个窗口. 我们进一步说明这个二值化赋范特性(BING),它可以很有效的用于一般对象估计.而且只需要一些原子操作(例如加法…