Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考:Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1 相关项目参考: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec…

目录 1.前言 2.数据接口的获取 3.Qt界面的实现 4.在开发板上运行Qt程序 5.最终效果 6.代码下载 @ 1.前言 之前我使用在桌面版本Qt实现了肺炎疫情监控平台:基于Qt的新冠肺炎疫情数据实时监控平台(开源小项目).既然Qt是跨平台的,正好手里有一块iMX287A的开发套件,含一块4.3寸的显示屏,那么能不能在嵌入式平台实现一下呢? 最后实现的效果: 2.数据接口的获取 疫情监控平台的实现,简单的说,就是数据的展示,而数据从哪里来呢?现在很多互联网公司都做了自己的疫情监控平台,我这里…

新冠疫情深刻和全面地影响着社会和生活,已经成为数学建模竞赛的背景帝. 本文收集了与新冠疫情相关的的数学建模竞赛赛题,供大家参考,欢迎收藏关注. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 0. 前言:新冠疫情成了数模竞赛的背景帝 新冠疫情爆发以来,不仅严重影响到全球的政治和经济,也深刻和全面地影响着社会和生活的方方面面,甚至已经成为数学建模竞赛的背景帝. 传染病模型本来就是数学建模课程中的常见问题和模型.随着疫情的影响越来越严重.广泛和持久,不仅疫情传播.疫…

关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 因为篇幅关系就只放了部分程序在第三章,如有需求可自行fork项目原始链接. 0.1图计算基本概念 首先看到百度百科定义: 图…

在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL),本篇我们讨论最后一种强化学习流派,基于模型的强化学习(Model Based RL),以及基于模型的强化学习算法框架Dyna. 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第8讲和Dyna-2的论文. 1. 基于模型的强化学习简介 基于价值的强化学习模型和基于策略的强化学习模型都不是基于模型的,它们从价值函数,策略函数中直接去学习,不用学习环境的状态转化概率模型,即在状态$s$下采…

我们都知道,很多业务系统都是基于 MVC 三层架构来开发的.实际上,更确切点讲,这是一种基于贫血模型的 MVC 三层架构开发模式. 虽然这种开发模式已经成为标准的 Web 项目的开发模式,但它却违反了面向对象编程风格,是一种彻彻底底的面向过程的编程风格,因此而被有些人称为反模式(anti-pattern).特别是领域驱动设计(Domain Driven Design,简称 DDD)盛行之后,这种基于贫血模型的传统的开发模式就更加被人诟病.而基于充血模型的 DDD 开发模式越来越被人提倡. 基于上…

概览 CSS盒模型,规定了元素框来处理元素的 内容.内边距.边框和外边距的方式 元素部分是指内容部分,也是最实际的内容,包围内容的称之为内边距,内边距外围是边框,边框外围就是外边距:且外边距是透明的,所以并不会阻挡其后的元素 * { margin: 0; padding: 0; } 这是在CSS中最常见的初始化CSS的代码,用于覆盖浏览器的默认样式 浏览器兼容性 大多数浏览器都会按照上面的图示来呈现内容.然而 IE 5 和 6 的呈现却是不正确的.根据 W3C 的规范,元素内容占据的空间是由 w…

目录 Graph Neural Network Graph Convolutional Network GraphSAGE Graph Attention Network Tips Deep Generative Models for Graphs GraphRNN: a Auto-Regressive Models Tractability 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106160122 Graph Neural N…

知识图谱实体对齐2:基于GNN嵌入的方法 1 导引 我们在上一篇博客<知识图谱实体对齐1:基于平移(translation)嵌入的方法>中介绍了如何对基于平移嵌入+对齐损失来完成知识图谱中的实体对齐.这些方法都是通过两个平移嵌入模型来将知识图谱\(\mathcal{G}_1\)和\(\mathcal{G}_2\)的重叠实体分别进行嵌入,并加上一个对齐损失来完成对齐.不过,除了基于平移的嵌入模型之外,是否还有其它方式呢? 答案是肯定的.目前已经提出了许多基于GNN的实体对齐方法[1],这些方法不…

本项目参考: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5012408?contributionType=1 *一.正题篇:DeepWalk.word2vec.node2vec 其它相关项目: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 图机器学习(GML)&am…