摘要：详细讲解DeepWalk，通过随机游走的方式对网络化数据做一个表示学习，它是图神经网络的开山之作，借鉴了Word2vec的思想。 本文分享自华为云社区《[论文阅读] (25) 向量表征经典之DeepWalk：从Word2vec到DeepWalk，再到Asm2vec和Log2vec》，作者：ea
跨域推荐旨在利用从其它相关源域收集的用户-物品交互信息以提升目标域的推荐质量。传统的跨域推荐方法常常基于嵌入和映射（Embedding and Mapping，EMCDR） 的思路，这种方法在进行对齐操作之前，各领域需要先通过预训练以独立地得到用户/物品的embeddings。因此，有偏的（biased） 预训练表征将无可避免地包含领域特有的（domain-specific） 信息，从而会导致对跨
论文链接：Unlocking the Power of Cross-Dimensional Semantic Dependency for Image-Text Matching (ACM MM23) 代码主页：https://github.com/CrossmodalGroup/X-Dim 主要优
摘要：本文通过多种操作构建混合模型，增强视觉Transformer捕捉空间相关性的能力和其进行通道多样性表征的能力，弥补了Transformer在小数据集上从头训练的精度与传统的卷积神经网络之间的差距。 本文分享自华为云社区《[NeurIPS 2022] 消除视觉Transformer与卷积神经网络
摘要：图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声，提取图像信息中用来表征图像的一些变量，为图像识别提供基础。本章主要介绍Robert算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子、Scharr算子等。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十七.图像增强及运算篇之图像锐
一、概述 在一般形式的回归问题中，会得到系列的预测值，它们与真实值（ground truth）的比较表征了模型的预测能力，为有效量化这种能力，常见的性能评价指标有可解释方差（EVS）、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）等。值得一提的是，回归问题分单输
本教程在前述教程（DashVector + ModelScope玩转多模态检索）的基础之上，基于DashScope上新推出的ONE-PEACE通用多模态表征模型结合向量检索服务DashVector来对多模态检索进行升级，接下来我们将展示更丰富的多模态检索能力。 DashVector + ModelS
前言 监控指标诚然是发现问题于微末之时的极佳手段，但指标往往有其表达的极限。在很多情况下，单独看一个黄金指标并不能表征系统的健康程度，反而有可能被其迷惑，进而忽略相关问题。(本文所提及的Linux Kernel源码版本为4.18.10) Bug现场 某天中午，某应用的999线突然升高。由于是个QPS
解决pod健康检查问题 引自：Solving the mystery of pods health checks failures in Kubernetes。原文中的某些描述并不清晰，本文作了调整。 很早以前，环境中的pod有时候会遇到健康检查失败的问题，但并没有什么明显表征，且几乎是立马就会恢复
然而，目前大多数域泛化方法需要将不同领域的数据进行集中收集。然而在现实场景下，由于隐私性的考虑，数据常常是分布式收集的。因此我们需要考虑联邦域泛化（federated domain generalization, FedDG）方法。这里需要注意的是，传统的域泛化方法常常要求直接对齐表征或操作数据，这在联邦场景下是违反数据隐私性的。此外对于跨域的联邦学习，由于客户端异构的数据分布/领域漂移（如不同的
在软件行业的发展过程中，从业者对于开发效率和质量提升是一直在追随的一个目标。通过复用软件模块来实现这些目标通常是一种有效的手段，从头文件引入、面向对象的封装、动态库的引入、代码生成器类工具、低代码引擎等，随着行业技术发展能复用的层次也从底层的文件逐步到界面层面的复用。本文主要围绕在OA、低代码平台中
表格配置属性说明文档 页面添加引用： import BaseTable from ‘@/components/BaseTable/index.vue 1、grid-edit-width 表格操作栏宽度 例如：grid-edit-width：250 2、gridOtherConfig 属性 说明 示例
表空间，是物理文件的逻辑对象。就是说数据库里面的逻辑对象的存储都是以表空间为路径，不会直接指定存储在操作系统某个存储目录下。 表空间可以理解为一个操作系统存储目录的命名、别名。 表空间实际上是为表指定一个存储的目录，可以把表、索引等放到不同的表空间下，就相当于放到了不同的文件系统或不同的存储介质下。
表达式得到期望结果的组成种数问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：表达式得到期望结果的组成种数问题 CSDN：表达式得到期望结果的组成种数问题 题目描述 给定一个只由 0(假)、1(真)、&(逻辑与)、|(逻辑或)、^(异或)五种字符组成的字符串 exp，再给定一个布尔值 desired。返回
表结构如下 是一张递归格式的表 使用SQL转换成如下格式 SQL实现 使用SQL转换成上图的格式 SQL代码： WITH T_Recur AS ( SELECT Id,1 num, cast(name as nvarchar(512)) as src , name as l1, cast('' as
引言 GcExcel和EasyExcel都是卓越的高性能Excel处理库。GcExcel是由葡萄城公司开发，可用于Java和.Net平台；而EasyExcel是阿里巴巴开发的基于Java的开源Excel处理库。 在本文中，我们将对GcExcel和EasyExcel进行比较，帮助读者在实际场景中做出明
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表象：Return schema invalid. required items must be unique [recovered] 虽然 Fabric v2.2 已经发布了很久了，但之前因为项目历史问题，一直使用的都是 Fabric v1.4.8，所以智能合约也一直使用的都是 github.co
引言 在我第一次写博客的时候，写的第一篇文章，就是关于表达式树的，链接：https://www.cnblogs.com/1996-Chinese-Chen/p/14987967.html，其中，当时一直没有研究Expression.Dynamic的使用方法(因为网上找不到资料)，就了解到是程序运行时
