前言Java是目前用户最多、使用范围最广的软件开发技术，Java的技术体系主要由支撑Java程序运行的虚拟机、提供各开发领域接口支持的Java类库、Java编程语言及许许多多的第三方Java框架(如Spring、MyBatis等) 构成。在国内，有关Java类库API、Java语 言语法及第三方框架的技术资料和书籍非常丰富，相比而言，有关Java虛拟机的资料却显得异常贫乏。JVM是Java语言可以
转载
2023-08-15 14:26:11
87阅读
老婆，我想要煤气炉 显卡的香气新显卡出世了，就在前几天。可以说是万众期待下，老黄发布了消费级（民用级）显卡RTX2070、RTX2080、RTX2080TI，作为“大多数人”，不得不说在发布会即将结束的那一刻，真的很想预订一块。真的很有诱惑力啊，毕竟价格摆在那里，RTX2080TI显卡相比1080TI可是贵了许多，Founder Edition 版 京东上预订9999差不多1w了。好了，
转载
2024-08-20 17:31:36
132阅读
文章目录一、Introduction二、ResNet的引入什么是Resnet本文方案GCNII 模型初始残差连接恒等映射迭代收缩阈值参考 一、Introduction本次阅读文章为升级版GCN，使用两种技术即初始残差和恒等映射来缓解过度平滑即梯度爆炸或缺失的问题。这种深度GCNII模型在半监督和完全监督任务上的性能优于最新方法。 虽然GCN在后续的升级中取得了比较优越的性能，但是由于过度平滑的问
转载
2023-10-27 22:34:32
114阅读
# 理解与实现图卷积网络（GCN）架构
图卷积网络（Graph Convolutional Network，简称GCN）是一种深度学习模型，专门用于处理图结构数据。GCN在社交网络分析、推荐系统和图像分割等领域表现出色。本文将指导你如何实现GNN架构。
## 实现流程
为了顺利实现GCN架构，我们可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
图神经网络 (GNN)图神经网络是图数据最原始的半监督深度学习方法。 GNN 的思路：为了编码图的结构信息，每个节点可以由低维状态向量表示。对于以图为中心的任务，建议添加一个特殊节点，这个节点具有与整个图相对应的唯一属性。 回顾过去，GNN 统一了一些处理图数据的早期方法，如递归神经网络和马尔可夫链。 展望未来，GNN 中的概念具有深远的启示：许多最先进的 GCN 实际上遵循与邻近节点交换信息的框
转载
2023-08-30 09:29:12
148阅读
一、前言：新工艺新架构 迎战黄氏刀法作为当今唯一拥有高性能CPU处理器、高性能GPU显卡、高性能芯片组主板三大平台的AMD，要同时面对来自Intel、NVIDIA两大巨头的残酷竞争，怎一个难字了得。CPU处理器被打压几乎十年之后，全新的Zen锐龙实现了华丽丽的逆袭，而面对老黄的精湛刀法，7nm全新工艺、RDNA全新架构的Radeon RX 5700系列也终于吹响了反击的号角，虽然还不足以彻底扳倒对
转载
2019-07-27 18:42:00
883阅读
2022年11月，广和通5G R16模组FM650-CN在OpenLab实验室顺利完成了5G LAN相关性能技术认证，充分验证了FM650-CN在5G LAN技术支持上完善的实用性，为后续终端设备商用化打下了技术基础。5G LAN作为3GPP R16所定义的关键特性之一，是推动5G与工业互联网深层次融合的技术，对5G+工业互联网发展有重要意义。5G LAN技术大大简化5G工业互联网无线组网架构，实
在这篇博文中，我将分享解决“gcn架构 色彩”问题的过程。随着图神经网络（GCN）在图数据分析中的广泛应用，特别是在图像处理和计算机视觉等领域，如何有效地处理和展示色彩信息成为了一个挑战。
### 背景描述
在图神经网络的架构中，色彩不仅是图像的基本特征，也是识别和分类的重要依据。具体来说，在处理色彩时，我面临几个问题：
1. 如何有效地从图像中提取色彩特征；
2. 如何将色彩信息整合到GCN
一、概述G1 GC，全称Garbage-First Garbage Collector，在JDK1.7中引入了G1 GC，从JAVA 9开始，G1 GC是默认的GC算法。通过-XX:+UseG1GC参数来启用。G1收集器是工作在堆内不同分区上的收集器，分区既可以是年轻代也可以是老年代，同一个代的分区不需要连续。并且每个代分区的数量是可以动态调整的。为老年代设置分区的目的是老年代里有的分区垃圾多，有
转载
2023-08-30 14:50:55
106阅读
图神经网络（六）GNN的应用简介（3）GNN的未来展望6.3 GNN的未来展望1.充分适应复杂多变的图数据2.在更多推理任务上的应用于学习机制的研究改进3.对超大规模图建模的支持参考文献 6.3 GNN的未来展望 的快速发展离不开近些年深度学习在各方面的重要积淀。而与 的结合，可以助力深度学习系统拓展其在更广领域、更多层面的场景任务中获得成功。我们非常确信在未来几年， 会在越来越多的场景下得到
转载
2023-08-10 20:31:29
57阅读
传统的网状结构初学深度学习时候，常见的经典结构比如CNN、RNN 对于CNN来说，他的核心在于它的kernel，kernel是一个个小窗口，在图片上平移，通过卷积的方式来提取特征。这里的关键在于图片结构上的平移不变性：一个小窗口无论移动到图片的哪一个位置，其内部的结构都是一模一样的，因此CNN可以实现参数共享。这就是CNN的精髓所在。 对于RNN来说，它的对象是自然语言这样的序列信息，是一个一维的
转载
2023-08-14 13:12:39
125阅读
GCN，图卷积神经网络，实际上跟CNN的作用一样，就是一个特征提取器，只不过它的对象是图数据。GCN精妙地设计了一种从图数据中提取特征的方法，从而让我们可以使用这些特征去对图数据进行节点分类、图分类、边预测，还可以顺便得到图的嵌入表示（graph embedding），可见用途广泛。为什么要使用GCN深度学习一直都是被几大经典模型给统治着，如CNN、RNN等等，它们无论再CV还是NLP领域都取得了
转载
2024-04-20 20:28:42
63阅读
如今甜品级游戏显卡市场中，又荣增了一名全新成员——来自于AMD的Radeon RX 5500 XT。2019年可以说是AMD十足风光的一年，作为AMD家族7nm系列的第三款显卡，RX 5500系列终于和RX 5700系列完成了对中端与高端产品线的补全。至少在寒假购机来临之前，AMD目前所给出的产品价格选购区间，还是让人感觉挺满意的。 在GCN架构诞生的7年后，AMD为Na
转载
2023-11-01 10:06:27
356阅读
引言 在本章中重点则是对JDK后续新版本中研发推出的高性能收集器进行深入剖析，但在开始前，先来看看JDK的发布记录中关于GC体系的改变：2018年9月：JDK11发布，引入Epsilon垃圾回收器，又被称为"No-0p（无操作） "回收器。同时，引入了可伸缩的低延迟垃圾回收器ZGC（Experimental）。2019年3月：JDK12发布，增强G1收集器，实现自动返还未用堆内存给操作系
转载
2023-09-14 21:36:22
194阅读
目录一.GCN介绍二.GCN的应用三.GCN的原理四.GCN核心公式的由来一.GCN介绍CNN的核心在于它的kernel，kernel是一个个小窗口，在图片上平移，通过卷积的方式来提取特征。这里的关键在于图片结构上的平移不变性：一个小窗口无论移动到图片的哪一个位置，其内部的结构都是一模一样的，因此CNN可以实现参数共享。这就是CNN的精髓所在。再回忆一下RNN系列，它的对象是自然语言这样的序列信息
转载
2024-01-15 21:07:43
63阅读
了解系列废话：数据管理系统实现，以Greenplum作为课后实验，这里将实验报告贴出来，纯粹灌水。1.Greenplum架构 如上图所示，GP的基本结构是单master，多slave节点，客户端连接到master节点，master节点可以配置一个备机。多个segment节点都有主备两个数据区，镜像数据区存放的的是其他segment上的数据，只是目前看来，GP允许一个segment的失效，
转载
2023-07-10 21:08:22
223阅读
第三部分内容作者使用Xen、Guardian、JPC以及Jikes RVM四个实例向我们展示系统架构所涵盖的内容。 第七章 Xen和虚拟化之美 首先我们需要了解何为Xen,Xen是一个虚拟化平台，它来自于一项学术研究成果，现已发展成为一个重要的开源项目。它容许客户在单个物理机器上运行几个操作系统，并特别强调性能、隔离性和安全性。最初的Xen是Xenoservers项目的一部分，而Xenos
转载
2023-08-13 10:49:09
101阅读
Go语言高并发与微服务实战 - 学习笔记 文章目录Go语言高并发与微服务实战 - 学习笔记第2章 微服务概述2.1 系统架构的演进2.1.3 SOA面向服务架构 第2章 微服务概述2.1 系统架构的演进2.1.3 SOA面向服务架构当垂直架构拆分的应用越来越多，就会出现多个应用都依赖的业务逻辑组件，并且各个应用进行交互的需求越来越频繁。此时，就需要将部分通用的业务组件独立出来，并定义好服务间交互的
转载
2024-01-11 16:43:10
52阅读
目录前言一、胸部疾病之间的关联信息二、网络架构1、GCN网络的输入2、GCN网络的计算公式三、GCN加入自己的网络中四、总结前言最近的工作是做X线胸片疾病的多标签分类研究，使用Basline已经可以达到比较高的AUC指标了，最近在思考有没有其他的idea能够将AUC指标提升一下。了解到一个可以提升地方就是利用标签之间的关系信息，即每一种疾病之间都存在关联信息，我想要将该关联信息利用起来从而提升模型
转载
2024-08-09 14:21:25
122阅读
文章目录堆的回顾串行收集器并行收集器一、新生代收集器ParNew二、Parallel 收集器并行收集器中的两个参数CMS收集器CMS收集器的特点2、 标记清除和标记压缩的对比3、CMS的参数整理为减轻GC压力，我们需要注意什么？GC参数整理Tomcat实例系统结构测试一、使用32M堆处理请求测试二、使用最大堆512M处理请求测试三、设置最小堆为64M，GC次数减少。测试四、使用并行回收器测试五、
转载
2024-04-02 06:28:59
78阅读
