TorchDrug教程–知识图推理教程来源TorchDrug开源目录TorchDrug安装分子数据结构属性预测预训练的分子表示分子生成逆合成知识图推理在知识图中，一个重要的任务是知识图推理，它的目的是在已知知识图中存在(h,r,t)-链接的情况下预测缺失的(h,r,t)-链接。有两种众所周知的知识图推理方法。一种是知识图嵌入，另一种是神经归纳逻辑规划。在本教程中，我们提供了两个示例来说明如何使用T
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2024-09-18 19:55:39
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Biome-BGC是利用站点描述数据、气象数据和植被生理生态参数，模拟日尺度碳、水和氮通量的有效模型，其研究的空间尺度可以从点尺度扩展到陆地生态系统。在Biome-BGC模型中，对于碳的生物量积累，采用光合酶促反应机理模型计算出每天的初级生产力(GPP)，将生长呼吸和维持呼吸减去后的产物分配给叶、枝条、干和根。生物体的碳每天都按一定比例以凋落方式进入凋落物碳库；对于水份输运过程，该模型模拟的水循环
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2024-06-05 12:38:52
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1. 文章信息作者Siddhant Doshi, & Sundeep Prabhakar Chepuri (2022).单位期刊或会议题目A computational approach to drug repurposing using graph neural networks2. BGC背景药物再利用是一种确定已批准药物新的医学适应症的方法。目的本研究提出了一种图神经网络药物再利用模
推荐/搜索系统中，为什么需要重排模块。 推荐系统的架构大致分为如下几个模块：召回、粗排、精排、重排，那么为什么要引入重排模块呢。在精排阶段，我们希望得到的是一个候选排序队列的全局最优解，但是实际上，通常在精排阶段，我们精排模型是针对用户和每一个候选广告（商品）输出一个分值；而每个候选之间也会相互影响。例如在搜索广告的场景下，这些候选广告之间的广告样式会互相影响，从而影响最终的排序结果（一
1)Color Filter Array---CFA 图像传感器都采用一定的模式来采集图像数据，常用的有 BGR 模式和 CFA 模式。BGR 模式是一种可直接进行显示和压缩等处理的图像数据模式，它由 R( 红)、G( 绿) 、B( 蓝) 三原色值来共同确定 1 个像素点，例如富士数码相机采用的 SUPER CCD 图像传感器就
ollama bge是一个用于改善客户端与服务器之间的数据交换和处理的框架。它通过高效的请求调度及数据仲裁，提升了系统的响应速度和处理能力。然而，随着新版本的发布，可能会出现兼容性、性能等问题。为了更好地应对“ollama bge”中的挑战，下面将详细介绍各个方面的解决方案。
### 版本对比与兼容性分析
不同版本的“ollama bge”采用了不同的特性，这使得在进行版本升级的时候需要考量兼
当前，BGE 快速迭代推出 1.5 版本并公布多项更新，其中，BGE 首次开源 3 亿条大规模训练数据，帮助社区训练同类模型，推
原创
2024-08-08 11:16:10
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类似物理上的计算机系统，Java虚拟机规范中也定义了一种Java内存模型，即Java Memory Model（JMM），来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异，以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的并发效果。现在最新的Java内存模型规范是JSR-133，即Java内存模型与线程规范，这套规范包含：线程之间如何通过内存通信；线程之间通过什么方式通信才合法，才能得到期望的结果。理解内存模
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2024-10-21 07:06:00
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Graph Embedding算法背景引入 先回顾下图的概念：图(graph)由节点(vertex)和点之间连线(edge)所组成；其中，点通常被成为“顶点(vertex)”,而点与点之间的连线则被成为“边”(edge)。通常记为,G=(V,E)。常见分为无向图和有向图。示例如下：无向图： 有向图： 在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构。示例如下：用户行为
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2024-07-09 08:48:59
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树模型1、决策树 ID3，C4.5，CART2、随机森林RF3、Adaboost4、GBDT5、XGboost6、孤立森林（异常检测）四、GBDT 提升树，GBDT同样基于最小化第m
m
个学习器和前m−1m−1个学习器累加起来损失函数最小，提升树采用残差的思想来最小化损失函数，将投票权重放到学习器上，使得基学习器的权重都为
另一篇详细的博客 LoopClosing.cc这个文件是闭环检测与矫正的代码，其逻辑比较清晰。由于用到了多地图集，所以闭环检测不仅在当前地图中进行，还会在以前的地图中检测。如果是在当前地图中检测到了回环，则进行回环矫正；如果是在以前的地图中检测到了回环，则在回环处进行地图的融合，并矫正融合地图中所有的关键帧位姿和地图点。1、闭环检测与矫正的流程LoopClosing流程图1.检查队列中是否有关键帧
现在随着深度学习技术的迅速发展，深度学习技术在图像和语音方向的应用已经很成熟了。目前工程上应用深度学习一般源于数据的限制都是在ImageNet pre-trained model的基础上进行微调—fine-tune。由于ImageNet数以百万计带标签的训练集数据，使得如CaffeNet之类的预训练的模型具有非常强大的泛化能力，这些预训练的模型的中间层包含非常多一般性的视觉元素
一、Embedding 层1、词嵌入在神经网络中，单词的表示向量可以直接通过训练的方式得到，我们把单词的表示层叫做Embedding 层。Embedding 层负责把单词编码为某个向量???，他接受的是采用数字编码的单词???，如2 表示“I”，3 表示“me”等，系统总单词数量记为??????，输出长度为f 的向量???：??? = ?(???|?????? , ?)Embedding 层实现起
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2024-09-24 07:07:08
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1、什么是优化器 优化器用来寻找模型的最优解。2、常见优化器2.1. 批量梯度下降法BGD(Batch Gradient Descent) 2.1.1、BGD表示 BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度：假设要学习训练的模型参数为W，代价函数为J(W)，则代价函数关于模型参数的
上一章中，我们制作并添加了游戏地图。这一章我们要把英雄添加到地图上去并让他动起来，还有上一章没有用到的Meta层也要用上。首先选好英雄的图片，起码要有前后两个方向和左右方向中的任意一个。因为左右方向只要有任意一个方向镜面翻转后就可以得到另一方向了，cocos2d的sprite只要调用自身的一个setFlippedX（true）方法。当然你也可以准备两个方向的图片。新建类MagicHero，使其继承
论文阅读笔记——Graph Embedding Techniques,Applications, and Performance:A survey摘要：本文对嵌入任务进行了一个介绍，将图嵌入的方法分为了以下三类：因式分解、随机游走以及深度学习，对这些方法分别进行了介绍并提供了代表性算法的实例、分析了其在各种任务上的性能。1. 图分析任务分类及其实现方法：2. 获得图的每个节点的向量表示面临的挑战：
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2024-09-25 14:46:41
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直观的理解：Batch Size定义：一次训练所选取的样本数。Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。为什么要提出Batch Size？在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次把所有的数据（整个数据库）输入网络中，然后计算它们的梯度进行反向传播，由于在计算梯度时使用了整个数据库，所
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2024-07-24 20:59:56
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一、什么是IBNRIBNR是英文“Incurred But Not Reported”的缩写，中文意思是“已发生未报案未决赔款准备金”。它通常用在保险和金融领域，描述的是非寿险保险事故已经发生，但尚未向保险公司提出索赔的赔案而提取的准备金。二、IBNR的提取流程确定已发生未报案未决赔款准备金的金额。根据保险公司的业务类型、赔案情况、历史经验等因素，确定适当的提取比例。按照确定的提取比例，计算出提取
结论：（1）在我国大陆，EGM2008 模型高程异常的总体精度为20 cm，华东华中地区12 cm，华北地区达到9 cm，西部地区为24cm。（2）“移去-拟合-恢复”法原理是在利用函数模型( 如二次曲面模型) 进行高程转换前，首先移去用地球重力场模型计算得到高程异常的长波部分或者移去地形改正的短波部分，或者移去二者之和，然后对剩余高程异常进行拟合和内插，在内插点上再利用重力场模型或地形改正公式把
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2024-07-18 17:40:59
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bgp网段互访2 描述：a和d建立ibgp邻居关系，d宣告site B，a宣告site A。1.siteA访问siteB会出现什么问题？ 无法通讯，路由黑洞，数据丢失 原因： 因为a，d建立ibgp邻居关系，d宣告site B，a宣告site A。 a会将siteA的路由传递给d，并且下一跳为a，d会把siteB的路由发给a，并且下一跳为d；
