AbstractCNN在视觉任务上表现优异，通常堆叠大量卷积核来提高训练表现； GNN成功用几个图神经层探索了图数据之间的潜在拓扑关系。 由于缺乏图结构，在非图数据上无法使用GNN，在大规模场景下推理延迟较高。 提出问题：如何桥接这两个异构网络？本文提出了一个新颖的CNN2GNN框架，通过蒸馏将CNN和GNN统一在一起。设计可微稀疏图学习模块(differentiable sparse graph
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2024-09-11 10:17:30
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Slipstream的优势:微批模式和事件驱动模式的(创建Stream的方式和简表语句基本相同，随心所欲) * 一体化极高的易用性（低门槛，只要会SQL就可以） * 性能提升（无需编码） * 产品化程度高（封装程度高） * 迁移成本低（基本不需迁移，Stream里面的数据可以直接通过查询insert到另一张表中）创建Stream及触发StreamJob的形式： 1.首先登入集群中的任意一
右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。knn的思想比较简单，从训练样本中找出K个与其最相近的样本，然后看这k个样本中哪个类别的样本多，则待判定的值（或说抽样）就属于这个类别。 公式表示为：1，对所有的
torch.autogradtorch.autograd是pytorch最重要的组件，主要包括Variable类和Function类，Variable用来封装Tensor,是计算图上的节点，Function则定义了运算操作，是计算图上的边。1.Tensor tensor张量和numpy数组的区别是它不仅可以在cpu上运行，还可以在GPU上运行。 tensor其实包含一个信息头和一个数据存储类型to
2月2日-9日，2021年度AAAI国际人工智能会议将线上举行。AAAI是国际AI领域历史最悠久、涵盖内容最广泛的国际顶级学术会议之一，每年都会吸引众多世界级科学家、研究人员及从业者参会。 近年来，随着中国AI业界国际交流日渐频繁及研发实力提升，中国在AI领域的话语权也在逐渐增强。本届AAAI大会主席将由香港科技大学讲席教授、中国首家互联网银行
Solr和lucene的区别（面试会问）Lucene是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎. Solr是一个高性能
想要保持单位高斯激活，那么就需要做批量归一化，即在神经网络中额外加入一层，以使得中间的激活值均值为0方差为1。BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异：BatchNorm：batch方向做归一化，算NHW的均值，对小batchsize效果不好；BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个batch上，所以如果batchsize太小，则计算的均值、方差不足以代表整
## MongoDB 相比 MySQL 的优势
在数据库领域，MySQL 一直以来都是一款备受推崇的关系型数据库管理系统。但是随着数据量的不断增长以及数据结构的多样化，传统的关系型数据库在某些场景下可能会显得力不从心。而 MongoDB 作为一款 NoSQL 数据库，具有许多优势，能够更好地适应大数据和非结构化数据的存储需求。
### 1. 灵活的数据模型
相比于关系型数据库需要事先定义表结
原创
2024-02-20 06:01:59
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来自 DeepMind 的研究者提出了用于强化学习的 CoBERL 智能体，它结合了新的对比损失以及混合 LSTM-transformer 架构，可以提高处理数据效率。实验表明，CoBERL 在整个 Atari 套件、一组控制任务和具有挑战性的 3D 环境中可以不断提高性能。近些年，多智能体强化学习取得了突破性进展，例如 DeepMind 开发的 AlphaStar 在星际争霸 II 中击败了职业
0 前言常言道，温故而知新，那有没有什么东西是每一次看到都像是接触了一种新的知识呢？或许机器学习相关技术发展太过迅速，或许是我之前每次接触都未深入，我总感觉机器学习相关的技术我并不能建立一个完整的概念，或者说并不深入研究的话，对于机器学习的概念都太过零碎了。几次想要开始整理，但是因为我对机器学习的某些方面还是欠缺了解，总感觉整理不下去，初步定下以下话题吧。卷积神经网络DNN和CNN循环神经网络RN
1. 背景Ceph是一个去中心化的分布式存储系统， 提供较好的性能、可靠性和可扩展性。Ceph项目最早起源于Sage就读博士期间的工作（最早的成果于2004年发表），并随后贡献给开源社区， 遵循LGPL协议。在经过了数年的发展之后，目前已得到众多云计算厂商（OpenStack、CloudStack、OpenNebula、Hadoop）的支持并被广泛应用。2. 介绍Ceph是一个可靠、自动重均衡、自
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2024-06-02 14:49:37
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阅读目录1.文件和导航关联2.即刻完成 Instant completion3.常用语句4.相同项目切换 SVN 地址 前段时间从 Eclipse 中将开发工作转移到了 IDEA。 IDEA 确实有很多地方比 Eclipse 做的好，总结了一些 IDEA 和 Eclipse 的不同。
回到顶部1.文件和导航关联
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2023-08-03 17:20:13
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# 微服务相比SOA架构的优势
在软件开发领域，微服务架构和面向服务的架构（SOA）是两种常见的架构风格。虽然两者都有助于将大规模应用拆分成小的服务，但它们在设计原则、实现方式和优势上存在显著差异。本文将带你一步步了解微服务相比SOA架构的优势。
## 整体流程
首先，让我们建立一个基本的理解流程，帮助你理解微服务和SOA的区别，以及微服务的优势。下面的表格展示了这一流程：
| 步骤
# 虚拟化相比物理机的优势
## 1. 虚拟化的概念
在开始介绍虚拟化相比物理机的优势之前，我们首先需要了解虚拟化的概念。虚拟化是一种将计算机资源进行抽象和隔离的技术，可以将一台物理机分割成多个独立的虚拟机，每个虚拟机都可以运行一个操作系统和应用程序。虚拟化的核心是虚拟机监视器（Hypervisor），它负责管理和分配物理资源，并提供虚拟机的隔离环境。
## 2. 虚拟化的优势
相比于传统的物
原创
2023-07-18 08:22:24
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我来了之后，对数据模型进行了抽象，将原本要开发成一张张数据表的，统一在一张数据表里，用json格式来存储，我们提供SDK给
1、Memcached 所有的值均是简单的字符串，redis 作为其替代者，支持更为丰 富的数据类 2、Redis 的速度比 Memcached 快很 3、Redis 可以持久化其数据
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2020-06-17 20:45:00
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一、 PostgreSQL 的稳定性极强， Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能
原创
2022-09-21 14:16:07
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数据类型：Memcached所有的值均是简单的字符串，Redis支持更为丰富的数据类型，支持string(字符串)，list(列表)，Set(集合)、Sorted Set(有序集合)、Hash(哈希)等。持久化：Redis支持数据落地持久化存储，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 memcache不支持数据持久存储 。集群模式：Redis提供主从同步机制，以及 Clu
如题专区：PostgreSQL 与 M
原创
2021-11-26 10:31:17
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# 云原生 vs Java：新一代开发模式的优势
在现代软件开发中，云原生（Cloud Native）已经成为一种热门趋势。它通过微服务、容器化、动态管理等技术，将应用开发与运维的效率提升到了一个新的高度。而传统的 Java 开发模式虽然成熟，但在应对快速变动的业务需求时显得有些笨重。本文将从多个角度深入探讨云原生相较于 Java 的优势，并通过代码示例和序列图来帮助加深理解。
## 什么是云
