06 2020 档案

摘要:回顾经典卷积的操作:采样(即构建邻域)+聚合(聚合邻居结点的信息)。将固定数量的邻域结点排序后,与相同数量的卷积核参数相乘求和。 对于图结构数据如何定义卷积操作? 1)构建邻域; 2)对邻域的点与卷积核参数内积; GNN,构建邻域的大小为p,p个固定数量的卷积核参数。GNN使用随机游走的方法,为每个 阅读全文
posted @ 2020-06-26 11:24 kkzhang 阅读(1598) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2020-06-21 19:45 kkzhang 阅读(567) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2020-06-21 19:30 kkzhang 阅读(636) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2020-06-21 19:19 kkzhang 阅读(385) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:以下学习内容参考了:🔗1,🔗2, 0、首先回忆CNN,卷积神经网络的结构和特点 处理的数据特征:具有规则的空间结构(Euclidean domains),都可以采用一维或者二维的矩阵描述。(Convolutional neural network (CNN) gains great succes 阅读全文
posted @ 2020-06-20 14:45 kkzhang 阅读(5021) 评论(5) 推荐(2) 编辑
摘要:阅读过程中的其他解释: Batch和miniBatch:(广义)离线和在线的不同 阅读全文
posted @ 2020-06-18 21:14 kkzhang 阅读(210) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:卷积的基本结构: 卷积层,Pooling池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间; 全连接层则起到将学到的特征表示映射到样本标记空间的作用,做出预测; 目标函数的作用则是用来衡量该预测值与真实样本标记之间的误差。再当下的卷积神经网络中交叉熵损失函数和L2损失函数分别是分类问题和回归问题 阅读全文
posted @ 2020-06-18 17:10 kkzhang 阅读(351) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:0、对于正则罚项的理解 1、岭回归(L2 ridge regression ) 是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的拟合要强于最小二乘法。 关 阅读全文
posted @ 2020-06-17 17:19 kkzhang 阅读(246) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:使用anaconda安装tensorflow (windows10环境)🔗 遇到的问题:CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/ 解决方案:在 阅读全文
posted @ 2020-06-16 22:06 kkzhang 阅读(6513) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:class Solution { public static List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) { List<List<Integer>> ans = new ArrayList(); int len = nums.length; if(nums == 阅读全文
posted @ 2020-06-13 15:32 kkzhang 阅读(245) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:import java.util.*; public class Main{ public static void main(String [] args) { Scanner sc=new Scanner(System.in); while(sc.hasNext()) { char[] words 阅读全文
posted @ 2020-06-13 13:29 kkzhang 阅读(164) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、rpm 包的管理 介绍:一种用于互联网下载包的打包及安装工具,它包含在某些 Linux 分发版中。它生成具有.RPM 扩展名的文件。RPM 是 RedHat Package Manager(RedHat 软件包管理工具)的缩写,类似 windows 的 setup.exe,这一文件格式名称虽然打 阅读全文
posted @ 2020-06-12 22:46 kkzhang 阅读(184) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:进程的基本介绍 1)在 LINUX 中,每个执行的程序(代码)都称为一个进程。每一个进程都分配一个 ID 号。 2)每一个进程,都会对应一个父进程,而这个父进程可以复制多个子进程。例如 www 服务器。 3)每个进程都可能以两种方式存在的。前台与后台,所谓前台进程就是用户目前的屏幕上可以进行操作的。 阅读全文
posted @ 2020-06-12 21:15 kkzhang 阅读(448) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Linux 网络环境配置①自动获取 缺点: linux 启动后会自动获取 IP,缺点是每次自动获取的 ip 地址可能不一样。这个不适用于做服务器,因为我们的服务器的 ip 需要时固定的。 ②直 接 修 改 配 置 文 件 来 指 定 IP, 并 可 以 连 接 到 外 网 ( 推 荐 ) , 编 辑 阅读全文
posted @ 2020-06-12 16:26 kkzhang 阅读(191) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:/* public class RandomListNode { int label; RandomListNode next = null; RandomListNode random = null; RandomListNode(int label) { this.label = label; 阅读全文
posted @ 2020-06-11 11:47 kkzhang 阅读(233) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:InnoDB的优势在于提供了良好的事务处理、崩溃修复能力和并发控制。缺点是读写效率较差,占用的数据空间相对较大。 ①InnoDB:支持事务处理,支持外键,支持崩溃修复能力和并发控制。如果需要对事务的完整性要求比较高(比如银行),要求实现并发控制(比如售票),那选择InnoDB有很大的优势。如果需要频 阅读全文
posted @ 2020-06-10 21:48 kkzhang 阅读(2759) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Outline: ① lsblk :查看所有设备挂载情况 ② df -h :查询系统整体磁盘使用情况 ③ du -h /目录 :查询指定目录的磁盘占用情况 ④ mount :查询系统中已经挂载的设备 ⑤ mount -a :依据配置文件 /etc/fstab 的内容自动挂载 磁盘情况查询 ① df 阅读全文
posted @ 2020-06-10 21:25 kkzhang 阅读(254) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:crontab 进行 定时任务的设置。概述: 任务调度:是指系统在某个时间执行的特定的命令或程序。 任务调度分类: 1.系统工作:有些重要的工作必须周而复始地执行。如病毒扫描等 2.个别用户工作:个别用户可能希望执行某些程序,比如对 mysql 数据库的备份。基本语法: crontab [选项] 案 阅读全文
posted @ 2020-06-10 17:14 kkzhang 阅读(217) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:组管理和权限管理 Outline 1、查看文件所有者:ls -ahl 2、更改文件或目录权限命令:chmod 3、更改文件或目录所有者命令:chown 4、更改文件或目录所属组命令:chgrp 1)组管理 在 linux 中的每个用户必须属于一个组,不能独立于组外。在 linux 中每个文件有所有者 阅读全文
posted @ 2020-06-10 16:25 kkzhang 阅读(298) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1、单例(Singleton):确保一个类只有一个实例,并提供该实例的全局访问点。 使用一个私有构造函数、一个私有静态变量以及一个公有静态函数来实现。 私有构造函数保证了不能通过构造函数来创建对象实例,只能通过公有静态函数返回唯一的私有静态变量。 1)懒汉式-线程不安全 保证线程安全的方式:①加锁( 阅读全文
posted @ 2020-06-10 15:30 kkzhang 阅读(221) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:细致的学习内容请见:🔗1,🔗2. 这里只罗列笔者认为重要的知识点内容。 用到的所有软件资料:链接:https://pan.baidu.com/s/1_oFivioDhH_6HZ5CTACB-g ;提取码:vh45 目录: 1、远程登录 Linux 系统Xshell5 2、远程上传下载文件 Xft 阅读全文
posted @ 2020-06-07 14:28 kkzhang 阅读(403) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:import java.util.*; public class Solution { String Serialize(TreeNode root) { Queue<TreeNode> queue=new LinkedList<>(); StringBuilder result=new Strin 阅读全文
posted @ 2020-06-05 23:14 kkzhang 阅读(114) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:解决一个回溯问题,实际上就是一个决策树的遍历过程。你只需要思考 3 个问题:1、路径:也就是已经做出的选择。2、选择列表:也就是你当前可以做的选择。3、结束条件:也就是到达决策树底层,无法再做选择的条件。 回溯算法的框架:核心 result = [] def backtrack(路径, 选择列表): 阅读全文
posted @ 2020-06-03 15:10 kkzhang 阅读(594) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:/** 首先在某个节点处,要调用递归来决定某个位置的下一步去哪,此时有4个选择,每个选择都会进入下一个递归 调用。当进入某个位置时,应当标记这个位置已访问过,避免之后又来到这里,从而重复计算,因此设计一个 boolean的数组,这里设计的二维,也可以通过压缩,使用一维数组来表征某个位置是否访问。二维 阅读全文
posted @ 2020-06-01 19:02 kkzhang 阅读(175) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:大多数动态规划问题都能被归类成两种类型: 自上而下:你从最顶端开始不断地分解问题,直到你看到问题已经分解到最小并已得到解决,之后只用返回保存的答案即可。这叫做记忆存储(*Memoization*),即递归。 自下而上:你可以直接开始解决较小的子问题,从而获得最好的解决方案。在此过程中,你需要保证在解 阅读全文
posted @ 2020-06-01 19:01 kkzhang 阅读(280) 评论(0) 推荐(0) 编辑