目前国内在网络舆情仿真建模中所使用的仿真平台主要有 Netlogo、Anylogic、Matlab、Vensim 等，netlogo软件是一款比较通用的。 但是他是由logo语言构成，语言逻辑很让人抓马。 这里python 中的mesa可以实现其中一部分，这里看一下病毒传播仿真模型。
由于自注意力的二次计算和存储复杂性，这些工作要么仅将注意力应用于深层网络后期的低分辨率特征图，要么将每层的注意力感受野限制在较小的局部区域。为了克服这些限制，本文引入了一个新的全局自注意力模块，称为GSA模块，该模块足够高效，可以用作深度网络的backbone组件。
图像压缩是一种广泛使用的技术。在过去的几十年里，传统的图像压缩方法发挥了重要作用。JPEG 是一种基本的图像压缩方法，自20世纪90年代以来一直被使用，并且仍然是主流的压缩格式。JPEG 中应用了 DCT 变换和霍夫曼熵编码。后来，WEBP 、BPG 和 VVC 涉及更复杂的工具来增强速率失真性能。尽管这些强大的工具极大地提高了图像压缩性能，但手动设计的搜索空间和变换仍然可能限制性能。与传统的图像压缩方法相比，LIC是一种数据驱动的方法，不需要手动设计特定的规则。
EIGRP(Enhanced Interior Gateway Routing Protocol)增强内部网关路由协议，也是Cisco公司的私有协议(2013年已经公有化)，它结合了链路状态和距离矢量型路由选择协议的Cisco专用协议，具有快速收敛，减少带宽占用等特点。
运营大规模、快速增长的网络需要在如何规划、部署和运营基础设施方面进行变革，随着LinkedIn不断扩张数据中心网络，很明确的是LinkedIn不仅需要尽快地提供和建立网络，还必须使用最简单的方法。在没
Death is so final， whereas life is so full of possibilities。死了可什么都没了，而活着就有无限的可能。《权力的游戏》
嵌入（embedding）是机器学习中最迷人的想法之一。 如果你曾经使用Siri、Google Assistant、Alexa、Google翻译，甚至智能手机键盘进行下一词预测，那么你很有可能从这个已经成为自然语言处理模型核心的想法中受益。
RIFT (Rotation-Invariant Feature Transform)
OSPF（开放最短路径优先，Open Shortest Path First）是一种内部网关协议（IGP），用于在计算机网络中进行路由选择。它是一个开放标准的协议，其设计目标是提供快速且高效的路由选择，并支持大规模网络的扩展性。在OSPF中，网络类型对于网络拓扑和路由算法都有重要影响。本文将深入探讨OSPF网络类型，以及它们在不同场景下的应用和影响。
大数据文摘授权转载自zzllrr小乐 作者：Noah Giansiracusa 译者：zzllrr小乐 如今，人工智能 （AI） 的突破越来越频繁地成为新闻头条。至少就目前而言，人工智能是深度学习的代名词，这意味着基于神经网络的机器学习（如果你不知道神经网络是什么，不要担心——在这篇文章中你不需要它们）。 深度学习的一个领域引起了很多兴趣，也有很多很酷的结果，那就是图神经网络（GNN，graph neural networks）。 这种技术使我们能够喂送自然存在于图上的神经网络数据，而不是像欧几里得空间这
在我们今天的生活中，图的示例包括社交网络、例如Twitter、Mastodon、以及任何链接论文和作者的引文网络，分子，知识图、例如 UML 图、百科全书以及有超链接的网站，表示为句法树的句子以及任何的 3D 网格等，可以说图已经无处不在。
运行链路状态路由协议的路由器必须首先与选定的邻居路由器建立邻接关系，这是通过与邻居路由器交换Hello分组来实现的。
默认情况下，如BGP 建立了 BGP 对等会话，它会使用在直接连接到 BGP 对等体的物理接口上 配置的 IP 地址作为源地址。发出 neighbor <ip 地址> update-source <接口> 命令以更改此行为，并配置 BGP 以告之路由器使用环回地址作为源地址建立对等会话。
作者 | Clémentine Fourrier 编译 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 在我们今天的生活中，图的示例包括社交网络、例如Twitter、Mastodon、以及任何链接论文和作者的引文网络，分子，知识图、例如 UML 图、百科全书以及有超链接的网站，表示为句法树的句子以及任何的 3D 网格等，可以说图已经无处不在。 近日，Hugging Face 研究科学家 Clémentine Fourrier 在文章《Introduction to Graph Machine Learning》就介绍了今天这种
【导读】Graph Neural Network（GNN）由于具有分析图结构数据的能力而受到了广泛的关注。本文对Graph Neural Network进行了简要介绍。它涵盖了一些图论，以便于理解图和分析图时遇到的问题。然后介绍了不同形式的Graph神经网络及其原理。它还涵盖了GNN可以做什么以及GNN的一些应用。
forward(distance) 前进 backward(distance) 后退 right(degree)右转 默认为角度 left(degree) 左转 默认为角度 goto(newX,newY) | setpos(newX,newY) | setposition(newX,newY) 前往/定位 不设置penup()时，会产生画迹 setx(newX) 设置x坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时，会产生画迹 sety() 设置y坐标 相当于goto(newX,formerY),不设置penup()时，会产生画迹 setheading(to_angel) 设置朝向 0-东；90-北；180-西；270-南 相当于left(degree)，因为海龟默认初始指向东 home() 返回原点并改海龟朝向为初始朝向 相当于goto(0,0) 和setheading(0）的合作用 ，不设置penup()时，会产生画迹 circle(radius, extent=None, steps=None) 画圆周/正多边形 radius是半径,也就是圆心位于海龟的左边，距离海龟radius【注意海龟朝向】 extent是所绘制圆周的圆心角大小，单位为°，缺省为360° steps：用来画正多边形，缺省会拟合为圆 dot(size=None, *color) 画点 在海龟所处位置画点 size是点的大小，为整型；缺省为默认值 *color是点的颜色的英文单词，为字符串类型 stamp() 印章 在海龟当前位置绘制一个海龟形状【需要提前设置海龟形状，缺省为箭头形状】，并返回该印章的id【需要print(t.stamp())或及时赋值给其他变量stamp_id=t.stamp()】 clearstamp(stamp_id) 清除印章 参数必须是stamp()函数返回 clearstamps(n) 清除多个印章 n缺省为清除全部印章 n为正数是清除前几个印章 n为负数是清除后几个印章【前后次序以印章出现顺序为准】 undo() 撤消 没有参数。撤消 (或连续撤消) 最近的一个 (或多个) 海龟动作。可撤消的次数由撤消缓冲区的大小决定。 speed(Vnum) 速度 Vnum取值为0-10。1-10速度逐渐加快；0为最快【此时没有转向的动画效果，前后移动变为跳跃】 或Vnum取为”fastest”对应0,”fast”对应10,”normal”对应6,”slow”对应3,slowest”对应1
今天给大家介绍的是NeurIPS 2021上一篇来自MIT的论文。在化学信息学和药物发现领域中，从分子图中预测分子的三维构象集具有关键的作用，但现有的生成模型存在严重的问题，这包括缺乏对重要分子几何元素的建模，优化阶段容易出现累积误差，需要基于经典力场或计算代价昂贵的方法进行结构微调。作者团队提出GEOMOL模型，一种端到端、非自回归和SE(3)不变的机器学习方法来生成低能分子三维构象的分布。利用消息传递神经网络(MPNN)捕捉局部和全局信息的能力，我们能预测局部原子的3D结构和扭转角，这样的局部预测即可用于计算训练损失，也可用于测试时的完整构象。作者团队设计了一个非对抗性的基于损失函数的最优传输来促进多样的构象生成。GEOMOL优于流行的开源、商业或最先进的ML模型，同时速度得到了显著提升。我们希望这种可微的三维结构生成器能对分子建模和相关应用产生重大影响。
从图中提取特征与从正常数据中提取特征完全不同。图中的每个节点都是相互连接的，这是我们不能忽视的重要信息。幸运的是，许多适合于图的特征提取方法已经创建，这些技术可以分为节点级、图级和邻域重叠级。在本文中，我们将研究最常见的图特征提取方法及其属性。
对于一般的目标检测 loss 计算，通常分为几部分。比如 yolo 系列分为 objectness（是否包含目标）、classification（目标分类）、boundingbox-regression（目标位置）。其中，每个样本都需要计算 objectness 得分的损失，正样本需要计算 classification 和 bbox-regression 损失，其中每种损失又有不同的计算方式和组合方法，比如 bbox-regression 有 D_IoU、G_IoU、C_IoU 等等，组合方法有 Focal Loss 等等。但是这些不是我们这篇文章关注的重点。
在本章中，你将编写自己的递归程序，根据自定义需求搜索文件。你的计算机已经有一些文件搜索命令和应用程序，但通常它们只能根据部分文件名检索文件。如果你需要进行奇特、高度特定的搜索怎么办？例如，如果你需要找到所有具有偶数字节的文件，或者文件名包含每个元音字母的文件？
视频会议中常常受到网络丢包的影响,导致视频质量下降甚至视频冻结。传统解决方案如重传丢失的数据包在实时应用中往往不切实际。采用前向纠错(FEC)技术恢复丢失的包具有挑战性,因为很难设定合适的冗余度。
python2.6版本中后引入的一个简单的绘图工具，叫做海龟绘图(Turtle Graphics),出现在1966年的Logo计算机语言。 海龟绘图（turtle库）是python的内部模块,使用前导入即可 import turtle 海龟有3个关键属性：方向、位置和画笔（笔的属性有色彩、宽度和开/关状态）
2024年1月13日，西北工业大学尚学群教授、彭佳杰教授团队，在Briefings in Bioinformatics上发表文章Predicting drug–target binding affinity with cross-scale graph contrastive learning。
路径规划是非常常见的一类问题，例如移动机器人从A点移动到B点，游戏中的人物从A点移动到B点，以及自动驾驶中，汽车从A点到B点。这类问题中，都有两个关键问题需要解决：
虽然计算机视觉在自监督学习方面取得了惊人的进展，但在很长一段时间内，自监督学习一直是NLP研究领域的一等公民。语言模型早在90年代就已经存在，甚至在“自我监督学习”这个术语出现之前。2013年的Word2Vec论文推广了这一模式，在许多问题上应用这些自监督的方法，这个领域得到了迅速的发展。
所有BIG-IP硬件和软件产品都以F5专有的操作系统TMOS为基础，该系统提供统一的智能、灵活性和可编程性。凭借其应用控制层面体系结构，TMOS使能控制应用所需的加速、安全性和可用性服务。
现有的基于 GNN 的推荐方法依赖于用户-物品图的集中存储和集中的模型学习，然而用户数据是隐私敏感的，数据的集中存储存在隐私泄露的风险。本文提出了一个基于GNN 隐私保护的联邦学习框架，在保护隐私的前提下从离散的的用户数据中训练 GNN 模型，并利用高阶的用户物品交互信息完成高效的推荐。
在中篇中，我们了解了图机器学习（GML：Graph Machine Learning）。下面，终于到了这个前置教程的重头戏，图神经网络（Graph Neural Networks）。 我们通过结合论文A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks来学习现在图神经网络的发展现状。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者” 量化投资与机器学习公众号独家奉献 作者 | Martin 编辑 | QIML 3月14日 π 科学与艺术的结合 这几年的主题很精彩 请耐心往后看哦！ 2019年11月26日，联合国教科文组织第四十届大会正式宣布
本文主要总结PCL中3D特征点的相关内容，该部分内容在PCL库中都是已经集成的在pcl_feature模块中，该模块包含用于点云数据进行3D特征估计的数据结构以及原理机制，3D特征点是3D点的三维空间中的位置的表示，该点周围信息一般具有一定的几何性质。
node2vec 是斯坦福男神教授 Jure Leskovec 的代表作之一，网上有非常多关于这篇论文的讨论和解析，所以这里我不再累述。
1、因为海龟作图需要用到”turtle“库，所以先介绍库的三种引用方法： （1）：from 库名 import 函数名/ * ； （2）：import 库名 ——>使用时：库名.函数名 （3）：import 库名 as 函数名 2、turtle的使用方法： （1）Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形。
目录 01 局部搜索再次科普 02 变邻域搜索 03 造轮子写代码 字数 1936 字 时间 预计10分钟 01 局部搜索科普三连 虽然之前做的很多篇启发式算法都有跟大家提过局部搜索(local search)这个概念，为了加深大家的印象，在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念。热热身嘛～ 1.1 局部搜索是什么玩意儿？ 官方一点：局部搜索是解决优化问题的一种启发式算法。对于某些计算起来非常复杂的优化问题，比如各种NP-难问题，要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长，因此诞生了各种启发式算法
虽然之前做的很多篇启发式的算法都有跟大家提过局部搜索这个概念，为了加深大家的印象，在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念。热热身嘛～
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自北航人工智能研究院的韦星星副教授团队设计出一种隐蔽性更强、物理实施更简单、速度更快的 “对抗红外补丁”，可用于针对红外模态的物理鲁棒性评估研究。 在计算机视觉领域，基于 DNN 的红外与可见光目标检测系统在诸多安全保障任务中得到广泛应用，而 DNN 易受对抗样本攻击的特性，天然给这些检测系统埋下了安全隐患，检测器的对抗鲁棒性也因此受到了学术界与工业界的共同关注，相关研究的发展势头强劲。 已有不少研究者针对可见光模态提出了物理鲁棒性评估技术，它们被设计在常见的物品上，有着精
设备稳定运行一方面依赖于完备的网络规划，另一方面，也需要通过日常的维护发现并消除设备的运行隐患。
前面例子中，我们都是在一个局域网内折腾。今天就让我们扩大范围，在多个局域网甚至到广阔的互联网世界中遨游，看看这中间会发生什么。
关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph Learning (PGL)） 欢迎fork本项目原始链接：关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle
在人工智能盛起的当下，前有ChatGPT珠玉在前，后有Sora（聊聊火出圈的世界AI大模型——Sora）横空出世的消息铺天盖地，笔者作为一名资深数据科学从业者，也进行了很多的探索。最近梳理了一些关于Advanced RAG和ReRank相关的资料，整理到本文中和大家一起分享。
之前，我们解读过时间序列预测模型中的经典文章PatchTST。事实上，Patch方法目前在时间序列领域几乎等同于attention。
编者言：本文主要侧重对视频帧中时间对齐的研究，提出了一种迭代对齐的方式来精细视频帧之间的对齐，从而成功的刷新了众多视频low-level领域的成绩！代码也已开源！
在计算机视觉领域，基于 DNN 的红外与可见光目标检测系统在诸多安全保障任务中得到广泛应用，而 DNN 易受对抗样本攻击的特性，天然给这些检测系统埋下了安全隐患，检测器的对抗鲁棒性也因此受到了学术界与工业界的共同关注，相关研究的发展势头强劲。
前言 上一篇写了个温度转换的小程序，颇有点小成就感。听大佬说，Python还能画图，我就虚心请教了一下，原来是用一个☝????函数（海龟绘图）：turtle — Turtle graphics。 于是
在顶点、曲面细分和几何着色器执行它们的操作后，图元被裁剪并设置为光栅化，如前一章所述。管线的这一部分在其处理步骤中相对固定，即不可编程但有些可配置。遍历每个三角形以确定它覆盖哪些像素。光栅化器还可以粗略计算三角形覆盖每个像素的单元格区域（第5.4.2节）。与三角形部分或完全重叠的像素区域称为片元。
北京航空航天大学、美国伊利诺伊大学芝加哥分校和英国利兹大学联合提出了一个全新的强化、递归且可扩展的由邻域选择引导的多关系图神经网络架构 RioGNN。与最先进的 GNN 以及专用异构模型相比，RioGNN 的各种下游任务显着提高了 0.70%–32.78%。
来自比利时鲁汶大学 (KU Leuven) 几位研究人员最近的研究发现，借助一张简单打印出来的图案，就可以完美避开 AI 视频监控系统。
本文利用对比学习缓解推荐系统中数据稀疏问题，并且利用图方法在对比学习中考虑邻域节点之间的关系。本文提出NCL方法，主要从两方面考虑对比关系，
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