1.TreeView选择事件执行两次 Very often, we need to execute some code in SelectedItemChanged depending on the selected...(是子节点或者是根节点) TreeViewItem item = treeView1.SelectedItem as TreeViewItem; //...获取父节点 TreeViewItem parent = item.Parent as TreeViewItem; //判断父节点是否存在...= null) { //显示父节点信息,这里显示 Header 信息 MessageBox.Show("父节点的Header:" + parent.Header.ToString...()); } else { MessageBox.Show("没有父节点!")
宽度优先原则倾向于使得结构上更近的顶点具有相似的特征表示,深度优先的原则有利于发现具有相同结构和功能的顶点。对于下图中的顶点u,宽度优先产生的邻居节点为 ? ,深度优先产生的邻居节点为 ?...下图中顶点5和6具有相同的邻居节点(黄色阴影部分),而顶点6和7没有共同的邻居顶点,那么在二阶相似度量下,顶点5和6更加相似。 ?...自动编码机的输入是网络邻接矩阵的一行,表示一个节点和网络中其他节点的邻接关系,重构误差在于恢复节点的邻居信息,因此有利于保持二阶相似度。...如果与当前顶点相连的顶点没有相同类型的,那么只能选择Jump;如果相连的顶点没有不同类型的,那么只能选择Stay;除此以外,定义留在相同类型顶点的概率为指数下降,其中是初始停留概率, ?...表示此前连续访问的同类型顶点的个数,如图所示, ? ? 如果选择跳转,需要选择目标顶点类型,定义队列 ? 为最近访问过的 ? 个顶点类型,下图中 ?
网络节点表示学习具有很强的泛化能力,可以对社交网络、论文引用网络、词网络等进行建模,且具有不错的效果。网络节点表示学习又被称作Network Embedding。...输入这样一个网络,NLR会为网路中的每个节点学习一个低维向量表示(图例中是2维向量),使得相似的节点(例如相同类别的论文)之间距离较近,不相似的节点(例如不同类别的论文)之间的距离较远。...从图例中的输出可以看出,在NRL学习到的空间中,不同类别的节点分布在空间的不同区域,这样的节点表示非常适合分类、聚类等机器学习任务。 ? 本次论文笔记介绍一种具有代表性的NRL方法:GraRep。...以LINE为代表的一系列NRL算法一些网络上具有很好地学习效果,但它们并不能很好地捕捉到远距离节点之间的关系。如果两个节点v0和v1相邻,我们说v0和v1之间的step为1。...如果v0和v1不直接相邻,而是通过v2相邻,即存在路径v0->v2->v1,v0和v1之间的step为2。
一个图有一组结点N和边E, n是顶点的数目,m是边的数目。连接的两个节点被定义为相邻(节点1相邻或邻接4)。当我们称网络的大小N时,通常指的是节点的数量(链路或边的数量通常称为L)。...,你要计算两次边(由于邻接矩阵是对称的,要计算两次相同的边),所以除以2 对于有向图,可以表示两个不同的邻接矩阵,一个表示入度,一个表示出度 对于一个节点,总边数是入度和出度之和: 我们计算一个节点的入度和出度以及总边数...加权图 图边还可以增加权值,边并不都是相同的,比如在交通图中,为了选择两个节点之间的最佳路径,我们将考虑表示时间或交通的权重。...这种类型的图扩展了我们对双部图的看法。 异构图 异构图(也称异质图)是一种具有不同类型的节点和边的图。...图是节点和边的集合;它没有顺序,没有开始也没有结束。我们可以通过它们定义不同类型的概念和数据。图还可以简洁地描述数据的许多属性,并为我们提供关于不同主题之间关系的信息。
图 1 计算机视觉图匹配示意图[2] 相比于只考虑节点与节点之间一阶相似度关系的点匹配,图匹配还考虑了图结构中,边到边的二阶相似度,如图 2所示。...图 2仅展示了图结构中,部分一阶相似度(蓝色箭头)与二阶相似度(红色箭头)的关系。实际上,在图匹配算法中,任意一对顶点、任意一对边之间,都存在相应的相似度度量。...问题设定:考虑一幅源图片(source image)和一幅目标图片(target image),它们中包含同类别的物体,都具有关键点及其对应关系的标注。...为获得二阶相似度,首先将每条边对应的两个节点的F连接,构建两个图的二阶特征矩阵X,Y(特征维度1024) ? 之后构建二阶相似度矩阵 ?...二阶相似度包含了可学习的参数Λ∈R1024×1024,因而论文中的二阶相似度具有一个可学习的匹配函数。获得mp,me后,包含一阶、二阶相似度的相似度矩阵M可由论文中的式(22)构建,在此不再赘述。
PAGES 表空间文件由固定大小的页组成。不同类型的页可用于不同目的。我们将在接下来的部分中详细介绍这些内容。在此只需记住,表空间文件是多个固定大小的页的集合。 ?...FREE FRAGS LIST: 区段链接列表的基节点指针,这些区段具有“单独”分配的页。此列表包含具有至少一个可用页分配的范围。...FULL FRAGS LIST: 区段链接列表的基节点指针,这些区段具有“单独”分配的页。此列表不包含可用页分配的范围。 FREE LIST: 范围自由分配的链接列表的基本节点指针。...NOT FULL LIST 指向分配给此段的区段的链表的基本节点指针,并具有至少一个空闲页。 FULL LIST 指向分配给此段的区段的链表的基本节点指针,并且没有空闲页。...FREE LIST 指向分配给此段的区段的链表的基本节点指针,并具有所有可用页。
首先,Alice 铸造的硬币不能与她的取款资金联系起来:为了将硬币 与取款时使用的序列号 相链接,一个人必须知道 或直接知道爱丽丝证明过的哪个硬币,而这两个都不可能实现。...同时,如果承诺和零知识证明是安全的,那么Alice 只有在重新使用序列号 的情况下花费任何硬币两次,这样被其他节点检测到。...序列号 是在花费比特币过程中释放的唯一值,旨在防止任何用户花费两次相同的比特币。...选择随机生成元 使得 并且 是 的子群。输出 。 选择 并且计算 使得 。计算 ,输出 。 如果 输出 。...其他节点在接受新区块进入区块链之前验证此计算。 如果在将块添加到链中时定期进行此验证,则某些客户端可以选择信任较旧(已确认)的块中累加器,而不是从头开始重新计算。
01 从全监督到弱监督 目标定位的局限性 弱监督目标定位是指仅利用图像层面的类别标签学习图像中目标的位置,相比于全监督来说,弱监督目标定位可以节约很大的标注成本。...SLTNet 的动机与DANet类似,为了缓解不同类相似纹理导致的局部响应问题,通过降低网络对于此类情况的类别损失,提高目标的响应区域。...如何从网络里面提取高阶的相似性? 传统的计算两者的相关性,我们称作一阶相似性,即直接计算两个特征的距离。由于CNN的局部感受野的特点,一阶相似性无法准确计算long range 的特征相似性。...由于中间桥梁点不可知,我们将遍历整个feature map上除和两点的所有点作为中间节点,之后取平均作为二阶相似性。...方案二:TS-CAM-ICCV2021 相比CNN网络,Transformer网络结构具有全局感受野,基于上面的分析,Transformer网络天然具有捕捉完整目标响应的优势,但是attention
为了使它无缝运行,我们的节点应具有足够的可用资源,以便可以成功调度和执行这些额外的Pod。这使我们进入了扩展规模的第二部分。 Node:所有节点的总容量代表集群的容量。...例如,我们可能想要测量我们的Pod的平均CPU消耗,然后在CPU消耗超过80%时触发定标操作。但是一个度量标准并不适合所有用例,对于不同类型的应用程序,该度量标准可能会有所不同。...到目前为止,我们仅考虑了扩展部分,但是当工作负载使用率下降时,应该有一种方法可以适当地进行扩展,而不会引起正在处理的现有请求的中断。我们将在后面的部分中查看这些事情的实现细节。...它会持续监视Pod,如果发现Pod无法安排,则根据Pod Condition,选择扩展。这比查看节点的CPU总百分比要有效得多。...例如,如果具有节点中断预算的节点在无法重新调度的节点上运行,则无法从群集中剔除该节点。集群自动扩缩器提供了一种方法,可以优雅地终止节点,并且最多可以有10分钟的时间来移动Pod。
找出那个只出现了一次的元素。 说明: 你的算法应该具有线性时间复杂度。你可以不使用额外空间来实现吗?...你的算法应该具有线性时间复杂度。你能否仅使用常数空间复杂度来实现? 解题思路 异或的规律中有一个任何数和本身异或则为0, 因此我们的思路是能不能将这两个不同的数字分成两组 A 和 B。...两个独特的的数字分成不同组 相同的数字分成相同组 这样每一组的数据进行异或即可得到那两个数字。 问题的关键点是我们怎么进行分组呢? 由于异或的性质是,同一位相同则为 0,不同则为 1....很明显当然可以, 因此我们选择是 1,也就是 说两个独特的的数字在那一位一定是不同的,因此两个独特元素一定会被分成不同组 代码实现 func singleNumber(nums []int) []int.... 1,全部元素异或消掉出现两次的数字.
如果一个算子有两个输入源,则暂时阻塞先收到barrier的输入源,等到第二个输入源相 同编号的barrier到来时,再制作自身快照并向下游广播该barrier。具体如下图所示: ?...状态很少的作业,例如仅包含一次记录功能的作业(Map,FlatMap,Filter,…),kafka的消费者需要很少的状态。...如果某 个算子在节点A上失败,在节点B上恢复,使用本地文件时,在B上无法读取节点 A上的数据,导致状态恢复失败。 建议FsStateBackend: 具有大状态,长窗口,大键 / 值状态的作业。...用户可以根据应用的具体情况选择FsStateBackend+HDFS或RocksStateBackend+HDFS。...在连续的两次重启尝试之间,重启策略会等待一个固定的时间。
下面选出其中具有代表性的模型进行详细分析: 1....b这样的有向有权图 图c是使用随机游走的方式随机选择起始点重新生成物品序列 图d是把重新生成的物品序列作为训练样本放到Word2Vec中的Skip-Gram模型中去训练得到物品的Embedding向量...通过下图说明一阶相似度和二阶相似度: 图7 LINE模型的一阶相似度和二阶相似度说明图 其中一阶相似度是用于描述图中节点之间的局部相似度,对应图中形式化的描述就是节点之间存在直接相连的边,比如上图中的节点...同理,上图中蓝色箭头表示DFS搜索,节点u会更倾向于搜索更远的节点S4、S5、S6,DFS更注重获取网络的同质性特征。这里的同质性是指在相对较广的范围内能发现一个类似社区聚集的具有本质区别的性质。...针对这个问题阿里提出了利用相同属性、相同类别等相似性信息构建商品之间的边,从而生成基于内容的Knowledge Graph。
通过交换机连接的网段内的每个节点,都可以使用网络上的全部带宽来进行通信,而不是各个节点共享带宽。...路由器能作出决定为网络上的数据分组选择最佳传递路径,因为路由器根据网络地址转发数据。路由器的目的是检查每一个进来的分组(第3层数据),为它们选择穿过网络的最佳路径,然后将它们交换到适当的出口。...3.3 小结1、路由器与交换机的区别:1)交换机工作在OSI第二层,路由器工作第三层。交换机的工作原理相对比较简单,而路由器具有更多的智能功能,如选择最佳的线路。...4.2 三层交换机与路由器的区别1、主要功能不同三层交换机同时具备了数据交换和路由转发两种功能,但其主要功能还是数据交换;而路由器仅具有路由转发这一种主要功能。...它的优势在于选择最佳路由、负荷分担、链路备份及和其他网络进行路由信息的交换等等路由器所具有功能。为了与各种类型的网络连接,路由器的接口类型非常丰富,而三层交换机则一般仅同类型的局域网接口,非常简单。
针对每个节点跑了个随机游走,游走过程中就得到了一系列的有序节点序列,这些节点序列可以类比于文章的句子,节点类比于句子中的单词,然后再使用word2vec跑,得到对应的向量 过程: 为每个节点生成随机游走...Wv,然后用来更新网络嵌入(7) 选择skip-gram 作为更新节点表示的方法 ?...,并且具有很高的适应性 ?...,该方法提出了一阶相似度与二阶邻近度的概念,基于这两个邻近度,提出了优化函数,得到的最优化结果即为每个节点的向量表示 一阶相似性:直接相连的节点表示尽可能相近(适用于无向) 二阶相似性:两个节点公共的邻居节点越多...,每条边当作 binary 算 DW 没有提供明确的目标,没有阐明哪些网络属性将被保留,仅适用于未加权网络,LINE 适用于网络的加权和不加权的边 ?
如果一个算子有两个输入源,则暂时阻塞先收到barrier的输入源,等到第二个输入源相 同编号的barrier到来时,再制作自身快照并向下游广播该barrier。...,仅收输入源B的数据。...如果某 个算子在节点A上失败,在节点B上恢复,使用本地文件时,在B上无法读取节点 A上的数据,导致状态恢复失败。 建议FsStateBackend: 具有大状态,长窗口,大键 / 值状态的作业。...用户可以根据应用的具体情况选择FsStateBackend+HDFS或RocksStateBackend+HDFS。...在连续的两次重启尝试之间,重启策略会等待一个固定的时间。
每个数据集的最佳结果用蓝色标注。我们的新度量和新数据集揭示了非同质节点分类的几个重要属性。首先,仅使用节点特征的方法和仅使用图拓扑的方法都表现出比随机方法更好的性能,从而证明了我们数据集的质量。...现有的GNN解决了平衡不同类别的节点样本的问题。但是不同类别的节点数目是均衡的。而对于许多实际场景而言,某些类的实例可能比其他类少得多。因而不能很好地表示属于少数类别的节点,进而不能达到最优结果。...为了平衡不同类别的节点数量,我们对属于少数类别的节点采用过采样的方法。这项工作是非凡的,因为之前的工作不能提供新和成样本的关系信息,而且节点的特征是高维的。...我们还通过社区检测实验证明,GA-MLP受运算子的选择所限制,而GNN在学习中具有更高的灵活性。...(4)通过社区检测任务,证明了GNN比GA-MLP具有更高的灵活性,这归因于运算子在GA-MLP中的固定选择。 04 ? 随着图结构化数据的发展,人们迫切需要能够很好地表达节点的模型。
而工作节点具有在每个节点上运行的 kubelet 和 kube-proxy。 Q2、你对 Kube-proxy 有什么了解?...它拥有与 API 服务器通信以管理端点的责任。 因此,主节点上运行的不同类型的控制器管理器是: Q6、什么是 Etcd?...Q7、Kubernetes 有哪些不同类型的服务? 以下是使用的不同类型的服务: Q8、你对 Kubernetes 的负载均衡器有什么了解? 负载均衡器是暴露服务的最常见和标准方式之一。...因此,在外行术语中,基于 Equity 的选择器将仅查找与标签具有完全相同短语的 Pod。...因此,他们可以从一次或两次迁移服务开始,并监控它们以确保一切运行稳定。一旦他们觉得一切顺利,他们就可以将其余的应用程序迁移到他们的 Kubernetes 集群中。
而工作节点具有在每个节点上运行的kubelet和kube-proxy。 Q2。你对Kube-proxy有什么了解?...因此,主节点上运行的不同类型的控制器管理器是: Q6。什么是ETCD? Etcd是用Go编程语言编写的,是一个分布式键值存储,用于协调分布式工作。...因此,Etcd存储Kubernetes集群的配置数据,表示在任何给定时间点的集群状态。 Q7。Kubernetes有哪些不同类型的服务? 以下是使用的不同类型的服务: Q8。...Equity-Based选择器:这种类型的选择器允许按标签键和值进行过滤。因此,在外行术语中,基于Equity的选择器将仅查找与标签具有完全相同短语的pod。...因此,他们可以从一次或两次迁移服务开始,并监控它们以确保一切运行稳定。一旦他们觉得一切顺利,他们就可以将其余的应用程序迁移到他们的Kubernetes集群中。
通过交换机连接的网段内的每个节点,都可以使用网络上的全部带宽来进行通信,而不是各个节点共享带宽。...路由器能作出决定为网络上的数据分组选择最佳传递路径,因为路由器根据网络地址转发数据。路由器的目的是检查每一个进来的分组(第3层数据),为它们选择穿过网络的最佳路径,然后将它们交换到适当的出口。...3.3 小结 1、路由器与交换机的区别: 1)交换机工作在OSI第二层,路由器工作第三层。交换机的工作原理相对比较简单,而路由器具有更多的智能功能,如选择最佳的线路。...4.2 三层交换机与路由器的区别 1、主要功能不同 三层交换机同时具备了数据交换和路由转发两种功能,但其主要功能还是数据交换;而路由器仅具有路由转发这一种主要功能。...它的优势在于选择最佳路由、负荷分担、链路备份及和其他网络进行路由信息的交换等等路由器所具有功能。为了与各种类型的网络连接,路由器的接口类型非常丰富,而三层交换机则一般仅同类型的局域网接口,非常简单。
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