力的自然属性是尽快传到支座。因此，只要有可能，主要传力路径就是接地的直杆。来看下面的例子。
大家好，很高兴又和大家见面啦！！！上一篇我们介绍了算术操作符、移位操作符、位操作符、赋值操作符、单目操作符这五类操作符，不知道大家阅读完之后对这些内容有没有更深的理解。今天我们将来介绍剩下的几类操作符，话不多说，我们开始今天的内容吧。
话说等式可是编程语言最基本的表达式之一，不管哪种高级语言，无一例外都采用双等号“==”判断两个变量是否相等；就算是复杂的对象，在Java中也可通过equals函数判断两个实例是否相等。按理说这些能够满足绝大多数场合的要求了，那么Kotlin又给等式判断加入了哪些新概念呢？下面就让我们好好探讨一下具体业务中的等式判断。
在 Go 中，两个结构体（struct）可以进行比较的条件是它们的字段类型都是可比较的。可比较的类型包括基本数据类型（如整数、浮点数、字符串等）以及指针、数组、结构体等，只要它们的元素或字段类型也是可比较的。
衡量两条向量之间的距离，可以将某一张图片通过特征提取来转换为一个特征向量。衡量两张图片的相似度就可以通过衡量这两张图片对应的两个特征向量之间的距离来判断了。
导读：本次分享的内容为图深度学习在自然语言处理领域的方法与应用，主要内容和素材都来自于我们Graph4NLP团队的一篇调研文章：Graph Neural Networks for Natural Language Processing：A Survery，以及我们团队所开发的Graph4NLP的python开源库和教程。主要包括以下几大方面内容：
设N为信息序列的长度。考虑传输两个信息位u1和u2。最简单的极坐标编码器结构为.有些书上写的是信道复用两次，表示成
今天给大家介绍南开大学杨建益教授等人在Bioinformatics上发表的文章“Recognition of smallmolecule–RNA binding sites using RNA sequence and structure”。
论文：https://arxiv.org/pdf/2009.00142.pdf 代码：https://github.com/snap-stanford/distance-encoding
今天来水一篇，最近比较忙，一直没有时间写 go 相关的，今天从一个小问题入手，来说说 struct 的比较问题。
具体题目可以参考LeetCode232. 用栈实现队列 首先要想到的是，队列是一种先进先出的结构，而栈是一种先进后出的结构。依此我们可以定义两个栈结构来模拟先进先出，既然要定义两个栈，那么为了方便调用，我们可以将这两个栈结构定义在一个结构体中，如下：
我们从一个具体的例子开始。我们将创建一个customer结构体，并使用 == 操作符来比较两个实例。下面的代码将会输出什么呢？
神经网络架构搜索之前主流的方法主要包括：强化学习，进化学习。他们的搜索空间都是不可微的，Differentiable Architecture Search 这篇文章提出了一种可微的方法，可以用梯度下降来解决架构搜索的问题，所以在搜索效率上比之前不可微的方法快几个数量级。可以这样通俗的理解：之前不可微的方法，相当于是你定义了一个搜索空间（比如3x3和5x5的卷积核），然后神经网络的每一层你可以从搜索空间中选一种构成一个神经网络，跑一下这个神经网络的训练结果，然后不断测试其他的神经网络组合。这种方法，本质上是从很多的组合当中尽快的搜索到效果很好的一种，但是这个过程是黑盒，需要有大量的验证过程，所以会很耗时。而这篇文章把架构搜索融合到模型当中一起训练。
题目：AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional Networks
论文是学术研究的精华和未来发展的明灯。小白决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享，旨在帮助各位读者快速了解论文内容。个人能力有限，理解难免出现偏差，建议对文章内容感兴趣的读者，一定要下载原文，了解具体内容。
AI研习社按：图是一种常见的数据结构，可以被用于许多不同的预测任务。如何从图数据学习有效特征是个重要的问题。我们的新概念是从点和边出发，拓展到更高阶的子图结构（比如路径、子图）来帮助图特征学习。这些高阶的子图结构通常具有不同的功能，事实上在一起共同构造了整个网络，所以我们称这些高阶的子图结构为网络功能模块（Network Functional Blocks）。
Verilog标准化为IEEE 1364标准，用于描述数字电子电路。Verilog HDL主要用于RTL抽象级别的设计和验证。Verilog由Prabhu Goel和Phil Moorby于1984年在Gateway design automations创建。Verilog IEEE标准包括Verilog-95（IEEE 1364-1995）、Verilog-2001（IEEE 1364-2001）和Verilog-2005（IEEE 1364-2005）。Verilog是区分大小写的，在进一步讨论RTL设计和合成之前，必须对Verilog代码结构有基本的了解（图1.3）
类和结构体有着类似的定义方式。我们通过关键字class和struct来分别表示类和结构体，并在一对大括号中定义它们的具体内容：
这个结构体代表一个具有两个字段的笛卡尔点：x和y。然后我们创建一个point实例并使用标准的json.Marshal函数把该实例编码成一个JSON输出：
一.基本if结构: 1.定义:if选择结构是根据条件判断之后再做处理的一种语法结构! 2.逻辑:首先对条件进行判断 >如果为真,则执行代码块 >如果为假,执行代码块后面的部分 二.常用逻
PHP数据结构（二十五）——并归排序 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 并归排序是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。采用并归的思想进行排序的方式如下： 假设初始序列含有n个记录，则看成是n个有序的子序列，每个子序列长度是1，然后两两合并，得到n/2个长度为2或者1（元素总数是奇数时，最后一个元素是单个的）的子序列。然后再进行归并，直至归并成一个数组。此方法也成为2-路并归排序。 二、算法 并归排序有两个核心——拆分、合并。 1）对于拆分，需要把数组拆成仅含一
作者：jessiexyliu 腾讯PCG算法工程师 |导语 随着小说召回业务的需求发展，在注重点击率的同时，还需要关注阅读转化率的效果，故此我们开始了多目标召回模型的探索之旅。 一. 背景介绍 在一般的召回场景中，以点击为正样本来训练模型就基本可以满足需求，但是在小说推荐场景，点击其实只是用户很浅的小说行为，我们更关注的是如何让用户产生真正的阅读。在这样的背景下，我们希望可以搭建一个以阅读为目标的模型，无奈现实是骨感的，用户真实阅读的样本数远远小于推荐系统展现给用户的数量，同时有真实阅读的用
当前机器学习在许多应用场景中已经取得了很好的效果，例如人脸识别与检测、异常检测、语音识别等等，而目前应用最多最广泛的机器学习算法就是卷积神经网络模型。但是大多应用场景都是基于很结构化的数据输入，比如图片、视频、语音等，而对于图结构（网络结构）的数据，相对应的机器学习方法却比较少，而且卷积神经网络也很难直接应用到图结构的数据中。在现实世界中，相比图片等简单的网格结构，图结构是更泛化的数据结构，比如一般的社交网络、互联网等，都是由图这种数据结构表示的，图的节点表示单个用户，图的边表示用户之间的互联关系。针对网络结构，用向量的数据形式表示网络结构、节点属性的机器学习方法就是网络表征学习。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.06493.pdf
来源：PaperWeekly本文约4500字，建议阅读10+分钟本文率先提出了无监督图结构学习的范式，旨在不依赖标签信息的条件下，从数据本身中学习更普适、更高质量的图结构。 ©作者 | Yuki 研究方向 | 推荐系统，图神经网络 论文题目： Towards Unsupervised Deep Graph Structure Learning 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2201.06367.pdf 代码链接： https://github.com/GRAND-Lab/SUBL
这是这个系列的第五期，本期到了SQL 执行计划中经常会出现的两个熟悉的面庞， hash-base sort-Merge ，当然还有nested loops ,顺便这期还的说说索引，其中包含b-tree 索引以及bitmaps 数据结构，所以这期东西是异常混乱的。跟好了，别掉队哦
本文的出发点是 graph-level 的图分类任务，在图分类中，每个图都被视为一个数据样本，目标是在一组训练图上训练一个分类模型，通过利用其相关节点特征和图结构来预测未标记图的标签。当建立一个用于图分类的 GNN model 时，训练集中的图数据假定满足同分布。然而在现实世界中，同一数据集中的图可能具有差异性很大的不同结构，即图数据彼此之间可能是非非独立同分布的（Non-IID）。基于此本文提出了一种适用于 Non-IID 图数据的 GNN model。具体来说，首先给定一个图，Non-IID GNN 可以适应任何现有的图神经网络模型，为该图数据生成一个特定样本的模型。
共振（resonance）是化学中一个常用概念，用来描述单个路易斯（Lewis）结构无法准确描述的分子结构。对于具有闭壳层电子结构的分子，所有的电子都自旋配对，Lewis用孤对电子和共价键来表示这些电子对，其中前者位于单个原子上，具有单中心-两电子（1c-2e）的特征，而后者则共享于两个原子之间，具有两中心-两电子（2c-2e）的特征。因此，一个合法的Lewis结构都是由1c-2e的孤对电子和/或2c-2e的共价键构成。显然，对于某些“非经典的”具有多中心键（即成键电子对离域在三个或更多原子之间）的分子，就无法用一个Lewis结构来确切描述了。为解决这个问题，Pauling提出一个自然的想法：可用多个Lewis结构来描述非经典成键的分子。一个“教科书式”的例子就是苯分子，其6c-6e的大Π键无法用单个的含三个双键的Lewis结构（称为苯的Kekulé结构）来描述，但可以用两个这样的Kekulé结构来描述——可认为苯的离域Π键是两个Lewis（Kekulé）结构的“共振”平均的结果（见图1）。在共振理论中，把这种由多个Lewis结构共振平均后的结构称为共振杂化体（resonance hybrid）。因此，具有非经典成键特征的分子就可以由共振杂化体来合理描述。
在上一篇推文中讨论了，框架-核心筒结构体系中，四个角柱尺寸很大的原因，有铁子在后台留言，说理由不是很充分。本文从组合变形和剪力滞后效应两个角度再做一点补充。
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。
在前面的文章中，我们介绍了循环神经网络，它可以用来处理包含序列结构的信息。然而，对于诸如树结构、图结构等更复杂的结构，循环神经网络就无能为力了。本文介绍一种更为强大、复杂的神经网络：递归神经网络 (Recursive Neural Network, RNN)，以及它的训练算法BPTS (Back Propagation Through Structure)。顾名思义，递归神经网络（巧合的是，它的缩写和循环神经网络一样，也是RNN）可以处理诸如树、图这样的递归结构。
开门见山，今天给大家分享通过简单地重新排序结构体中的字段，极大地提高 Go 程序的速度和内存使用率的方法~ 01 【数据结构对齐】 【举个栗子】 在上面的例子中，我们定义了两个具有相同字段的结构体。接下来让我们编写一个简单的程序来输出他们的内存使用情况。 【结果如下】 通过上面我们可以发现它们占用的内存不同。到底发生了什么，导致两个字段相同的结构体消耗不同的字节？ 答案是数据在操作系统中的内存排列方式，也可以说是数据结构对齐。 02 【原理介绍】 CPU 以字长的方式读取数据，64 位操作系统中一个字
题意很简单，给定两个非空的链表。用逆序的链表来表示一个整数，要求我们将这两个数相加，并且返回一个同样形式的链表。
模块之间联系越紧密，其耦合性就越强，模块的独立性则越差。模块间耦合高低取决于模块间接口的复杂性、调用的方式及传递的信息。
如果您以前写过 Golang ，那您很可能见过或者写过 Struct 结构体。但是，您可能不知道，通过简单地重新排序结构体中的字段，您可以极大地提高 Go 程序的速度和内存使用率！
集合体系的源码中，Map中的HashMap的设计堪称最经典，涉及数据结构、编程思想、哈希计算等等，在日常开发中对于一些源码的思想进行参考借鉴还是很有必要的。
从真实人-人对话中学习离散的对话结构图，有助于人们理解对话规律，同时也可以为生成通顺对话提供背景知识。然而，当前在开放域对话下，这一问题仍然缺乏研究。在本文中，我们从聊天语料库中无监督地学习离散对话结构，然后利用该结构来促进连贯的对话生成。为此，我们提出了一个无监督模型（DVAE-GNN），来发现多层次的离散对话状态（包括对话和句子层）以及学习不同对话状态之间的转移关系。其中，对话状态以及状态之间的转移关系组成了最终的对话结构图。进一步的，我们在两个基准语料库上进行实验，结果表明DVAE-GNN能够发现有意义的对话结构图，且使用对话结构作为背景知识可以显著提高开放域对话的多轮连贯性。
本篇文章为自定义类型系列讲解的第一篇，而本篇文章讲解的时自定义类型的第一部分内容——结构体。同时，本篇文章也是结构体内容的详解，希望对你的结构体学习有所帮助。
在编写程序中，我们经常会遇到时间戳和日期字符串相互转换、获取当前时间、时间之间的比较操作。本文主要介绍golang中关于时间常用的操作。
Set 基本用法 ES6提供了新的数据结构Set。它类似于数组，但是成员的值都是唯一的，没有重复的值。 Set本身是一个构造函数，用来生成Set数据结构。 var s = new Set(); [2, 3, 5, 4, 5, 2, 2].map(x => s.add(x)); for (let i of s) { console.log(i); } // 2 3 5 4 上面代码通过add方法向Set结构加入成员，结果表明Set结构不会添加重复的值。 Set函数可以接受一个数组（或类似数组的对象）作
首先我们来解释一下这个数据结构的名称，并查集其实是一个缩写，并指的是合并，查指的是查找，集自然就是集合。所以并查集的全称是合并查找集合，那么顾名思义，这是一个用来合并、查找集合的数据结构。
其中PAGED_CODE是一个WDK中提供的一个宏，只在debug版本中生效，用于判断当前的中断请求级别，当级别高于DISPATCH_LEVEL(包含这个级别)时会产生一个断言
今天为大家科普一篇ECCV 2018的一篇目标检测网络RFBNet，论文全名为：Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 。这篇论文主要的贡献点主要是在SSD网络中提出了一个Receptive Field Block (RFB) 模块，RFB模块主要是在Inception的基础上加入了空洞卷积层从而有效的增大了感受野。另外，RFB模块是嵌在SSD上的，所以检测的速度比较快，精度比SSD更高。
两家FPGA的区别本人认为有两方面吧：1.基本逻辑资源；2.内部基本架构。（也可以看成一方面吧）
C语⾔已经提供了内置类型，如：char、short、int、long、float、double等，但是只有这些内置类型还是不够的，假设我想描述学⽣，描述⼀本书，这时单⼀的内置类型是不⾏的。描述⼀个学⽣需要 名字、年龄、学号、⾝⾼、体重等；描述⼀本书需要作者、出版社、定价等。C语言为了解决这个问题，增加了结构体这种自定义的数据类型，让程序员可以自己创造适合的类型。
数据契约 通过特性来定义，保证服务端和客户端对数据有一致性的理解。 [DataContract]用于枚举、类、结构体。而不用于接口。不可被继承。 3个属性成员： 其中Name和Namespace表示数据契约的名称和命名空间； IsReference表示在进行序列化的时候是否保持对象现有的引用结构。比如说，一个对象的两个属性同时引用一个对象，那么有两个序列化方式，一种是在序列化后的XML仍然保留这种引用结构，另一种是将两个属性的值序列化成两份独立的具有相同内容的XML。 其中Name和Namespace表示数
二、白盒法又称为逻辑覆盖法。眼下经常使用的覆盖法： 技巧：条件组合覆盖>判定覆盖>语句覆盖 路径覆盖>判定覆盖>语句覆盖 1、语句覆盖——每一个语句至少运行一次
前面几篇已经介绍了线性表和树两类数据结构，线性表中的元素是“一对一”的关系，树中的元素是“一对多”的关系，本章所述的图结构中的元素则是“多对多”的关系。图（Graph）是一种复杂的非线性结构，在图结构中，每个元素都可以有零个或多个前驱，也可以有零个或多个后继，也就是说，元素之间的关系是任意的。现实生活中的很多事物都可以抽象为图，例如世界各地接入Internet的计算机通过网线连接在一起，各个城市和城市之间的铁轨等等。
PHP数据结构（十一）——图的连通性问题与最小生成树算法（1） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、连通分量和生成树 1、无向图 设E(G)为连通图G的所有边的集合，从图的任意一点出发遍历图，可以将E(G)分为T(G)和B(G)，T表示已经遍历过的边的集合，B表示剩余边的集合。因此，T与图G的所有顶点构成的极小连通子图，就是G的一棵生成树。由深度优先搜索的称为深度优先生成树；由广度优先搜索的称为广度优先生成树。 2、有向图 有向图和无向图类似。有向图的强连通分量，是对图进行深度优先遍历，遍历完成后，
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