01 OCX开发总结 首先，使用ocx意味着，网站只支持windows！！ MFC ActiveX和ATL C++ ocx开发，有ATL和MFC ActiveX两套框架。...数据类型 一般使用LONG（整型）BSTR（字符串）类型就够了。...遇到棘手的情况，使用VARIANT类型——union定义的“万能类型”，当年在VB、VC、C#等扩平台调用时出现过问题，使用复杂，现在具体已经记不清了。...建议不要使用bool类型，用long代替：当年在客户那出bug了，最后的原因是true！=true，VB的true值是1，VC是8位全1——255，1！=255。...如若使用ocx的bool，推荐判false——都是0。
负载均衡 当系统面临大量用户访问，负载过高的时候，通常会使用增加服务器数量来进行横向扩展，使用集群和负载均衡提高整个系统的处理能力 服务器集群负载均衡原理？...支持更多的编码类型且不对数据类型限制 有没有去研究webpack的一些原理和机制，怎么实现的 解析webpack配置参数，合并从shell传入和webpack.config.js文件里配置的参数...在解析文件递归的过程中根据文件类型和loader配置找出合适的loader用来对文件进行转换。 递归完后得到每个文件的最终结果，根据entry配置生成代码块chunk。...Object和Array这样的复杂类型的 也就是说a和b指向了同一块内存，所以修改其中任意的值，另一个值都会随之变化，这就是浅拷贝 浅拷贝， ”Object.assign() 方法用于将所有可枚举的属性的值从一个或多个源对象复制到目标对象...支持更多的编码类型且不对数据类型限制 有没有去研究webpack的一些原理和机制，怎么实现的 解析webpack配置参数，合并从shell传入和webpack.config.js文件里配置的参数
人工智能辅助撰写文章的技术现在无处不在!ChatGPT已经解锁了许多基于语言的人工智能应用程序，人工智能在任何类型的内容生成中的使用都已经达到了以前前所未有的高度。...所以能够获得可靠和值得信赖的工具来检测人工智能生成的内容是一个非常重要的问题。所以本文将提供构建这样一个工具的思路和技术规范。...与本文中提到的方法相比，他们似乎使用了不同的方法。 我们的分类器是一个语言模型，对同一主题的人类编写文本和人工智能编写文本的数据集进行微调。...似乎GPTZero使用perplexity 和Burstiness 来检测人工智能生成的文本。“Burstiness ”指的是某些单词或短语在文本中突发性出现的现象。...最近kaggle也发布了一个 LLM - Detect AI Generated Text 的比赛，目前的baseline只用的tfidf和lgb，有兴趣的也可以关注一下。
当计算机感染病毒时 简而言之， 对象通过其邻居的多数投票进行分类，对象被分配给其 k 个 最近邻居中最常见的类（k 是正 整数，通常是小 整数）。...如果 k = 1，则简单地将对象分配给该单个最近邻居的类。 ? 如果 k = 3 则星级为 B，如果 k = 6 则为 A. 我们如何选择邻居？ 暴力 让我们考虑具有二维图的简单情况。...使用较大的 D，它需要更长的时间。这被称为 “维度诅咒”。...如果孩子喜欢味道和颜色的组合，并且有 4 种（我在这里相当乐观:-)）不同的颜色，那么他已经必须选择 4x4 种不同的类型; 此外，如果他想要考虑饼干的形状，有 5 种不同的形状，那么他将不得不尝试 4x4x5...K（邻居）的值：随着 K 的增加，KD Tree 和 Ball 树的查询时间增加。
将学习到的向量表示用于链接预测，推荐，节点分类，聚类等问题，都取得了较好的效果。 异构图网络的挑战 1. 对异构图怎样采样？每个节点的邻居类型不同，邻居个数不同，和有的类型节点不是直接相连 2....提出HetGNN模型，可以同时捕捉结构和内容的异构，可以适用于直推式和归纳式任务 3....在多数据集实验，链接预测，节点分类，聚类等任务中表现良好 综上， 异构图定义 ：有多种类型的节点和多种类型的边的图，并且每个节点有不同类型的特征（文本，图像等）； 目的：学习异构图中每个节点的向量表示embedding...从节点v随机游走采样，采样固定长度，每次以概率p访问邻居节点或返回初始节点，每种类型节点采样数固定，确保每类节点都会被采样到。 2....对不同类型的邻居分组，不同类型的邻居，根据采样频率返回前k个 上述采样方法中： 1. 对于每种类型的节点都采样到了 2. 每种类型节点数量相同，并且高频邻居被选择 3.
譬如：如果是硬件类型是以太网，并且协议类型是 IP 协议，那么 ar_sha 字段和 ar_tha 字段分别为 6 个字节，而 ar_sip 字段和 ar_tip 字段分别为 4 个字节。...所以，当本机需要向某一台 邻居节点 主机发送数据时，首先需要通过上层协议地址与输出设备查找对应的 neighbour 对象是否已经存在。如果存在，那么就使用这个 neighbour 对象。...查找邻居节点信息 要查找一个 邻居节点 的信息，可以通过调用 neigh_lookup() 函数来完成，其实现如下： struct neighbour * neigh_lookup(struct neigh_table...read_lock_bh(&tbl->lock); // 通过设备和IP地址从邻居节点哈希表中查找邻居节点信息 for (n = tbl->hash_buckets[hash_val]...通过邻居节点的 IP 地址和输入设备来查找对应的邻居节点信息对象。 如果邻居节点信息对象已经存在，那么调用 neigh_update() 函数更新邻居节点信息对象的数据。
除了使用配体和受体进行通信外，细胞还使用包括间隙连接在内的多种通道与其近邻进行通信。然而，当前的方法无法有效捕获各种微环境的影响。...对于每种细胞类型，cellneighborx可以识别与配对细胞类型相关的不同基因集，从而提供进一步的见解。细胞根据邻近细胞的类型表达不同的基因。这些基因与关键的生物过程有关，如发育或转移。...将三个最近的邻居作为直接接触，DeepLinc发现了有助于细胞类型之间相互作用的特征基因，并推断出它们之间的近端相互作用。然而，它并没有揭示特征基因和相互作用的细胞类型之间的特定关系。...在基于图像的ST数据中，可以获得精确的细胞位置，cellneighborEX使用Delaunay三角剖分、径向距离或k近邻来找到最近的邻居。径向距离和KNN都需要先验知识。...cellneighborEX根据最近邻居的细胞类型将所有细胞分为两组。同型邻居由相同的细胞类型组成。异型邻居由不同的细胞类型组成。
当查询点靠近云时，该算法的性能比线性时间更接近对数时间，因为当查询点与最近的点云点之间的距离接近于零时，该算法只需使用查找查询点作为获取正确结果的关键。...当查询点靠近云时，该算法的性能比线性时间更接近对数时间，因为当查询点与最近的点云点之间的距离接近于零时，该算法只需使用查找查询点作为获取正确结果的关键。...当查询点靠近云时，该算法的性能比线性时间更接近对数时间，因为当查询点与最近的点云点之间的距离接近于零时，该算法只需使用查找查询点作为获取正确结果的关键。...近似最近邻 在某些应用程序中，检索最近邻居的“正确猜测”可能是可以接受的。在这些情况下，我们可以使用一种算法，该算法不能保证在每种情况下都返回实际的最近邻居，以换取提高速度或节省内存。...[20] 最近邻距离比 最近邻距离比率不是将阈值应用于从原始点到挑战者邻居的直接距离，而是根据与前一个邻居的距离的比率来应用阈值。它在CBIR中使用局部特征之间的相似性通过“示例查询”来检索图片。
如果表示是周期一致的，那么视频1（ NN 1）中的最近邻居帧应该返回到起始参考帧。 ? 使用起始参考帧和NN 1之间的距离作为训练信号来训练嵌入器。...注意尽管在姿势，光照，身体和物体类型方面存在许多差异，嵌入物如何集体移动。TCC嵌入编码不同的下蹲阶段而不提供明确的标签。 ? 右：输入执行深蹲练习的人的视频。左上角的视频是参考。...使用TCC，可以通过选择参考视频中每个帧的最近邻居来对齐许多视频，而无需其他标签，如下图所示。 ? 使用TCC空间中的帧之间的距离投射棒球的人的视频上的无监督视频对准的结果。...每帧检索 利用TCC，视频中的每个帧可以用作通过查找学习的嵌入空间中的最近邻居来检索相似帧的查询。嵌入功能足以区分看起来非常相似的帧，例如在保龄球发布之前或之后的帧。 ?...可以基于每帧从视频执行检索，即，可以使用任何帧来在大量视频中查找类似的帧。检索到的最近邻居显示该模型捕获场景中的细粒度差异。
概述 本文[1]介绍了Seurat 5.0.0中的加权最近邻（WNN）分析方法，这是一种用于整合和分析多模态单细胞数据的无监督框架。...在2021年发表于《Cell》杂志的一篇论文中，提出了一种名为‘加权最近邻’（WNN）的分析方法，这是一种无需监督的学习框架，它能够评估每种数据类型对每个细胞的具体贡献，从而实现对多种数据类型的综合分析...本文介绍了WNN分析流程，它分为三个主要步骤： 首先，对每种数据类型进行独立的预处理和降维； 其次，学习每种数据类型对于不同细胞的重要性，并构建一个综合这些数据类型的WNN图； 最后，对WNN图进行深入分析...通过CITE-seq和10x multiome两种单细胞多模态技术，展示了WNN分析的应用。不再仅仅依据单一数据类型来定义细胞状态，而是综合两种数据类型的信息来进行定义。...这一过程中，为每个细胞分配了特定的模态权重，并识别了它们的多模态邻居。这一计算过程是通过一个函数完成的，对于当前的数据集来说，大约需要两分钟。
近似最近邻算法（Approximate Nearest Neighbor, ANN）则是一种通过牺牲精度来换取时间和空间的方式从大量样本中获取最近邻的方法，并以其存储空间少、查找效率高等优点引起了人们的广泛关注...KNN 存在的问题 尽管 KNN 擅长查找相似项，但它使用详细的成对距离计算来查找邻居。...最近邻搜索从最上层开始进行粗略搜索，然后逐步向下处理，直至最底层。使用贪心图路径算法遍历图，并找到所需邻居数量。 HNSW 图结构。最近邻搜索从最顶层开始（粗放搜索），在最底层结束（精细搜索）。...最后将查询两个模型中的 K=10 和 K=100 时的最近邻，以度量「K」对速度的影响。首先导入必要的包和模型。...在每次迭代中，除了记录每种算法的耗时以外，还要检查 pct_overlap，因为一定比例的 KNN 最近邻也被挑选为 ANN 最近邻。
然而，大型知识图谱不可避免地存在数据噪声问题，这限制了基于知识图谱模型的泛化性能和可解释性。最近的研究试图通过图注意力网络（GAT）来解决这个问题。...同时得到每种药物的 H-hop 邻居节点，并随机对每一Hop的邻居节点进行采样构成药物的子图。...图2 LaGAT层的计算实现 3 实验 作者使用两个广泛使用的数据集 (1)二分类 DDI: 使用KEGG -drug的数据构建 KG和DDI 矩阵，其中包含1,925个批准的药物和56,983个批准的相互作用...对于Midazolam和Amobarbital，LaGAT 分配的概率最高的 DDI 类型是“可能会增加不良反应的风险或严重程度”。...的DDI类型，但无法正确预测Midazolam和Cyclosporine的DDI类型。
为了发现用户是否欺诈，我们不仅使用了用户节点自身的特征，还使用了几跳（hop）内邻居用户的特征。RGCN 是基于在图上运行的神经网络，专门为建模多关系图数据而开发。...所有的节点特征先传递到 RGCN 层，然后通过聚合来自相连邻居的学习表示（被称为“消息”），将其转换为节点表示的向量。来自相连邻居的消息会根据边的类型做加权。...为了解决这个问题，我们采用零填充的方法来保证输入的特征向量具有相同的维度；另外，我们定义了不同的边类型，并在模型训练中学习每种类型的不同权重。...数据提取框架将源 Hive 表转换为节点和关系表。节点表存储用户的特征，而关系表存储用户之间不同类型的边。 图分区 这个案例里的图的尺寸非常大，因此需要使用分布式的方式进行训练和预测。...原始图被划分为几个相对较小的图，以便能放入工作节点机器的（worker machine）内存。我们只对最近使用过 Uber 平台的用户的 x 跳子图感兴趣。
Kademlia 使用 m 位整数作为节点和资源的唯一标识。与 Chord 中的 "区间负责制" 不同, Kademlia 中的资源都是被离它最近的节点负责。...Kademlia 中最重要的过程是节点查找,给定一个 Key, 找出整个系统中距离它最近的 k 个节点。...这时，在其中取 k 个距离 Key 最近的节点, 就是节点查找的结果。...Tapestry 的路由 Tapestry 采用的基本查找和路由机制，当一条查找消息到达传递过程中的第n 个节点时，该节点和目的节点的共同前缀长度至少大于n。...为了进行转发，该节点将查找邻居映射表的第n+1 级中和目的标识符下一数位相匹配的邻居节点。转发过程将在每个节点中依次进行直到到达目的节点。
因此，采样的节点需要满足以下要求： 1） 尽可能多地对最近的节点进行采样，因为接近的节点（例如，一阶邻居）通常包含最相关的信息， 2）对每种类型的节点采样一定大小的节点集合， 3）对与其他节点交互（边）...具体如伪代码所示 3.2 构建局部交互图 在目标用户u和候选商品v的邻居采样之后，整合他们的邻居以获得u-v对的邻居，表示为 N_{uv} （ u,v \in N_{uv} ）。...由于不同类型的节点具有不同的特征组和特征空间，使用类型感知的特征转换层将它们映射到一个统一的空间中吗，表示如下，其中t(i)表示第i个节点的节点类型， h_i=Linear^{t(i)}(x_i) 3.3.2...本节使用图掩码机制来强制头部显式关注具有图先验的不同子空间。...基于上面描述的四种类型的交互图，将头部分为四组，并使用相应的邻接矩阵应用图掩码。
(Notice:OSPF报文头部24字节) 1、3个阶段 邻居发现阶段： 直连路由器形成邻居关系，在broadcast和NBMA中还要选举DR/BDR ?...2、3张表 邻居表（neighbor table）： OSPF用邻居机制来发现和维持路由的存在，邻居表存储了双向通信的OSPF路由器列表。 ?...3、5种报文（Notice：每种报文都包括24字节的OSPF报文头部） （1）Hello：建立和维护OSPF邻居关系。 ? ?...ID Packet Checksum（16bit）：整个报文的校验 Auth Type（16bit）：认证类型；0表示没有认证，1表示简单的口令认证，2表示MD5认证 Auth Data（64bit）：...汇总链路通告），LSA-5（自治系统扩展路由通告），LSA-7（非完全端区NSSA扩展） Link-State ID（32bit）：链路状态ID，每种类型的LSA定义各不相同 Advertising Router
【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以...抽象的Agent基类 为了体现继承和多态性，增加代码的复用性和可读性，我们先把Agent类做一个抽象，基类Agent除具备之前提到的一些执行策略、执行行为、学习等基本功能外，同时还具有记住一定数量的已经经历过的状态转换对象的功能...该对象表示的即是个体的记忆内容，它将记录个体在一定期限内所经历过的状态和行为等相关信息。...我看到过的一些模型使用一个叫“Memory”的概念来记录个体既往的经历，其建模思想是Memory仅无序存储一系列的Transition，不使用Episode这一概念，不反映Transition对象之间的关联...此外，我还额外设计了一个方法来获取经历中最近的Episode；当然也可以想终端输出其简要信息。 至此，个体基于离线学习的条件就具备了。
示例：K 最近邻 让我们快速了解如何沿着多个轴使用这个argsort函数，来查找集合中每个点的最近邻居。我们首先在二维平面上创建一组 10 个随机点。...如果我们只是对最近的k个邻居感兴趣，我们所需要的就是对每一行进行分区，以便最小的k + 1个平方距离首先出现，更大的距离填充数组的剩余位置。...，让我们快速绘制点和线，它表示从每个点到其两个最近邻居的连接： plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=100) # 绘制每个点到它的两个最近邻的直线 K = 2 for i...# 使用一些 zip 魔法来实现 plt.plot(*zip(X[j], X[i]), color='black') 图中的每个点都有到两个最近邻居的绘制的线。...你可能会尝试通过手动循环数据，并单独对每组邻居进行排序，来执行相同类型的操作，但这几乎肯定会产生比我们使用的向量化版本更慢的算法。
因为每次预测时要计算待预测样本和每一个训练样本的距离，而且要对距离进行排序找到最近的k个样本。我们可以使用高效的部分排序算法，只找出最小的k个数；另外一种加速手段是k-d树实现快速的近邻样本查找。...假设离测试样本最近的k个训练样本的标签值为yi，则对样本的回归预测输出值为： ? 即所有邻居的标签均值，在这里最近的k个邻居的贡献被认为是相等的。同样的也可以采用带权重的方案。...下面我们介绍文献[9]的方法，它使得变换后每个样本的k个最近邻居都和它是同一个类，而不同类型的样本通过一个大的间隔被分开，这和第8章将要介绍的线性判别分析的思想类似。...如果原始的样本点为，变换之后的点为y，在这里要寻找的是如下线性变换： ? 其中L为线性变换矩阵。首先定义目标邻居的概念。一个样本的目标邻居是和该样本同类型的样本。...通过这个线性变换，同类样本尽量都成为最近的邻居节点；而不同类型的样本会拉开距离。这会有效的提高kNN算法的分类精度。 实验程序 下面用一个例子程序来演示kNN算法的使用，这里我们对2个类进行分类。
1.2 代码示例 KD-trees使用kdd_search()和查找radius_search() ： pointcloud_kdd_radius.cpp 点云数据集上的KD树查找：pointcloud_example.cpp...A.建立具有单一索引的KD树（没有随机化的KD树，没有大致的搜索）。快速，线程安全地查询KD树上最近的邻居。接口是： 1....nanoflann :: KDTreeSingleIndexAdaptor ::knnSearch() 找到num_closest最近的邻居query_point[0:dim-1]。...这在某些情况下可能更有效，而不是用结果构建一个巨大的向量对。 B. 使用2D和3D点云或N维数据集。 C. 直接使用Eigen::Matrix类（矩阵和向量向量） D....3.性能 3.1 nanoflann：更快，更少的内存使用 3.2 原始flann对比nanoflann 许多点云算法（如ICP）中最耗时的部分是查询最近邻居的KD树。
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