图扑软件自研 HT for Web 产品曾参与搭建了众多拓扑可视化解决方案。如机房通信拓扑可视化，实现通过图形图像直观展示机房内部网络设备、服务器、存储设备以及之间连接关系的技术。...至于拓扑图中的“线”，即用于体现两个节点之间关系的元素，可由 ht.Edge 类型承担这一任务。...points 类型的连线，有两个非常重要的属性： edge.points：控制点信息； edge.segments：用来标识在绘制时如何使用 points 数组中的顶点信息。...这种效果可用于表示数据传输、能源流动或任何类型的动态连接。...动态性：能够实时反映系统或网络的变化，及时展现新增元素和调整后的结构关系，对于监控和管理系统状态尤为重要。 灵活性：用户可以根据需要选择不同的布局算法，调整图形的展示方式，更好地适应不同的分析场景。
前公众号平台改变了推送机制，点“赞”、点“在看”、添加过“星标”的同学，都会优先接收到我的文章推送，所以大家读完文章后，记得点一下“在看”和“赞”。...大家都知道关系图，它通常有两种形式的布局：环形布局和力导向布局，如下： 环形布局 力导向布局 但是如果需要动态增加关系图的节点，也就是让上图生长起来，动起来呢，于是就有了这个在线工具，工具地址如下...tools.buyixiao.xyz/timeline-relationship 只需要上传指定格式（CSV 文件，表头必须包括包括 source、target、value、publish_time 四列）的...CSV 文件，就能实时生成动态时序关系图。...如果没有上传文件，网页自动演示由 demo 数据生成的动态效果图。 可以设置时序的每帧间隔、关系图是环形布局还是力导向布局等，详情可以参考以下视频。
在真实的网络环境中，为了实时的威胁分析，需要构建动态图，即图中的节点和边是随着时间变化的。本文将分析基于动态图的异常检测在威胁分析中的应用，以供从事网络安全运营的人员参考。...二、基于动态图的威胁分析 2.1背景 随着图技术的发展，研究人员开始利用基于图的异常检测技术进行威胁分析。然而大多数提出的基于图的异常检测方法关注静态图，基于静态的链接方法会忽略图中异常的时间特征。...在基于动态图的异常检测技术的研究中，大多会将边聚合为图快照（利用过去时间段内数据构建的图）。...为了降低威胁分析与响应的周期需要实时地威胁分析，因此将基于动态图的异常检测技术应用到威胁分析中具有很高的研究价值。...图2 MIDAS算法 研究人员在MIDAS算法的基础上提出了MIDAS-R算法，该方法用关系方式来处理边，将时间和空间上相邻的边组合到一起。
为了提高闭环检测的效率提出了一个高效的两阶段分层重新识别过程，包括基于二进制操作的快速几何关系检索和强度结构重新识别。我们进行了详尽的实验证明，包括本地实验和公共数据集测试，来评估所提方法的性能。...图2：来自KITTI数据集的强度读数示例，强度信息与地标之间的关系用红色矩形进行了标注。...位置重识别 这里介绍了两阶段的层次化地点重新识别策略，首先是基于二进制运算的快速几何关系检索，其目的是提高算法的计算效率。...现有的基于LiDAR的闭环检测方法主要利用仅凭几何的描述子，忽略了强度信息，受到最近对LiDAR强度的研究启发，我们认为强度信息对于地点识别是有效的，并提出了一种名为扫描帧强度上下文的全局三维描述子。...、定位和建图的框架 动态的城市环境中杆状物的提取建图与长期定位 非重复型扫描激光雷达的运动畸变矫正 快速紧耦合的稀疏直接雷达-惯性-视觉里程计 基于相机和低分辨率激光雷达的三维车辆检测 用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集
01 研究背景 关系抽取是检测文本中实体之间的关系，它在生物医学文献挖掘方面有着不可或缺的作用。大多数现有的关系抽取模型可以分为两类：基于序列的关系抽取模型和基于依赖关系的关系抽取模型。...基于序列的模型仅仅针对单词序列，而基于依赖关系的模型针对整个依赖关系树。因此基于依赖关系的模型更能捕获有用信息，利于关系抽取。为了进一步提高性能，许多学术者还提出了各种剪枝策略来提取依赖信息。...然而，在剪枝的同时，基于规则的剪枝策略可能会删除整个树中的一些重要信息。因此，该文章提出了一种新的注意力引导图卷积网络(AGGCNs)，它直接对全树进行操作。...为了对大的连通图进行编码，该研究将密集连接引入GCN模型。在密集连接的帮助下，该研究能够对AGGCN模型进行深度较大的训练，从而能够捕获丰富的局部和非局部依赖信息。...3.3 交叉句子n元关系抽取结果 作者将AGGCN与以这三种为基准模型做了比较：1)基于所有实体对的最短依赖路径特征分类器，2)图结构的LSTM，3)具有剪枝树的图卷积网络模型。
其主要思想是，在给定一对图的情况下，基于条件图信息瓶颈的原理，从一个图中找到一个子图，该子图包含关于当前任务的最小充分信息，并与配对图相互关联。...模型 条件图信息瓶颈（Conditional Information Bottleneck): 给定随机变量X1、X2和Y，条件信息瓶颈原则旨在将X1压缩为瓶颈随机变量T1，同时保留用于基于随机变量X2...文章提出的方法称为CGIB，这是一种基于条件互信息的新颖关系学习框架，用于检测输入图的核心子图。如图1，对于一对图，首先使用GNN对齐进行编码。...然后，基于交互映射，计算嵌入矩阵˜E1和˜E2，每个矩阵都与其配对的图相关，计算方式为˜E1 = I · E2和˜E2 = I^T · E1，其中·表示两个矩阵之间的矩阵乘法。...其主要思想是，在给定一对分子的情况下，根据条件图信息瓶颈原则找到包含关于给定任务的最小充分信息的分子的子结构，并以配对的分子为条件。
，还可以识别环境中的对象并获取语义信息，以适应复杂环境并执行更智能的任务，传统的vSLAM方法通常基于静态环境的假设，而语义vSLAM可以预测动态环境中对象的移动属性，语义vSLAM中的相似对象知识表示可以共享...SegNet还经常用于室外环境中的语义分割任务，其优点是更好地保存图像边缘信息和更高的运行速度，与U-Net和SegNet相比，PSPNet考虑了上下文关系匹配问题，即使在复杂环境中也显示出良好的分割效果...为了解决这些问题，一些研究人员尝试了一种基于语义分割图像和语义点特征图的定位算法，该算法解决了长期视觉定位问题。在论文[71]中，还基于跟踪期间的语义信息建立了中期约束，减少了视觉里程计的漂移误差。...图3（a）（b）是不同视角的场景图像，（c） 基于传统vSLAM点云表示的3D地图，（d） 基于语义信息的环境重构 因此，研究人员尝试使用几何和先验感知信息来浓缩和理解3D点云的特征，这有助于机器人感知高层次的环境细节...总结 该综述总结了机器人视觉感知语义信息的最新发展，包括语义信息提取、对象关联、定位和建图，为了让读者了解该领域的现状，我们总结了调查中的一些代表性作品，介绍了三种基于深度学习模型的获取语义信息的方法：
攻击溯源就是基于这种因果关联把与攻击相关的信息关联到一起构建溯源图(provenance graph)，并从中找到攻击者及攻击路径。...MCI[2]提出一种基于因果推理模型的攻击溯源方法，它利用了LDX[3]因果推理模型挖掘系统调用之间精确的因果关系。 ?...离线的调查取证通常由安全运营专家来完成，MCI的任务是构建因果模型并基于此来解析相关的系统日志，并挖掘出精确的系统调用级日志的因果关系。图2显示了MCI因果推理的框架。...MCI包括两个阶段：因果关系模型的构建与模型解析。MCI利用LDX[3]因果模型来确定系统调用相关日志之间的因果关系。LDX是一个基于双向执行因果推断模型。...溯源图的构建依赖于网络侧与终端侧数据之间因果关系，研究细粒度的因果关系挖掘进一步精确溯源图依然是急需研究的工作。
我们使用下面的指令来看一下 $ ldd libA.so 得到如下信息： linux-vdso.so.1 => (0x00007ffd09def000) libB.so => ....官方一点的答案就是，自从binutils 2.22版本以后，如果你在程序中使用了你依赖的动态库所依赖的动态库中的函数时，你就必须显式的指定你依赖的动态库所依赖的动态库。...说那么多，我们更想知道的是，通过修改什么参数可以解决这个问题呢？因为你可能不想在编译程序的时候要把动态库所依赖的所有动态库都显示链接一遍。...当打开了这个选项的时候，编译器在链接的时候是不会递归的去获取依赖动态库的依赖项的，于是就会出现上述的问题。...的段，这个段里面会记录其依赖的动态库信息，其标志位为DT_NEEDED。
CRNN 本项目是PaddlePaddle 2.0动态图实现的CRNN文字识别模型，可支持长短不一的图片输入。CRNN是一种端到端的识别模式，不需要通过分割图片即可完成图片中全部的文字识别。...CRNN的结构主要是CNN+RNN+CTC，它们分别的作用是，使用深度CNN，对输入图像提取特征，得到特征图。...数据列表的格式如下，左边是图片的路径，右边是文字标签。...该训练支持长度不一的图片输入，但是每一个batch的数据的数据长度还是要一样的，这种情况下，笔者就用了collate_fn()函数，该函数可以把数据最长的找出来，然后把其他的数据补0，加到相同的长度。...预测 训练结束之后，使用保存的模型进行预测。通过修改image_path指定需要预测的图片路径，解码方法，笔者使用了一个最简单的贪心策略。
[信息抽取]基于ERNIE3.0的多对多信息抽取算法：属性关系抽取 实体关系，实体属性抽取是信息抽取的关键任务；实体关系抽取是指从一段文本中抽取关系三元组，实体属性抽取是指从一段文本中抽取属性三元组；信息抽取一般分以下几种情况一对一...，其schema在传统简单关系类型基础上添加了多元复杂关系类型，此外其构建语料来自百度百科、百度信息流及百度贴吧文本，全面覆盖书面化表达及口语化表达语料，能充分考察真实业务场景下的关系抽取能力。...为了突破双语语料规模对多语言模型的学习效果限制，提升跨语言理解的效果，我们提出基于回译机制，从单语语料中学习语言间的语义对齐关系的预训练模型 ERNIE-M，显著提升包括跨语言自然语言推断、语义检索、语义相似度.../examples/目录下的json配置文件。 预测分为以下几个步骤： 基于示例的数据集，可以运行以下命令在预测集（predict.txt）上进行预测： 预测运行的日志会自动保存在....ERNIE信息抽取技术，对属性和关系的抽取涉及多对多抽取，主要是使用可ERNIEKIT组件，整体效果非常不错，当然追求小样本学习的可以参考之前UIE项目或者去官网看看paddlenlp最新的更新，对训练和部署进行了提速
信息抽取基于ERNIE3.0的多对多信息抽取算法：属性关系抽取实体关系，实体属性抽取是信息抽取的关键任务；实体关系抽取是指从一段文本中抽取关系三元组，实体属性抽取是指从一段文本中抽取属性三元组；信息抽取一般分以下几种情况一对一...在传统简单关系类型基础上添加了多元复杂关系类型，此外其构建语料来自百度百科、百度信息流及百度贴吧文本，全面覆盖书面化表达及口语化表达语料，能充分考察真实业务场景下的关系抽取能力。...为了突破双语语料规模对多语言模型的学习效果限制，提升跨语言理解的效果，我们提出基于回译机制，从单语语料中学习语言间的语义对齐关系的预训练模型 ERNIE-M，显著提升包括跨语言自然语言推断、语义检索、语义相似度.../examples/目录下的json配置文件。预测分为以下几个步骤：基于示例的数据集，可以运行以下命令在预测集（predict.txt）上进行预测：预测运行的日志会自动保存在....ERNIE信息抽取技术，对属性和关系的抽取涉及多对多抽取，主要是使用可ERNIEKIT组件，整体效果非常不错，当然追求小样本学习的可以参考之前UIE项目或者去官网看看paddlenlp最新的更新，对训练和部署进行了提速
根据先前几篇内容的框架，今天介绍leaflet在线地图的第三篇，以线条元素构造的路径图。...以上我用百度地图的坐标拾取平台采点拾取的背景地铁一号线和五号线的车站地理位置信息，（因为没有现成的数据，只能手工采点，可能不是很准确） 今天要介绍的leaflet类型是线条，也即addPolylines...addPolylines(map, lng = NULL,lat = NULL, #指定数据源并做经纬度声明 layerId = NULL, group = NULL, #图层分组（制作动态可见性交互时使用...） stroke = TRUE, #是否呈现路径线 color = "#03F",weight = 5,opacity = 0.5, #关于线条的颜色、宽度、透明度 fill...使用可自定义的圆点标识车站位置 leaflet()%>% addTiles()%>% addPolylines(data=data1,~lon,~lat,color="blue")%>% addPolylines
UML表示类图如图所示： 2、接口的表示 在UML中，接口使用一个带有名称的小圆圈来进行表示： 但有的地方在类名前加上“>”来表示接口： 除了类与接口的表示之外，我们还需要了解类与接口之间的几种关系...聚合关系是关联关系的一种，是强的关联关系；关联和聚合在语法上无法区分，必须考察具体的逻辑关系。...如公司和部门是整体和部分的关系，没有公司就不存在部门。 组合关系是关联关系的一种，是比聚合关系还要强的关系，它要求普通的聚合关系中代表整体的对象负责代表部分的对象的生命周期。...UML图，比较形象地展示了各种类图关系： 注：大雁和雁群的聚合关系弄反了，应该是雁群是整体，即菱形在雁群这边。...下面附上各类图关系的表示图，方便查询： 参考资料： [1]：http://blog.csdn.net/tianhai110/article/details/6339565 [2]：http://www.cnblogs.com
因为在生成代码的时候，这两个关系类都不会增加属性。 （二）依赖关系图与代码的对应关系 ?...源类了解目标类的所有的属性和方法，但目标类并不了解源类的信息。 ? 2、双向关联：源类和目标类相互了解彼此的信息。如将Water类和Climate类之间改为双向关联。 ?...表明大雁类在实例化之前，一定要先实例化翅膀类（Wings），这两个类紧密的耦合在一起，同生共灭。翅膀类（Wings）是不可以脱离大雁类（Goose）而独立存在。 （3）信息的封装性不同。...这种依赖关系限制了灵活性并最终限制了复用性。 对象组合是通过获得对其他对象的引用而在运行时刻动态定义的。...由于组合要求对象具有良好定义的接口，而且，对象只能通过接口访问，所以我们并不破坏封装性；只要类型一致，运行时刻还可以用一个对象来替代另一个对象；更进一步，因为对象的实现是基于接口写的，所以实现上存在较少的依赖关系
让我们看看这位学霸是如何巧妙利用节点的“邻里关系”，来选择图数据和改进图神经网络吧！...1 背景知识 a）图数据与数据分类 图是一种强大的数据结构，能够轻松地表示实体（即节点）之间的各种关系（即边）。 实体可以是社交网络中的用户个体，或者分子结构图中的原子。...关系可以是社交网络中用户之间的朋友关系、相似性关系等，或者分子结构图中原子之间的相互关系。 一般在图数据中，节点（实体）的选择是固定的，但是边的构建方法却多种多样。...b）图神经网络 图神经网络（GNN）广泛应用于图数据的表示学习。它可以利用图中的关系信息，捕捉到节点邻居的丰富特征，从而提升下游基于图数据的任务表现。...问题来了：什么样的图数据（关系），是适合目前的图神经网络的？ 答案：利用数据关系带来的性能提升，和原始图数据中节点从邻居获取的信息的“数量”和“质量”有关！
作者：无疆WGH编辑：郑欣欣@一点人工一点智能原文地址：动态环境SLAM | Remove, then Revert - 基于多分辨率深度图的动态物体移除方法00 前言通常，按照执行时机的不同，动态物体过滤算法可以分为两类...：一是在SLAM过程中在线过滤动态点云，为了保证实时性，通常只能利用相邻(时间相邻或空间相邻)几帧点云互相对比，检测出动态部分；二是用后处理的方式过滤动态点云，此时可以考虑整个SLAM过程中所有的帧的信息...该类方法通常基于聚类，比如，Litomisky等人基于确定视角下的特征分布直方图(VFH, Viewpoint Feature Histogram)来从静态聚类中区分出动态聚类；Yin等人则认为相邻帧配准过程中匹配误差较大的点很可能是动态点...，用这些点作为种子进行区域生长，搜索出的聚类即是动态聚类；此外，Yoon等人也提出了一种基于区域生长过滤动态聚类的方案。...基于分割的方法中不得不提的还有基于深度学习的语义分割方法，语义分割直接label出了哪些点是动态物体，建图算法只需要直接弃掉这些点即可，简单粗暴。
SpERT_chinese 基于论文SpERT: "Span-based Entity and Relation Transformer"的中文关系抽取，同时抽取实体、实体类别和关系类别。...获取数据 这里使用的数据是千言数据中的信息抽取数据，可以去这里下载：千言（LUGE）| 全面的中文开源数据集合 。...训练集 dev.json # 验证集，如果有测试集，也可以生成test.json duie_prediction_example.json # 预测样本 duie_types.json # 存储的实体类型和关系类型...relations里面的head和tail对应的是entities里面实体的列表里的索引。...需要注意的是，这里我只使用了训练集的10000条数据和验证集的10000条数据训练了1个epoch。 python .
具体而言，DGCL采用图卷积提取药物和基因之间的显式局部关系。同时，动态超图结构学习和超图消息传递的配合使模型能够在全局区域内进行信息聚合。...图神经网络由于其在药物基因二部图下建立关联的强大能力而成为一种很有前途的方法。尽管基于图神经网络的方法被广泛采用，但其中许多方法在无法获得高质量和足够的训练数据的情况下会出现性能下降。...图1 DGCL结构图 DGCL首先构造原始的药物-基因二部图来模拟观察到的相互作用。药物和基因之间的明确关系由节点的局部拓扑编码，采用了图卷积神经网络的简化版本来捕获图上的局部依赖。...然而，尽管现有的基于图的模型能够提取观察到的DGI的局部结构信息，但难以从不变的图结构中了解药物或基因之间的潜在相关性。...根据初始二部图和特定任务监督信号的拓扑关系，可以在线构造反映药物和基因之间隐式依赖关系的超图，基于两个可学习的邻接矩阵进行动态超图结构学习。
泛化（Generalization） 【泛化关系】：是一种继承关系，表示一般与特殊的关系，它指定了子类如何特化父类的所有特征和行为。...聚合关系是关联关系的一种，是强的关联关系；关联和聚合在语法上无法区分，必须考察具体的逻辑关系。 ...组合关系是关联关系的一种，是比聚合关系还要强的关系，它要求普通的聚合关系中代表整体的对象负责代表部分的对象的生命周期。...依赖(Dependency) 【依赖关系】：是一种使用的关系，即一个类的实现需要另一个类的协助，所以要尽量不使用双向的互相依赖. ...各种关系的强弱顺序： 泛化 = 实现 > 组合 > 聚合 > 关联 > 依赖 下面这张UML图，比较形象地展示了各种类图关系： ?
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