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如何在SSH连接linux的情况下使用wireshark抓包TSINGSEE青犀视频云边端架构产品中的问题？

TSINGSEE青犀视频云边端架构产品EasyNVR、EasyDSS、EasyGBS等都是有两种操作系统的版本，一种是linux，一种是windows。...当我们在使用SSH连接远程客户服务器的时候可以有两种方式进行抓包，分别是： 通过tcpdump进行抓包，对于tcpdump抓包，保存到服务器，在拷贝到本地进行分析。...通过wireshark进行抓包，对于ssh连接后，如何使用wireshark？ 本文我们就简单介绍一下如何在SSH连接linux的情况，使用wireshark进行抓包。...再次连接SSH ? 8、连接成功后，再次运行wireshark ? 可以看到wireshark正常启动了，就可以正常使用wireshark了。...如果大家对TSINGSEE青犀视频云边端架构产品的抓包仍有疑问，欢迎联系我们了解。

1.9K20

数据结构之红黑树

但是复杂的是3节点，3节点是2-3树中特有的一种节点，对于3节点来说，相应的它包含有两个元素，但是现在想实现的线段树中，每一个节点只能存储一个元素，由于3节点中有两个元素，我们只好使用两个节点来表示这种...但是，我们实现的二分搜索树，其实对边这样的一个对象是并没有相应的类来表示的，那么同样在红黑树中，我们也没有必要对于每两个节点，它们之间所连接的这个边实现一个特殊的类来表示，可是这个边又是红色的，如何来表示特殊的颜色的边呢....由于每一个节点只有一个父亲，换句说话，每一个节点和它父亲节点所相连接的那个边只有一个边，那么，可以将这个边的信息存放在节点上，换句话说，我们把b这个节点做一个特殊的标识，比如让它变成是红颜色，在这种情况下...，就表示，b这个节点它和父亲节点相连接的那个边是红色的，它是一个特殊的边，实际上，它的意思就是b这个节点和它的父亲节点c这个节点在原来的2-3树中是一个并列的关系，是一起存放在3节点中的，这样一来，巧妙的将特殊的边的信息存放在了节点上...就使用红色的线连接起来，其中17是33的左孩子，同时17这个节点是红色的，它代表的是和它的父亲节点相连接的这个边是一个红色的边，是一个特殊的边，这是因为它和它的父亲节点33本身应该是在原来的2-3树中合在一起是一个

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知识图谱入门（一）

对于标记和描述图中节点和边的术语，标准的知识表达形式（例如本体和规则）可以用于定义和推理这些术语的语义。而可扩展的图分析框架可用于计算中心性、集群、摘要等，以进一步了解所描述的领域。...然而，目前还没有文章提供关于知识图谱的通用总结，描述如何使用知识图谱，具体使用了哪些技术，以及与现有的数据管理主题的关联性。...通过上述案例可以看出，对于来源多且变化大的数据，使用关系型数据库建模可能需要承担多次迭代的高额成本。...在知识图谱中，节点用于表示实体，而边则用于表示实体间的（二元）关系。下图给出了旅游局如何将相关活动数据建模为一个有向标记图的示例： ?...例如图中的 EID15 和 EID16，除了创造内部标识符，我们也可以选择使用空白节点来表示它们。第三节中将更加详细地讨论这些节点。

2.4K20

通过局部聚集自适应的解开小世界网络的纠结

社会网络的特征值： 三点组：全局集聚系数基于节点的三点组。一个三点组由三个节点组成，其中可以两边连接(为闭三点组)或三边连接(开三点组)，统称连通三点组。...为了在算法的每一次迭代中找到这些位置，每个节点都被重新定位为所有其他节点的函数。在下一节中，我们将提出一个仅依赖于图形结构的度量，但是它仍然是最终布局质量的一个适当的指示器。...算法1描述了如何通过计算原始图的聚类系数来提高效率，并迭代地更新正在删除的每条边的三角统计数据。 当边缘e被删除(第7行)时，所有的三角形(Tr)都会被销毁。...对于每一个这样的结构，我们想要量化它的结构是如何被一组固有的群集所组成的。...使用真实世界和合成网络进行的实验评估，证实了其在四边形Simmelian脊骨上的有效性，结果也可能扩展到其他密度的基础上。此外，我们还展示了如何有效地计算每一个可能的阈值参数的聚类系数。

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ICDE2023 | DGNN: 基于解耦图神经网络的社会化推荐系统

受到图神经网络成功的启发，越来越多的社交推荐方法使用图神经编码器对用户之间的社交关系图进行建模，迭代地进行信息传播，以捕捉用户的高阶社交关系信息。...因此图中包含有用户节点、商品节点、以及商品关系节点，用户与商品之间的边代表历史交互记录，用户之间的边代表社交关系，商品间关系则通过“商品-关系类别-商品”来表现。...在之后的信息聚合过程中，不仅对同一种关系下的多条边进行聚合，也对同一节点收到的多种异构关系进行聚合。上述过程完成了图神经网络的单次迭代，后续叠加多次迭代以提取异构网络中的高阶关系。...对用户节点来说，需要聚合用户-用户社交关系带来的传播信息，以及用户-商品交互关系的传播信息；对商品节点来说，则需要聚合商品-商品关系的传播信息，以及用户通过交互行为传播的用户信息。...因此，对用户、商品节点来说，需要进行两种类型节点的信息聚合。DGNN采取了先聚合单种关系的所有信息、再综合多种关系的做法。

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这次我们来学习深入解析java虚拟机：C2编译器，编译流程吧

本书主要使用Ideal图和理想图两种叫法。 理想图是一个有向图，它由节点和边构成。节点表示程序的行为，如AddLNode节点表示对两个long数据做加法。...理想图的边表示控制流和数据流，边的实现是一个指针，这使得边显式地包含了Use-Def信息（从使用值的节点指向可能定义值的节点），编译器分析和优化可以直接使用这些信息而不需要再次计算，当对理想图变形时也可以直接修改...节点通常会产出一条输出边，但是有些节点也会产生很多输出，比如If#25节点会输出表示成功的control值和失败的control值。...具体到实现上，C2的做法是额外插入一个Projection节点来表示这些信息，此时Projection相当于标签。...指令选择（Instruction Selection）使用BURS技术将机器无关指令翻译成机器相关指令。 设置机器代码 C1和C2都遗留了一个未决问题：生成机器代码后如何替换原始的解释执行代码？

1.3K51

复杂性思维第二版 三、小世界图

Watts 和 Strogatz 提出了用于构建小世界图的过程： 从一个正则图开始，节点为n，每个节点连接k个邻居。 选择边的子集，并将它们替换为随机的边来“重新布线”。...如果边被重新布置，则它们使第一个节点保持不变，并随机选择第二个节点。它们不允许自环或多边；也就是说，节点不能拥有到它自身的边，并且两个节点之间不能拥有多个边。 这是我的这个过程的实现。...for循环枚举了边，并使用flip，它以概率p返回True，来选择哪些被重新布置。 如果我们重新布置节点u到节点v的边，我们必须选择一个节点来替换v，称为new_v。...集团是一组完全连接的节点；也就是说，在集团中的所有节点对之间都存在边。 假设一个特定的节点u具有k个邻居。如果所有的邻居都相互连接，则会有k(k-1)/2个边。...类似地，当我们处理距离为 2 的节点时，我们将他们的邻居的距离设为3。我们知道它们中没有一个的距离为1或2，因为如果有的话，我们将在之前的迭代中发现它们。 等等。

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tensorflow架构

，在特殊边的起始节点完成运算之前，特殊边的结束节点不会被执行。...特殊边可以在client端被直接使用 会话(Session) 客户端使用会话来和TF系统交互，一般的模式是，建立会话，此时会生成一张空图；在会话中添加节点和边，形成一张图，然后执行。...跨设备通信 当两个需要通信的op在不同的机器上时，就需要跨设备通信，当它们需要通信时，TF会在它们之间的联系中添加Send和Recv节点，通过Send和Recv之间进行通信来达到op之间通信的效果。...为了保存状态，每个Variable的节点都去连接一个Save的节点。这些save节点会每隔一段时间或每隔几次迭代运行一次。...自从TF将op剖离之后，所有的策略都依赖于节点来实现，Variable利用节点实现，状态保存也用节点实现。感觉还是很不一样的。

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图神经网络的自监督学习

Random walk sampling：从初始节点开始，迭代地进行采样。每一次迭代中，都有pij的概率从当前节点vi游走到下一节点vj，并有pr=0.8的概率返回到初始节点。...S2GRL：两个节点间的交互不仅仅限于它们的直接连接，为此，S2GRL将邻接矩阵重构任务推广到预测两个给定节点的k跳连通性（k-hop connectivity prediction）。...长度为l的元路径由下面序列定义： ? ti表示路径中第i条边的种类。给定异构图中的两个节点和K个元路径，编码器f和预测头gi(i = 1，…，K)被训练来预测这两个节点是否由各个元路径连接。...4.3 多阶段自训练 预测目标不是从输入图中获得的标签，而是从前一阶段的预测中获得的伪标签。 在节点级半监督设置下，多级自训练利用标记节点来指导对未标记节点的训练。...社交网络属性预测：社交网络图数据集将每个实体(例如，用户或作者)视为一个节点，将它们的社交连接视为边。由于不同数据集中的社交网络表现不同，社交网络图数据集通常不用于迁移学习。

1.5K20

图神经网络(GNN)的简介「建议收藏」

在计算机科学中，图是由顶点和边两部分组成的一种数据结构。图G可以通过顶点集合V和它包含的边E来进行描述。 根据顶点之间是否存在方向依赖关系，边可以是有向的，也可以是无向的。...本文将介绍该论文中描述的算法, 在节点分类问题中，每个节点v都可以用其特征x_v表示并且与已标记的标签t_v相关联。给定部分标记的图G，目标是利用这些标记的节点来预测未标记的节点标签。...x_co[v] 代表连接顶点v的边的特征，h_ne[v]代表顶点v的邻居节点的嵌入表示，x_ne[v]代表顶点v的邻居节点特征。...这是因为在原始方法中，不同的迭代使用转移函数f的相同参数，而不同MLP层中的不同参数允许分层特征提取； 2.不能处理边缘信息（例如知识图谱中的不同边可能表示节点之间的不同关系）； 3....在图中的节点上执行随机游走生成节点序列; 2. 运行skip-gram，根据步骤1中生成的节点序列学习每个节点的嵌入; 在随机游走过程中，下一个节点是从前一节点的邻居统一采样。

1.3K40

关于图算法 & 图分析的基础知识概览

图算法提供了一种最有效的分析连接数据的方法，它们描述了如何处理图以发现一些定性或者定量的结论。图算法基于图论，利用节点之间的关系来推断复杂系统的结构和变化。...如下图所示，有向图和无向图都可能包含循环，所不同的是，有向图的路径必须遵循边的方向。...Prim 算法与Dijkstra 的最短路径类似，所不同的是， Prim 算法每次寻找最小权重访问到下一个节点，而不是累计权重和。并且，Prim 算法允许边的权重为负。 ?...那你能如何解释 PageRank 方程中的 1-d 呢？实际，1-d 代表不通过链接访问，而是随机输入网址访问到网页的概率。 PageRank 算法采用迭代方式计算，直到结果收敛或者达到迭代上限。...在 LPA 算法中，节点的标签完全由它的直接邻居决定。算法非常适合于半监督学习，你可以使用已有标签的节点来种子化传播进程。 LPA 是一个较新的算法，由 Raghavan 等人于 2007 年提出。

3K30

Bengio 团队力作：GNN 对比基准横空出世，图神经网络的「ImageNet」来了

如原文第 5.3 节所述，ZINC 是一个已经存在的真实世界中的分子数据集。每个分子可以被转换成图的形式：每个原子作为一个节点，每个化学键作为一条边。...3 图神经网络简介 从最简单的形式上来说，图神经网络根据以下公式迭代式地从一层到另一层更新其中的节点表征： ? 其中 ? 是节点 i 在第 l+1 层中的 d 维嵌入表征， ?...给出了两次实验的结果，这两次实验所使用的超参数是相同的，但是使用的随机种子是不同的。作者分别展示了这两次实验的结果，从而说明排序和可复现性的差异。...SBM 是一种随机图，它为每个节点按照以下的规则分配所属社区：对于任意两个节点来说，如果它们从属于同一个社区则它们被连接在一起的概率为 p，如果它们从属于不同的社区则它们被连接在一起的概率为 q（q 的值作为噪声水平...此外，这种 GNN 还有一个优点，那就是它们可以显式地使用边的特征（例如，分子中两个原子之间的化学键类型）如表 4 所示，对于 ZINC 分子数据集而言，GatedGCN-E 使用化学键的边特征，相较于不使用化学键的

90630

神经网络图的简介（基本概念，DeepWalk以及GraphSage算法）

在计算机科学中，图是一种数据结构，由顶点和边组成。图G可以通过顶点集合V和它包含的边E来进行描述。 ? 根据顶点之间是否存在方向性，边可以是有向或无向的。 ? 顶点通常称为节点。...在节点分类问题中，每个节点v都可以用其特征x_v表示并且与已标记的标签t_v相关联。给定部分标记的图G，目标是利用这些标记的节点来预测未标记的节点标签。...https://arxiv.org/pdf/1812.08434 x_co[v] 代表连接顶点v的边的特征，h_ne[v]代表顶点v的邻居节点的嵌入表示，x_ne[v]代表顶点v的邻居节点特征。...这是因为，在原始方法中，不同的迭代使用转移函数f的相同参数，而不同MLP层中的不同参数允许分层特征提取。...1中生成的节点序列学习每个节点的嵌入 在随机游走过程中，下一个节点是从前一节点的邻居统一采样。

1.4K40

QA派｜GNN工业应用-PinSAGE

论文中涉及到的数据为20亿图片（pins），10亿画板（boards），180亿边（pins与boards连接关系）。...PinSAGE有特别区分pin节点和board节点吗？ 没有。PinSAGE并没有明确区分pin节点和board节点。 只使用节点来作为一般指代。...如果只使用“hard”负样本，会有什么问题？ 如果训练全程都使用“hard”负样本，会导致模型收敛速度减半，训练迭代次数加倍。 如何解决只使用“hard”负采样带来的问题？...PinSAGE为什么要使用生产者-消费者模式？ 训练过程中，上亿节点的邻接表和特征矩阵都是存在内存里的，然而CONVOLVE的聚合操作却在GPU上执行，从GPU访问内存并不是一个高效的过程。...为了解决GPU访问内存低效的问题，PinSAGE使用一种叫做re-indexing的技术： 构建一个子图，这个子图包含当前minibatch的目标节点集和它们的邻居节点； 这个子图包含的节点的特征会被抽出来

2K41

tensorflow架构

，在特殊边的起始节点完成运算之前，特殊边的结束节点不会被执行。...特殊边可以在client端被直接使用 会话(Session) 客户端使用会话来和TF系统交互，一般的模式是，建立会话，此时会生成一张空图；在会话中添加节点和边，形成一张图，然后执行。...跨设备通信 当两个需要通信的op在不同的机器上时，就需要跨设备通信，当它们需要通信时，TF会在它们之间的联系中添加Send和Recv节点，通过Send和Recv之间进行通信来达到op之间通信的效果。...为了保存状态，每个Variable的节点都去连接一个Save的节点。这些save节点会每隔一段时间或每隔几次迭代运行一次。...自从TF将op剖离之后，所有的策略都依赖于节点来实现，Variable利用节点实现，状态保存也用节点实现。感觉还是很不一样的。

75090

CS224W 3.2-Motifs and Structural Roles in Networks

每一步随机挑选一对edges然后改变edge所对应的终止节点 重复下去 比如将 img A-B,C-D改为A-D,C-B（做一个cross） 迭代次数（做cross次数）足够多的话可以保证收敛。...图G和H是同构的，那么它们的阶相同，大小相同，各顶点度数也对应相同 可以理解edges是具有弹性的绳子，同构表示，节点固定，对G“扯一扯”绳子即可变换成H# img 我们用graphlets来作为一个在节点层面的子图度量...我们回顾一下什么是degree degree是一个节点上的边的个数 现在把degree的概念推广到graphlets上--graphlet degree vector：一个节点touch的graphlets...的子图为形式a的有两个，b的有一个，注意到c是0个（因为G中节点之间是连接的，并不像c这样），将v作为d节点的子图有两个 所以graphlet度向量表示的是给定节点touch的给定轨迹的子图个数 现在学习如何找...roles和groups是一种互补的概念 img 更正式的描述 结构等价性（structural equivalence)--两个节点称为结构等价的，如果它们和所有其他节点都有着相同的关系 这是从社会网络中引用过来的一个概念

78910

【阅读】A Comprehensive Survey on Electronic Design Automation and Graph Neural Networks——EDA+GNN综述翻译

使用时空图的一个例子是计算机视觉领域的动作识别问题[63]。在这个问题中，人体关节，即固有的体内连接，代表了空间图连接。跨连续帧连接人体关节的边，即帧间边，表示时间图连接。         ...例如，如果节点映射到 DSP 模块或查找表 (LUT)，它们将分别标记为 1 或 0。类似地，如果边的连接节点映射到同一设备，则边标记为 1。...为此，使用网表和主要端口的组件作为节点，并将它们之间的连线作为边来构建有向图。节点特征是 4-D 向量，包含有关每个门的逻辑级别、可控性和可观察性属性的信息。...GANA 将隐藏的晶体管级网表转换为二分图，其中网络和元素是节点，而边仅将元素连接到其对应的网络。边缘特征告诉元件如何连接到其网络，即是通过源极、漏极还是栅极。...模拟网表映射到超图，其中节点是管脚和器件，例如晶体管、二极管、电容器和电阻器。超边是它们之间的连接。特征向量是单热编码向量，提供有关设备或引脚类型的信息。

50330

新人友好~「图神经网络前沿进展与应用」中文综述

据,例如互联网、知识图谱、社交网络、蛋白质、化合 物分子等.尽管深度学习在欧式结构数据上取得巨 大的成功,但在图结构数据上,基于神经网络的深度 学习表现得并不好.在图结构数据中,节点与节点之 间的边连接可能是均匀分布的...节点与节点之间没有严格意义上的先后顺序.对于神经网络的输入端而言,这些数据没有固定的输入 尺寸.在数学表达上,这些数据与欧式结构数据相 比,每一个区块的特征矩阵维度都不是统一的,如图 1所示.由于无法使用统一规整的算子对数据编排..., 导致 CNN 等神经网络不能再直接对其进行诸如卷 积和池化等操作,也就不再有局部连接、权值共享、 特征抽象等性质[8].如何将 CNN 等深度学习算法 用于分析图结构数据上成为一个有挑战性和前沿性...,所以中心节点 的感受域也可以相应的减少.对于多层图卷积和需要迭代压缩的 GNN 来说,一定程度上可以减少网 络层数和迭代压缩次数.例如 Kipf等人[27]半监督 GCN 复杂度为O(|E|FC),DeepWalk...[110]的复杂 度为O(log(N)).当边连接比较密集并且节点特征 维度很大时,复杂度较高.如果对节点特征降维,使 得降维之后的维度 F' ≪ F ,这样总体复杂度变为 O(log(N))+O(|

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入门必备 | 一文读懂神经架构搜索

而使用“神经网络设计神经网络”的方法被称为神经结构搜索（NAS），通常使用强化学习或进化算法来设计新的神经网络结构。 关于NAS，原理是什么？初学者又该如何入门？...第一级由原始操作组成，第二级是不同的主题，通过有向无环图连接原始操作，第三级是编码如何连接二级图案的主题，依此类推。 为了解释搜索策略和性能估计，下面将讨论三种不同的NAS方法。...在第N层，锚点将包含N-1个基于内容的sigmoids，以指示需要连接的先前层。 通过策略梯度方法训练RNN以迭代地更新策略θ。这里省略了详细的计算，可以在原始论文的第3.2节中找到。...这种训练的数据是在单元构建、训练和验证时收集的。 例如，我们可以构造所有256个单块单元并测量它们的性能。并使用这些数据训练代理模型。然后使用此模型预测2个块单元的性能，而无需实际训练和测试它们。...每个节点的输出可以通过上述的等式计算。以这样的方式枚举节点，即从节点x（i）到x（j）存在边（i，j），然后i <j。 在连续松弛法中，不是在两个节点之间进行单个操作。使用每种可能操作的凸组合。

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