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Context-Aware Network Embedding for Relation Modeling

，嵌入保持不变 上下文感知嵌入：面对不同邻居时动态 network embedding（网络嵌入方法） 学习网络中节点的低维潜在表示，学到的特征用来：用作基于图的各种任务特征：分类，聚类，链路预测 出现背景...现有 NE 方法： （1）与不同邻居交互时，不能灵活处理侧重点转换 （2） 限制顶点间的交互关系：如AB分享不同兴趣，但却彼此相近，因为由中间人联系 1....上面的条件概率将两种顶点嵌入映射到相同的表示空间，考虑其各自特点，不设置完全相同，使用softmax 函数计算概率（如eq4） 4. CNN 在表示学习的转化应用 4.1....因此：给定边（u，v），可获得结合结构嵌入和山下文感知的文本嵌入 ? 4.2. CANE 优化 由 eq 3 和 eq6 可知，CANE 旨在最大化u v 间的几个条件概率 ?...评估指标和实验设置 链路预测 采用标准的评估矩阵 AUC，表示随机未观察到的链接中的顶点比随机不存在的链接中的顶点更相似的概率 顶点分类 L2 正则化逻辑回归（L2R-LR) 训练分类器，并评估各种方法的分类准确性

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网格UV展开

想要减少展开的扭曲程度，可以在扭曲程度大的地方增加曲面割线。另一种是展开算法中的约束产生的扭曲，比如固定边界的UV展开。...一种直观的观察展开扭曲程度的方式是，把一张棋盘格图片贴到网格上，棋盘格越均匀，UV展开扭曲越小。 ---- 固定边界与自由边界 如图所示，左图是自由边界的UV展开，右图是固定边界的UV展开。...需要注意的是，边界约束条件的合理性能影响UV展开的效果。 图3 ---- 顶点坐标与纹理坐标的关系 纹理坐标与顶点坐标不是一一对应的，但我们经常听见“顶点的纹理坐标”这个说法，严格来说是不准确的。...下面用一个图来解释（这里考虑三角网格的情况，其余情况类似）： 可以看出顶点坐标与纹理坐标其实没有直接联系，他们是用过三角面片间接联系起来的。它们之间没有一一对应的关系。...这时，顶点和纹理坐标是一对多的关系。下面说说在实际程序中，顶点纹理坐标和三角形纹理坐标的应用场景。 单连通圆盘拓扑的UV展开：如图1情况所示。

3.1K30
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    CAD常用基本操作

    ，通过平移获取另一边直线 B 在圆中绘制相应长度的弦，现在圆心处绘制相同长度的直线，再通过平移获得 22 自定义工具栏命令 CUI或输入Toolbar 其中命令特性宏中的^C^表示取消正在执行的操作 22...trim（TR） A 点选对象或直接使用空格键及右键选择所有对象为剪切边界 B 选择要修剪的对象或按住Shift 键选择要延伸的对象或 [栏选 (F)/窗交(C)/投影(P)/边(E)/删除(R)/放弃...参照（R）：参照中首先选择“参照角”为需修改图形的原有角度（通过指定两点操作）之后通过指定两点指定需要参照的角度（默认第一点为旋转的指定点，要重新定义输入P） 参照中通过选择两点指定方向时应注意选择顺序不同导致参照角度的不同...（默认以中心点为拾取角度的顶点） E 环形阵列中填充角度的选择默认为与X轴的夹角，如果要选择的填充角度不从X轴开始，可一先改变UCS，再进行选择。...（F） A 半径值（R）：输入倒角半径值 B 修剪（T）：控制圆角命令是否将选定的边修剪到圆角弧的端点（是否保留原图形） C 多段线（P）：在二维多段线中两条线段相交的每个顶点处插入圆角弧（如果一条弧线段将会聚于该弧线段的两条直线段分开

    5.5K50

    你有多久没看过人脸识别的文章了？X2-SoftMax开源，ArcFace与MagFace都黯然失色了

    在本文中提出的X2-Softmax损失函数并没有使用固定边界，而是使用该函数本身来获得两个类别权重之间的不同角度边界。这种方法可以绕过在样本分布本身不均匀的情况下选择固定边界的难题。...在作者的X2-Softmax损失中，对数函数 f(\theta) 如下： f_{R}(\theta)=a(\theta-h)^{2}+k \tag{4} 在作者的X2-Softmax损失中， a ， h...h 和 k 决定了对数函数曲线顶点的位置，而 a 决定了曲线的开口方向和聚集程度。 余弦函数通常作为传统损失中的对数函数，例如CosFace和ArcFace。...从图3和图4(f)中可以看出，当权重角度 \theta 增加时，角边界 \Delta\theta 同时单调增加。...如作者在第3.2节中提到的，公式6、公式7和图4(f)显示了角度 \theta 和角边界 \Delta\theta 之间的关系。

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    networkx是什么

    一是因为这只是一个空对象，并没有具体实际的数据（有点类似C#中类的概念）；二是因为Networkx库设计的初衷也并非为了绘制网络图，创建了对象后不会自动绘制其图像，通常需要借助matplotlib库加以实现...,{"name":"yy"})] G.add_edges_from(list1) print(G.edges()) #仅仅提供边的信息，可以通过属性g.edges或函数g.edges()来获得图的边视图...print(G.edges.data()) #提供图的边和边的属性，可以通过EdgeView对象来调用data()函数获得 #结果： [(1, 2), (1, 4), (2, 3), (4, 5)]...#1、查看结点得相邻结点： #返回顶点1的相邻顶点，g[n]表示图g中，与顶点n相邻的所有顶点 list1=[(1,2,{"name":"hh"}),(2,3,{"name":"xx"}),(1,4,{...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

    4.9K60

    R语言画图时常见问题

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1 如何在同一画面画出多张图？...修改绘图参数，如 par(mfrow = c(2,2)) 或 par(mfcol = c(2,2))； par()：mar设置图离四个边缘的距离；bg设置背景颜色；xaxt和yaxt设置坐标轴标签的类型...R中的绘图命令可以分为高水平（High level） 、 低水平 （Low level） 和交互式（Interactive）三种绘图命令。...简要地说，高水平绘图命令可以在图形设备上绘制新图；低水平绘图命令将在已经存在图形上添加更多的绘图信息，如点、线、多边形等；使用交互式绘图命令创建的绘图，可以使用如鼠标这类的定点装置来添加或提取绘图信息。...在 R 中可以通过绘图参数 par(new = TRUE)使得绘制第二个绘图 (hight-level plot) 时保留第一个绘图区域，这样两张绘图会重叠在一起，看起来就是双坐标图。

    4.7K20

    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （338）-- 算法导论23.1 7题

    // 在这个例子中，我们仅仅展示了图的构建。 } 请注意，上面的代码并不直接解决寻找最小权重生成树或检查给定边集合是否形成树的问题，而是提供了一个图的基本构建框架。...对于负权重边的情况，通常需要不同的算法（如Bellman-Ford）来处理。 讯飞星火： 证明： 假设有一个图G，它的所有边的权重都是正值。...• 权重 (w: E \rightarrow \mathbb{R}^+)，即边的权重是正实数。 • 最小生成树 (MST) 是一个无环、连通的子图，它包含所有顶点，且总权重最小。 证明步骤 1....克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm）：这是一种构建最小生成树的算法，它从一个空的边集合开始，然后按照边的权重从小到大的顺序，选择那些不会与已选边形成环的边加入到树中，直到所有的顶点都被连接...注意，这个示例假设顶点编号从 0 开始，并且图的顶点数量不超过 100。

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    ICCV19开源论文 DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

    1.2 over-smothing 问题 （图神经网络过度平滑的问题） 意思就是，在拓扑图结构中，一层GCN 聚合了1阶邻居的节点信息，2层GCN 聚合了2阶邻居节点的信息， n层GCN 就聚合了n 阶邻居节点的信息...本文使用一个简单的max-pooling顶点特征聚集器，在没有可学习参数的情况下，来聚集中心顶点与其所有相邻顶点之间的特征差异。...EdgeConv在每个EdgeConv层之后，找到特征空间中最近的邻居来重建图形。为了学习点云的生成，Graph-Convolution GAN（生成对抗网络）还应用k-NN图来构造每一层顶点的邻域。...image-20200507214413777 3.3 Dilated-Convolutios 按照一定的比例在图卷积中制造一些空洞，在图像分割等端到端的图学习任务中，减少了下采样和上采样的过程，从而缓解了梯度反传...DenseGCN：每层模块接收之前所有层的输出，作为输入。 每层模块内部更新feature的过程，可以分为两个操作步骤：选邻居、计算feature： 选邻居。

    1.6K20

    图嵌入

    空手道俱乐部图，颜色表示通过基于模块化的聚类获得的社团 图卷积网络（简称GCN），由Thomas Kpif于2017年在论文Semi-supervised classification with graph...它为图（graph）结构数据的处理提供了一个崭新的思路，将深度学习中常用于图像的卷积神经网络应用到图数据上。...GCN的卷积过程 先来回顾CNN的卷积过程，主要分为卷积和池化加全连接加softmax ? CNN的卷积过程 GCN的整个流程图如下： ?...GCN流程 池化过程 经过顶点匹配和图粗粒化的过程，决定边是减掉还是连起来。 ? 池化1 按照节点的index进行融合 ?...GAN整体流程 idea 如果有很多图结构，每个的节点数都不一样，，要想做节点分类。 对于节点的分类， GCN（Graph Convolution Network）需要知道全部的图。

    1.1K20

    基于MeshCNN和PyTorch的三维对象分类和分割

    你可以简单地采样网格的顶点作为一个3D点云，并应用专门的方法，如PointNet++或3D点胶囊网络。...虽然您可以获得不错的结果，但缺点是在空白空间上有过多的卷积，因为空间的占用非常稀疏。...网格池化操作的描述[来自MeshCNN论文的图2]。a)三角形网格的一条给定边(红色)恰好有4个相邻边(蓝色)。...他们处理一对相对的边(如a,c和b,d)，相对于中心边e顺时针排列，并取它们的有限和和差 边缘及其邻域(左)[从MeshCNN论文的图4中]。边a,c(红色)和边b,d(蓝色)是对立的对。...网格池化学习保留对给定任务最有信息的边[从MeshCNN论文的图1中]。“有把手或无把手”任务（顶部）的池化保留了花瓶中的把手，而对于“有颈或无颈”任务，它保留了花瓶的颈部。

    1.5K10

    Nebula Graph 系列(1) —— 初识 Nebula

    操作 Nebula 图空间的操作 顶点与边的定义 插入顶点和边 删除顶点和边 查询操作 match 语句（openCypehr 支持） lookup 语句 go 语句（依据路劲查询属性） fetch...语句（获取指定边或者点的属性值） 图与路劲的查询 get subgraph 语句 find path 子句 前置知识 什么是 Nebula Nebula Graph 是一个高性能、可线性扩展、开源的分布式图数据库...众多数据库中，Nebula Graph在图数据服务领域展现了卓越的性能，数据规模越大，Nebula Graph优势就越大。详情请参见Nebula Graph benchmarking页面。...>=如平常代码中的运算符时间==,....>=如平常代码中的运算符顶点与边的属性IS NULL, IS NOT NULL, IS EMPTY, IS NOT EMPTY用于判断属性是否为空，或者是否存在 go 语句（依据路劲查询属性） # 从

    1.7K10

    组合求解器 + 深度学习 =？这篇ICLR 2020论文告诉你答案

    这样的问题还有很多，如 (Min,Max)-Cut 问题、最小损失完美匹配问题（Min-Cost Perfect Matching）、旅行商问题、图匹配问题等。...黑盒求解器的梯度 我们依据从连续输入（如图中的边权重）到离散输出（如最短路径、选中的图中的边）之间的映射来考虑组合优化器，定义如下： ? 求解器最小化某种损失函数 c(ω,y)，如路径的长度。...在这种情况下，求解器可以解决最短路径问题、旅行商问题，或者其他指定边损失的问题。我们想实现的是通过 ω 来作出正确的问题描述。...具体而言，在最小损失完美匹配问题中，我们应该选择一些边，使得所有顶点都恰好被包含一次，并且边损失之和最小。网格中的每个单元都包含一个 MNIST 数字，该数字是图中具备垂直和水平方向邻近点的一个节点。...垂直向下或水平向右读取两位数字，即可确定边损失。 对于这个问题，卷积神经网络（CNN）接受 MNIST 网格图像作为输入，并输出被转换为边损失的顶点损失网格。

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    OpenCV——Canny边缘检测（cv2.Canny()）

    噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉。 步骤 2：计算梯度的幅度与方向。 步骤 3：非极大值抑制，即适当地让边缘“变瘦”。 步骤 4：确定边缘。...在实际处理过程中，通常采用高斯滤波去除图像中的噪声。 在滤波过程中，我们通过滤波器对像素点周围的像素计算加权平均值，获取最终滤波结果。...因此，在计算梯度时，我们会得到梯度的幅度和角度（代表梯度的方向）两个值。 图 10-2 展示了梯度的表示法。其中，每一个梯度包含幅度和角度两个不同的值。为了方便观察，这里使用了可视化表示方法。...例如，左上角顶点的值“2↑”实际上表示的是一个二元数对“(2, 90)”，表示梯度的幅度为 2，角度为 90°。 3....非极大值抑制 在获得了梯度的幅度和方向后，遍历图像中的像素点，去除所有非边缘的点。

    4.2K10

    数据结构—最小生成树

    一、生成树 二、最小生成树（代价最小树） 三、求最小生成树 1、Prim算法（普里姆）  2.Kruskal 算法（克鲁斯卡尔） 3.Prim算法和Kruskal算法对比 ---- 一、生成树 连通图的生成树是包含图中全部顶点的一个极小连通子图...边尽可能少，但要保持连通 若图中顶点数为n，则它的生成树含有n-1条边。对生成树而言，若砍去它的一条边，则会变成非连通图，若加上一条边则会形成一个回路。...设R为G的所有生成树的集合，若T为R中边的权值之和最小的生成树，则T称为G的最小生成树（Minimum-Spanning-Tree,MST) 。...P到学校的代价最小是1，最小所以P城连接学校  然后找那个点，到P城和学校形成的树中，最小代价的，我们可以看到，只有矿场到P城是最小的 所以连接P城和矿场。...（如果选下面的4最终图不一样，但是最终最小代价一样） 然后看哪个点到这个三个点形成的树最小的代价，知道渔村是最小的，连接矿场和渔村。

    1.2K20

    【数据结构】图

    添加边关系的接口也会提供给外部，如果图是无向图，则可以外部指定边的默认权值为-1或者是0等等，由使用者来定义。 邻接表的每个顶点由后继指针，顶点下标，权值三部分组成。 4....，其实选边的过程是非常头疼的，因为每次选边都需要依次遍历已选择的顶点集合中所有的点，将每个点作为起点连接到未选择的顶点集合中的所有点，相当于要遍历m×n次，m和n分别代表两个集合的顶点个数，等到选择一半的时候...，m和n就会相等变为顶点集合总数的一半，那相乘之后的选边时间复杂度就会达到O(N²)，无疑这样的选边效率太低，所以我们不用来回遍历的这种方式选边，而是依旧使用优先级队列来选边。...（下面算法导论给出的例子中，如果使用优先级队列选择当前顶点向外连接的所有边中的最小边，不断不断选的过程中会在c i g f这里形成环） 5....，例如接下来随机或者轮询的选择某一个未确定的顶点作为新的出发点，然后继续向后选边，实现起来可能稍微要比无向连通图麻烦一些。

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    数据结构面试常见问题总结怎么写_前端数据结构与算法面试题

    A： Prim（普里姆）算法：在图中取任意顶点 v 作为起始顶点，并加入集合 V；之后遍历与 V 中顶点相邻的边，选择权值最小且顶点未加入集合 V 的边，把其加入集合 V，直到集合 V 包含所有顶点结束...每一种方式优缺点 A：邻接矩阵、邻接表、十字链表、邻接多重表 无向图：邻接矩阵、邻接表、邻接多重表 有向图：邻接矩阵、邻接表、十字链表 邻接矩阵：适合稠密图，确定边数总数花费时间代价大，边较少时造成空间浪费...邻接表：适合稀疏图，节省空间，容易找出邻边，确定两个顶点间是否存在边花费时间代价大 Q：树的存储结构 A：双亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法 Q： 图的遍历和树的遍历有哪些 A： 图的遍历：广度优先遍历...A：图的遍历可能会出现循环遍历的情况，要设置标记数组。而树的遍历则不会出现这种情况。其次，图可能存在不连通的情况，而树不存在，所以图的遍历要对所有的顶点都循环一遍。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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