在这片文章中，作者提出了一种依赖超图，它包含程序变量作为节点，还包含它们之间的关系，如逻辑（如布尔类型）或上下文（如相似变量名）约束。...这些图通过标准消息传递 GNN 进行处理，GNN 生成与图中每个节点的调度优先级相对应的离散化嵌入。这些嵌入被输入到遗传算法 BRKGA 中，BRKGA 决定每个节点的设备布局和调度。...此外，为了精确地模拟任何嵌入的查询，由 VC 维度测量的嵌入之间的距离函数的复杂性应该与图中实体的数量成正比。...相反，有一个很好的技巧可以将析取查询替换为 DNF 形式，其中联合只发生在计算图的末尾，这有效地减少了到每个子查询的简单距离计算。 ?...另一个在机器学习 GML 中更频繁出现的主题是对现有模型的重新评估，以及它们如何在公平的环境中执行。
图通过标准的消息传递GNN进行处理，该GNN产生的离散嵌入对应于图中每个节点的调度优先级。这些嵌入被输入到一个遗传算法BRKGA中，BRKGA决定每个节点的设备放置和调度。...而且，为了准确地使用嵌入建模任何查询，用VC维度量的嵌入之间距离函数的复杂性应该与图中实体的数量成比例。...相反，有一个很好的技巧可以将析取查询替换为DNF形式，其中union只发生在计算图的末尾，这可以有效地简化为每个子查询的简单距离计算。 ?...作者的贡献是一种新颖的方式来有效地工作与数字规则，如hasCitation>(Y,Z)和否定运算符，表明在现实中没有必要显式物化这样的矩阵，这大大减少了运行时间。...任何无监督的图嵌入方法，如深度步或深度图信息挖掘，都可以在小图上获得节点嵌入。在最后一步中，得到的节点嵌入(本质上表示集群的嵌入)用平滑操作符迭代地广播回来，以防止不同节点具有相同的嵌入。
本文将介绍CAN总线的基本原理，然后通过代码实例演示如何在嵌入式系统中实现CAN通信以实现实时性和可靠性的平衡。CAN总线基础CAN总线是一种串行通信协议，通常用于连接嵌入式系统中的多个节点。...嵌入式系统中的CAN通信现在，让我们通过一个简单的代码示例，演示如何在嵌入式系统中实现CAN通信。假设我们有两个嵌入式节点，它们需要互相通信。...我们将使用C语言和一些常见的嵌入式开发工具，如Arduino和MCP2515 CAN控制器。...我们在setup()函数中初始化CAN总线，并在loop()函数中发送和接收数据。这个示例演示了如何在嵌入式系统中实现CAN通信，从而实现实时性和可靠性的平衡。...代码示例：本文提供了多个示例，演示了如何在不同硬件平台和开发工具中实现CAN通信。
我们希望链能够很好地适用于所有类型的模型。因此，我们没有硬编码默认提示以在链中使用，而是有了 PromptSelector 的概念。此 PromptSelector 负责根据传入的模型选择默认提示。...可以通过以下步骤将文档提取到向量存储中： 装入文档（使用文档加载器）； 拆分文档（使用文本拆分器）； 为文档创建嵌入（使用文本嵌入模型）； 将文档和嵌入存储在 vectorstore 中。...链是一系列预先确定的步骤，因此可以很好地开始，因为它们可以让您更好地控制并让您更好地了解正在发生的事情。 Agents（代理） 代理更复杂，涉及对 LLM 的多次查询以了解要做什么。...链是一系列预先确定的步骤，因此可以很好地开始，因为它们可以让您更好地控制并让您更好地了解正在发生的事情。 Agents（代理） 代理更复杂，涉及对 LLM 的多次查询以了解要做什么。...评估 这部分文档涵盖了我们如何处理和思考 LangChain 中的评估。既有对内部链/代理的评估，也有我们建议人们如何在 LangChain 方法评估之上构建。
一、 什么是嵌入式软件？ 嵌入式软件通常是指嵌入式系统中运行的软件，嵌入式系统是一种特殊的计算机系统，通常用于控制、监测和数据处理等任务。...1.2数据结构与算法 嵌入式系统通常具有有限的内存资源。通过使用合适的数据结构和算法，可以有效地管理和利用内存空间。...文件系统：理解文件系统的层次结构、路径和目录操作，以及如何在嵌入式系统中管理文件系统。 2.2线程和进程 进程和线程的概念：了解进程和线程的基本概念，以及它们之间的区别和联系。...进程间通信（IPC）：了解不同的进程间通信机制，如管道、消息队列、共享内存等，以实现进程间的数据交换和协调。...嵌入式 ARM 开发：学习如何在嵌入式系统中使用 ARM 处理器进行开发，包括交叉编译工具链的配置、裸机编程、汇编语言编程等内容。
现在我们知道了如何在图中表示节点和边，让我们从一个具有一堆节点(具有节点特征)和边的简单图开始。 消息传递 gnn以其学习结构信息的能力而闻名。...信息如何在层之间流动，GNN如何细化节点(和/或边)的嵌入/表示? 第一个GNN层的输入是节点特征X⊆RN×d。输出是中间节点嵌入H1⊆RN×d1，其中d1是第一个嵌入维度。...在特定索引hLi (i:1→N)处嵌入的节点可以通过分类器(如MLP)分为K个类(例如:这是碳原子、氢原子还是氧原子?) 我们还可以进行链接预测→某个节点i和j之间是否存在链接?...许多体系结构将消息传递和聚合步骤合并到一起执行的一个函数中，而不是显式地一个接一个执行，但为了数学上的方便，我们将尝试分解它们并将它们视为一个单一的操作!...总结 上面就是我们对图神经网络的数学总结，图深度学习在处理具有类似网络结构的问题时是一个很好的工具集。
隐私保护是数字经济的安全底座，如何在保障用户数据隐私的同时提供高质量连通服务，成为数字经济时代的重要技术课题。...这些框架提供了联邦学习相关基础组件及实现方式，如联邦聚合、差分隐私、同态加密等，为联邦学习相关社区研究和工业应用都提供了一定支持。...同时，FederatedScope 内置了大量的消息类型和相应的消息处理行为，能够很好地服务不同场景下的联邦任务，很大程度地降低了开发者和使用者的上手门槛。...(3)对于希望深入研究和开发联邦学习算法的用户，需要足够的自由度在联邦学习中添加异质信息交换和多样的处理行为，在FederatedScope中只需定义消息的类型和相应的处理函数。...总体而言，通过采用事件驱动的编程范式，将联邦学习抽象成异构消息的传输和处理，同时集成丰富多样的算法策略和功能模块，FederatedScope 能够很好的应对联邦学习应用中存在的异构特点，灵活地支持不同联邦学习应用场景的多样化需求
机器之心发布 隐私保护是数字经济的安全底座，如何在保障用户数据隐私的同时提供高质量连通服务，成为数字经济时代的重要技术课题。...这些框架提供了联邦学习相关基础组件及实现方式，如联邦聚合、差分隐私、同态加密等，为联邦学习相关社区研究和工业应用都提供了一定支持。...同时，FederatedScope 内置了大量的消息类型和相应的消息处理行为，能够很好地服务不同场景下的联邦任务，很大程度地降低了开发者和使用者的上手门槛。...(3)对于希望深入研究和开发联邦学习算法的用户，需要足够的自由度在联邦学习中添加异质信息交换和多样的处理行为，在FederatedScope中只需定义消息的类型和相应的处理函数。...总体而言，通过采用事件驱动的编程范式，将联邦学习抽象成异构消息的传输和处理，同时集成丰富多样的算法策略和功能模块，FederatedScope 能够很好的应对联邦学习应用中存在的异构特点，灵活地支持不同联邦学习应用场景的多样化需求
人们如何在图上学习？Clémentine Fourrier 指出，图是对由关系链接项目的描述，其中，从前神经方法到图神经网络仍然是目前人们常用的图上学习方法。...前神经方法 简单地使用工程特性 在神经网络之前，图形及其感兴趣的项目可以通过特定任务的方式表示为特征的组合。...例如，此前 Node2Vec 模拟图形节点之间的随机游走，使用 skip-gram 处理这些游走，就像我们处理句子中的单词一样，以计算嵌入。...但上述方法也存在一定的局限性，它们不能获得新节点的嵌入，不能很好地捕捉节点之间的结构相似性，不能使用添加的特征。 3 图神经网络如何处理图？ 神经网络可以泛化到看不见的数据。...Networks，学习根据它们的重要性来权衡不同邻居（如Transformer）； GraphSAGE，在使用最大集合在几个步骤中聚合信息之前，在不同的跃点对邻居进行采样； Graph Isomorphism
人类可以很容易地推断出给定图像中最突出的物体,并能描述出场景内容,如物体所处于的环境或是物体特征。而且,重要的是,物体与物体之间如何在同一个场景中互动。...视觉描述是具有挑战性的,因为它不仅需要识别对象目标,还有其他视觉元素,如行动和属性,然后构建一个流利的句子去描述图像中的对象,其属性及行动(如：棕熊站森林里的一颗石头上)。 视觉描述现状 ?...右边是模型在训练中没有见过的对象(食蚁兽)。 当前的视觉描述或图像文字说明模型工作得很好，但它们只能描述现有图像的文字说明训练数据集所看到的对象，而且需要大量训练样本才能生成良好的说明。...有效地训练外部资源 捕捉语义相似度 我们希望能够描述从未见过的对象(例如，来自ImageNet)，这些对象与在成对的图像-句子训练数据中看到的对象相似。为了达到这个目标，我们使用了密集的词嵌入。...在我们最近的工作中，我们直接把词汇嵌入在我们的语言模型中。具体地说，我们在语言模型的输入和输出中使用了GloVe嵌入。它可以含蓄地使模型在描述未见过的对象时捕获相似的语义。
隐私保护是数字经济的安全底座，如何在保障用户数据隐私的同时提供高质量连通服务，成为数字经济时代的重要技术课题。...例如在图数据上的联邦学习，参与方之间还会传递节点的嵌入式表示等信息；在垂直联邦学习的场景下，参与方之间还会传递公钥和一些加密过的中间结果信息。...同时，FederatedScope 内置了大量的消息类型和相应的消息处理行为，能够很好地服务不同场景下的联邦任务，很大程度地降低了开发者和使用者的上手门槛。...(3)对于希望深入研究和开发联邦学习算法的用户，需要足够的自由度在联邦学习中添加异质信息交换和多样的处理行为，在FederatedScope中只需定义消息的类型和相应的处理函数。...总体而言，通过采用事件驱动的编程范式，将联邦学习抽象成异构消息的传输和处理，同时集成丰富多样的算法策略和功能模块，FederatedScope 能够很好的应对联邦学习应用中存在的异构特点，灵活地支持不同联邦学习应用场景的多样化需求
前几日，CVPR 2019 官方推特发布消息公布了本次大会接收论文ID： ?...此外，我们的方法在测试时运行速度达到30fps，因此可以促进许多实时应用，如可视化SLAM和人机交互。...到目前为止，如何在这样一个信息丰富的3D场景中分割各种元素，还很少得到讨论。 在本文中，我们首先介绍了一个简单而灵活的框架，用于同时分割点云中的实例和语义。...具体来说，我们通过学习语义感知的point-level实例嵌入，使实例分割受益于语义分割。同时，将属于同一实例的点的语义特征融合在一起，从而对每个点更准确地进行语义预测。...我们的实验表明，RepNet可以很好地对未知数据进行泛化，当应用于未知数据时，它的性能优于此前最先进的方法。此外，我们的实现在台式PC上就能实时运行。
一、引言 在当今的软件开发世界中，持续反馈的概念正逐渐成为DevOps实施的核心。这种反馈循环不仅帮助团队更好地了解他们的应用程序，还让他们能够在出现问题时迅速进行调整。...本文将深入探讨持续反馈在DevOps中的重要作用，以及如何将通知嵌入到流水线流程中。 二、持续反馈在DevOps中的重要性 提升产品质量 持续反馈是提高产品质量的关键。...三、将通知嵌入到流水线流程中 为了充分发挥持续反馈的作用，团队需要将通知嵌入到流水线流程中，以便在关键时刻向相关人员发送警报。...这可以通过使用电子邮件、即时消息工具（如微信、钉钉、飞书等）、短信或电话等方式实现。确保每个团队成员都了解如何在他们不方便查看通知时接收提醒。...因此，将通知嵌入到流水线流程中是实现高效DevOps的关键之一。
嵌入（embedding）的想法来自于NLP(word2vec) 在这篇文章中，我们将讨论机器学习中的两个问题:第一个问题是关于深度学习如何在图像和文本上表现良好，并且我们如何在表格数据中使用它。...这类似于如何在Excel表中表示数据。目前，结构化数据集的黄金标准是梯度提升树模型(Chen & Guestrin, 2016)。在学术文献中，它们总是表现得最好。...独热编码:创建二进制的子特性，如word_deep, word_learning, word_is。这些是属于该数据点的类别为1，其他的则为0。...最流行的方法是t-SNE，它是一种用于维数减少的技术，可以很好地利用高维性来可视化数据集。让我们用两个快速的可视化嵌入例子来结束这篇文章。以下是家得宝（美国家居连锁店）产品及其所属类别的可视化嵌入。...类似的产品，如烤箱、冰箱和微波炉，彼此非常接近。对于像充电器、电池和钻头这样的产品也是如此。 家得宝产品的嵌入 另一个例子是在这篇文章中提到的Rossmann销售预测任务中，德国各州的状态嵌入。
物联网本身也是 AI 和区块链应用很好的落地场景之一，各大云服务商也在纷纷上架物联网平台和服务。...这些特点使得它对很多场景来说都是很好的选择，特别是对于受限的环境如机器与机器的通信（M2M）以及物联网环境（IoT）。...这就是为什么在介绍里说它非常适合"在物联网领域，传感器与服务器的通信，信息的收集"，要知道嵌入式设备的运算能力和带宽都相对薄弱，使用这种协议来传递消息再适合不过了，在手机移动应用方面，MQTT 是一种不错的...⚫ 云端与客户端需要保持长连接，要能够获取到设备的连接状态，就需要时不时地发送心跳包，这就不会省电，所以，MQTT 并不适合低功耗场合。...关于具体如何在单片机和嵌入式 Linux 上移植 MQTT 协议，这里就不展开讲了。
从直观上来看是不能，因为图神经网络是一种消息传递机制，如果图的一部分和另一部分（两个连接的组件）之间没有链接，那么这两者之间将不会传递消息。...这些图是通过标准的消息传递图神经网络来处理的，图神经网络生成与图中每个节点的调度优先级相对应的离散化嵌入。这些嵌入被输入到一个遗传算法 BRKGA 中，该算法决定每个节点的设备放置和调度。...取而代之的一个很好的技巧是，将一个析取式查询替换为 DNF 形式，其中只有在计算图的末尾才会出现联合，这可以有效地减少对每个子查询的简单举例计算。 ?...基于对词嵌入的最新研究，进一步探究了关系与实体的学习表示的隐空间。Asai et al. 则展示了模型如何在回答给定query的Wikipedia图谱上检索推理路径。...在最后一步，得到的节点嵌入（本质上表示簇的嵌入）用平滑操作符迭代地进行广播，从而防止不同节点具有相同的嵌入。
接下来作者会介绍一些概念，如循环单元、嵌入向量表征和前馈神经网络。知道一些有关图论的知识（比如什么是图以及图的形态）也很不错。 有些术语你可能并不熟悉。不用担心！...现在，我们有节点的 one-hot 编码（或嵌入）了，接下来我们将神经网络引入这一混合信息中来实现对图的修改。...那么看起来会是这样： 其中的信封符号只是每个节点的 one-hot 编码的向量（嵌入）。 消息传递 一旦节点和边的转化完成，图就可在节点之间执行消息传递。...这个过程是在网络中的所有节点上并行执行的，因为 L+1 层的嵌入取决于 L 层的嵌入。因此，在实践中，我们并不需要从一个节点「移动」到另一节点就能执行消息传递。...以社交网络图为例，GNN 在内容推荐方面表现很好。
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