）给定一系列收集自不同的具有因果关联的环境 的图分类数据集 ，其中 包含被认为是来自环境 e 的独立同分布样本，考虑一个图神经网络 ，其中 和 分别是作为输入的图空间和样本空间，f 是不变图神经网络...如在附录 C.1 中，我们展示了如何通过增加额外图极限（graphon）的假设，将因果图泛化至先前 Bevilacqua 等人用于分析图大小分布偏移的工作 [7]。...特别地，我们首先考虑一种比较简单的情况，即潜在的不变子图大小固定且已知， 。...然而，由于先前的假设过于理想化，在实践中，不变子图的大小可能会发生改变同时对应的大小我们也往往无法得知。在没有子图大小的假设下，只需要将全图识别为不变子图即能满足 CIGAv1 的要求。...最终 CIGA 核心部分的实现如图 5 所示，即通过在隐表示空间拉近同个类别不变子图的图表示，同时最大化不同类别不变子图的图表示，以最大化 。
作者提出了一种新的等变子图聚合网络（ESAN）来改善图网络的表达能力，使之能完成WL测试。...与以前的工作最大的差异在于在解决问题的同时也能减小运算空间和内存消耗，并且也能够通过与GCN，GIN这种常见网络结合，提高它们的准确率。...在以往的工作中虽然有很多解决这个问题的方法，但作者认为他们都不够高效，消耗空间。...这里采用了孪生网络的方式来共享子图成分，具体来说，这里有两个图编码器，分别用 和 表示,每层更新方法为： 作用为更新单独子图信息， 作用为共享子图之间的信息。...注意这里的点删除指的是单纯移除这个点上的所有边，因此图大小仍旧保持为n。EGO指中心网络，以某一个点为中心，采样其周围的k-hop，而变种EGO+则会将中心节点链接特殊标识。
请把基极到发射极，集电极到发射极之间的电压用图示表示出来一下吧。难道发射结跟集电结的势垒不一样大？ 集电结如果是0.4，那么为什么发射结是0.7V？真是奇怪了。...再举个不太恰当的例子，如果把整个三极管比做一个水龙头，发射结的门电压则是控制这个水龙头是否出水的关键，而集电结电压只是水龙头究竟该怎样出水、如何出水的一个条件。发射结加上门电压，这个水龙头就打开了。...是怎么进入饱和状态的？因为输出特性曲线是分别让IB和UCE改变后得到的一个曲线。如果是一个电路以及固定了，是不是得用带有负载线的曲线图进行分析是否进入饱和状态的？...博主回复： 2012-10-16 17:38:39 我们以最常见的三极管输出特性图（Ib与Uce及与Ic的关系图）来说，就是当Ib足够大而Uce又足够小时就会进入饱和状态。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。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。
Latch up是指在CMOS晶片中，由于寄生的NPN和PNP三极管相互导通使得在电源VDD和地VSS之间产生低阻抗通路，导致VDD和VSS之间产生大电流的一种机制。...图1：反相器的切面图及内部寄生三极管图 图2：内部寄生NPN和PNP的等效电路图 下面讨论寄生三级管导通的几种情况，以说明Latch up形成的具体原因。...和之前工艺相比不同点是：在衬底硅和硅晶体管之间加入一层绝缘材料，形成表面硅薄层—二氧化硅绝缘材料—硅衬底的结构，使得制作的MOS管在绝缘材料上。...3.1.3 倒掺杂阱技术 从上面的分析中我们很容易知道，Rpw和Rnw电阻的大小决定了寄生三极管是否导通的主要原因。如图2，Rpw越大在寄生NPN三极管的基级电位就越高，导致NPN三极管越容易导通。...下图展示了多子和少子guardring。
其操作方式类似于数据结构中的栈。 栈：先进后出；动态分配的空间 一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收，分配方式倒是类似于链表。...)内存中的简单数据段，数据大小确定，内存空间大小可以分配。...，我们看到了obj1.name的数据也在改变,但是我们改变c的数据的时候发现，obj1.age的值没有变化，这说明了：b和obj1变量操作的是同一个对象，c和obj1完全独立的。...根据上面的陈述，基本类型拷贝的时候只是在内存中又开辟了新的空间，和它的父元素（再次我们称被拷贝的对象为父元素）属于 互不想干的东西，因此深浅拷贝是相对于引用类型的，以便于我们对引用类型父对象的保存！...，当我们改变子对象的数组的时候，父对象竟然也跟着改变，也就是说：子对象和父对象在浅拷贝的时候他们指向同一个内存的数组：由图所示： 如果我们想让子对象的拷贝和父对象没有一点关联，那么我们就必须用到深度拷贝
每个NAEL由一个使用Transformer的全局注意子层和一个邻域等变子层（图1（b））组成，以结合基于Cα坐标的邻近残基信息。...对于NAEL邻域等变子层，该子层包括三个组成部分：邻域消息更新、邻域坐标更新和邻域节点特征更新（图1（b））。...仅使用最近邻来更新三维空间中的残基表示和坐标，相较于之前计算完整成对残基图的消息传递方法，更加高效且经济。...其中，邻域消息更新是使用Cα坐标计算残基之间的距离，并选择K个最近的残基（图1（b）绿色区域），计算第i个残基及其K个最近邻居（记作Neighbor(i)）之间的消息；而邻域坐标更新则是将第i个残基的Cα...此外，Gnina对接复合物显示了酶和底物之间的极性接触（氢键），这证明了酶-底物相互作用功能。
PN结的单向导电性：在PN结两端加正向电压时，内电场被削弱，空间电荷区变窄，有利于多子扩散，不利于少子漂移，PN结处于导通状态；当在PN结两端加反向电压时，内电场增强，空间电荷区变宽，有利于少子漂移，不利于多子扩散...（×）PS：场效应管只有多子参与导电；三极管有多子和少子两种载流子参与导电，因少子浓度受温度、辐射等因素影响较大，所以场效应管比三极管的温度稳定性好、抗辐射能力强。...差模输入信号是两个输入端信号的（差）；共模输入信号是两个输入信号的（平均值）。 差模信号指两个输入端加上大小相等，极性相反的信号；共模信号是指两个输入端加上大小相等，极性相同的信号。...引入交流负反馈的目的是（改善放大电路的动态性能） 负反馈有哪些组态？应该如何判断？输出短路法 电压串联负反馈，电压并联负反馈，电流串联负反馈和电流并联负反馈。...RC振荡电路 RC正弦波振荡电路的稳幅措施有哪些？各是如何进行的？
微信公众号：程序员周同学 关注可了解更多的教程及编程技巧。问题或建议，请公众号后台留言; 如果你觉得对你有帮助，欢迎点赞 内容目录 写在前面顺序表如何增添数据？顺序表如何删除数据？...在今天这篇文章中我将带大家完成顺序表的增删改查四个基本操作 顺序表如何增添数据？...图注：数据的移动过程移动操作代码如下： //必须从最后一位开始移动，想想为什么？...[i + ]; seqList->size--;//移动结束后，顺序表大小减一 综上，删除顺序表中数据的函数deleteSeqListData实现方式如下： //如果想删除指定下标的元素，则先判断传入的下标值是否合理...i = index; i size; ++i) seqList->List[i] = seqList->List[i + ]; //移动之后顺序表的大小减一
实验结果表明，NTP通过不断增加的长度，可变拓扑和变化的目标学习很好地拓展到未知任务。 在复杂的操作任务中，例如物体分类、装配和清理，需要在机器人和环境之间的长时间交互中进行连续的决策。...这个问题有很大的变化空间：仓库中的不同物体位图、子任务的排列、不同长度的任务列表等等，这就导致形成一个很大的任务空间。 ?...在各类别和容器之间总共有256种可能的映射，并且对象实例的可变数目进一步增加了复杂性。...NTP推理过程 我们证明NTP可以扩展为三种任务结构的变化： 1）任务长度：由于问题大小的增加而改变步数（例如，有更多的物体需要运送）； 2）任务拓扑：子任务的灵活排列和组合，以达到相同的最终目标（例如...图4：任务结构的可变性包括改变成功条件(任务语义)、可变子任务排列(任务拓扑)和改变任务大小(任务长度)。我们评估了NTP模型推广到这三种类型变化的能力。 ? 图5：任务长度与成功率 ?
试说明在插入和删除时，如何维护这个信息。(注意，这两种操作都可能引起旋转。)...• 在更新过程中，如果节点的左子树大小加1，则该节点的大小加1；如果节点的右子树大小加1，则该节点的大小减1。这样可以保证节点的大小属性始终反映其在以自己为根的子树中的秩。 2....• 在更新过程中，如果删除的节点是左子节点，其父节点的左子树大小减1；如果删除的节点是右子节点，其父节点的右子树大小减1。这样可以保证节点的大小属性始终反映其在以自己为根的子树中的秩。...在回溯过程中，更新每个经过的结点的size属性。 注意：由于插入和删除操作可能引起旋转，在调整树结构时需要确保同时更新父节点、左子节点和右子节点之间正确的size值。...删除操作： 在删除操作中，我们首先找到要删除的结点。然后，我们需要更新要删除的结点的父结点的秩。具体来说，我们需要将要删除的结点的父结点的秩减 1，因为删除结点会减少子树的大小。
flex布局基本概念 从上面图来看，我们将flex布局分为两部分讲，轴和容器。...接下来先梳理常见的属性，不常见的放在进阶部分来梳理。 轴 我们知道，轴包括主轴和交叉轴,那么它们的方向是如何决定呢？我们直接从一张图看懂它?...子容器 先看张图片 子容器常见的属性 子容器的话，这里就介绍两个属性? flex属性 定义在主轴是如何伸缩的 子容器是有弹性的，它们会自动填充剩余空间，子容器的伸缩比由flex属性决定。...flex是多个属性的缩写，允许1-3个值的连写，具体参考上面的图。 align-self属性 「单独设置子容器如何沿交叉轴排列」 每个子容器都可以单独定义沿交叉轴排列方式。...flex-basis-主轴纵向时 order 每个子容器的order属性默认为0 通过设置order属性值，改变子容器的排列顺序。 可以是负值，数值越小的话，排的越靠前。 直接看效果图?
GNN4Rec系列旨在介绍图神经网络与推荐系统结合的一些工作。第一期主要介绍了用GNN做特征交叉的几篇工作. GNN4Rec-1：如何用GNN来进行特征交互？...本期介绍下在用GNN学习用户表示的过程中,如何分离出用户的多样化偏好和意图。主要涉及的技术是解耦表征。...在18年时，谷歌DeepMind团队对 Disentangled Representations 进行了一个定义，即：表示向量空间中的不变子空间（invariant subspaces）是独立表示的。...由于需要独立，所以以用户为例，编码信息可以写成： 对于用户 和商品 之间存在一个分数，在第 个意图下可以表示成： 这样， 实际上也是一种关于意图的邻接矩阵。...同时，每次迭代也需要对 进行更新，即对意图强度进行调整，得到不同的意图空间： 最后，图网络的第 层可以写作： 最终的用户和商品的表达为将几层的信息加在一起，为： 这个模型的损失函数同样也是由相关系数构建的
在基于 EA 的方法中，搜索是通过架构组件的变异和再组合来进行的，性能更优的架构会被筛选出来继续进化。 可以很容易观察到，基于 RL 和 EA 的方法本质上都是在离散的架构空间中执行搜索。...因为神经网络架构的选择通常都是离散的，例如 CNN 中的滤波器大小还有 RNN 单元中的连接拓扑（connection topology）。...新方法与之的区别在于如何利用性能预测器：之前的研究 [27] 使用性能预测器作为启发来选择已生成的架构，以加速搜索过程，而新方法直接优化模块，并通过梯度下降获得更好网络的连续表示（图 1 中间底部黑色箭头...此外，研究者还展示了：使用最近 [37] 提出的 ENAS 中的权重共享机制来减少子模型参数空间中的较大复杂度，该方法可以提高发现强大的对流和循环架构的效率，例如，在 1 个 GPU 上花费不到 10...性能预测器和编码器使我们能够在连续空间中执行基于梯度的优化，以找到潜在的准确率更高的新架构嵌入。然后将这个更优的嵌入使用解码器解码到网络。
关于SPC中的均值极差控制图（X-bar-R Chart），都是质量管理和六西格玛最常用的工具之一，优思学院的学生经常都会问及SPC和子组的问题。...随着过程的稳定（或改进），你可以减少子组的大小和频率。采集子组的时间要足够长，以确保主要变异源有机会发生。通常，100个或更多的观察值（例如，25个子组，每个子组有4个样本观察值）就足够了。...例如，如果你选择子组大小为一天内的所有测量值，那么一天内的任何变化都可能相互平均，而不被发现。每个子组的大小应该代表有关过程的固有变化（也叫共因变化）的信息。...当子组不合适时，那么子组的大小可以设为1，这种情况，就会使用单值（I）和移动范围（MR）图（I-MR Chart）。以下是使用子组不可行或不可取的条件的例子：每个样品之间有很长的时间间隔。...抽样或测试是破坏性的和/或昂贵的。样本性质是连续的和同质的，例如液体。
所以，这里总结一下JOOX为什么要使用WebP的理由： WebP图片相对于PNG和JPG占用的空间更小 WebP在解码方面基本上和PNG差不多，甚至有时候比PNG快 JOOX目前最低支持的Android...相信大家经常有这样的感受，每当UI给出视觉切图的时候，心中总会有种万马奔腾而过的赶脚——什么？我才刚减的包又被你搞大了？ ?...通过本文可以看见，转换成WebP之后的图片不仅占用的空间小，最主要的是生成的APK也减小了很多。通过本次减包，在图片方面JOOX大约减5M左右的APK大小，效果不是一般的好哦。...三，可持续化 前面说了辣么多减包的操作，这里就不说这些东西啦，就讲讲我们该如何进行可持续化减包吧。...从前面的减包过程可以知道，APK大小占比重最大的算是图片了，所以这里也是主要针对图片进行可持续化处理以达到持续减包的效果。好，现在请大家拿出自己的钱包多翻几下，发现问题了咩？
过度挤压的原因在于，图中每个结点的k跳邻居的数量随着k的增长而指数级增长，远距离结点的信息难以压缩到固定大小的结点特征中，从而导致信息丢失。...本文还提出了一种基于曲率的图重现布线方法，以缓解过度挤压问题。 上图：曲面上曲率的演变可能会减少瓶颈。下图：本文展示了如何在图上做同样的事情来提高GNN的性能。蓝色代表负曲率；红色代表正曲率。...原始输入图和重新布线图之间的图编辑距离以max number of iterations的2倍为界。 temperatureτ>0τ>0决定了添加边的随机程度，τ=∞τ=∞表示总是添加最佳边。...移除曲率最大的边是为了平衡曲率和结点的度的分布。...进入图的加边、减边循环过程，其中max_iterations为最大迭代次数 for x in range(max_iterations): can_add = True
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...影响 广义互相关GCC 最小均方误差LMS自适应滤波器 对于多声源效果不好 抗噪 抗混响效果不好 2基于最大输出功率 可控波束形成 SRP-PHAT 计算复杂度高，抗混响能力强 3,基于高分辨率谱图估计法...MUSIC多重信号分类 ESPRIT（旋转不变子空间） 对信号进行协方差矩阵进行空间分解（特征值分解） 需要噪声与信号不相关 CSSM WAVES 从窄带拓展到宽带 的声源定位 为增加鲁棒性 ：后处理...卡尔曼滤波 粒子滤波 TOPS 投影子空间正交性测试法 通过信号和噪声子空间多频率成分的正交关系 估计声源方向 在 SNR 中等条件下效果较好 FRIDA 有限信息率 在多个子带将空域协方差矩阵个元素现行的转换为均匀正弦信号采样值之和...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。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。
空间上相邻的像素点往往具有相似的RGB值，RGB的各个通道之间的数据通常密切相关，但是转化成1维向量时，这些信息将会丢失。...如图2所示，空间位置相邻的两个点A和B，转化成1维向量后并没有体现出他们之间的空间关联性。 ? 图2 卷积计算过程 2. 模型参数过多，容易发生过拟合。 由于每个像素点都要跟所有输出的神经元相连接。...对卷积得到的图像结果不断卷积滤波，则原始图像就会被“层层抽象、层层约减”，从而使得蕴涵在图像中的重要信息“显山露水”； 卷积核中的权重系数是通过数据驱动机制学习得到，用来捕获图像中某像素点及其邻域像素点所构成的特有空间模式...步长（Stride） 在卷积操作时，通常希望输出图像分辨率与输入图像分辨率相比会逐渐减少，即图像被约减。因此，可以通过改变卷积核在输入图像中移动步长大小来跳过一些像素，进行卷积滤波。...应用示例4 比如3 x 3卷积对应的感受野大小就是3 x 3，如 图6 所示。 ? 图6 感受野为3×3的卷积 而当通过两层3 x 3的卷积之后，感受野的大小将会增加到5 x 5，如 图7 所示。
我们期望这个版本更快，因为它搜索的列表较短，但增长顺序仍然是线性的。 如果存在n个条目和k个子映射，则子映射的大小平均为n/k，这仍然与n成正比。...图 11.1 展示了规律，对新键哈希的正常工作量在底部展示，额外工作量展示为塔楼。 图 11.1：向哈希表添加元素的工作量展示 如箭头所示，如果我们把塔楼推倒，每个积木都会在下一个塔楼之前填满空间。...更新remove和put有点困难，因为当我们调用超类的该方法，我们不能得知子映射的大小是否改变。...它会在子映射上调用remove，根据是否找到了键，它可以改变子映射的大小，也可能不会改变它的大小。但是无论哪种方式，我们将子映射的新大小加到size，所以最终的size值是正确的。...在类图中，每个类由一个框表示，类之间的关系由箭头表示。图 11.2 显示了使用在线工具 yUML（http://yuml.me/）生成的，上一个练习的 UML 类图。
注意：并不是说谁好谁坏，只是一个调侃图。 我们这里找了两张搞笑图片分别来表示c语言的垃圾回收和 java的垃圾回收。 注意：并不是说谁好谁坏，只是一个调侃图。...假设有A和B两个对象之间互相引用，也就是说A对象中的一个属性是B，B中的一个属性时A,这种情况下由于他们的相互引用，从而是垃圾回收机制无法识别。 简单的来说就是判断对象的引用数量。...假设有A和B两个对象之间互相引用，也就是说A对象中的一个属性是B，B中的一个属性时A,这种情况下由于他们的相互引用，从而是垃圾回收机制无法识别。 ...不过元空间与永久代之间最大的区别在于：元空间并不在虚拟机中，而是使用本地内存。也就是不局限与jvm可以使用系统的内存。理论上取决于32位/64位系统可虚拟的内存大小。...不过元空间与永久代之间最大的区别在于：元空间并不在虚拟机中，而是使用本地内存。也就是不局限与jvm可以使用系统的内存。理论上取决于32位/64位系统可虚拟的内存大小。
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