点击 " 保存 " 按钮后 , 会弹出为 刚创建的数据库 编辑表定义 对话框 ; 点击 " 增加 " 按钮 , 插入了一个默认 Field1 字段 , 类型是 INTEGER , 将创建的第一个字段..., PRIMARY KEY("id" AUTOINCREMENT) ); 点击 " 编辑表定义 " 对话框中的 OK 按钮 , 即可创建数据库表成功 ; 创建后的数据库表如下 : 创建好数据库表之后...assets 目录下自动读取 db 数据库文件中的数据 , 并将数据初始化本应用的数据库表中 ; /** * 配置Room以使用位于的预打包数据库创建和打开数据库 * 应用程序“assets/”文件夹...最好是创建你的 * 预打包数据库模式时利用导出的模式文件生成 * (数据库。exportSchema]已启用。 * * 此方法不支持内存数据库[Builder]。..., 将 age 属性设置为非空 ; 六、完整代码示例 ---- 本博客中的代码是在上一篇博客 【Jetpack】Room 中的销毁重建策略 ( 创建临时数据库表 | 拷贝数据库表数据 | 删除旧表
生境类型的全球地图 我们对国际自然保护联盟（IUCN）栖息地分类计划中定义的陆地和海洋栖息地类型进行了全球空间上的明确描述，该计划被广泛用于生态学分析，包括量化物种的栖息地面积。...我们通过创建一个全球决策树，将目前可获得的关于海拔和测深、土地和海洋覆盖、气候和土地利用的最佳全球数据交叉起来，制作了这个2015-2019年的新型生境地图。...默认地图是针对2015年的。变化图也可用于以后的年份（2016-2019），仅基于哥白尼。请注意，所提供的变化任务是累积的（例如，2019年包括截至2019年的变化）。...它们可以被用来更新2015年的图像的Mask。...储存库供下载： https://zenodo.org/record/4058819 数据集的源代码 https://github.com/Martin-Jung/Habitatmapping Created
Haebichan Jung：开源社区是如何维护 Scikit-learn 的？结构化的库的工作流程和所有权是怎么样的？ Andreas Muller：首先是用户。...Haebichan Jung：你提到 LightGBM 很有意思，因为越来越多基于 python 的 ML 库正在发布，比如 Catboost，还有像 Pythorch 这样的深度学习框架。...你觉得这些在 ML 领域成长的玩家怎么样？这种现象是竞争的反应吗？ Andreas Muller：我认为在大多数情况下，多元化是好的。...对于深度学习库来说，一部分原因是它们可以更快地移动，因为我们移动得太慢了。当然还有两件事需要注意： 1.与谷歌或 Facebook 相比，我们的资源真的很少，所以和那些公司的工程师竞争是没有意义的。...你的目标绝不是精确，也绝不是 ROC-AUC。这不是你做应用的目的。你应该考虑在应用程序的上下文中生成特定结果意味着什么。 一旦有了这个目标，你就可以定义度量，尝试不同的方法来最大化这些度量。
但在 2010 年 3 月，Jürgen 团队证明了，深度前馈神经网络确实可以通过反向传播训练得到，并且既不需要无监督预训练，也不需要 Ivakhnenko 1965 年提出的渐进式逐层训练。...按照 2010 年的标准，Jürgen 团队创建的监督式神经网络具备很多层，并在当时广泛使用的图像识别基准数据集 MNIST 上创造了新的性能记录。...2015 年 5 月，Jürgen 团队首次创建了具备 100 多层的深度前馈神经网络。 ?...现在，便捷的软件包使用户远离了这类细节。计算成本也比十年前廉价得多，很多商业神经网络应用都基于 2010 年的研究 [MLP1] [DL1-4] [DEC]。...》及其扩展后提出的 DanNet，有网友提出疑问： 这么说的话，AlexNet 不像大家认为的那样是转折点吗？
问题目录 边的 value 存储边属性吗？...磁盘容量本身不均怎么处理 Nebula 的 RocksDB “魔改” 边的 value 存储边属性吗？...强 schema 的好处在于读单条数据的时候会快。 存一份边的设计 Nebula 存边是存储了两份，可以只存储一份边吗？存一份边反向查询是否存在问题？...数据预校验 Nebula 是强 Schema 的，插入数据时如何去判断这个字段是否符合定义？...是否符合定义的话，大概是这样，创建 Schema 时会要求指定某个字段是 nullable 或者是有默认值，或者既不是 nullable 也不带默认值。
前置任务是补充任务的组合，这些任务可帮助获取监测信号，而无需手动添加注释的数据 图形数据和定义 图的定义 图是一组节点和一组边。 邻接矩阵用于表示图的拓扑。...节点和边具有自己的属性（特征）的图称为属性图。 异构图具有不止一种类型的节点或边，而同类图则相反。...这可以使用分类或基于回归的方法来完成，如下所示 基于回归的方法(R-APP)——在这种方法中，学习了图的局部属性，例如，关于图的整体结构的代表性节点属性。...然后，利用这些信息可以根据图中预定义的簇预测未标记节点的属性 基于分类的方法(C-APP)——与R-APP相比，这种方法依赖于构建伪标签。...在训练过程中分配伪标签并使用这些自我监督标签(属性)、基于固有拓扑(基于结构)对节点进行分组、图属性预测(节点的统计属性和节点的中心性)是基于分类方法(C-APP)的一些例子。
前置任务是补充任务的组合，这些任务可帮助获取监测信号，而无需手动添加注释的数据 图形数据和定义 图的定义 图是一组节点和一组边。邻接矩阵用于表示图的拓扑。节点和边具有自己的属性（特征）的图称为属性图。...异构图具有不止一种类型的节点或边，而同类图则相反。 下游图分析任务的类型 通过神经网络（编码器）从输入图创建嵌入，然后将其馈送到输出头以执行不同的下游任务。...这可以使用分类或基于回归的方法来完成，如下所示 基于回归的方法(R-APP)——在这种方法中，学习了图的局部属性，例如，关于图的整体结构的代表性节点属性。...然后，利用这些信息可以根据图中预定义的簇预测未标记节点的属性 基于分类的方法(C-APP)——与R-APP相比，这种方法依赖于构建伪标签。...在训练过程中分配伪标签并使用这些自我监督标签(属性)、基于固有拓扑(基于结构)对节点进行分组、图属性预测(节点的统计属性和节点的中心性)是基于分类方法(C-APP)的一些例子。
由于InterSystems IRIS包括本机对象数据库，因此可以将此类对象直接用于数据库。...下图概述了用于在这些表单之间转换数据的工具：%XML.Writer类使能够创建XML文档。输出目的地通常是文件或流。确定要包括在输出中的对象，系统根据在类定义中建立的规则生成输出。...要创建任意XML文档，请使用%XML.Writer。该类提供了用于添加元素、添加属性、添加命名空间声明等的方法。要创建任意DOM，请使用%XML.Document。...对于特殊应用程序，可以创建自定义实体解析器和内容处理程序。可以使用行业标准的XMLDTD或模式验证来验证任何传入的XML，并且可以指定要解析的XML项。...此外，Xerces不支持https；也就是说，它不能解析位于https位置的实体。如果需要，可以创建自定义实体解析器，也可以禁用实体解析；
.github.io/InstantBooth/ 摘要： 个性化图像生成的最新进展允许预训练的文本到图像模型从一组图像中学习新概念。...我们提出了 InstantBooth，这是一种基于预训练的文本到图像模型的新颖方法，无需任何测试时间微调即可实现即时文本引导图像个性化。我们通过几个主要组件来实现这一点。...与 DreamBooth 和 Textual-Inversion 等基于测试时间微调的方法相比，我们的模型可以在语言-图像对齐、图像保真度和身份保存等不可见概念上产生具有竞争力的结果，同时速度提高 100...生成模型的关键要求是生成的数据应逼真以匹配真实场景，并且相应的 3D 属性应与给定的采样标签对齐。...我们通过扩充自动驾驶数据集来评估我们框架的有效性。实验结果表明，我们的数据生成框架可以有效提高 3D 对象检测器的性能。
另一些则使用键值存储或面向文档的数据库进行存储，使它们具有固有的 NoSQL 结构。大多数基于非关系存储引擎的图数据库还添加了标记或属性的概念，这些标记或属性本质上是具有指向另一个文档的指针的关系。... 定义了一组属性。...Sherman：Vertex 和 Vertex 之间可以用 Edge 相连，每一条 Edge 都会有类型，比如是好友关系。每个 Edge Type 也可以定义一组属性。...比如，Peraon A 给 Person B 转了一笔钱，那 A 和 B 之间就会有一条 transfer 类型的边，transfer 这个边类型（Edge Type）可以定义一组属性，比如转账金额，转账时间等等...根据现在 vertex id就可以唯一指代点的原则，原有的 ID 不能直接使用，有什么办法构建出这个网络吗？还是把 ID 作为Tag属性，然后建索引。
XMLDirector：反对使用Docker Andreas Jung是XMLDirector的项目负责人，而XMLDirector是一个XML内容管理系统和工作流平台，旨在支持企业XML环境，其工具可以转换发布格式以及管理文档集合...两周前，他撰文描述了如何试图在生产环境中使用Docker，将特定的XML类型数据库放入到容器中，以便它们可以迅速地安装和管理;将Plone企业内容管理系统应用程序放入到容器中，以便它可以用于XML Director...可惜Docker没有给Jung留下深刻的印象。...他发现，通常的构建过程比使用外壳还要慢5倍至10倍;几个进程需要重启Docker;由于Docker创建多个映像和容器，测试后删除系统上的副本需要一番“捣鼓”。...准备好用于生产环境吗?视情况而定 Docker已得到了巨大的发展，生态系统在不断扩大，而且容器化系统在金融机构、媒体及其他大规模跨国企业领域当中得到了采用。
图库是图技术领域的重要层。他们使您可以构建用于网络数据的自定义可视化应用程序，并且可以根据自己喜欢的语言，许可证要求，预算或项目需求从大型目录中进行选择。...该库可处理超过300,000条边的图形。 26 igraph 开源和免费的网络分析工具集合。igraph可以用R，Python，Mathematica和C / C ++进行编程。...29 Java通用网络/图形框架(JUNG) 一个Java软件库，为可表示为图形或网络的数据的建模，分析和可视化提供通用语言。...您可以连接到Neo4j实例以获取实时数据，指定要显示的标签和属性，指定要填充的Cypher查询。...58 uGraph 一个MIT许可的开源JavaScript&SVG库，用于实现自定义交互式图表。 59 Vis.JS 是根据Apache 2.0许可发布的基于JavaScript浏览器的可视化库。
Yousung Jung团队提出了一个化学驱动的图神经网络，称为LocalTransform，它基于广义的反应模板学习有机反应性，以描述反应物和产物之间的电子构型的净变化。...为了进一步帮助有机化学家并在数字化学时代实现全自动发现，机器智能可以准确预测有机反应的产物，大大加快新分子的设计过程。...提取的 GRT 可以描述所有测试反应的 99.7%，而前 100 个最流行的反应模板可以描述所有训练反应的 94.6%，从而解决了以前基于模板的方法的覆盖率和可扩展性问题。...研究人员预计类似的增强训练或预训练也会提高 LocalTransform 的准确性，但会大幅增加训练的计算成本。...因此，期望未来可以通过使用更大的数据集和高质量的原子映射方法（如 Mappet 或 RXNMapper）来进一步改进模型。 参考资料 Chen, S., Jung, Y.
在里面你会发现一个简单的、基于 Maven 的项目，包括一个pom.xml构建文件（注意：你可以使用 Gradle。本教程中的示例将基于 Maven。）...事实上，为了尽可能简单，我们甚至可以省略 REST 的概念。（稍后，我们将添加 REST 以了解差异。）大图：我们将创建一个简单的工资单服务来管理公司的员工。...当我们需要创建一个新实例但还没有 id 时，会创建一个自定义构造函数。有了这个域对象定义，我们现在可以转向Spring Data JPA来处理繁琐的数据库交互。...Spring Data JPA 存储库是与支持针对后端数据存储创建、读取、更新和删除记录的方法的接口。在适当的情况下，一些存储库还支持数据分页和排序。...Spring Data 的存储库解决方案可以回避数据存储细节，而是使用特定于域的术语解决大多数问题。信不信由你，这足以启动应用程序！
事实上，在NLP任务中也同样存在着类似的问题，作者利用自然语言处理中预训练的思想： "从大量的未标记语料库中训练一个模型，然后将学习到的模型转移到只有少量标记的下游任务"，尝试通过对图神经网络进行预训练...下图展示了GPT-GNN中的预训练过程与fine-tuning：首先，左图表示GPT-GNN的预训练任务，通过对任务属性和结构的自监督学习，可以利用生成的新的节点作为数据对GNN进行预训练；右图表示使用预训练后的...如果我们想生成一个论文节点，首先可以通过图中已知的连边(observed edge)比如该作者的其他论文，生成该节点的标题，并进一步预测生成的标题对应的论文相关连边属性，如参考文献，出版地点等信息。...已知连边和生成的连边构成结构信息，通过这种交互的方式能够充分利用到图的属性和结构来完成预训练所需的生成任务。...2 生成式预训练框架 作者用概率 来描述图 中节点的属性和相互的连接关系，预训练的目标是寻找最大的参数值 。这里的参数 可以代表是图中的节点属性与连边关系（即图的结构信息）。
属性图与非属性图是相反的概念，它是指节点和边与它们自己的特征(即属性)相关联的图。具体来说，节点和边的特征矩阵分别表示为和。在比较常见的场景中，只有节点具有特征，因此本文用来简称节点特征矩阵。...时空图是一种特殊类型的属性图，可以看作是具有不同时间步长的动态特征的属性图。具体来说，在每个时间步长t, 动态特征矩阵记为。除了特征之外，节点和边的类型是分类法的另一个维度。...（1）预训练微调(PF&FT) PT&FT方法首先用辅助任务对编码器进行预训练，其可以看作是掉编码器参数的初始化。之后，通过共享编码器的参数对下游任务进行训练。...除了基于特征的聚类之外，还可以引入图分区的结构感知任务，其根据固有的拓扑结构(其中跨子集的连接最小)对节点进行分组。与基于聚类的方法不同，图属性预测是另一种有希望提供额外自我监督的方法。...这些方法的内在对比机制是基于互信息(MI)估计的。对于A-SSC来说，数据增强的定义是最重要的因素。
目前是世界上唯一能够容纳千亿个顶点和万亿条边、并提供毫秒级查询延时的图数据库解决方案。特点： 全对称分布式架构 可扩展 高可用 数据强一致 类 SQL 查询语言 ? ?...包括经过身份验证的代理、附件、嵌入式图像、自定义标头和属性、强大的地址验证等，亮点是支持身份代理等功能，防止其他其他邮件服务拦截邮件 ?...19、GeneralNewsExtractor：基于《基于文本及符号密度的网页正文提取方法》论文用 Python 实现的正文抽取器，可以用来提取 HTML 中正文的内容、作者、标题。...20、bokeh：一个交互式的数据可视化 Python 库，专注于在 Web 浏览器中实现美观、直接的数据可视化功能。使用它可以让你快速和轻松地创建交互式图表、仪表板和数据可视化程序。...使用自己的数据集进行定制训练也只需要十行代码。轻松达到高精确率，召回率。同时该库支持自定义分词算法、分类算法等。
(2)动作是所有可能的位置(芯片画布的网格单元) ，当前宏可以放置在不违反任何硬约束的密度或阻塞。 (3)给定一个状态和一个动作，「状态转换」定义下一个状态的概率分布。...为了准确地预测奖励标签并将其推广到未知数据，研究人员提出了一种基于边的图形神经网络结构，称之为Edge-GNN (Edge-Based Graph Neural Network)。...然后再迭代执行以下更新: (1)每个边通过应用一个完全连通的网络连接它连接的两个节点更新其表示，(2)每个节点通过传递所有的平均进出边到另一个完全连通的网络更新其表示。...节点和边的更新如下面方程所示。 Edge-GNN的作用是嵌入netlist，提取有关节点类型和连通性的信息到一个低维向量表示，可用于下游任务。基于边缘的神经结构对泛化的影响如Fig. 2所示。...研究人员首先选择了5个不同的芯片净网表，并用AI算法为每个网表创建2000个不同的布局位置。
与传统的基于梯度的方法依赖于标记监督训练相比，融合PPGCL和MaskGCL可以有效解决分子深度学习任务中标记数据的稀缺性，换言之，带有属性掩码的对比学习为编码器参数的扰动提供了可计算的梯度，从而整合结构级和特征级图对比学习...为了解决这个问题，对于输入的分子图，类似于自然语言处理领域的掩码语言模型，作者提出了属性掩码（AttrMask）模型，对从ZINC15数据库中采样的200万个未标记分子进行了自监督预训练，使用图同构网络...先随机掩码一定比例的节点/边属性，用特定的令牌替换，得到新的掩码图。分子图中的节点属性包括原子类型和手性标记，而边属性包括化学键的类型和方向。...然后训练模型来学习被遮挡部分的嵌入，最后对嵌入应用线性模型来重建节点或者边属性。AttrMask根据上下文预测被屏蔽的属性，使GNN能够捕获简单的化学规则。...这证实了MoleMCL方法的有效性。 图2 案例分析 总结 在本文中，作者将属性掩模图对比学习与基于参数扰动的图对比学习相结合，提出了多层次对比学习分子预训练框架MoleMCL。
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