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UpUp的博客

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计算机学生一名,分享一些自己学习内容
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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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JanusGraph在windows安装的全套装备

发布资源 2020.12.08 ·
7z

LeetCode专题

LeetCode解题笔记前言前言前段时间因为考试等懈怠了,重新开始做题。决定专门开一篇博客迭代记录了,不然文章散乱。339.除法求值这题是并查集专题,暂时不会用并查集,使用了广度搜索。明天再看看并查集的方法。首先讲字符串先映射成数字,在构建图。图的节点为变量,边的权值为两连接变量的比值。对于queries的查询,从起点出发,广搜得到结果。源码class Solution { public double[] calcEquation(List<List<String&g
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博文更新于 2022.01.17 ·
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janusGraph的linux分布式安装全家桶

发布资源 2021.01.09 ·
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VSCode 远程连接服务器-亲测有效

VSCode 远程连接服务器前言步骤前言网上教程很多,但是还挺坑,自己试了下整个步骤可以很快解决,首先window10需要用ssh功能,这个在win10已经默认安装,就不在赘述步骤SSH插件首先在vscode中安装插件ssh插件。配置vscode完成这个步骤后,就可以通过密码登录远程服务器了。不过每次需要输入密码才可以登录配置密钥登录为了更好的登录服务器,在window10本地生成密钥对,打开cmd,输入指令ssh-keygen -t rsa不断enter就可以了,紧接着看到本地
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博文更新于 2021.10.11 ·
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动态知识图补全问题

4.19-4.23 动态信息1.Dual Quaternion Knowledge Graph Embeddings本文应该是静态方法,距离公式和旋转公式的一个统一框架。提出一个新的映射空间,Dual Quaternion space .感觉和极坐标那个有异曲同工之妙,不过本文算是统一了两个主要方法在一个空间的平面完成了旋转操作,在立体上完成了距离测算,两者统一就是完成了头尾实体的映射。两种传统方法的优劣定义三种关系,记录一下对称(symmertric)(反对称(abtisymmetri..
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博文更新于 2021.05.12 ·
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非root用户配置hadoop的终极踩坑教程

三台linux部署完全分布式集群的终极踩坑教程前言硬件,软件环境1.总体架构2.软件下载配置步骤1. 配置ssh免密登录2. 配置hosts文件3.hadoop配置文件修改4.启动问题汇总1.ssh配置问题2.java的路径问题3.datanode无法开启4.secondarynamenode无法开启5.resourcemanager无法开启6.unhealthy node总结前言因实验需要,使用实验室服务器的非root用户搭建一个完全分布式hadoop,自己踩坑无数,所以写篇教程记录一下,希望大家一起
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博文更新于 2021.04.08 ·
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[论文笔记]知识图谱+推荐系统

仅作个人笔记(2021.3.22-2021.3.29)1.RippleNet:Propagating User Preferences on the Knowledge Graph for Recommender Systems看到一篇翻的不错RippleNet翻译减轻计算负担,对邻居节点进行采样,而不是计算所有n跳邻居。偏好传播使用了本质上注意力机制结论,本文首次将path-based 和embedding-base方法融合。有效提出一个端到端的模型,但是在计算关系R的embeddi
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博文更新于 2021.03.24 ·
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论文笔记-多任务学习(rec-kgc)

多任务学习,Unifying Task-Oriented Knowledge Graph Learning and Recommendation解决问题联合知识图谱和图谱补全符号[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hVkjy4I4-1616076455275)(D:\Typora\img\image-20210318191127518.png)]模型[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-M6QHoUwh-16160
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博文更新于 2021.03.22 ·
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【论文笔记】KG+GCN+RS

Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender Systems论文地址仅做学习草稿。欢迎交流目的:计算得到y^u,v\hat y_{u,v}y^​u,v​,即推荐概率符号定义符合常规方法KGCN Layer计算得到关系r对u的重要程度进一步表示v的拓扑邻近结构上述的用户关系分数在计算实体邻居表示时作为个性化过滤器。由于实体数量级大,采样的邻居为固定大小而不是全部邻居。感受野的计算为了提高计算效率,在训练时采用负采样
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博文更新于 2021.03.20 ·
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注意力机制详述

学习本部分默认大家对RNN神经网络已经深入理解了,这是基础,同时理解什么是时间序列,尤其RNN的常用展开形式进行画图,这个必须理解了。 这篇文章整理有关注意力机制(Attention Mechanism )的知识,主要涉及以下几点内容: 1、注意力机制是为了解决什么问题而提出来的? 2、软性注意力机制的数学原理; 3、软性注意力机制、Encoder-Decoder框架与Seq2S...
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博文更新于 2021.03.18 ·
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【论文笔记】通过自注意力机制的动态图表示

本专题的论文笔记基本作为草稿记录,好方便查阅,可能没有那么详细。模型结构主要分为两个部分,structural and temporal self-attention layers。使用muliti-head attentions to improve model capacity and stability。结构化模块提取领域邻居信息节点来作为输入表示到时间模块。时间模块来捕获时间变化。STRUCTURAL SELF-ATTENTION输入为节点表示集合,xv∈RDx_v\in R^Dxv
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博文更新于 2021.03.17 ·
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【论文笔记】多任务学习-推荐系统和图嵌入

Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation摘要和符号定义模型交叉压缩模块推荐模块图嵌入模块算法摘要和符号定义本文主要提出了一个多任务学习模型,联合学习图嵌入模型和推荐系统。给定用户U和商品v,以及两者交互矩阵Y∈RM×RY \in R^{M \times R}Y∈RM×R,和知识图谱G,目标是预测用户u的潜在兴趣g,得到一个预测函数yu,v=F(u,v∣θ,Y,G)y_{u,v}=F(u,v| \thet
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博文更新于 2021.03.14 ·
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知识图谱用于推荐系统

【论文笔记】知识图谱用于推荐系统前言和符号基于嵌入(embedding-based)two-stageg learningjoint learningmulti-task learingconnection-based methodmeta-structurepath-embeddingpropagation-based method三种方法对比future work论文地址前言和符号知识图谱在推荐系统的应用,主要有三个方向,基于嵌入,基于连接和基于传播的。本文符号本文一些基础定义方法概
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博文更新于 2021.03.07 ·
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知识图谱补全(张量图学习-链路预测)

【论文笔记】Tensorial graph learning for link prediction in generalized heterogeneous networks重点主要贡献点三级目录论文地址:paper重点本文是在广义的异构网络上的一个张量图学习,用于链路预测。在具体操作中知识图谱的补全常常成为链路预测任务,本文的重点在于通过引入节点和边张量来构造张量图。主要贡献点提出一种新型图,张量图与异构网络的多图、超图和其他表示相比,新引入的张量图在扩展到张量n-部图以表示节点异质性和将
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博文更新于 2021.01.30 ·
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图嵌入方法总结

Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications前言基本符号图嵌入(只利用事实发现)翻译距离模型transE家族高斯嵌入其他的距离模型典型的训练程序图嵌入(结合其他信息)下游应用作者:Quan Wang , Zhendong Mao , Bin Wang, and Li Guo论文地址:paper前言17年TKDE的论文,回顾下主要的图嵌入方法基本符号都是些常规的符号表示,稍微过一下很容易记住。图嵌入(只利用
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博文更新于 2021.01.15 ·
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图神经网络综述论文笔记

Graph Neural Networks:A Review of Methods and Applications前言模型GNNGNN的变体图类型传播方式训练方法通用框架应用主要问题浅结构(Shallow Structure)动态图(Dynamic Graphs)非结构化场景(Non-Structural Scenarios)可伸缩性(Scalability)author:Jie Zhou∗, Ganqu Cui∗, Zhengyan Zhang∗, Cheng Yang, Zhiyuan Liu, L
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博文更新于 2021.01.13 ·
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janusGraph+hbase+es搭建踩坑记录

janusGraph集群搭建前言软件下载配置步骤hadoop安装zookeeper安装hbase安装elasticsearch安装janusGraph安装测试安装结果问题汇总前言janusGraph的资料实在又少又杂,近日搭建了一个集群,写下踩坑记录。由于janusGraph可以自由配置后端存储和索引。之前先写了一个非root用户的hadoop搭建,本文在那篇文章的基础上继续搭建。涉及部分服务器,节点描述都和hadoop搭建的相同、非root用户的hadoop搭建。软件下载本次搭建的版本为had
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博文更新于 2021.01.09 ·
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DAY 80 LeetCode学习笔记

剑指 Offer 32 - II. 从上到下打印二叉树 II前言题目源码前言前段时间一直赶报告,期末。终于结束,开始学习,今天的题目比较简单,普通的BFS。题目官方题目源码/** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; * TreeNode(int x) { val = x;
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博文更新于 2021.01.06 ·
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DAY79LeetCode学习笔记

967. 连续差相同的数字前言题目源码前言使用dfs。思路在注释中题目官方题目源码class Solution { List<Integer>ans; public int[] numsSameConsecDiff(int n, int k) { ans=new ArrayList(); if(n==1)return new int[]{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};//为1时,答案肯定为这个 for(in
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博文更新于 2020.12.21 ·
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利用图神经网络进行的知识图谱补全综述

A Survey on Graph Neural Networks for Knowledge Graph Completion-论文阅读笔记前言二级目录三级目录作者:Siddhant Arora单位:Indian Institute of Technology Delhi联系方式:siddhantarora1806@gmail.com前言最近在看图谱补全相关的内容,现在比较多的方向是采用图嵌入的方式进行学习,这篇论文综述了图神经网络在补全上的应用,值得读一读二级目录三级目录...
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博文更新于 2020.12.20 ·
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