edg战队

Label Smoothness Regularization   因为与传统的GNN不同，边的权重是可以学习的，而且在钱箱传播的过程中，还有w的参数需要学习。为了防止过拟合，而且由于边的权重的重要性，因此需要刚过的约束。作者在这里使用了Label Smoothness Regularization。具体的公示内容没有看懂。为了这个正则化和可学习的gnn网络，作者提出了一个独特的损失函数。 直观理解   每个实体/项目被视为粒子，而受监督的积极用户相关性信号充当从观察边界向上拉动观察到的正项目的力，并且负项目信号充当推动未观察到的项目的力。如果没有KG（图2a），这些项目只能通过协同过滤效果松散地相互连接（这里没有为了清晰起见）。相比之下，KG中的边缘充当橡皮筋，对连接的实体施加明确的约束。当层数为L = 1时（图2b），每个实体的表示是其自身及其直接邻居的混合，因此，对正项进行优化将同时将它们的直接邻居拉到一起。随着L的增加，KG的向上力更深（图2c），这有助于探索用户的远程兴趣并获得更多积极的项目。值得注意的是，KG所施加的邻近约束是个性化的，因为橡皮筋的强度（即su（r））是用户特定的和关系特定的：一个用户可能更喜欢关系r1（图2b）而另一个用户（具有相同的观察项目但不同的未观察项目）可能更喜欢关系r2（图2d）。   尽管KG中的边缘施加了力，但是边缘重量也可以设置不当

If you want to build a neural network using Pytorch.you have two methods. First,you can use the complete methods to bulid it .Let me show you the code before. import torch import torch . nn as nn import torch . nn . funcional as F import matplotlib . pyplot as plt from torch . autograd import Variable class Net ( nn . Module ) : def __init__ ( self , n_feature , n_hidden , n_output ) : super ( Net , self ) . __init__ ( ) self . hidden = nn . Linear ( n_feature , n_hidden ) self . predict = nn . Linear ( n_hidden , n_output ) def forward ( self , x ) : x = self . hidden ( x ) x = F . relu ( x )

// 首先进入安装了fabric的用户的主目录 cd ~ // 列出所有文件夹 ls -la // 找到.composer并进去 cd .composer // 配置文件位置 // /home/fabric/.composer/cards/admin@bikesharing-network/connection.json 来源： CSDN 作者： 笨小孩好笨 链接： https://blog.csdn.net/u013288190/article/details/104318276

1 从任务本身来看，BERT本质上是一个通用的语言模型，在进行预训练时，我们希望它能够学习到词表中每个词的词向量，即对我们平时所接触到的自然语言进行编码（encode），使之转化成模型能理解的语言。 这样的设定本身存在一个小问题：通过模型编码之后的语言向量，人类无法理解，那如何才能确保模型正确地学到我们希望的知识呢？一个解决方案是，我们将模型的输出映射到原来的词表中，然后将概率最大的单词作为模型的预测结果。如果这个单词与我们模型的输入一致，即意为着模型确实知道了这个单词的含义。 BERT将上述解决方案巧妙实现为一个完形填空的过程，即随即遮住一些单词，只给模型上下文信息，让模型去预测这些单词的表示。此外，为了让模型对句子之间的段落关系有更好的理解，我们可以让它去尝试预测两个句子之间的关系：是否连续——我们只需要留出一个token的空位来进行这个二分类训练就可以。 这些设计保证了模型能够同时建模句子内部的词法信息与外部的关系信息，而输入的数据本身除了一个预先定义好的词表外，不需要任何多余的监督信号，所以能在大量语料上进行预训练。合理的任务设计+大量预料的支持，让BERT有了超越同侪的效果。 随着对任务理解的加深，有些人开始提出了这样的问题： 如果完形填空任务中遮住的不是一个单词，而是一个短语，是不是bert就能够更好的对短语进行辨析？如果我们增加可以学习到更多知识的任务

*Catalog 1. Simulation for GBM Price Process 2. Simulation for Cost of Hedging 1. Simulation for GBM Price Process 　　(1) Pre-determine S0, drift mu, volatility sigma, (K, T) of call option, rebalancing period dt; set.seed(121) library(fOptions) price_simulation <- function(S0, mu, sigma, rf, K, Time, dt, plots = FALSE) { t <- seq(0, Time, by = dt) N <- length(t) # w~N(0,1) w <- c(0, cumsum(rnorm(N - 1))) S <- S0 * exp((mu - sigma^2 / 2) * t + sigma * sqrt(dt) * w) delta <- rep(0, N - 1) call_ <- rep(0, N - 1) for(i in 1:(N - 1)) { delta[i] <- GBSGreeks('Delta', 'c', S[i], K, Time - t[i], rf,

原文: C#设置WebBrowser使用Edge内核 1. 问题描述 用C#写了一个小工具, 需要显示网页上的内容, 但WebBrowser使用的是IE内核, 不能很好的展示网页 2. 解决方法 通过一些尝试, 在巧合之下找出了一种方法, 成功的让WebBrowser用上了Edge内核, 先上图 上代码 /// <summary> /// 修改注册表信息使WebBrowser使用指定版本IE内核 /// </summary> public static void SetFeatures(UInt32 ieMode) { if (LicenseManager.UsageMode != LicenseUsageMode.Runtime) { throw new ApplicationException(); } //获取程序及名称 string appName = System.IO.Path.GetFileName(System.Diagnostics.Process.GetCurrentProcess().MainModule.FileName); string featureControlRegKey = "HKEY_CURRENT_USER\\Software\\Microsoft\\Internet Explorer\\Main\\FeatureControl\\"; /

在Chrome和Edge里面,如下代码运行没有问题 arrayA.sort((a, b) =>(a.index > b.index) ? 1 : -1); 但是IE11里面并不支持 =>,只能如下代码 arrayA.sort(function (a, b) { return a.index - b.index; }); 来源： CSDN 作者： clear_zero 链接： https://blog.csdn.net/clear_zero/article/details/104199337

前言 ​ 接触hyperledger fabric有一段时间了，看文档搭集群写链码都做过，但要深入理解还是通过源码比较直观，遂决定部署起来。同多机器部署一样，官文对源码调试的描述较少，网上有些前辈已经写过但少有明确每一步的原因，本系列文尝试依据个人理解来描述构建fabric源码调试环境的步骤，去掉docker这层障碍，并给出思考过程。 ​ 之前有写过一篇hyperledger fabric 多机部署的教程，基于first-network示例，这次也是以它为基准，以便在遇到问题的时候更容易从官方文档找到解决方案。需要先走通first-network的搭建，有些配置项需要参考它。 ​ 官文链接：https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/release-1.4/build_network.html 分析 fabric模块划分比较细，采用docker是为了简化部署，同时在官方提供的文档中也大量采用shell脚本来引导，需要先大致明确几个概念： docker: ​ 应用容器工具，可以将应用运行所需要的一些环境打包进去，方便移植。 docker-compose: ​ 用来运行一组docker实例，在first-network中，有一个orderer和4个peer，还有一个cli，在dockker-compose-cli

实验摘要： 1>Windows Server软路由器静态路由设置 [难度★复杂度★] 2>Edge Services Gateway边界服务网关部署 [难度★复杂度★] 3>动态路由实现 [难度★★复杂度★★★] 正文： 上篇中，迷你SDDC环境已经实现了逻辑交换和分布式逻辑路由。通过在ESXI内核空间中创建一个DLR Instance，实现dev-web-tier、dev-app-tier和dev-db-tier三个逻辑网络的三层互访。 但是现在虚拟逻辑网络与外部物理网络之间缺少一个互通的桥梁，将物理网络与NSX SDN打通，实现真正意义上的软件定义数据中心网络基础架构。在今天的讨论中，我将向大家演示如何部署Edge Services Gateway和配置动态路由，实现整个迷你SDDC网络环境的最终拓扑。在本文的最后，JUMP代表的外部网络与Web01代表的逻辑网络之间将实现三层互访。 主题：迷你SDDC环境搭建 任务29：Windows Server软路由器静态路由 通过下图，各位可以看到逻辑网络与物理网络之间的边界是ESG设备；我们需要在ADDC、ESG和DLR上配置路由条目，才能实现今天讨论的目标。 在之前的文章“ NSX控制平面和静态路由更新流程1 ” “ NSX控制平面和静态路由更新流程2” 中，我已经详细描述了NSX-V控制平面组件netcapd与DLR-CVM

由于本人一直搜索不到浏览器下载地址，索性自己记录一下 官方下载地址： 跳转下载 下面附件可直接替换现有edge,上面地址不可替换 edge 可替换现有edge,此软件是edge for chromium,是微软基于chromium研发的edge版本,有区别于原生edge,解决了chrome长期国内不能同步书签密码的问题,现在已经实现部分功能,未实现的功能有历史记录同步插件同步,新功能有网站作为app安装,使用起来非常方便 来源： CSDN 作者： 小宇宙-1 链接： https://blog.csdn.net/qq_27346541/article/details/103593124