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RSS订阅原创 Knowledge structure enhanced graph representation learning model for attentive knowledge tracing
前言这篇是一篇期刊论文，篇幅较长，且代码不公开。作者所发表的期刊很好，是SCI一区的文章，因此可靠性很强。这篇文章像是我上周分享的一篇文章GIKT的改进，改进点主要有两点：一，缓解图的稀疏性；二，构造异质图，使用Metapath2vec进行embedding。如果不熟悉GIKT的读者，可以去我上一篇的博客查看解析：CIKM-2021 Multi-Factors Aware Dual-Attentional Knowledge Tracing_奥特曼熬夜不sleep的博客-优快云博客前言首先说一下自己读
2022-03-15 22:32:26
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原创 GIKT:A Graph-based Interaction Model for Knowledge Tracing
论文地址：[2009.05991] GIKT: A Graph-based Interaction Model for Knowledge Tracing (arxiv.org)代码地址：ApexEDM/GIKT: GIKT: A Graph-based Interaction Model for Knowledge Tracing (github.com)个人理解：本篇文章使用图神经网络继续知识追踪，简单来说，就是借由图来得到更加合适的exercise和concept嵌入向量，然后送入后...
2022-03-08 16:07:00
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原创 CIKM-2021 Multi-Factors Aware Dual-Attentional Knowledge Tracing
前言首先说一下自己读这篇文章的感受，通过读文章题目，我们可以得知。这篇文章的主要创新点就在于multi-factors和dual-attention。文章的思路也很清晰，首先就是介绍多factor是哪些factor?然后介绍文章使用的对偶注意力机制是加入在哪一部分的？目录文章目录前言一、Multi-Factors二、Dual-Attentional Mechanism1.Framework总结一、Multi-Factorsstudent-related fac..
2022-02-19 09:37:41
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原创 常用python数据处理函数
.trip()函数用于去除字符串左右的空格 .extend() 函数用于在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）
2022-02-18 22:23:53
708
原创 AAAI-2020 Neural Cognitive Diagnosis for Intelligent Education Systems
一，摘要二，相关工作三，认知诊断模型四，实验
2022-02-16 21:34:25
1900
原创 Collecting package metadata (current_repodata.json): failed
本文只提供补充，当我试了网上很多方法后都没有成功，最后怎么办呢？关掉你的外网VPN就行了，就这样就结束了。
2021-09-21 16:31:29
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原创 pytorch中backward()函数详解
在最开始使用Pytorch时，关于反向传播函数，有时会报错，简单的说，如果你的Y值是个标量，那么直接使用:y.backward()就可以了，但是如果你的Y是个向量或矩阵，那么就不一样:y.backward(torch.ones_like(x))具体原因如下：(19条消息) pytorch中backward()函数详解_Camlin_Z的博客-优快云博客...
2021-09-03 21:45:03
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转载 安装教程_Git安装配置
(12条消息) Git 详细安装教程（详解 Git 安装过程的每一个步骤）_mukes的博客-优快云博客安装教程_Git安装配置 - 知乎 (zhihu.com)以上两个链接可以说是GIT安装的保姆级教程，给你解释每一步的含义与出错。...
2021-08-19 16:38:21
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转载 指针生成网络(Pointer-Generator-Network)原理与实战
参考资料：指针生成网络(Pointer-Generator-Network)原理与实战 - ZingpLiu - 博客园 (cnblogs.com)pointer-Generator-network的一些想法对于理解后面的BERT也有帮助，科学的进步真的是靠一代代科研人员堆积起来的，某个新方法，理论不是凭空出现的。是在某个特定阶段对前人所作进行的改进与创造，指针生成网络的tirck真的很有用。...
2021-08-03 23:43:23
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原创 PyTorch报CUDA error: no kernel image is available for execution on the device问题解决
首先讲一下报错的原因PyTorch高版本对显卡算力是有所要求的，驱动程序只是从软件角度去利用显卡，显卡的算力是不会改变的，报错就在于显卡的算力太低。这里就涉及到了NVIDIA GPU CUDA的compute capability，这是一个类似版本的概念。不同型号的GPU的compute capability不同。 其次解决办法就是使用低版本的PyTorch,或者更换新显卡。目前官方列出的清单（GPU Compute Capability）上，较低的为2.1，都是较早的GPU型号，如：GT430, GT6
2021-08-03 23:27:43
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原创 pytorch gpu版本安装
1，安装anaconda2，查看显卡版本信息3，安装对应的驱动程序cuda tooltik4,安装pytorch首先安装anaconda ，安装anaconda的目的在于创建虚拟环境，因为有的包需要不同的python版本，但是你不能在一个环境内配置多个python，所以就需要虚拟环境的存在。 查看显卡的信息： 进入显卡版本的目录： cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI nvidia-smi cuda.
2021-08-02 23:57:07
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原创 anaconda 切换国内源
首先清华源不维护了，不维护了，在安装torch 时经常不成功，所以建议大家更换国内源去使用，所谓镜像网站就是把国外网站更新的内容在镜像网站也更新一遍，但是我们使用国内的网站下载安装一些工具肯定会比前者快，这里推荐中科大源或者北外源，两者速度都很快，实测有效。 添加中科大源代码如下： conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https:/
2021-08-02 23:28:54
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空空如也
空空如也
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