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RSS订阅原创 大数据图计算
1、试述BSP模型中超步的3个组件及具体含义。①局部通信。每个参与的处理器都有自身的计算任务,它们只读取存储在本地内存中的值,不同处理器的计算任务都是异步并且独立的。②通信。处理器群相互交换数据,交换的形式是,由一方发起推送(Put)和获取(Get)操作③栅栏同步。当一个处理器遇到“路障”(或栅栏),会等其他所有的处理器完成它们的计算步骤;每一次同步也是一个超步的完成和下一个超步的开始。2、Pregel为什么选择一种纯消息传递模型？①消息传递具有足够的表达能力,没有必要使用远程读取或共享内存的方
2022-06-16 21:09:24
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原创 SIGIR 2021 Self-supervised Graph Learning for Recommendation文献笔记
本文作者探讨了基于user-item图的自监督学习SGL，从而提高GCNs推荐的准确性和鲁棒性。其思想是在经典的有监督推荐任务的基础上增加一个辅助的自我监督任务，通过自我判别来加强节点表示学习。
2022-05-14 17:02:27
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原创 对采购管理系统的一些说明
一、1.import这个项目2.JDK1.7：右键项目，build path，configuration，libraries，JRE System，edit，alternate JRE，jdk1.7.0.673.当前这个项目它需要一个服务器/容器，来跑，所以要部署Tomcat环境：window，preference，server，runtime environment，add，Tomcat6，选择上你本地下载好的Tomcat6就可以了二、确定项目能在本地上跑起来。打开JAVA resourc
2022-05-10 16:50:36
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原创 深度学习与传统机器学习的区别
深度学习1.适合处理大数据；2.依赖于高端的硬件设施；3.深度学习算法试图自己从数据中学习特征；4.是一次性地、端到端地解决问题：给它一张图，它直接给出把对应的物体识别出来，同时还能标明对应物体的名字。这样就可以做到实时的物体识别。；5.需要花大量的时间来训练，因为有太多的参数需要去学习。顶级的深度学习算法ResNet需要花两周的时间训练；6.一个深层的神经网络，每一层都代表一个特征，而层数多了，我们也许根本就不知道他们代表的啥特征，我们就没法把训练出来的模型用于对预测任务进行解释。例如，我们
2022-04-29 19:08:39
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Contrastive Self-supervised Learning for Graph Classification
2022-12-20
Self-supervised Learning for Linking Knowledge Graphs(TKDE21)
2022-12-20
计算机本科生毕业设计《基于Java的采购管理系统》项目中的数据库文件
2022-11-27
计算机本科生毕业设计《基于Java的采购管理系统》含1.毕业论文2.开题报告3.源代码
2022-04-29
《基于Java的采购管理系统》源代码
2022-04-29
空空如也
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