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2020-09-24

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Everything you've ever wanted is on the other side of fear. 你想要的一切，都在恐惧的彼端。 What I see here is nothing but a shell, What is most important is what is invisible. 我看到的都是表象，最重要的东西肉眼是看不见的。 Live your life by a compass, not a clock. 不要以时钟，而是以罗盘来指引你的人生。来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4305315/blog/4648247

Graph Convolution Neural Network

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文章目录往期文章链接目录 Convolutional graph neural networks (ConvGNNs) GCN Framework GCN v.s. RecGNN What is Convolution Spatial-based ConvGNNs Message Passing Neural Network (MPNN) Introduction to MPNN Shortage of the MPNN framework GraphSAGE (SAmple and aggreGatE) Overview of GraphSAGE Aggregator Fuctions PATCHY-SAN Overview of PATCHY-SAN Two problems considered in PATCHY-SAN Steps of PATCHY-SAN 往期文章链接目录往期文章链接目录 Convolutional graph neural networks (ConvGNNs) Convolutional graph neural networks (ConvGNNs) generalize the operation of convolution from grid data to graph data. The main idea is to

vue.js 使用vuefire整合 firebase

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This is a step by step Vue.JS and Firebase tutorial, In this tutorial we are going to explain how to integrate Cloud Firestore database in Vue application using the VueFire package. The Cloud Firestore helps storing and syncing data in realtime across all connected devices. We will use the VueFire package to take advantage of Firebase. It makes our development work, even simpler by providing direct access to Firebase objects. The Vuefire offers logical solutions to create real-time bindings between a Firebase RTDB or a Firebase Cloud Firestore and your Vue application. It always keeps your

OI 生涯回忆录《Pilgrimage》

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前言于 NOI2020 后写下本文。本文简单提及了在写作时尚能回忆起来的，在我的 OI 生涯中对我的影响重大的人、事、比赛等。写作本文，旨在在回忆允许的范围内，对 OI 生涯进行一定程度上的梳理，总结。开端入门我最早接触计算机程序设计，是在小学。那时候，我的数学成绩不错，就被老师推荐去学习编程。就这样，我在局前街小学的何静老师的指导下，走上了编程的道路。小学时的编程，与其说是 “竞赛” ，不如说是 “兴趣班” 。当时，包括我在内，很多小孩子天性是浮躁的。支撑我对着无聊的代码学下去的，并不是对程序的兴趣，而是上了一两节课之后，发现自己总能轻松取得第一，碾压哪怕是初中生的，胜利的快感。正是这样的好胜心支持着我把课后没有作业的一个个夜晚投入到在 Online Judge 上做题目，一点一点爬到排行榜第一。这也是造就我日后的 OI 之路的根本原因。 Scratch 除了当时学习的竞赛语言 Pascal ，小学时的我还热衷于一款叫做 Scratch 的编程软件。图形化的界面是小孩子天然的朋友，我也曾投入无数的时间与 Scratch 快乐地玩耍，自己编写过二三十个小游戏，还有我当时引以为豪的 Kill The Ball 系列，曾受到过许多同学的好评。竞赛篇常外在兴趣班中展露头角后，我很快受到了常州的竞赛教练秦新华老师，和曹文老师的注意。得益于他们的栽培

dhtmlxGant如何创建一个项目

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步骤1.创建一个项目启动Visual Studio 2017并创建一个新项目。打开文件菜单，然后选择：新建->项目。接下来，选择ASP.NET Core Web Application，并将其命名为DHX.Gantt。选择一个空模板。因此，您已经创建了一个项目，可以继续为Gantt添加标记和脚本。步骤2.添加甘特标记和JS 转到wwwroot并创建一个index.html文件。在新创建的文件中，为甘特图制作一个简单的页面。请注意，在此演示中，从CDN添加了甘特文件。如果您拥有该组件的专业版，则需要手动将gantt文件添加到您的项目中。 index.html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta name="viewport" content="width=device-width" /> <title>Index</title> <link href="https://cdn.dhtmlx.com/gantt/edge/dhtmlxgantt.css" rel="stylesheet" type="text/css" /> <script src="https://cdn.dhtmlx.com/gantt/edge/dhtmlxgantt.js"></script> <script> document.addEventListener

对命名实体识别进行基准测试：StanfordNLP，IBM，spaCy，Dialogflow和TextSpace

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作者|Felix Laumann 编译|VK 来源|Towards Data Science NER是信息提取的一个子任务，它试图定位并将非结构化文本中提到的指定实体划分为预定义的类别，如人名、组织、位置、医疗代码、时间表达式、数量、货币。我们创建了我们自己的小型测试数据集，其中11个示例来自谷歌的Taskmaster 2数据集，该数据集于2020年2月刚刚发布。我们将此数据集视为NER解决方案中未来研究和产品的基准数据集。我们用该数据集来探索TextSpace。这个数据集中的句子可能在长度和包含的信息上有所不同，但是我们选择了其中包含大量实体的句子，因此我们可以根据最新的NER解决方案来区分优劣。我们测试集中的句子来自不同的领域，因为我们想看看我们在这篇文章中比较的解决方案有多灵活。请注意，这些示例中使用了Dialogflow聊天机器人，因此我们也希望Dialogflow在这些例子上能够执行得很好。我们将首先详细地看两个例子，最后会有一个总结。机票预订让我们以一个想要预订航班的用户的句子为例: "So, I would like to fly out sometime tonight and fly back in the evening in 4 days. From I’m looking to go to Denver. I’m flying out of San

利用蒙特卡罗法，国外老哥成功制造出100%投篮命中的篮板

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　　 NBA 的大结局可能是什么？是时候将一位油管博主的创作纳入其中了。　　在一个名为 “Stuff Made Here” 的频道，名叫 Shane Wighton 的国外老哥展示了这样一块神奇篮板—— 无论球砸到篮板的哪个位置，都能被反弹进入篮筐。看看这个演示效果：　　　　（来源：YouTube）　　或许很多人会认为，和全球数以万计的因新冠疫情被困家中的工程师一样，Wighton 只不过是又做出了一个无聊的产物。　　要打造一块百发百中的篮板绝非易事。　　因为每次投篮的角度不一样，球撞击篮板的运动轨迹就会发生变化，加上重力的影响，在 Shane Wighton 创造出来的篮筐之前，我们很难想象一个百发百中的篮板会是什么样。　　那么，这位工程师又是如何实现的？　　　　（来源：YouTube）　　现在我们所看到的篮球框，本身就已经是经过工程学设计的产品，只有击中特定的区域才会进篮，因此成为篮球运动员的核心竞争力，如果要将其设计成能够百发百中，意味着只要将球抛向并击中篮板，这个篮筐就可以将球“引导”到筐中。　　　　（来源： YouTube）　　根据 Shane Wighton 在视频中的介绍，他首先考虑的就是要摒弃这种不能“引导”篮球的平板设计。因为平板的设计意味着篮球只有打在特定的位置才能进篮筐。　　　　图丨iPad 在 Shane

将32位循环计数器替换为64位会在Intel CPU上使用_mm_popcnt_u64引起疯狂的性能偏差

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问题： I was looking for the fastest way to popcount large arrays of data. 我一直在寻找最快的方法来 popcount 大量数据的数量。 I encountered a very weird effect: Changing the loop variable from unsigned to uint64_t made the performance drop by 50% on my PC. 我遇到了一个非常奇怪的效果：将循环变量从 unsigned 更改为 uint64_t 使PC上的性能下降了50％。 The Benchmark 基准测试 #include <iostream> #include <chrono> #include <x86intrin.h> int main(int argc, char* argv[]) { using namespace std; if (argc != 2) { cerr << "usage: array_size in MB" << endl; return -1; } uint64_t size = atol(argv[1])<<20; uint64_t* buffer = new uint64_t[size/8]; char* charbuffer =

如果我有jQuery背景，那么“ AngularJS中的思考”吗？ [关闭]

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问题： Closed . 已关闭。 This question needs to be more focused . 这个问题需要更加集中。 It is not currently accepting answers. 它当前不接受答案。 Want to improve this question? 想改善这个问题吗？ Update the question so it focuses on one problem only by editing this post . 更新问题，使其仅通过编辑此帖子来关注一个问题。 Closed 4 years ago . 4年前关闭。 Locked . 已锁定。 This question and its answers are locked because the question is off-topic but has historical significance. 该问题及其答案被锁定，因为该问题是题外话，但具有历史意义。 It is not currently accepting new answers or interactions. 它目前不接受新的答案或互动。 Suppose I'm familiar with developing client-side applications in jQuery ,

[Node.js] Mock an API for Local Development in React with Mirage JS

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Mirage JS lets you mock out production APIs directly alongside your frontend React code. You can tweak the data or force a network request to hang, so you can quickly design different states of your application. In this way Mirage lets you build every state of your UI regardless of the state of your production API. Check out Mirage's React quickstart here . // src/App.js import React, { useState, useEffect } from "react" import { Server } from "miragejs" let server = new Server() server.get("/api/users", { users: [{ id: 1, name: "Bob" }] }) export default function App() { let [users, setUsers]

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