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首先我们先安装软碟通，完成安装后打开软碟通，文件->打开，打开我们的iso镜像 然后选择我们的U盘 然后点击启动->写入硬盘映像 写入方式有zip和hdd两种，一般我们选择hdd或hdd+，选择了写入方式之后要先格式化，格式化完毕之后点击写入等待写入完毕即可 选择好写入方式直接写入即可完成U盘启动盘 阅读全文
posted @ 2022-03-22 08:18
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论文信息 论文标题：Graph Contrastive Learning with Augmentations论文作者：Yuning You, Tianlong Chen, Yongduo Sui, Ting Chen, Zhangyang Wang, Yang Shen论文来源：2020, Neu 阅读全文
posted @ 2022-03-21 20:07
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矩阵的迹的定义：一个 $n \times n$ 的矩阵 A 的迹是指 A 的主对角线上各元素的总和，记作 $\operatorname{tr}(A)$ 。即 $\operatorname{tr}(A)=\sum\limits\limits _{i=1}^{n} a_{i i}$ 定理1: $\ope 阅读全文
posted @ 2022-03-21 19:29
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Paper Information Title：Cauchy Graph EmbeddingAuthors：Dijun Luo, C. Ding, F. Nie, Heng HuangSources：2011, ICMLOthers：71 Citations, 30 References Abstr 阅读全文
posted @ 2022-03-20 20:58
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1 介绍 拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmaps）是一种不太常见的降维算法，它看问题的角度和常见的降维算法不太相同，是从局部的角度去构建数据之间的关系。具体来讲，拉普拉斯特征映射是一种基于图的降维算法，它希望相互间有关系的点（在图中相连的点）在降维后的空间中尽可能的靠近，从而在降维 阅读全文
posted @ 2022-03-20 14:45
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Example：稀疏矩阵乘法 import math import torch import torch.nn.functional as F from torch.nn.parameter import Parameter from torch.nn.modules.module import M 阅读全文
posted @ 2022-03-15 20:01
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Example： import torch indices = torch.tensor([[0,1], [0,1]]) values = torch.tensor([2,3]) shape = torch.Size((2,2)) s = torch.sparse.FloatTensor(indic 阅读全文
posted @ 2022-03-15 19:45
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Example import torch import torch.nn as nn # 判断模型是在CPU还是GPU上 model = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=4, num_layers=1, batch_first=True) print(next( 阅读全文
posted @ 2022-03-15 16:51
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Example： import scipy.sparse as sp import numpy as np import torch adj_matrix = torch.randint(0,2,(4,4)) print(adj_matrix) tensor([[1, 1, 0, 0], [0, 1 阅读全文
posted @ 2022-03-15 16:11
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1 导入包 import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as 阅读全文
posted @ 2022-03-09 10:17
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