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摘要： 根据提供的描述，我们可以明确三种简单顺序约束和三种链式顺序约束，以及它们之间的层次关系，用于在数据集中挖掘有意义的活动模式。下面，我将基于这些描述，为每种约束类型提供一个具体的挖掘逻辑实现。 简单顺序约束 Response(a, b): 最后一个b出现在最后一个a之后。 Precedence(a, 阅读全文

摘要： 所以一个样本是一个椭圆曲线吗？ 不完全是这样。在二维高斯分布的上下文中，单个样本是分布中的一个点，而不是一个椭圆曲线。椭圆曲线实际上表示的是等高线，也就是概率密度函数在不同值下的轮廓线。每条椭圆曲线上的点具有相同的概率密度，这些椭圆反映了数据的分布特性，如集中趋势和变异情况。 当我们谈论二维高斯分布 阅读全文

摘要： 聚类loss的计算 要使得初始化的用户向量X在训练过程中得到优化，我们需要对前述示例进行一些修改，确保X是一个可训练的参数。在PyTorch中，这意味着我们需要将X定义为一个Parameter或者设置requires_grad=True。然而，由于X代表原始数据，通常我们不直接将其视为模型参数进行优 阅读全文

摘要： 如果你想使用 PyTorch 来实现这段代码，你可以按照以下步骤进行操作： 导入所需的库和模块，包括 NumPy 和 PyTorch。 import numpy as np import torch 定义输入矩阵 A 和 B，并获取它们的维度信息。 A = np.array(...) # 输入矩阵 阅读全文

摘要： # 学习资料 [通俗易懂的解释 1](https://www.bilibili.com/video/BV1Tf4y1i7Go/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=327ea0ecb4f60cd1f9d6acaf2148d6f6) 阅读全文

摘要： # 入口函数 这个Python脚本定义了一个入口函数，用于运行一个知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding）模型的元学习训练过程。以下是对这个入口函数的解读： 1. 导入必要的库： - `argparse`：用于解析命令行参数。 - `init_dir`：一个自定义的函数，用 阅读全文

摘要： **攻击客户机1** 请注意，这是一个简化的示例，实际数据和嵌入可能更复杂。攻击的成功率取决于实体嵌入的质量和相似性度量的准确性。在实际应用中，可能需要更多的数据和更复杂的算法来实现更准确和有效的攻击。 这段代码是用于进行攻击的部分。它试图通过使用客户端0的信息（实体嵌入和关系嵌入）来破解客户端1的 阅读全文

摘要： #main.py ###参数设置，进入主函数 ```plaintext if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() # parser.add_argument('--data_path', default='Fed_da 阅读全文

摘要： ```plaintext opt = torch.optim.Adam(self.kge_model.parameters(), lr=self.args.learning_rate) ``` 这段代码用于初始化一个Adam优化器，用于优化知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embeddi 阅读全文

摘要： **def get_all_clients(all_data, args):** 点击查看代码 ``` wwcnt_mat = sparse.csr_matrix((dat_values, (row_indxs, col_indxs))) ``` 这句代码创建了一个稀疏矩阵（sparse matri 阅读全文