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【MySQL】 MySQL亿级数据、主从架构，Sharding分片

CVS文件MySQL基准测试：sysbench、mysqlslapsysbenchmysqlslapSQL优化分页查询优化慢SQL日志工具mysqldumpslowMySQL主从复制MySQL主从复制knowledgeMySQL

码农C风·2022-12-05 11:06

[2022]李宏毅深度学习与机器学习第十三讲（必修）-神经网络压缩

[2022]李宏毅深度学习与机器学习第十三讲（必修）-Networkcompression做笔记的目的OutlineNetworkcanbeprunedWhyPruningKnowledgeDistillationEnsembleTemperatureforsoftmaxParameterQuantizationArchitectureDesign-DepthwiseSeparableConvol

走走走，快去看看世界·2022-12-05 10:07

AttacKG: Constructing Technique Knowledge Graph from Cyber Threat Intelligence Reports 源码复现

AttacKG：从网络威胁情报报告构建技术知识图谱文章摘要网络攻击越来越复杂和多样化，使得攻击检测越来越具有挑战性。为了打击这些攻击，安全从业者积极总结并以网络威胁情报（CTI）报告的形式交流他们对组织间攻击的知识。然而，由于以自然语言文本编写的CTI报告不是用于自动分析的，因此报告的使用需要繁琐的手动威胁情报恢复工作。此外，单个报告通常仅涵盖攻击模式的有限方面（例如，技术），因此不足以提供具有多

Doraemon的流水账·2022-12-05 10:06

Decoupled Knowledge Distillation——目标分布与非目标分布相解耦

通过传统知识蒸馏的解耦分析，DKD（DecoupledKnowledgeDistillation）重新审视了暗知识的本质，并通过蒸馏损失函数的改进、获得DKDloss，显著改善了任务相关知识迁移的效果：

Law-Yao·2022-12-05 09:55

TGRS2022/云检测：Category Correlation and Adaptive Knowledge Distillation 类别相关和自适应知识蒸馏在遥感图像致密云检测中的应用

TGRS2022/云检测：CategoryCorrelationandAdaptiveKnowledgeDistillationforCompactCloudDetectioninRemoteSensingImages

HheeFish·2022-12-05 02:36

【WebRTC】拥塞控制 GCC 类图

GoogCcNetworkController:整个congestion_controller模块的中心类，是对外的接口AcknowledgedBitrateEstimatorInterfaceAcknowledgedBitrateEstimator

乔木辛·2022-12-04 23:09

基于图神经网络的知识追踪的五篇论文

本质上是预测回答的对错，是二元分类的预测问题Context-AwareAttentiveKnowledgeTracing2020《情境感知的注意力知识追踪》，注意力知识追踪，情感感知。

蚌埠先森·2022-12-04 17:43

Knowledge Tracing: A Survey阅读笔记

（注：为了方便后续阅读KT论文，文中一些名词使用英文。文中保留的序号与原论文参考文献一致。行文会在后续反刍过程中改进。）原文链接：https://arxiv.org/abs/2201.06953v1问题：如何在学生与教学材料交互的基础上，有效地追踪一个学生学习的过程？定义：知识追踪(KT)的目标是观察、表现和量化学生的知识状态。挑战：解决一个问题可能需要不止一项技能（p.s.：看来如何合理对技能的

拙劣的马奎·2022-12-04 17:12

Context-Aware Attentive Knowledge Tracing文献笔记

模型思路一个人对某个知识点的掌握或对某个题目的理解都受到其以往做题经验的影响，而且这个影响会随着时间衰退。比如，学生A和B都依次做了（a,b,c,d,e)五个题目，A的答题记录是(1,0,1,1,1)，B的答题记录是(0,1,0,1,0)，那么A和B都做到题目e时，他们对其的理解是不同的，即同一个题目对不同做题经验的人来说含义不同（在模型里表现为表征这个题目的vectorx并不是固定的，而是会随着

37.7834·2022-12-04 17:37

【论文解读|EDM2021】Learning from Non-Assessed Resources: Deep Multi-Type Knowledge Tracing

林若漫空·2022-12-04 17:03

【KSEM2021】GASKT: A Graph-Based Attentive Knowledge-Search Model for Knowledge Tracing

林若漫空·2022-12-04 17:03

【CVPR 2021】Revisiting Knowledge Distillation: An Inheritance and Exploration Framework

【CVPR2021】RevisitingKnowledgeDistillation:AnInheritanceandExplorationFramework论文地址：主要问题：主要思路：具体实现：CompactKnowledgeExtraction

BIT可达鸭·2022-12-04 15:40

KGE性能指标：MRR，MR，HITS@1，HITS@3，HITS@10

本文将介绍用于衡量知识图谱嵌入（KnowledgeGraphEmbedding，KGE）模型性能中最常用的几个指标：MRR，MR，HITS@1，HITS@3，HITS@10。

山淼·2022-12-04 15:15

今天不写代码，聊聊热门的知识图谱

大家都知道，谷歌是做搜索引擎的，所以他们最早提出了GoogleKnowledgeGraph后，首

码农参上·2022-12-04 15:42

知识图谱顶会论文(ACL-2022) CAKE：用于多视图KGC的可扩展常识感知框架

CAKE：用于多视图KGC的可扩展常识感知框架论文标题:CAKE:ScalableCommonsense-AwareFrameworkForMulti-ViewKnowledgeGraphCompletion

Cheng_0829·2022-12-04 15:41

知识图谱-KGE-模型：概述

知识图谱嵌入(KnowledgeGraphEmbedding,KGE)学习知识库中的实体和关系的Embedding表示，是语义检索、知识问答、推荐等众多应⽤的基础研究。

u013250861·2022-12-04 15:40

【ACL-2021】Compare to The Knowledge: Graph Neural Fake News Detectionwith External Knowledge

_Fish_·2022-12-04 10:40

GNN NLP(14)：Compare to The Knowledge Graph Neural Fake News Detection with External KnowledgeACL2021

本文提出了一种新的端到端图神经模型CompareNet，该模型通过实体将新闻与知识库(KB)进行比较，用于虚假新闻检测。考虑到假新闻检测是与话题相关的，也加入了话题来丰富新闻表现。具体来说，为每个包含主题和实体的新闻构造一个有向异构文档图，然后通过精心设计的实体比较网络将上下文实体表示与相应的基于KB的实体表示进行比较，以捕获新闻内容和KB之间的一致性。目录FakeNewsDetectionPro

五月的echo·2022-12-04 10:38

基于图神经网络的知识图谱研究进展（看这一篇就够了）

摘要:近几年来，人工智能技术得到了飞速发展，其进展突出体现在以知识图谱(KnowledgeGraph)为代表的知识工程和以图神经网络(GraphNeuralNetWorks,GNN)为代表的深度学习等相关领域

iFlyAI·2022-12-04 10:37

PF-Net&Efficient Deep Learning Approach

PF-Net&EfficientDeepLearningApproachKeyKnowledgeable：ImprovedGAN-basedPointCloudCompletionCMLP相较于PointNet

zhSunw·2022-12-04 10:27

知识蒸馏系列（一）：三类基础蒸馏算法

0前言知识蒸馏（KnowledgeDistillation，简记为KD）是一种经典的模型压缩方法，核心思想是通过引导轻量化的学生模型“模仿”性能更好、结构更复杂的教师模型（或多模型的ensemble），

OpenMMLab·2022-12-04 09:13

将代码上传到gitlab[创建分支与上传代码]

gitremoteaddoriginhttps://git-server.ecarx.ai/ai-group/knowledge_gra

DonngZH·2022-12-04 03:43

AlphaZero算法实现游戏AI

其中AlphaGoZero纯靠增强学习算法击败了AlphaGo所有其它版本，其由论文MasteringthegameofGowithouthumanknowledge介绍。

SSSxCCC·2022-12-03 19:33

灼灼其华R·2022-12-03 19:59

深度学习——AI领域会议列表（以备准备和更新论文存储使用）

会议网址链接----基本描述(等级,风评)----每年截稿日期:好的:1.KDD:ACMSIGKDD数据挖掘及知识发现会议SpecialInterestGrouponKnowledgeDiscoveryandDataMininghttp

无意识积累中·2022-12-03 17:42

医疗知识图谱问答系统探究（一）

果然，功夫不负有心人，找到了中科院软件所刘焕勇老师在github上的开源项目，基于知识图谱的医药领域问答项目QABasedOnMedicaKnowledgeGraph。

Necther·2022-12-03 09:04

从0到1构建一个基于知识图谱的智能问答系统

http请求3.2处理请求(核心)3.2.1实体提取和意图分类建立AC树实体提取建立意图特征库意图模板匹配3.2.2转换成ngql语句3.3连接nebula查询结果返回一、前言基于知识图谱的问答系统（Knowledge-BasedQuestionAnsweringsys

带问号的小朋友·2022-12-03 09:59

基于模板匹配的知识图谱问答系统

KBQA–knowledgebasequestionanswering，通过对问题进行语义理解及解析，通过知识库进行查询。二，KBQA的基本要素：输入：自然语言问句，例如“姚明的老婆是谁？”

月亮&&六便士·2022-12-03 09:23

KBQA知识图谱问答（三）知识图谱Multi-hop QA

文章目录前言EnhancingKey-ValueMemoryNeuralNetworksforKnowledgeBasedQuestionAnswering前言之前的记忆网络BAM模型是取每个实体的two-hop

耩豇·2022-12-03 09:51

论文阅读 Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings

Convolutional2DKnowledgeGraphEmbeddings卷积二维知识图谱嵌入摘要：知识图的链接预测是预测实体之间缺失关系的任务。

勤劳的复读机·2022-12-03 08:57

Generative Adversarial Zero-ShotRelational Learning for Knowledge Graphs

摘要大规模知识图(KGs)在当前的信息系统中显得越来越重要。为了扩大知识图谱的覆盖范围，以往的知识图谱补全研究需要为新增的关系收集足够的训练实例。在本文中，我们考虑一种新的公式，零镜头学习，以摆脱这种繁琐的策展。对于新添加的关系，我们尝试从其文本描述中了解其语义特征，从而识别不可见关系的事实。为此，我们利用生成对抗网络(GANs)来建立文本和知识图域之间的连接:生成器学会仅使用有噪声的文本描述生成

小蜗子·2022-12-03 01:00

[TinyML]NetAug:Network Augmentation for Tiny Deep Learning

NetAug:NetworkAugmentationforTinyDeepLearningAbstractSectionIIntroductionSectionIIRelatedWorkKnowledgedistillationRegularizationMethodsTinyDeepLearningSectionIIINetworkAugmentationPart1FormulationPart

黄小米吖·2022-12-03 00:41

【人工智能】知识图谱

文章目录一、知识图谱的概况二、知识图谱的基本概念三、知识图谱构建技术四、知识图谱主要应用四、知识图谱主要应用一、知识图谱的概况知识（Knowledge）：合理性（Justified）、真实性（True）

seh_sjlj·2022-12-03 00:33

深度学习中的迁移学习介绍

迁移学习(TransferLearning)的概念早在20世纪80年代就有相关的研究，这期间的研究有的称为归纳研究(inductivetransfer)、知识迁移(knowledgetransfer)、

fengbingchun·2022-12-02 23:15

Vivado HLS加速卷积层运算

2.Basicknowledge一个基本的卷积运算由6层for循环实现。如下面代码所示，从外向里的

happyday_gyx·2022-12-02 22:04

CMeKG代码解读(以项目为导向从零开始学习知识图谱)（四）

CMeKG（ChineseMedicalKnowledgeGraph）是利用自然语言处理与文本挖掘技术，基于大规模医学文本数据，以人机结合的方式研发的中文医学知识

chen_nnn·2022-12-02 19:49

CMeKG代码解读(以项目为导向从零开始学习知识图谱)（五）

CMeKG（ChineseMedicalKnowledgeGraph）是利用自然语言处理与文本挖掘技术，基于大规模医学文本数据，以人机结合的方式研发的中文医学知识

chen_nnn·2022-12-02 19:49

CMeKG代码解读(以项目为导向从零开始学习知识图谱)（一）

CMeKG（ChineseMedicalKnowledgeGraph）是利用自然语言处理与文本挖掘技术，基于大规模医学文本数据，以人机结合的方式研发的中文医学知识图谱。

chen_nnn·2022-12-02 19:19

KG-开源项目：CMeKG【利用自然语言处理与文本挖掘技术，基于大规模医学文本数据，以人机结合的方式研发的中文医学知识图谱】

CMeKG（ChineseMedicalKnowledgeGraph）是利用自然语言处理与文本挖掘技术，基于大规模医学文本数据，以人机结合的方式研发的中文医学知识图谱。

u013250861·2022-12-02 19:17

论文浅尝 | Seq2Seq 知识图谱补全与问答

笔记整理：李行，天津大学硕士论文题目：Sequence-to-SequenceKnowledgeGraphCompletionandQuestionAnswering链接：https://arxiv.org

开放知识图谱·2022-12-02 18:39

交大ADAPT实验室 | 常识知识论文列表

近年来，常识知识(commonsenseknowledge)越发成为NLP领域，乃至多模态，跨学科的研究热点。

blmoistawinde·2022-12-02 16:35

【AAAI2023】视觉辅助的常识知识获取Visually Grounded Commonsense Knowledge Acquisition 个人学习笔记

视觉辅助的常识知识获取摘要：大规模的常识知识库为广泛的AI应用提供了能力，其中常识知识的自动提取extractionofcommonsenseknowledge(CKE)是一个基本和具有挑战性的问题。

追梦Hocking·2022-12-02 16:34

硬核·论文解读(1)——YOLOR

本文目录论文介绍论文部分解读(中英对照)摘要(Abstract)原文如下：大致翻译：第一部分：Introduction原文如下：大致翻译：第二部分：Relatedwork原文如下：大致翻译：第三部分：Howimplicitknowledgeworks

赵云战江湖·2022-12-02 11:49

You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks论文阅读

UnifiedNetworkforMultipleTasks论文阅读代码paper:https://arxiv.org/pdf/2105.04206.pdfcode:WongKinYiu/yolor摘要论文中，提出了一个统一的网络将隐性知识(implicitknowledge

Replete·2022-12-02 11:47

You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks

YouOnlyLearnOneRepresentation:UnifiedNetworkforMultipleTasks一、引言（一）、Explicitdeeplearning（二）、Implicitdeeplearning（三）、Knowledgemodeling

小小小~·2022-12-02 11:07

【论文翻译】CN-DBpedia: A Never-Ending Chinese Knowledge Extraction System

【论文翻译】CN-DBpedia:ANever-EndingChineseKnowledgeExtractionSystem摘要1引言2系统架构3降低人力成本3.1跨语言的实体类型3.2信息框补全4知识库更新

闫斌_BeanYon·2022-12-02 00:10

论文阅读笔记：BB-KBQA: BERT-Based Knowledge Base Question Answering

论文来自ChineseComputationalLinguistics以下笔记只记录部分内容abstract大多数现有的方法都是基于模板的，或者是在特定任务的数据集上进行训练的。然而，手工制作的模板设计起来既费时又高度形式化，没有推广能力。(这段不敢苟同，目前发表过的问答系统的论文，已经很少基于模板了，不过在工业运用当中似乎还是模板方法居多)。同时，BiLSTMs和CNNs需要大规模的训练数据，这

Miracle_lyx·2022-12-02 00:10

论文阅读笔记－CoType: Joint Extraction of Typed Entities and Relations with Knowledge Bases

CoType:JointExtractionofTypedEntitiesandRelationswithKnowledgeBases文章综述本文主要解决在远程监督的过程中面临的三大挑战：需要事先训练的命名实体抽取器限制了领域的扩展

hqc888688·2022-12-02 00:39

垃圾分类网站 web前端 + java后端

唯一标识）BIGINT(20)title（名称）VARCHAR(255)image（图片）VARCHAR(255)content（介绍）VARCHAR(255)type（类型）BIGINT(20)新建knowledge

我是太阳男神·2022-12-01 22:25

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