pdf:Session-based Recommendation with Graph Neural Networks(SR-GNN)参考博客:https://sxkdz.github.io/research/SR-GNN/摘要基于会话的推荐问题旨在预测基于匿名会话的用户操作。先前的方法将会话建模为序列，并估计项目表示以外的用户表示，以提出建议。尽管取得了可喜的结果，但
Series.str可用于以字符串形式访问系列的值并对其应用几种方法。Pandas Series.str.contains()函数用于测试序列或索引的字符串中是否包含模式或正则表达式。函数根据给定的模式或正则表达式是否包含在Series或Index的字符串中，返回boolean Series或Index。 语法： Series.str.
1. 包含目录配置： c_cpp_properties.json { "configurations": [ { "name": "Linux", "includePath": [ "${workspaceFolder}/**",
下一秒我就是野生字幕君 最近剧荒，偶然翻出了曾经下载的电视剧回味一番，经典就是经典，不论是剧情还是台词，都那么有魅力，咦？等等，台词，台词……作为一个IT从业者，我忽然灵光一现——现在语音识别技术这么发达，能否有什么办法能帮我保存下一些精彩桥段的台词呢？或许我也可以是个野生字幕君:p ,
这几年，在云计算和SDN技术的推动下，很多网络新技术，新名词涌现出来，让人眼花缭乱，有些是包装概念，有些是技术创新。其中，Segment Routing可以堪称是在核心路由领域的黑科技。 在这篇文章里，我们不讲协议字段解释，不讲配置步骤，只谈谈Segment Routing 的工作原理，让我们一起看看Segment Routin
UnitTest 通过直接导入UnitTest包即可实现: import unittest 是python库自带的自动化测试框架 主要用于管理测试用例和实现数据驱动 在nuittest 中所有的测试用例 都是基于 test_ 基于前缀来实现的 如果不写的话 那么它只是一个普通的函数 unitest 会自动识别执行 test_ 为测试
-- 增加字段及注释alter table sr_zjff_main add zjbzjxbj int(1) DEFAULT '0' COMMENT '';alter table sr_main_ylyj add yljzje double(20,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '医疗救助金额';-- 修改字段默认值语法：alter table sr_main_sjzhk alter column MXSR
作者：腾讯有数 - TabPan Taro 引入了腾讯有数的微信小程序无痕埋点能力，为 Taro 的开发者提供真·零开发的 8 大无痕埋点能力以及自定义埋点能力，包含小程序启动、显示、隐藏、页面浏览、页面离开、分享、下拉刷新、上拉触底等八大自动化埋点能力以及搜索、商品归因等定制化埋点，
随着人口红利的结束，用户增长面临瓶颈期，如何寻找新的增长点成为企业发展面临的问题。微信作为国内社交巨头，拥有巨大流量，同时天然的社交属性为商业变现提供了良好的生态环境。小程序作为微信生态中变现的战略重点，潜力巨大。据最新数据显示，小程序日活跃用户超过 4 亿，累计创造 8000 亿
from redis import StrictRedis # 导包 if __name__ == '__main__': try: # 创建对象(ip和端口号,如果是本机则不用填) sr = StrictRedis() # 添加或修改一个key, key为name, value为'哈哈哈',返回True或False res = sr.set('name',
题目链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P5497 先定义Si为正整数序列a前i个数的和，则任意一段区间(l,r)的和都可以用Sr-S(l-1)来表示。 若n>=m，根据抽屉原理，必有两个数mod m的值相同，所以必有一对Sl和Sr mod m的值相同，所以Sr-Sl的值 mod m 必为0（此区间为 l+1,r） 若n<m,必能构造一组
之前的文章kubernetes中pod间的通信 中，我们使用环境变量来解析服务的IP，但是可以使用环境变量有一个限制，所有的pods须在一个namespace中，也就是说在同一个namespace中的pod才会共享环境变量，如果不在同一个namespace该如何访问呢？我们还是一个python的flask应用为例，这次我们将redis放
package hh; import com.jd.jdx.x.sr.cms.business.container.ConOrderMainBusiness; import com.jd.jdx.x.sr.cms.dao.good.goodscategory.StkGoodsCategoryDao; import com.jd.jdx.x.sr.cms.domain.container.model.ConOrderMain; import com.jd.jdx.x.sr.cms.service.cont
目录 文章目录目录Nokia SR OSNokia NSPNFM-PNokia 7750 SR-MG5G User Plane ForwardingMobile GatewayNon-3GPP network accessSubscriber Services GatewayCloud mobile gatewayDeployment flexibilityNokia 5G Core
文章目录题目解题思路代码测试结果 题目 解题思路 先做乘除，再做加减。 如3+4x5+3，可以将其先转化为3+20+3，再做加法。 具体算法是：利用递归函数，遇到乘除，先算出来，再回来进行加减。可以用符号+作为分割符，来划分。这要注意的是要先对初始字符进行预处理，如将3-4变为3+(-4），其中原来4
颜色填充。编写函数，实现许多图片编辑软件都支持的“颜色填充”功能。给定一个屏幕（以二维数组表示，元素为颜色值）、一个点和一个新的颜色值，将新颜色值填入这个点的周围区域，直到原来的颜色值全都改变。 示例1: 输入： image = [[1,1,1],[1,1,0],[1,0,1]] sr = 1, sc = 1, newC
3、（1） 域：一组具有相同数据类型的值的集合。就是一个数据类型的取值范围。 笛卡尔积：不重复的所有域的所有取值的一个组合。就是多个集合每个元素逐一组合，去除重复项之后的集合。 关系：不重复的所有域的所有取值的一个组合。就是把至少两个集合的元素逐一组合，去除重复项后的集合
/// <summary> /// 将json写入js文件 /// 用法：先获取一个集合，序列化后 执行WriteToJs /// JavaScriptSerializer js = new JavaScriptSerializer(); /// string Workers_Json = js.Serialize(Workers_Obj); /// </s
代码 1 from scapy.all import IP,TCP,sr 2 ans,unans=sr(IP(dst="192.168.1.128")/TCP(dport=[21,23,135,443,445],flags="A"),timeout=3) 3 for s,r in ans: 4 if s[TCP].dport == r[TCP].sport: 5 print(str(s[TCP].dport)+" is unfil
1022 D进制的A+B (20分) 输入两个非负 10 进制整数 A 和 B (≤2 30 −1)，输出 A+B 的 D (1<D≤10)进制数。 输入格式： 输入在一行中依次给出 3 个整数 A、B 和 D。 输出格式： 输出 A+B 的 D 进制数。 输入样例： 123 456 8 输出样例： 1103 分析 a+b的和小于 231-1 用Int就
1.单表的：update user set name = (select name from user where id in (select id from user where name='小苏'))； update goods set name = REPLACE(name ,' ','') ; //去空格 update goods set name = replace(n
https://www.luogu.com.cn/problem/P1429 分治法 将点对从中间分成两个集合Sl，Sr，分别递归求Sl内的最近点对，Sr内的最近点对 合并时，若Sl内部最近点对距离d1，Sr为d2 令d=min(d1,d2) 暴力算分界线往左往右d距离内的点对距离即可 这些点不会很多 #include<cmath> #include<cstdio>
Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey（DL超分辨率最新综述） 博主最近看了一篇2019年最新的非常详细的超分辨率领域DL方法的综述，大大地赞！写得非常好，文章工作整理地非常完善！所以想整理成文章发表，留作以后看，哈哈哈哈哈~~ Abstract 摘要部分：作者先讲述了超分辨率(S
离群点（outlier）是指和其他观测点偏离非常大的数据点，离群点是异常的数据点，但是不一定是错误的数据点。确定离群点对于数据分析会带来不利的影响，比如，增大错误方差、影响预测和影响正态性。 从散点图上可以直观地看到离群点，离群点是孤立的一个数据点；从分布上来看，离群点远离数据集中其
“Chimera-100G 提供100GE多速率的网络损伤支持，可构建真实可控的负面压力测试网络环境” -- 丹麦信雅纳网络Xena Networks. 可安置在1RU ChimeraCompact机
