CSS-IN-JS 学习笔记

CSS-IN-JS 学习笔记 文章出处： 拉 勾 大前端 高薪训练营 集成 CSS 代码在 JS 文件 1. 为什么会有 CSS-IN-JS

PGL图学习之图神经网络GraphSAGE、GIN图采样算法[系列七]

入计算资源，需要借鉴深度学习中的mini-batch思想。 传统的深度学习mini-batch训练每个batch的样本之间无依赖，多层样本计算量固定；而在图神经网络中，每个batch中的节点之间互相依赖，在计算多层时会导致计算量爆炸，因此引入了图采样的概念。 GraphSAGE

Gremlin语言学习系列2：遍历操作

[Gremlin语言学习系列链接汇总](https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-105944-1-1.html) ## Gremlin Steps ```groovy out()、in()、both()、outE()、inE()、both

9个让PyTorch模型训练提速的技巧【转】

练，通过在每个节点上复制每个GPU上的模型并同步梯度。所以，每个模型都是在每个GPU上独立初始化的，本质上独立地在数据的一个分区上训练，除了它们都从所有模型接收梯度更新。在高层次上：在每个GPU上初始化一个模型的副本(确保设置种子，让每个模型初始化到相同的权重，否则它会失败)。将

昇思MindSpore技术公开课·大模型专题（第二期）第十一课：PEFT

【天津大学】【人人学IoT】课程学习答疑帖

欢迎大家参加《人人学IoT》课程的学习！大家对课程学习或者活动规则有什么问题都可以在本帖下面回帖提问哦！PS：如果是课程内容里的知识点不清楚也可以单独发帖提问哦！

【每日一读】Graph Recurrent Networks With Attributed Random Walks

节点表示学习。最近的研究 [10, 43] 试图利用 GCN 将随机游走纳入深度网络嵌入。然而，它们只采用传统的随机游走，GCN 中的聚合操作没有考虑节点顺序信息 [16]。 我们建议在属性网络上执行有效的随机游走，并通过深度学习技术对提取的信息进行卷积以进行节点表示学习。然而，这仍然是一项具有挑战性的任务。

学习笔记|特征值分解

特征值分解又称特征分解，或谱分解，是AI数学基础之线性代数——华为AI学习笔记4提到的重要的矩阵基础知识之一，也是使用最广的矩阵分解之一，在主成分分析、奇异值分解、线性判别法等降维方法中都有应用。 1. 定义 （可参见学习笔记|矩阵的特征值） 则 令 就称为矩阵A的特征值分解。

《企业级大数据平台构建：架构与实现》——2.4.2　资源模型和Container

2.4.2　资源模型和ContainerYARN将服务器资源进行了抽象封装，它使用Container对象代表申请资源的基本单元。这些资源包括资源名称（服务器名称、机架等）、内存和CPU，YARN通过Container机制将服务器资源进行了隔离。每个应用都可以通过Applicati

机器学习预测2018年世界杯冠军队

本文摘自《精通数据科学：从线性回归到深度学习》 《精通数据科学：从线性回归到深度学习》唐亘 著京东购书 当当购书数据科学入门到实战，介绍数据科学常用的工具——Python、数学基础及模型，讨论数据科学的前沿领域——大数据和人工智能，包括机器学习领域经典的模型、分布式机器学习、神经网络和深度学习等。 在数据

增强学习（Reinforcement Learning and Control）

我们只需要找到一条回报值最大的路径（每步的回报之和最大），就认为是最佳的路径。      增强学习在很多领域已经获得成功应用，比如自动直升机，机器人控制，手机网络路由，市场决策，工业控制，高效网页索引等。     

springboot学习教程【面试+工作】

classpath:/resources/,classpath:/static/,classpath:/public/ 测试： 4.2.2. 进入规则为*.xxx 或者不指定静态文件路径时 将静态资源放置到webapp下的static目录中即可通过地址访问： 测试： 4.3. 自定义消息转化器 自定义消息转化

「视频直播技术详解」系列之七：直播云 SDK 性能测试模型

现代播放器原理（七）SDK 性能测试模型本篇是《视频直播技术详解》系列的最后一篇直播云 SDK 性能测试模型，SDK 的性能对最终 App 的影响非常大。SDK 版本迭代快速，每次发布前都要进行系统的测试，测试要有比较一致的行为，要有性能模型作为理论基础，对 SDK 的性能做量化评估。本文就是来探讨影响

【我与华为云认证】从认知到学习

T的课程和知识，所以将自己的业余时间拿出来去学习各种课程，发现在工作虽然大多数用不到，但是确实可以用到很多里面的思路可以使用，比如DEVops的思路去管理自己的团队，用分布式的思路开发自己的设备，感觉学**是受益匪浅，为了了解自己学习的程度就去考了各微认证和职业认证，这是对我自己

社区新知 | 博泰加入MindSpore社区，搭建检测模型精度更高！

友好设计、高效运行、简捷部署的开发体验，目前应用于医疗、金融、科研等多个领域，提供面向端边云多种场景的主流硬件支持，并针对昇腾硬件平台提供深度优化能力。MindSpore着力构筑面向全球的人工智能开源社区，推动人工智能软硬件应用生态繁荣发展。博泰在加入MindSpore社区后，针

【学你想学，享你所想】华为云学院学习体验官招募—海量学习资源随心享 产品体验倍速成长！

等级？华为云学院“学习体验官”除了拥有“华为云体验官”权益之外，还拥有学习资源免费学习，云学院产品优惠券等“学习体验官”专属权益。华为云学院“学习体验官”与“华为云体验官”等级评选规则一致。五、怎么成为“学习体验官”？>>>立即报名七、相关说明1、云学院“学习体验官”属于华为云体

实时即未来，大数据项目车联网之电子围栏模型使用翻滚窗口（21）

} } 1.2 自定义窗口函数 自定义窗口函数，实现对90秒翻滚窗口中的每一个窗口进行计算，计算出电子围栏模型数据结果 l 电子围栏模型计算逻辑分析: n 对单个窗口中的车辆数据根据terminalTime进行排序 n 从redis中获取车辆vin对应的flag标记(车辆在围栏中或不在)

大数据技术学习——ElasticSearch

类似于SQL的limit，from定义跳出的文档条数（hits），size定义每页展示的文档条数。ES默认的分页深度（max_result_window）是10000，也就是说from+size超过10000就会报错。深度分页非常耗时、耗内存，因为需要从每个主分片获取from+size条文档条数再在协调节点合并。

机器学习笔记（十）---- KNN（K Nearst Neighbor）

简单，K如何选择？数据之间的距离怎么计算？--K值的选择 如果K值太小，整体模型会变得复杂，容易发生过拟合，容易将一些噪声学习进来，二忽略数据的真实分布。 如果K值过大，模型会变得相对简单，可以减少学习的估计误差，但近似误差会变大，比如极端情况下K=N（N维训练样本数），则不论预

图神经网络优化：通过跳过连接和更多深度隐含加速

明了：尽管它的训练不具有凸性，但在我们通过真实图验证的温和假设下，可以保证以线性速率收敛到全局最小值。其次，我们研究什么会影响GNN的训练速度。我们的结果表明，通过跳过（skip）连接，更深的深度和/或良好的标签分布，可以隐式地加速GNN的训练。实验结果证实，我们针对线性GNN的