大约第三次看迭代器和生成器了,之前一直看得云里雾里,今天还是来彻底了断下。2022 年 5 月 2 日回来复习,比之前理解的好了一些。
论文笔记 GAP:Generalizable Approximate Graph Partitioning Framework
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在解决大规模图划分时,读过了很多论文,无非是在目标方程中做出一些策略上的改动,并没有什么创新的地方,最严肃的问题是,可能收敛不了。而深度学习发展的今天,获取可以考虑用DeepLearning的形式来改善大规模图划分。读了些许的论文,只有这篇是沾点边的,遂精读并做笔记,这篇论文八成是日后的对比对象了。
在论文中,最重要的一点是如何使用网络处理图数据,并定义损失函数,即如何将图划分问题迁移到NN
中。
《呼啸山庄》
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忘了谁推荐的了,寒假买了《呼啸山庄》这本书,拖延症到七月初,时隔六个月终于看完了,两点感受:
- 放到现在这可能是青春狗血恋爱剧?属于堕胎、白血病那一流,虽然讲的是复仇的故事;
- 眼界狭窄不出去走走只能在周边的泥潭里越陷越深。所以眼光放长远,多出去走走,多看看外面世界。对于身边负能量爆炸、整日作死和不断需要他人安慰的人,还是趁早断联系。没意义且很累,且永远不知道她什么时候会反咬一口。
- 人还是要正能量一些,至少不能因为自己心情不好在宿舍发脾气,影响周围的人。
双系统之间快速访问对方文件
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其实之前想整理一下 Linux
系统的使用技巧的,但想想还是算了,第一工程量大;第二,很多命令打多了也就记住了,这玩意还得靠熟练;第三,个人使用期间也时常维修各种驱动问题,时常换源,每次解决步骤也没有保留下来,电脑出错因人而异,修理方式也不尽相同,所以考虑再三就没有记录。随着使用时间的累计,相信各位会有一定的排查经验的。
GCN的通俗理解,无复杂公式
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近期在鼓捣图神经网络,发现直接读state-of-art的论文基本读不懂,于是先决定搞懂图神经网络的最基本概念,即工作原理、处理数据流程等。因网上的众多文章(包括原论文)都有复杂的数学公式,我不是否认数学公式不好,而是胡乱的堆公式对讲明白原理没有丝毫帮助。于是决定做一篇GCN的简单阐述,意在用最简单的语言,表达最清晰的思路。
一盆绿植
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保研经验分享——二本院校热门专业
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背景:近期有较多的学弟学妹问我关于保研的事情,每次都回答一遍显得很累,所以整理在这里了,希望对学弟学妹有帮助。全文高能,歧视低学历(如我的外省二本院校),歧视高学历(如我之前的各种同学大多认为学历没用),这两类人自行忽略本文,没在一个世界。且,以下内容更多的针对我这种二本院校出身的,且身在热门专业的学生,如计算机、金融等。对于不是很热门的专业,或者211,985的学生可一笑而过。
最重要的:我校的大多专业都是一个专业只有一个保研名额,竞争激烈,且我校很多学院承认一些水平较低的论文,如国家级、省级的期刊,而这些论文是可以花钱买的,所以还请各位善良。多学学我,保研前一年丝毫没心思提成绩搞论文整比赛,反而天天在宿舍睡觉。二本双非的保研到211、985已经很不容易了,请不要再给他们添乱,把机会留给专业里真正有水平的人。