差分算法总结

说到差分算法,就不得不提一个经典的公交车上下车问题:

  • 题目描述:给定二维数组,表示公交车每个站点上下车人数
  • 问:公交车从起点到终点,车上最多有多少人?或者假如公交车最大载人量为k,问能否将所有人拉到目的地?

类似的问题还有很多,比如拼车问题、会议室问题、日程安排问题等等。

本文首先简单介绍下什么是差分算法,然后给个差分算法的解题模板。最后总结一下leetcode中标准差分应用题,方便大家练习。

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RabbitMQ概述

消息队列基础

什么是消息队列

消息指的是两个应用间传递的数据。数据的类型有很多种形式,可能只包含文本字符串,也可能包含嵌入对象。

“消息队列(Message Queue)”是在消息的传输过程中保存消息的容器。在消息队列中,通常有生产者和消费者两个角色。生产者只负责发送数据到消息队列,谁从消息队列中取出数据处理,他不管。消费者只负责从消息队列中取出数据处理,他不管这是谁发送的数据。

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Hyperloglog算法

在Redis中有一种叫作Hyperloglog的数据结构,用于基数统计,其背后原理就是Hyperloglog算法,本文介绍下HyperLogLog算法的原理和具体实现方式。主要包括LLC算法原理及实现,HLLC算法原理及实现,Redis中HeperLogLog的具体实现。

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Augmentations in Graph Contrastive Learning: Current Methodological Flaws & Towards Better Practices

https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3485447.3512200

Augmentations in Graph Contrastive Learning: Current Methodological Flaws & Towards Better Practices ,2022,WWW

总结: 第一次看到这种全是实验的文章,个人觉得这篇文章有两个点比较有启发性:

  1. 除了accuracy 之外,我们需要关注一些其他指标,比如affinity等,帮助我们更好的评价一个模型。
  2. context-aware augmentation,之前一直没有关注过这一点,结合领域知识设计一个增强策略。

不过这篇文章,也有一些点是有待商榷的:

  1. 文章中实验的通用性,这篇文章作者只关注了图分类数据集,然后使用的DAGAs策略也比较有限
  2. 作者虽然提到了context-aware augmentation,但是没有提出更具体的设计方案。使用的两个case也比较特殊。
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