设计模式概述设计模式是什么？它是软件开发人员在软件开发过程中经过相当长的一段时间的试验和错误总结出来的面临的一般问题的解决方案；它是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结；它是解决特定问题的一系列套路，是前辈们的代码设计经验的总结，具有一定的普遍性，可以反复使用。设计模式能干什么？实现代码的可重用性增加代码的可维护性减低代码的被理解难度保证代码的可靠性增加系统的健壮性易

传感器、可穿戴设备和物联网设备网络生成的大量数据强调了对利用分散数据的时空结构的高级建模技术的需求，因为需要边缘计算和许可问题。虽然联邦学习已经成为模型训练的框架，不需要直接的数据共享和交换，但有效地对复杂的时空依赖关系进行建模以提高预测能力仍然是一个悬而未决的问题。另一方面，最先进的时空预测模型假设不受限制地访问数据，忽略了数据共享的限制。

2、通过JDBC查询数据库表中的数据4、将实体列表转化为HSSFWorkbook工作簿对象5、将HSSFWorkbook以流写入文件完整代码输出文件结果

机器学习和人工智能的成功离不开大量的数据，但随着人工智能在各行各业的应用落地，人们对于用户隐私数据保安全的关注度也在不断提高。如何在遵守更加严格的、新的隐私保护条例的前提下，解决数据碎片化和数据隔离的问题，是当前人工智能研究者必须解决的问题。在以上的背景基础下，人们开始寻求一种不必将所有数据集中到一个中心存储点就能够训练机器学习模型的方法。联邦学习旨在建立一个基于分布数据集的联邦学习模型。

对于目标检测任务来说，COCO数据集中的80类是完全足够的。Mask R-CNN是对Faster R-CNN的直观扩展，网络的主干有RPN转换为主干网络为ResNet的特征金字塔网络(FPN)，同时添加了一个分支用于预测每个感兴趣区域(RoI)上的分割掩模，与现有的用于分类和边界盒回归的分支并行。在多个特征图上设置不同缩放比例和不同宽高比的先验框以融合多尺度特征图进行检测，靠前的大尺度特征图可以捕

机器学习和人工智能的成功离不开大量的数据，但随着人工智能在各行各业的应用落地，人们对于用户隐私数据保安全的关注度也在不断提高。如何在遵守更加严格的、新的隐私保护条例的前提下，解决数据碎片化和数据隔离的问题，是当前人工智能研究者必须解决的问题。在以上的背景基础下，人们开始寻求一种不必将所有数据集中到一个中心存储点就能够训练机器学习模型的方法。联邦学习旨在建立一个基于分布数据集的联邦学习模型。

学习图表示是一项基本任务，旨在捕获向量空间中图的各种属性。最新的方法学习静态网络的这种表示。然而，现实世界的网络随着时间的推移而发展，并具有不同的动态。捕捉这种演变是预测看不见的网络属性的关键。为了了解网络动力学如何影响预测性能，我们提出了一种嵌入方法，该方法可以学习动态图中的演变结构，并且可以更高精度地预测看不见的链接。我们的模型dyngraph2vec使用由密集层和循环层组成的深层架构来学习网

【代码】python安装pyg（pytorch_geometric）的两种方式。

对图结构化数据的表示学习主要在静态图设置中进行研究，而对动态图进行建模的努力仍然很少。在本文中，我们开发了一种新颖的分层变分模型，该模型引入了额外的随机变量来联合建模图递归神经网络（GRNN）的隐藏状态，以捕获拓扑和节点属性变化的非动态图。我们认为，在这个变分GRNN（VGRNN）中使用高级潜在随机变量可以更好地捕获动态图中观察到的潜在变异性以及节点潜在表示的不确定性。通过为这种新的VGRNN架构

2、通过JDBC查询数据库表中的数据4、将实体列表转化为HSSFWorkbook工作簿对象5、将HSSFWorkbook以流写入文件完整代码输出文件结果