文章目录commit发布添加新功能的Ubuntu镜像为原生Ubuntu镜像添加vim功能发布本地镜像到阿里云1. 新建个人实例2. 创建命名空间3. 创建镜像仓库4. 复制命令发布本地镜像到阿里云发布镜像到私有库1. 下载registry2. 运行registry3. 发布镜像到私有库4. 修改配置文件使它支持http5. push推送到私有库6. 从私有库下载镜像到本地commit发布添加新功能

在普通的卷积操作中，一个卷积核对应输出特征图的一个通道，而每个卷积核又会作用在输入特征图的所有通道上(即卷积核的通道数等于输入特征图的通道数)；先对原始特征矩阵进⾏填充使其维度扩⼤到适配卷积⽬标输出维度，然后进⾏普通的卷积操作的⼀个过程，其输⼊到输出的维度变换关系恰好与普通卷积的变换关系相反，但这个变换并不是真正的逆变换操作，通常称为转置卷积⽽不是反卷积。特别的，扩张率为1的空洞卷积实际上就是普通

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

文章目录geoserver将TIF上传至geoserver新建工作区新建数据源新建图层查看发布的tifgeoservergeoserver安装及跨域问题解决方案：https://blog.csdn.net/weixin_43598687/article/details/124005542将TIF上传至geoserver启动geoserver服务，并进入geoserver主页。新建工作区点击工作区，

【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

特征矩阵则描述了节点的特征信息，是一个 n×d 的二维矩阵，其中 d 表示节点特征的维度，每行表示一个节点的特征向量。具体来说，它采用了一种类似于聚合池化的方式，将当前节点所在的子图中的所有节点向量拼接起来，然后通过一个神经网络模型（通常是多层感知机）来进行转换，并将转换后的结果作为当前节点的新特征表示。需要注意的是，不同类型的图神经网络可能具有不同的节点嵌入和图卷积设计，例如，GCN使用拉普拉斯

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