图学习（GraphLearning）技术能够对复杂的关系数据进行挖掘和学习，在推荐系统、社交网络分析、引用网络和交通网络等多个领域都显示出了巨大的应用价值。图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）基于迭代的消息传递机制，能够捕捉图结构数据中的复杂高阶关系，在各类图学习应用场景中取得了巨大的成功。通常，这种端到端的图神经网络需要大量、高质量的标注数据才能获得较好的训练效果。近年来，一些工作提出图模型的预训练-微调（Pre-trainingandFine-tuning）模式，使用各种自监督学习任务在无标注的图数据上首先进行预训练，再在少量标注数据上进行微调，以对抗监督信号不足

虽然我从来没见过你，但是我有可能「认识」你——这是人们希望人工智能在「一眼初见」下达到的状态。为了达到这个目的，在传统的图像识别任务中，人们在带有不同类别标签的大量图像样本上训练算法模型，让模型获得对这些图像的识别能力。而在零样本学习（ZSL）任务中，人们希望模型能够举一反三，识别在训练阶段没有见过图像样本的类别。生成式零样本学习（GZSL）是实现零样本学习的一种有效方法。在生成式零样本学习中，首先需要训练一个生成器来合成未见类的视觉特征，这个生成过程是以前面提到的属性标签等语义描述为条件驱动的。有了生成的视觉特征作为样本，就可以像训练传统的分类器一样，训练出可以识别未见类的分类模型。生成器的

递推1.递推和动态规划有什么关系？递推问题包括动态规划，动态规划一定是递推，递推不一定是动态规划。动态规划是一种决策性的问题，是在状态中做最优决策的一种特殊递推算法，通常的问法包括求最大最小值等，而递推可能还会包括求种类数等问题。2.递推和递归的区别？递推是一种算法，用来解决一类特殊的问题，而递归是程序实现的形式，不属于算法范畴。3.递推问题求解的一般过程1.状态定义（核心环节，f[i][j]:符号表达式以及对这个表达式的文字定义）2.确定递推公式（形如dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]）3.边界条件的确定（例如发dp[0][0]=0）4.程序实现（包括递归加记忆化以

1从faucet里面获取0.25代币：2.笔记，测试Nonce：1xiawei对应的hash：31ee046c4ccb858a794e279118d40fceab698b44a947ad1fbafad9c01612e978XXXerror：要在其前面加0000，得到新的Nonce。可能是得到0000开头的一组hash，根据新Nonce和data，挖矿后：数字签名私钥：123456公钥：私钥加message：=messagesignature验证：message+公钥=signature（你的签名）1.你的私钥用来对信息签名，公钥让别人来验证签名是你的；以太坊地址是由公钥衍生过来的，eg，取公钥

一走一个不吱声，一走一个坑！！！！1.开启容器进入test-network文件夹，通过下面的命令开启容器./network.shup2.创建通道./network.shcreateChannel创建通道的时候出现了错误通过提示可以看到osnadmin未找到命令搜了一下说是fabric2.2的镜像还不支持这个，需要用2.2以上的镜像，然后我就去下载了2.3的镜像，原以为下载之后2.2的镜像会被覆盖，没想到两个同时存在。接着我又把dockerimages全部清除，重新下载了2.3的镜像（1）停止并删除所有容器dockerstop$(dockerps-a-q)dockerrm$(dockerps-a

AI项目依靠云计算，借助云的力量，快速的启动业务，是比较好的一种选择。AI模型训练过程中，出现算力突增，云计算成本低。云平台提供一站式解决方案，创业公司的选择。  云端AI和边缘端的AI，是我们一直要取舍的问题。智能数据分析任务，模型训练任务，带宽要求不高的推理服务，是云端AI的特点。 边缘+终端的AI能力，用于本地实时响应的推理服务，数据收集、环境感知、人机交互、部分推理决策控制任务等的处理。形成完整的解决方案。延伸学习：远端AI与边缘端AI的优势、区别及应用场景一、远端AI与边缘端AI的概述随着人工智能技术的不断发展，其应用场景也越来越广泛。根据数据处理和计算的位置不同，AI技术可以分为远

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为什么使用消息队列？以用户下单购买商品的行为举例，在使用微服务架构时，我们需要调用多个服务，传统的调用方式是同步调用，这会存在一定的性能问题使用消息队列可以实现异步的通信方式，相比于同步的通信方式，异步的方式可以让上游快速成功，极大提高系统的吞吐量消息队列的使用场景有如下：异步处理：以上述用户下单购买商品为例，将多个不关联的任务放进消息队列，提高系统性能应用解耦：以上述用户下单购买商品为例，订单系统通知库存系统减库存，传统的做法是订单系统调用库存系统的接口，订单系统和库存系统高耦合，当库存系统出现故障时，订单就会失败。使用消息队列，用户下单后，订单系统完成持久化，将消息写入消息队列，返回用户下

什么是spark？spark是一个用来实现快速，通用的集群计算平台，它基于Hadoop的MapReduce分布式框架优化并改进缺陷而形成的。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集事，速度是非常重要的。速度就以为这我们可以进行交互式的数据操作，否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时。Spark的一个主要特征就是能够在内存中计算，因而更快。不过即便是必须在磁盘上进行复杂计算，也比MapReduce更加高效。Spark所提供的接口非常丰富。除了提供基与Python，Java、Scala和SQL的简单

需要完整代码和论文私信我《机器学习》课程设计实验报告题目：基于深度学习的手写汉字识别系统目录基于深度学习的手写汉字识别系统实验报告1.绪论............................................................................................................................................................11.1研究背景及意义................................................................