c#，.net使用QRCoder生成海报图，嵌入定位带logo的二维码c#，.net使用QRCoder生成海报图，嵌入定位带logo的二维码本案例适用在市场部同事做推广营销时推送个人专属链接，绑定自身专属客户，引导客户了解产品等各方面业务的一种引导模式。控制台应用程序组件 QRCodervs

按键——在嵌入式系统应用里，占有非常重要的地位。按键——也是用户交互系统里最重要的一个部分。虽然，目前大行其道的触摸屏，电容屏吞噬了大壁江山，但是按键依然不可替代。于是，我们就来看看按键是如何设计的吧!

动态图嵌入方法 该页面概述了有关动态图嵌入/表示或动态网络嵌入/表示的重要方法。 方法 已发表 代码 描述 ICLR 20 -- WSDM 20 归因于 AAAI 20 归因于 ICLR 19 -- -- CIKM 19 -- KDD 19 异质 ECML PKDD 19 归因与异类 IJCAI 19 -- AAAI 18 -- IJCAI 17讲习班 -- -- 传统知识DEDE 18 -- 传统知识16 --

截图小工具(Faststone Capture) ——仅有300多KB，拥有自定义区域截图、滚动截屏、屏幕录像等功能，是一款值得推荐的截图小工具。

基于知识图嵌入的推荐系统 基于知识图嵌入的推荐系统 本系统是一个基于知识图嵌入的商品推荐系统，以下是该系统的详细介绍，基本代码都是自己所写，TransE和Rescal方法实现部分是照着论文与相关代码自己进行的复现，并且相关代码中都有我写的一些注释。 1.generate_data.py是用于生成模拟数据，在进行真实使用时可以参照所生成的模拟数据的格式进行数据录入 2.data文件夹下需要有entities.txt以及relations.txt两个数据，他们分别是实体（people和items）的名称以及索引号，以及关联的名称以及索引号，关联也可以有多种，然后该文件夹下还应该有train.txt，valid.txt和test.txt，作为模型训练的依托，其中的neg.txt可要可不要，这个文件并不参与模型的训练过程 3.dataset.py文件主要是模型训练中处理数据的代码，model.p

凯格 知识图嵌入（KGE）库是与统计关系学习（SRL）有关的最新技术的一种实现，用于解决链接预测问题。 这些技术将大型知识图的结构映射到能够预测新三元组中缺失关系的模型上[1-2]。 此代码中实现的技术包括TransE，DistMult，RESCAL和ComplEx。 技术要求 该系统是在python 2.7中开发的。 该代码取决于rdflib，downhill和theano [3]软件包。 连同其他依赖项一起安装： pip install rdflib downhill theano 使用例 生成和评估模型的最简单方法是调用run.py脚本。 所述model参数是可用的技术中， data是将要执行的数据集的完整路径，所述k是嵌入向量的维数，所述epoch是历元将被执行的次数和folds使用的折叠的数量在k折交叉验证技术中。 执行KGE技术的最简单方法是： python run.p

Introduction Background and Traditional Approaches Node Embeddings Graph Neural Networks Generative Graph Models

针对市面多数多媒体播放器软件自身体系庞大、系统资源占用率高、加载耗时、速度慢等方面的不足以及捆绑其他插件，设计一种嵌入式Linux系统的多媒体播放器。设计以QT基础类库为前端界面，套用Phonon多媒体框架，使用GStreamer解码器，从而实现多媒体资源的加载、播放、字幕视频显示、基本播放控制等功能。测试证明，该播放器界面友好，运行稳定，能够实现媒体文件的有效播放和控制。

Role2Vec ⠀ ⠀ 基于学习角色的图嵌入的可扩展并行gensim实现（IJCAI 2018） 。 抽象的 随机游走是许多现有网络嵌入方法的核心。 但是，这样的算法由于使用随机游走而具有许多局限性，例如，由于这些方法所产生的特征与顶点身份相关联，因此无法转移到新的节点和图上。 在这项工作中，我们介绍了Role2Vec框架，该框架使用了归因于随机游走的灵活概念，并为泛化现有方法（例如DeepWalk，node2vec和许多利用随机游走的其他方法）奠定了基础。 我们提出的框架使这些方法可以更广泛地应用于转导和归纳学习，以及在具有属性的图上使用（如果可用）。 这是通过学习泛化到新节点和图的功能来实现的。 我们表明，我们提出的框架是有效的，平均AUC改善了16.55％，同时所需的空间比各种图形上的现有方法平均少853倍。 二阶随机游走采样方法取自的参考实现。 该模型现在也可在包中找到。

LibKGE 是一个基于 PyTorch 的库，用于(KGE) 的高效训练、评估和超参数优化。 它具有高度可配置性、易于使用和可扩展性。 其他 KGE 框架。 LibKGE 的主要目标是促进对KGE 模型和训练方法的可重复研究（以及之间有意义的比较）。 正如我们在（请参见）中所述，训练策略和超参数的选择对模型性能的影响非常大，通常比模型类本身影响更大。 LibKGE 旨在提供可用于任何模型的训练、超参数优化和评估策略的干净实现。 框架中实现的每个潜在的旋钮或启发式方法都通过详细记录的配置文件显式公开（例如，请参阅和）。 LibKGE 还提供了最常见的 KGE 模型，并且可以轻松添加新模型（欢迎投稿！）。 对于链接预测任务， 等基于规则的系统是 KGE 的竞争替代品。 快速开始 # retrieve and install project in development mode git