EmoryHuang's Blog

Hexo 搭建个人博客 Hexo 是一个快速、简洁且高效的博客框架。Hexo 使用 Markdown（或其他渲染引擎）解析文章，在几秒内，即可利用靓丽的主题生成静态网页。 0. 安装前提 Node.js Git 创建 GitHub 仓库 Hexo 建站环境配置详见：Hexo 建站环境配置 1. Hexo 建站 在配置完环境之后，就可以正式安装 Hexo 了。安装步骤还是比较简单的，主要在 Git Bash 中通过命令行安装。 Hexo 建站教程详见：Hexo 建站教程 2. 个性化域名(可选) 部署完博客之后，会发现我们的域名是 https://xxxxxx.github.io，很明显这个域名不够高端大气上档次，因此我们可以在 阿里云、腾讯云 等域名供应商那里注册自己的域名，一年大概几十块的费用，当然你也可以选择不更换域名。 GitHub Pages 个性化域名配置详见：GitHub Pages 个性化域名配置 3. 双线部署到 GitHub 和 Coding 本博客已迁移到阿里云 ECS, 部分功能可能失效，请注意！ 由于 GitHub 的服务器在国外，所以访问速度不怎么样，因 ...

LeetCode 解题报告 var chartDom = document.getElementById('main'); var myChart = echarts.init(chartDom);var option; option && myChart.setOption(option); // 基于准备好的dom，初始化echarts实例 var myChart = echarts.init(document.getElementById('echarts3916')); // 指定图表的配置项和数据 var option = option = { tooltip: { trigger: 'item' }, legend: { top: '5 % ', left: 'center' }, series: [ { name: 'LeetCode 解题报告', ...

算法专题汇总 常用算法模板——常见算法 常用算法模板——数据结构 常用算法模板——数学知识 常用算法模板——搜索与图论 背包九讲学习笔记 排序算法总结 二分查找学习笔记 快速幂算法详解 由数据范围反推算法复杂度以及算法内容

【论文阅读】Spatio-Temporal Hypergraph Learning for Next POI Recommendation Metadata authors:: Xiaodong Yan, Tengwei Song, Yifeng Jiao, Jianshan He, Jiaotuan Wang, Ruopeng Li, Wei Chu container:: Proceedings of the 46th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval year:: 2023 DOI:: 10.1145/3539618.3591770 rating:: ⭐⭐⭐⭐ share:: true comment:: 超图聚合，关注用户间和用户内的 POI 重叠访问信息 前言 今年 SIGIR 最新的论文：Spatio-Temporal Hypergraph Learning for Next POI Recommendation 问题描述 给定用户 ...

一个自己写的 PyTorch 简单框架范例 使用 Pytorch 实现神经网络模型的一般流程包括： 准备数据 定义模型 训练模型 评估模型 使用模型 保存模型 对新手来说，其中最困难的部分实际上是准备数据过程。 另外一方面，Pytorch 通常需要用户编写自定义训练循环，训练循环的代码风格因人而异。 现在市面上不乏对 PyTorch 进行二次包装的框架，例如：Lightning，huggingface。诚然这些 Trainer 功能足够强大，为了吸引更多人使用，加入尽可能多的功能，比如基本的日志、tensorboard、断点重训、训练时验证等。 在最开始的时候我也尝试过去使用它来写模型，然而大多数时候我们并不需要这么多的功能，我们不需要各种各样的接口，有时候甚至不如自己写一个 Loop，毕竟我能确保我清楚所有的流程，也能够在必要的时候进行适当的“魔改”。 但是一个简单清晰的 Trainer 确实有不少好处，起码代码看着优美多了，下面是我自己写模型时候一个简单框架范例，并没有添加什么乱七八糟的外部库，只是简单定义了一个 Trainer 类，同时对整体的训练流程进行了总结。 当然，这只 ...

【论文阅读】Hierarchical knowledge graph learning enabled socioeconomic indicator prediction in location-based social network Metadata authors:: Zhilun Zhou, Yu Liu, Jingtao Ding, Depeng Jin, Yong Li container:: Proceedings of the ACM web conference 2023 year:: 2023 DOI:: 10.1145/3543507.3583239 rating:: ⭐⭐⭐⭐ share:: true comment:: 基于LBSN构建知识图谱，分别学习全局知识和领域分层知识 前言 WWW 2023 的一篇论文：Hierarchical knowledge graph learning enabled socioeconomic indicator prediction in location-based social network 文章利用locati ...

【论文阅读】HIP network: Historical information passing network for extrapolation reasoning on temporal knowledge graph Metadata authors:: Yongquan He, Peng Zhang, Luchen Liu, Qi Liang, Wenyuan Zhang, Chuang Zhang container:: Proceedings of the thirtieth international joint conference on artificial intelligence, IJCAI-21 year:: 2021 DOI:: 10.24963/ijcai.2021/264 rating:: ⭐ share:: false comment:: 时间知识图谱TKG，时间片上采用CompGCN，顺序关系上同时考虑时间片的顺序关系和实体对的顺序关系，并以三个得分函数为辅助进行推理。 前言 关于时间知识图谱的论文：HIP Network: Historica ...

【论文阅读】Temporal knowledge graph reasoning based on evolutional representation learning Metadata authors:: Zixuan Li, Xiaolong Jin, Wei Li, Saiping Guan, Jiafeng Guo, Huawei Shen, Yuanzhuo Wang, Xueqi Cheng container:: Proceedings of the 44th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval year:: 2020 DOI:: 10.1145/3404835.3462963 rating:: ⭐⭐⭐ share:: true comment:: 时间知识图谱TKG推理，时间片上采用GCN，顺序关系上采用GRU，并融合静态信息，同时预测实体和关系。 前言 这次是一篇关于时间知识图谱（TKG）的论文，现在有很多论文把知识图谱（KG ...

【论文阅读】DisenPOI: Disentangling sequential and geographical influence for point-of-interest recommendation Metadata authors:: Yifang Qin, Yifan Wang, Fang Sun, Wei Ju, Xuyang Hou, Zhe Wang, Jia Cheng, Jun Lei, Ming Zhang container:: Proceedings of the sixteenth ACM international conference on web search and data mining year:: 2023 DOI:: 10.1145/3539597.3570408 rating:: ⭐⭐⭐⭐ share:: true comment:: 分别建立序列图和地理图进行聚合，并使用自监督进行解构处理。 前言 2023 年，WSDM 的一篇论文：DisenPOI: Disentangling sequential and geographica ...

使用 LaTeX 进行论文写作 前言 最近几个月一直在忙着跑实验，写论文，博客确实也是好久没有更新了，乘着最近论文搞得差不多了，碰巧也是在排版，来记录一下使用 LaTeX 进行论文写作的一些东西。 LaTeX 在线使用 有许多网站提供了 LaTeX 的在线练习使用，个人比较推荐 Overleaf，使用的人也比较多，不需要再下载安装。 基础知识 一个 LaTeX 文档是一个以 .tex 结尾的文本文件，可以使用任意的文本编辑器编辑，完成后你可以进行编译，转化为最常见的 PDF 格式。 我们通过一个简单的示例开始：首先在 Overleaf 上创建一个新的项目，名为 hello world，接着系统就自动创建了一个名为 main.tex 的文件并生成以下内容： 1234567891011121314\documentclass{article}\usepackage{graphicx} % Required for inserting images\title{hello world}\author{EmoryHuan ...