首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

何时可以将子图视为网络的一个重要组成部分?

当子图可以被视为网络的一个重要组成部分时,通常是在以下情况下:

  1. 子图具有明确的功能或目的:子图应该具有明确的功能或目的,例如,它可以是一个特定的功能模块或一个子系统。
  2. 子图具有独立的输入和输出:子图应该具有独立的输入和输出,这意味着它可以独立地接收输入数据并产生输出结果,而不需要与其他部分进行交互。
  3. 子图可以被重复使用:如果子图可以被重复使用,那么它就可以被视为网络的一个重要组成部分。这意味着它可以在多个网络中被重复使用,从而提高了代码的可重用性和可维护性。
  4. 子图可以被独立测试:子图应该可以被独立测试,这意味着它可以在不影响整个网络的情况下进行测试和调试。

总之,当子图具有明确的功能或目的,具有独立的输入和输出,可以被重复使用,并且可以被独立测试时,它就可以被视为网络的一个重要组成部分。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

解密工业物联网安全现状与背后原因

如今,移动技术应用和增长创造了一个快节奏社会,人们对即时信息和即时反馈已经习以为常,工业物联网涉及物联网技术在制造工艺和供应链中应用。...LNS方面发现,大多数工业企业都有计划实施数字化转型,而这意味着网络安全问题正变得比以往任何时间都更加重要。...但这一切在网络安全层面又会带来新软肋——特别是考虑到工业企业通常将安全保护视为一种附加因素,而非工业物联网PaaS体系中固有部分。...而这一轮技术变革浪潮在给我们带来无限可能性之余,亦提醒人们其必须配合新且能够相互联系基础方可实现成功——此外,安全元素视为其核心组成部分同样至关重要。...总结:因此无论是工业企业抑或其它领域机构,都应当认真听取建议,包括确保网络安全成为数字化转型战略中基本组成部分,着重于采用最佳实践(立足现有及未来即将出现系统),最终消除IT与OT(或者其它需要与IT

65810

前端开发者如何消除代码中技术债务

全栈思考,前端行动 为了应对技术债务,Purighalla 建议开发者 - 甚至前端开发者 - 应把自己工作视为一个更大系统组成部分,而不要孤立看待。...根据数据获取方式以及数据放回数据库方式,或者相反,根据从数据库获取并在界面展示数据方式,这5种类型数据有不同要求,他说。 “当我们谈论前端Web应用程序时,界面类型也非常重要。”他说。...你正在谈论一个高度交互系统,它可能由自然语言处理驱动。所以数据获取方式非常重要。” 例如,前端开发者需要知道何时使用加密、验证码或注册表单。 “理解开发者决策如何直接影响组织及其领导也很重要。”...他补充说,优秀实践必须致力于确保代码可读性,并进行适当内联文档注释。这可以简单到开发者添加注释说明谁在开发,何时编写,为何编写,存在什么需求,目的是什么,他说。...注释还应指明项目中是否存在更深层次设计文档或顺序等参考资料。 “缺少这些是我们出现大量网络安全漏洞原因,我不能过分强调这一点,”他说。“如果你可以选择技术栈,有时候就很容易,对吧?

7710
  • Nat Commun|通过单一基础模型双向生成分子结构和特性

    在使用SMILES编码器对输入分子进行编码后,[CLS]S令牌特征通过分类/回归头传递以获得输出。分类/回归头由带有一个隐藏层前馈神经网络组成。...与每个字符视为单独标记朴素字符标记化相比,合并词有助于模型对化学组化学推断,并减少标记总数。...虽然与自然语言相比,SPMM词汇表大小更有限,它们顺序也更固定,但它提供了关于53个属性更精确和紧凑信息。PV视为一种语言一个好处是,不必收集构建有效PV所有元素。...提出模型允许双向生成/预测分子结构和性质,以及下游任务,如反应预测。在此过程中,作者引入了一种属性集合视为一种语言方法,以便模型可以独立学习SMILES令牌与每个属性之间关系。...格式是另一种广泛使用分子表示方式,它包含邻接矩阵显式信息,可以作为SMILES替代方法。同时,格式可以对分子立体结构信息建模,而考虑立体化学信息在各种生化任务中起着至关重要作用。

    15910

    今日 Paper | ACEnet上下文编码网络;卷积网络生物系统;欺诈检测;DialogueGCN等

    这篇论文提出了一个名为ACEnet解剖上下文编码网络3D空间和解剖上下文合并到2D卷积神经网络中,以便从磁共振扫描中有效而准确地分割大脑结构。...ACNnet包含三个重要组成部分:1、解剖上下文编码模块,解剖信息合并到2D CNN中;2、空间上下文编码模块,3D图像信息合并到2D CNN中;3、颅骨剥离模块,指导2DCNN来建模大脑结构。...为了解决这个问题,这篇论文使用递归神经网络,并将付款视为交错序列(其中每张卡历史记录是无界、不规则序列),以使得整个系统不必考虑复杂特征工程。...(ERC)是基础但也异常重要任务,过去解决方法通常是序列语句编码,然后情感分类。...3.对于学习了神经网络理论的人来说,如何在实际场景中应用神经网络是非常重要,本文就提供了一个非常简单明了场景,值得学习。 ? ?

    66730

    【译】Raft 学生指南

    但是,当引入延迟消息,网络分区和故障服务器时,每一个 if , but 和 and 都变得至关重要。 特别是,由于阅读本文时误解或疏忽,我们反复看到许多错误。...该指定了 Raft 服务器之间交换每个 RPC 行为,给出了服务器必须维护各种不变量,并指定了何时应执行某些操作。 在本文其余部分中,我们大量讨论 Figure 2。如下文描述一样。...Figure 2 定义了每个服务器在任何状态下对于每个传入 RPC 应该做什么,以及何时应该发生某些其他事情(例如,何时可以安全地在日志中应用条目)。...在不可靠网络中,后一种情况尤为重要,在这种网络中,followers 可能拥有不同日志。在这种情况下,您通常只会获得少数服务器,而大多数服务器都愿意投票。...如果这样做的话,如果立即连任,您可以与 nextIndex 重置竞争。 领导不允许commitIndex更新到上一个任期(或就此而言,将来任期)中某个位置。

    74010

    项目管理深入理解04--时间管理

    如何使用PDM做网络,请见项目的多快好省一章。...其使用步骤为绘制进度网络,计算关键路径,根据资源情况,确定资源制约进度计划,在进度网络图中添加持续时间缓冲段,确定缓冲计划活动那个,可以按照最迟开始时间与最迟完成时间安排计划活动。...Tip:资源平衡是减少资源过渡分配,非关键路径上资源有限分配到关键路径上。 通过调整前置、后置任务,可以使整个网络假话更富有弹性和操作性。...这部分一个重要输入为项目进度网络,此常见方法包括进度网络分析法,关键路径法,关键链法,资源优化技术,建模技术,提前量和滞后量,进度压缩进度计划编制工具等。...其输出为:进度基准,项目进度计划多种方式(横道、里程碑、项目进度网络)。 控制进度:指以进度基准计划为衡量标准,记录进度执行情况,管理偏差。

    1.1K60

    185 页博士论文 | 机器学习如何可信?

    本文确定了神经网络三种异常情况。首先,受社交网络应用场景启发,通过一个实际威胁模型研究了GNN对抗鲁棒性,并研究了GNN何时以及为什么会遭受对抗攻击。...在某种程度上,不公平或不鲁棒模型产生直接后果,而可解释性或因果关系可以视为缓解问题候选解决方案(例如,不公平或不鲁棒)。上述过程关注是作为问题而不是解决方案可信性概念。...例如,社交媒体上用户或物联网系统中传感器通过结构进行连接。如果在预测任务中使用得当,这种关系结构可以提供显著预测能力。GML是一个流行机器学习技术家族,它将结构用于预测模型。...在种群之间机器学习公平性方面,大多数传统文献研究是有关某些敏感属性种群,如性别或种族。在数据中,人们可以根据结构来调查子群体,例如节点中心性[12,13]或社区结构[51,47]。...在GML方法中,我们关注神经网络(GNN)[52,124,77],这是一个趋势GML模型家族,深度学习[83]最新进展利用到GML中,并在许多真实世界应用程序中显示出卓越性能。

    53610

    ChatGPT编程黑客

    它涉及复杂问题分解为更小、更易管理部分。这个过程被称为问题分解,它使我们能够聚焦于个别组成部分,分析它们之间相互作用,并更清楚地理解手头问题。...失败视为学习机会:解决问题并不总是一帆风顺,遇到挫折是不可避免。然而,解决问题心态失败视为成长和学习机会。每次失败尝试都提供了宝贵见解和经验,可以指导我们找到更好解决方案。...问题分解为更小、更易管理任务,以解决问题特定方面。通过问题分解为问题,您可以一次解决一个部分,使整体问题更易于解决。 分析依赖关系和交互作用:复杂问题常常涉及到相互依赖和交互作用。...在分析问题过程中,确保仔细考虑各个组成部分之间依赖关系和交互作用。这有助于明确各个子问题之间关系,使问题解决更加系统和完整。 优先处理问题:并非所有问题都是平等。...根据其重要性和对整体解决方案影响,优先处理问题。通过首先解决最重要问题,您可以建立一个坚实基础,并在此基础上解决剩余组件。

    14530

    ICDM论文:探索跨会话信息感知推荐模型

    会话推荐是推荐领域一个分支, 美团平台增长技术部也在该领域不断地进行探索。...每一个会话(Session)都是一个item转移序列,所以会话推荐任务可以很自然地被视为序列推荐任务,基于循环神经网络(RNN)会话推荐模型[2]是应用主流模型。...基于结构会话推荐模型将会话item转移序列构建成一个结构,然后应用神经网络模型来探索多个item之间复杂转移关系。...1 跨会话itemToy样例 观察 2:基于结构会话推荐方法在构建过程中,将出现在不同时间步相同item都视为一个相同节点,这样会丢失序列中位置信息,以至于不同序列会话构建出Session...最近, 随着神经网络模型飞速发展,出现了依赖结构会话推荐模型,SR-GNN首先提出每个会话映射为一个结构,并利用神经网络模型GNN来建模item之间复杂转移关系。

    59220

    模型数据处理综述

    本文从以数据为中心角度对现有的学习方法进行了系统回顾和分类,旨在回答两个关键问题:(1)何时修改图数据 及(2)如何修改图数据以发掘各种模型潜力。...特别是,为了回答第一个问题,我们学习过程分为四个阶段:准备、预处理、训练和推理,如图1所示。我们讨论每个阶段对于数据重要性。 接下来,我们从结构角度进一步对现有方法进行分类,以解决第二个问题。...因此,在不丢失太多有用信息情况下,减少节点或边是一个很有价值问题。图形简化可以加速模型训练并减少过拟合,并允许模型在更简单硬件条件下进行训练。...通过混合嵌入或随机替换可以增强模型面对分类任务能力。在节点分类任务中,混合邻居节点标签或嵌入可以提高性能。知识蒸馏可以帮助修改标签,为未标记节点生成伪标签。...One-shot方法比自回归方法更有效,但如何表示图形数据以更有效地建模仍然是一个挑战。从谱视角出发方法可以更有效地捕获全局信息,而特定生成方法可以满足特定应用场景。

    28210

    用于相机重定位3D点线稀疏地图

    具体来说是利用单个变换器块来编码线特征,有效地将它们转换为独特类似点描述。随后这些点和线描述子集合视为不同但相互关联特征集。...本 主要贡献 本文首先从特征匹配器原理中汲取灵感,点和线视为两组不同但相互关联无序描述。为了考虑到线段长度变化并确保其独特性,线段构想为单词序列,其中每个单词代表一个内部点描述。...提出了一个完整学习流程,包括网络架构和鲁棒损失函数,用于从预建SfM模型中学习表示点和线。通过提出端到端训练流程,点和线地图可以进一步优化,从而改善随后相机重定位。...自注意力和交叉注意力:我们注意力模块视为一个完整,其中有两种类型无向边。自注意力边将同一图像中所有周围点或线描述连接起来,而交叉注意力边点连接到线和线连接到点。...未来工作可以这项工作扩展到更大范围,并在各种条件下进行场景无关注意力模块预训练。这样进展旨在实现更快速、更稳健重新建方法。

    17910

    DETR解析第一部分:Detection Transformer介绍

    以前目标检测方法通过创建相关子问题来解决预测图像中目标位置问题。这些问题涉及使用图像众多预定义区域、点或中心来估计目标的属性。 DETR创新点是什么?...作者目标检测视为集合预测问题。集合预测问题是指你尝试根据某些信息猜测一组物品。可以把它想象成试图根据你朋友已经看过电影来找出他们可能喜欢哪些电影。...请注意: 目标检测视为一组预测问题存在一些挑战。最重要一个是“摆脱重复预测”。当你完成本系列其余部分时,请记住这一点。它将帮助你更好地理解作者为何做出某些选择和决定。...通过目标检测视为集合预测问题,消除了先前在目标检测任务中需要手动设计部分来合并先验知识需要。这种方法简化了流程并简化了任务。 了解本文在计算机视觉领域贡献非常重要。...一个简单解决方法 DETR 通过结合二分匹配损失和Transformer来解决这些问题。匹配损失函数有助于每个预测与唯一GT目标配对,因此不必担心重复。

    60510

    使用ELK Stack建设SIEM

    无论是来自服务器,防火墙,数据库还是网络路由器,日志都为分析人员提供了深入了解 IT 环境中发生事件原始资料。 然而,在这些材料转化为资源之前,需要采取几个关键步骤。...因此,ELK Stack 是当今世界上最流行开源日志分析和管理平台,这绝非巧合,它是当前大多数开源 SIEM 解决方案重要组成部分。...如果没有正确解析,当你试图在 Kibana中 分析时,你数据毫无意义。 Logstash 是一个强大工具,可以帮助你完成此关键任务。...再次,你可以使用监控 API 来达到此目的。容量规划也很重要,如果你部署在云上,则自动扩展策略很可能是确保你有足够资源进行索引所必需。 另一个考虑是数据保留。...相关性规则定义了形成这种模式特定事件序列。 例如,可以创建规则以识别何时在特定时间段内从特定 IP 范围和端口发送超过x个请求量。

    1.3K30

    Julia官宣:为机器学习构建一种语言和编译器

    在现有的系统如TensorFlow或PyTorch中,不仅权衡问题(tradeoff)没有得到解决,而且它们“边界”比以往任何时候都更加明显,因为这两个框架都包含不同“静态(static graph...Python一个子集区分并编译为高性能GPU代码; Swift for TensorFlow扩展了Swift,可以兼容函数编译为TensorFlow; Flux生态系统正在使用许多聚焦于ML工具扩展...这些强大工具带入模型是深度学习真正成为可微分编程地方。 为GPU编写Julia GPU编程是现代ML重要组成部分。...(实际上,这只是Julia通常编译过程一个简单扩展,该编译过程从程序中提取尽可能大“静态”,然后将它们发送到LLVM。)...在一些简单情况下,比如卷积网络,通过10张图像按照额外批处理维度连接起来来处理这个问题是很简单。但是在处理各种结构输入(如树或)时,这项任务变得更加困难。

    1.1K21

    工业物联网有什么优势,企业如何确保安全

    根据2016/2017年度工业分析,69%决策者行业分析视为实现目标的一条重要途径,因此其对企业生态系统有着深刻影响。 新兴技术潜力是巨大,正在不断发展并以极快速度发展。...每一个连接网络工业物联网设备都可能会成为攻击者潜在进入点,因此随着所使用设备数量不断增加,企业对安全网络需求变得更加重要网络攻击者在试图访问网络方面越来越有创意。...然而,值得一提是,在工业物联网管理系统中可以使用一些标准IT安全操作规程,因为这种方法为安全网络提供了一个良好开端。为了保持网络安全,这些管理工具应该被视为攻击媒介。...使用基于角色访问控制和审计来实施身份验证策略,以跟踪允许谁加入网络,以及何时使用这些账户,这是企业IT基础架构战略重要组成部分。 2.加密 -要控制从设备返回中央应用程序数据,需要进行加密。...但是,这种加密不应该影响数据处理速度。 3.传输 - 应该考虑从一个设备到另一个设备或中央系统从设备获取数据传输机制。要考虑设备是否通过有线网络还是通过无线网络传输数据?

    39530

    五个顶级免费Kubernetes认证

    调研表明现今IT 团队 Kubernetes 视为承担新职责新平台,除了改进部署、资源管理和成本节约之外,Kubernetes 使用方式非常之多,有时我们很难跟上新趋势。...二、Certified Calico Operator: Level 1 by Tigera 任何熟悉 Kubernetes 的人都知道网络管理重要性。...四、Observe Kubernetes with Sumo Logic 可观察性是我们架构重要组成部分可以正确管理系统、确定系统是否正常工作以及决定需要修复、更改或改进内容。...识别甚至预测可能导致公司损失惨重故障比以往任何时候都更加重要。 混沌工程是一种在故障发生之前识别故障方法。主动测试系统在特定情况下如何响应以在故障发生之前识别和修复故障已成为许多公司新要求。...点击以下链接创建您帐户并开始认证:Gremlin Chaos Engineering Practitioner 认证 文丨Soundhearer 丨来源于网络 成为云上原住民~ 官网:knative.cn

    1.5K20

    边缘计算将如何改变医疗保健行业

    他说,边缘计算能够对大文件进行实时分析,这将是实现这项工作关键组成部分。 边缘计算越来越被视为连接设备创建数据生态系统中重要组成部分。...Henderson说,“边缘计算处于医疗保健应用早期阶段,但这是我们正在研究东西。”他边缘计算视为多种医疗保健场景中关键支持技术。...专家表示,由于大量数据移动到云端高成本、网络限制和延迟问题,医疗保健行业需要更强大处理能力。 McCarthy说,“边缘计算在过去几年变得如此重要一个主要原因是人们在使用云服务时遇到限制。...在生成大量数据并需要对其进行实时分析何时候,都需要采用边缘计算技术。”...边缘计算在互联护理方面的价值 Dunbrack承认,边缘计算对于在本地运行大量系统企业来说并不重要,但她仍然认为边缘计算是现代医疗保健中一个有价值变革性组成部分。 她说,边缘计算减少了网络延迟。

    51910

    可解释手性感知神经网络在药物发现中定量构效关系建模中应用

    尽管神经网络应用于该任务取得了一定成功,但重要化学信息,如分子手性,被忽略了。...为了填补这一重要空白,作者提出了分子核神经网络(MolKGNN)用于分子表示学习,具有SE(3) /构象不变性、手性感知和可解释性特点。...由于分子本质上可以视为以原子为节点、化学键为边,因此GNN自然而然地被采用来进行分类,即根据分子几何结构预测其生物活性。... 3 在二维图像中,卷积操作可以视为计算图像补丁与图像卷积核之间相似性。较大输出值表示更高视觉相似性模式,例如边缘、条纹、曲线。...模型对此操作具体地说,给定一个原子S邻域,形成如图4所示四面体,其中四个唯一相邻原子是NSv = {u1, u2, u3, u4},选择u1作为锚点邻居(以4中绿色点为例),来定义四面体三个共边边界

    21120

    NeurIPS| 利用条件逻辑网络进行逆合成预测

    在文章中,作者提出了一种使用条件逻辑网络来完成这项任务新方法,它可以学习何时应该应用反应模板中规则,隐式地考虑所产生反应是否具有化学可行性和策略性。...给定一个反应,对应逆合成模板T可以描述为: ? 其中 ? 为模板中反应物个数,如图1所示。一般可以模式 ? 作为从产物分子o中提取反应中心, ?...GLN与Markov逻辑网络(MLN,也使用图形模型对逻辑规则中不确定性进行建模)有一定联系但又有很大不同。MLN逻辑规则谓词视为潜变量,并对其进行推理。...模型会导致学习和推理困难。回顾 ? 中定义逻辑规则,可以看到模式 ? 在模板选择中起着至关重要作用。因为我们模板设计为 ? ,所以可以很自然 ? 中能量函数分解为 ?...2.3.3 v1,v2和w2神经化 由于能量函数 ? 参数是可以用图表示分子,一个自然选择是基于神经网络(GNN)最新进展来设计参数化。设嵌入函数 ? 表示把映射为d维向量。 ?

    1.1K20

    深度学习三人行(第13期)----初识循环神经网络(RNN)

    前段时间,一直在项目中玩CNN,学到了不少,也理解了不少,包括各种经典CNN网络框架以及改进,然而,RNN学习并没有项目驱动,这也是为什么搁置了一段时间原因,但是RNN作为深度学习知识系统一个重要组成部分...RNN之循环神经元 前面说了,RNN作为深度学习知识系统中重要组成部分,不了解RNN,就不能说熟悉深度学习。...RNN是一类可以搞数据回归网络结构,比方说可以用RNN进行股票趋势分析,通过分析结果来预测股票何时该买,何时该卖。在自动驾驶技术中,可以用来预测行车轨迹以及避免事故。...比方说,我们可以文本,音频,语句等样本作为输入,这在自然语言处理(NLP)系统上极为有用,比如自动翻译系统,语音识别,语义分析等。...上右图中,每一个神经元输入为当前时间输入x(t)和前一个时间输出y(t-1),随着时间轴依次展开如上右

    40520
    领券