导读 对于序列推荐任务，有许多方法都用到了自注意力机制来捕捉用户潜在的长期和短期兴趣，全局注意力机制虽然可以较好的捕捉长期兴趣，但是对短期兴趣的捕捉能力不强，近期的一些方法发现适当的归纳局部和其他偏差可以提高自注意力的泛化能力...本文作者主要考虑的是自注意力无法很好捕捉短期偏好的情况，从而提出了对其进行相应的改进，具体地，作者提出了好几种尝试来归纳局部信息，基本思路就是对局部信息或者说对短期兴趣在注意力机制上进行约束。...方法 3.1 Locker的框架 本来的多头注意力机制有M个头，不加区分。现在，将这M个头分为局部的和全局的编码器， M_l+M_g=M 。...通过具有归纳局部偏差的神经网络来生成局部的embedding \tilde{V}_{i,l}^{(m_l)} 3.2.1 固定深度的RNN RNN在短期序列建模方面很有效。...进一步将上述初始化方法扩展为预测的方式，公式如下，其中 v_u 是用户画像的embedding，b是距离embedding，pred是两层的MLP。
在它的基础上，如果能够既涉及到了离散变量，同时也有连续变量就是MIP；基于LP，如果说有非线性的约束，就是NLP；MINLP是最复杂的一种类型，包含了另外三种情况的总和。 ?...求解器相当于包装很多算法的“盒子”，像MILP这样的混合整数线性优化问题，只要满足通用形式，按照标准输入“盒子”就可以快速求解。在上述的求解器中，GUROBI和CPLEX是最有名的求解器。...这两个求解器都跟IBM有关，IBM旗下CPLEX的创始人之一后来出走，和另外几个人一起创建了GUROBI。目前，这两家占据了通用商业求解器的绝大部分市场份额。...杉数也研发了自己的一个求解器，是中国首个由华人开发的数学规划求解器及机器学习算法套件，打破了西方在这方面的技术垄断，具有很重要的历史意义。 二、为何要对算法定制化 ?...如果没有的话，这个节点就不要了，如果好的话，就更新下界，同时把节点去掉，同时把之前求解中节点集合中所有的上界比下界还低的界点去掉，这样的迭代一直循环到节点集合中，所有的节点都被遍历过后，所得到的最优解便是全局最优解
时序约束可以很复杂，这里我们先介绍基本的时序路径约束，复杂的时序约束我们将在后面进行介绍。...在本节的主要内容如下所示： ·时序路径和关键路径的介绍 ·建立时间、保持时间简述 ·时钟的约束（寄存器-寄存器之间的路径约束） ·输入延时的约束 ·输出延时的约束...也就是主要约束这些类型的路径，本小节主要讲的就是这些路径的约束。...因为数据是随着时钟的节拍一拍一拍往后传的，因此这里的寄存器与寄存器之间的路径约束，就是对时钟的建模，或者是说对时钟的约束。...因此我们要进行输入端口的约束，告诉外部电路的延时是多少，以便DC约束输入的组合逻辑。
添加打印机 具有该名称的端口已存在。 这是因为之前这么操作过，换一个端口即可 添加打印机 具有该名称的端口已存在 多余的端口也可以这么删除 打印服务器属性 删除多余端口
约束是确保数据的完整性，从而阻止不希望插入的数据被录入。...PersonID int IDENTITY(1,1) NOT NULL CONSTRAINT PK_PersonID PRIMARY KEY,-- 创建一个整型、自增为1、标识种子为1、不允许为空、约束条件为主键约束的列...int NOT NULL CONSTRAINT CK_Age CHECK (Age >= 18 AND Age约束条件为检查约束的列Age --性别 Gender...约束条件为检查约束的列Identity ) GO CREATE TABLE Employee --创建Employee（雇员）表 ( --索引 EmployeeID int IDENTITY...(1,1001) NOT NULL CONSTRAINT PK_ID PRIMARY KEY, -- 创建一个整型、自增为1、标识种子为1001、不允许为空、约束条件为主键约束的列EmployeeID
文章目录 前言 一、插入新数据时报错外键约束？ 二、对于出错 SQL 语句的分析 三、对于外码约束的分析 四、如何处理外键约束？...总结 ---- 前言 我们在使用 MySQL 数据库时，添加数据如果设计不合理很容易出现外码约束的情况，为什么会产生这样的问题？那我们该如何处理这一问题呢？依据又是什么？...本篇文章带你进一步来深度剖析，并带着你的思路来设计解决方案。 ---- 说明：本次案例的案例情景是传统的数据库表：学生-课程数据库。 一、插入新数据时报错外键约束？...三、对于外码约束的分析 我们根据数据库定义的参照完整性规则得知：外键 cpno 的取值不为空的情况下（如上 cpno=‘5’），与其对应的主键 cno 在参照表中必须存在。...但是我们反观上面操作，第一个插入的就是 cno=‘1’ 的数据，cno=‘5’ 的还没有插入，很显然不满足参照完整性规则。 四、如何处理外键约束？
本文提出了一种新颖的单目语义物体 SLAM (SO-SLAM) 系统，该系统解决了物体空间约束的引入问题。我们探索了三种具有代表性的空间约束，包括尺度比例约束、对称纹理约束和平面支撑约束。...基于这些语义约束，我们提出了两种新方法—一种更鲁棒的物体初始化方法和一种定向精细优化方法。我们在公共数据集和作者记录的移动机器人数据集上验证了该算法的性能，并在建图效果上取得了显着提升。...机器人需要处理椅子和茶杯等物体的随机放置，以及家具的添加和移除。 图 1. 物体 SLAM。（它可以构建包含中心、方位和占用空间等物体的地图，帮助机器人理解人类的面向物体指令。）...我们将讨论三个具有代表性的物体空间约束：尺度比例约束、对称纹理约束和平面支撑约束。我们将在 SLAM 系统中推导出它们的数学表示和约束模型，以参与前端初始化和后端优化。...当椭球的 Z 轴垂直于支撑平面且其底部与支撑平面相切时，约束误差变得最小。 C.语义尺度比例约束 同一类别的室内人造物体的尺度具有一定的分布，这也是物体语义的几何反映。
研究了几天，也算是得出一些基本的结论。本文除了讨论“在对象的原型上添加方法”好还是坏之外，也会为大家分享一个干货，是利利自己写的“复制”变量的方法。一起来看吧~！...本文主要内容 1 “复制”/“克隆”数组的功能需求 2 在对象的原型上添加方法是否合理？...concat方法的功能是基于当前数组中的所有项创建一个新数组，返回新数组。该方法会先创建一个当前数组的副本，然后将接收到的参数，添加到这个副本末尾，最后返回新构建的数组。...在对象的原型上添加方法是否合理？ 仔细思考之后，并查阅了一些相关资料，利利最终还是放弃了将方法添加到对象的原型上，为什么呢？...但是，当方法挂载在了原型上时，我们可能就很难发现问题的所在。简言之就是：出现Bug时，不容易进行问题的定位。
表示对应子图中边的数量。当该子图构成一个环时，边的个数等于点的个数。因此，添加该约束能够保证任意子图不存在子环，从而保证所有点形成一个连通块。...在Branch and Cut算法中，在一开始并没有考虑这一条约束，即先用下面这个模型进行分支定界， 求解0-1整数规划模型的LP松弛模型得到的非整数解作为下界（最小化问题），而此前找到的0-1整数解作为上界...在求解整数规划模型的LP松弛时，如果在解中找到违背上述子环约束的情况，则添加valid inequalities以排除这种不可行的情况。...当遇到一些很难求解的模型，但又不需要去求解它的精确解，只需要给出一个次优解或者解的上下界，这时便可以考虑采用松弛模型的方法加以求解。 对于一个整数规划问题，拉格朗日松弛放松模型中的部分约束。...拉格朗日松弛通过将困难约束放入目标函数，将其转换为一个简单问题，有时甚至可以得到比线性松弛更好的上下界。通过次梯度法求解，就可以得到一个lower bound 。
支持模型： 该优化引擎用来求解线性规划（LP）、二次规划（QP）、带约束的二次规划（QCQP）、二阶锥规划（SOCP）等四类基本问题，以及相应的混合整数规划（MIP）问题。...包括了完整的Presolve，LU分解，CrossOver等商业求解器的全流程。目前把求解变量限制在50万以下，在Netlib上测试结果跟Gurobi相比差距还不错。...例如对于MIPLIB2010测试库中具有164547个变量、328818个约束的例子MAP18，CMIP仅需847秒可求得全局最优解。 Part3 求解器大PK 目前求解器主要有开源和商业两个流派。...商业求解器最有名的有四个，美国IBM的CPLEX，Gurobi，英国的Xpress，三家的线性和整数规划求解器基本上从速度和稳定性一直稳居世界前三，丹麦的MOSEK在二次规划和锥优化优势明显。...求解器的开发，基本上是属于难度大，门槛高，时间长，投入高，回报有风险的行业。尤其需要对优化理论极度深入了解的基础上，对大规模计算机系统工程的开发也非常精熟。
在FPGA的时序约束中，主时钟约束是第一步就要做的，主时钟通常有两种情形:一种是时钟由外部时钟源提供，通过时钟引脚进入FPGA，该时钟引脚绑定的时钟为主时钟:另一种是高速收发器(GT)的时钟RXOUTCLK...对于7系列FPGA，需要对GT的这两个时钟手工约束：对于UltraScale FPGA，只需对GT的输入时钟约束即可，Vivado会自动对这两个时钟约束。 ...我们以Vivado自带的wave_gen工程为例，该工程中输入一对差分的时钟信号，进入到MMCM中，我们无需再对这个主时钟添加约束 image-20211201212052941 可以看到，综合后这个时钟已经被约束了...： 这是因为该ip生成的xdc文件中，已经包含了对这个主时钟的约束，如下图： image-20211201212319040 所以很多同学可能误以为只要是进了IP Core的主时钟，都不需要再手动添加约束了...因为输入的时钟并非来自管脚，IP Core并不知道从哪个pin输入的，所以就无法添加主时钟的约束，此时就需要我们再手动添加约束。
实验一：相同运算时间下，与SCIP、Gurobi的计算结果对比 实验二：相同优化目标下，与SCIP、Gurobi的计算时间对比 实验三：相同计算时间下，与SCIP、Gurobi的小规模问题求解结果对比...实验四：相同优化结果下，与SCIP、Gurobi在小规模问题上求解时间对比 三、创新总结 针对大规模整数规划为代表的一类高维优化问题，清华研究团队所提出的基于图卷积神经网络和梯度提升决策树的优化求解框架是一种高效且具有突破性的求解方法...与经典优化方法相比，在实际问题求解上呈现了如下几个方面的核心创新： (1)在AI for Science领域研究了一种基于神经下潜策略的大规模优化问题的有效求解方法； (2)实现了使用当前免费、开源和小规模优化求解器对于大规模优化问题...（整数规划问题为例）的求解，无论在求解的精度和求解效率上均优于目前的商用优化求解器和学术优化求解器。...(4)未来在超大规模、多目标、动态、非线性约束等为特征的优化难题上具有高效求解的潜力和应用价值。 合作联络：xuhua@tsinghua.edu.cn 版权声明 版权属于原作者，仅用于学术分享
因此基本上Gram矩阵捕获了在图像的不同部分共同出现的特征的趋势。它代表了一组向量的内部点积，这捕获了两个向量之间的相似性。...在下一节中，将简要讨论该概念在实时视频数据上的实现。详细代码以及所有输入（内容视频和样式图像）和输出（生成的图像帧）可在此处找到。...然而，作为实验选择了VGG-16（具有高分类精度和对特征的良好内在理解）。...Gram矩阵，希望两个图像具有相同的样式（但不一定是相同的内容）。...2）先进的CNN架构：对于NST应用，通常具有非常先进的连接的更深入的神经网络可以更准确地捕获高水平（空间）和详细的纹理特征。
添加超级源点：引入一个超级源点 s，从 s 到每个节点 i 添加一条权重为 0 的边，以便可以处理所有节点的最短路径。 3....添加变量：根据 integerIndices 判断哪些变量是整数，哪些是连续变量，并使用 model.AddVar 添加变量。 3. 添加约束：遍历矩阵 A 和向量 b，将每个约束添加到模型中。...添加虚拟源点：添加一个虚拟源点，从该源点向所有其他节点建立边，权重为 0。 求解最短路径：使用单源最短路径算法（如贝尔曼-福特算法）来求解从虚拟源点出发到所有其他点的最短路径。...首先，我们需要解释一下算法的关键步骤： 1. 表述约束：将约束表示为图中的边，其中每个边具有权重。 2. 使用 Bellman-Ford 算法：寻找最短路径并检测负环。 3....• 这个实现仅是一个基础示例，对于大型或复杂的差分约束系统，可能需要使用更专业的 ILP 库（例如 Gurobi 或其他库）。
对比求解器与大时间限制下原问题与对偶问题在一组留出（hold-out）实例上的差距平均值，学习增强的 SCIP 在3个具有最大 MIP 的数据集（一共有5个数据集）上实现了 1.5x、2x 和 104x...一旦选择了一个变量，我们就采取分支步骤，将两个子节点添加到当前节点。一个节点有选定变量的域，该域会被约束为大于或等于其父节点处的 LP 松弛值的上限。...该方向的大量研究与工程投入都集中在了开发实用求解器上，比如 SCIP、CPLEX、Gurobi 和 Xpress。这些求解器都是使用复杂的启发式算法来指导求解 MIP 的搜索过程。...他们已经在两个数据集上对 Gurobi 与 Neural Diving 进行了部分比较，其中 Gurobi 作为 sub-MIP 的求解器。...对比原始差距在一组保留实例上的平均值，具有并行 sub-MIP 求解的 Neural Diving 在两个数据集上达到 1% 的平均原始间隔比 Gurobi 的时间少 3 倍和 3.6 倍。
一、在动态上传章节信息时，碰到了一系列的问题，主要有： 1、动态添加的input元素绑定的事件失效了。 2、提交保存时，多个name相同的表单如何判空并阻断提交。...二、问题界面展示： （1）在这个页面中，第一个form表单，是开始就有了，第二个是点击按钮后动态添加的，它的判断是否为空是无效的。...，是因为在事件加载之后我们才动态添加元素，新的元素并没有绑定到曾经的事件。...js，比如添加的表单，不需要可以点击×号删除，要想实现效果，但不知道怎么做的时候，我们可以自己写点击事件，不用框架的，因为我们无法把握人家的js，这只是本人的一种思路，会的不用理会。...在此处，我需要实现可以把动态添加的表单删除，我在添加时都加了remove（）方法，每次点击，它会自己调用完成操作。
1、微信：我是如何在Fiori上添加UI应用的 2、知乎：我是如何在Fiori上添加UI应用的 正文前序 我在之前的文章推送里写了不少关于SAP Fiori的文章，有关于技术的也有浅谈理论发展的文章，...有兴趣的朋友可以阅读一下。...SAP Fiori launchpad是一个托管SAP Fiori应用程序的shell，作为应用的入口，为应用程序提供导航，个性化，嵌入式支持和应用程序配置等服务。...SAP Fiori launchpad是移动或桌面设备上Fiori应用的切入点。Lunchpad会显示各种功能性的磁贴。每个磁贴表示用户可以启动的业务应用程序。...启动板是基于角色的，根据用户的角色显示切片。 今天聊一下，如何使自定义UI在SAP Fiori启动板中显示为应用程序磁贴，使用自定义UI应用程序扩展业务目录。
SAP Fiori launchpad是移动或桌面设备上Fiori应用的切入点。Lunchpad会显示各种功能性的磁贴。每个磁贴表示用户可以启动的业务应用程序。...如下图所示： image.png 这个步骤的前提也是在已有的UI应用上，找到这个应用而已。 扩展业务目录 我们点击下图中的Add按钮，开始扩展新应用程序，扩展到需要添加的业务目录里。...如下图所示： image.png 添加的时候，系统就有选项提供，需要我们完善。...这时会打开一个弹出窗口以供选择，这里有一点需要注意，我们使用的用户应该能够使用该应用程序，而且必须具有分配了相同目录的角色。...image.png 点击按钮之后，会进入到应用的相信信息屏幕里，如下图所示： image.png 以上就是一个完整的添加过程，因为有些内容我们需要添加到首页，方便使用。
随着CLPEX、Gurobi等各种求解器的出现和求解性能的不断提升，它们在一定程度上已经成为了部分企业乃至学者的偏爱。 但是，求解器真的有这么厉害吗？ 小编认为，求解器还是存在着明显的局限性的。...VRPTW，顾名思义，即在VRP的基础上加上了时间窗。...带时间窗车辆路径问题（VRPTW）是在VRP上加上了客户的被访问的时间窗约束。在VRPTW问题中，除了行驶成本之外, 成本函数还要包括由于早到某个客户而引起的等待时间和客户需要的服务时间。...Gurobi在两个小时内能成功求解的算例规模只有120-130个点，并没有我们想象中的那么大。在企业应用中，更大规模的VRPTW并不少见，但其求解所需时间却不能在企业所能忍受的范围内。...因此，在解决部分简单且小规模问题时，运用求解器这种相对简单的求解方法当然是上上策，但是在其他大规模问题的求解上，目前的求解器的性能可能还无法在理想时间内实现求解。 END 代码和算例会在留言区给出
人们在研究和工程上的大量努力也研发出了 SCIP、CPLEX、Gurobi 和 Xpress 等实用的求解器。...这两个性质很重要，因为变量和约束可能没有任何规范顺序，而且同一应用程序中的不同实例可能具有不同数量的变量和约束。...该研究在两个数据集上（Google Production Packing 、 NN Verification，如图 8、9 所示）引入了两个额外的结果，并且将 Neural Diving、Gurobi...求解器进行结合：该研究以同样的方式分配变量，但使用 Gurobi 而不是 SCIP 来解决剩下的问题。...结果 研究者在优化双重约束的任务上对学得的分支策略进行评估。
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