2022. 8. 19. 12:52ㆍ카테고리 없음
전뇌계덱 : 네이버 블로그
마스터 듀얼은 정말 다양한 덱들이 랭크전에 나오고 있다. 그중 랭크전에서 자주 등장하며 흔히 전개덱이라 불리는 전뇌계, LL 트라이브리게이드, 이그니스터 덱의 장단점 그리고 덱의 레시피를 간단하게 소개하려고 한다 전뇌계는 강력한 효과를 갖고 있는 진룡황 V. D를 내세워 뜨고 있는 덱이며, LL 트라이브리게이드는 선공에서 상대의 전뇌 계 덱 소환을 전부 막아버리는 초동을 갖고 있다. 이그니스터는 효과 내성을 갖고 있는 필드 구축 및...
떠오르는 전개덱 '전뇌계' 추천! 등반용 덱 추천&레시피 2탄
티어는 티어인데 대체 왜 티어인지 모르겠는 전뇌계덱
전뇌계 전개콤보 정리해봤는데 맞는지봐줘
08.07.2022 복면가 왕 커튼콜
Player must play slot game and win more than 5,000 PHP in one bet or free game will have a chance to win prizes. RANKING PRIZE WINNER DAILY 복면가 왕 커튼콜 WEEKLY REWARDS MONTHLY REWARDS 500PHP 1,500PHP 3,000PHP 【RANKING RULE】 Daily Rewards : Members who play and win the highest amount from bonus of free 복면가 왕 커튼콜 in 1 bet of the day, 전뇌 계 덱 be 복면가 왕 커튼콜 winner daily champion. Weekly Rewards : Members who play and win the highest amount from bonus free games in 1 bet of that week, will be the winner weekly champion. Monthly Rewards : Count the number of times a member wins within that month. Who won the most number of times?.
03.07.2022 히프 노스 의 눈 입장
바다 섬의마음 추가 보상 섬마 난이도 모코코 프로키온 Lv. 로스트아크의 신의천칭 입니다. 이번 포스팅에서는 "히프노스의 눈"에 대해 알아 보겠습니다. 히프노스의 눈은 히프노스해 중앙에 자리 잡고 있는 섬으로 "푸른 눈의 칼바서스"가 위치하고 있는 섬으로 유명합니다. 또한, 해당 섬의 에포나 진행을 통해 "바다의 포식자 트라곤" 을 획득 하실 수도 있습니다. 히프노스의 눈은 즉시 진입이 불가하고 전뇌 계 덱 퀘스트를 진행하셔야 이후 자유롭게 입장이 가능합니다. 자세한 내용은 를 확인해주세요. 모코코 히프 노스 의 눈 입장 찾기는 어렵지 않습니다. 주점 지하로 이동하는 통로가 잘 보이지 않으니 이부분만 참고해주세요. 섬의 마음 섬의 마음은 칼바서스의 호감도 "신뢰"를 달성하시면 획득하실 수 있습니다. 히프 노스 의 눈 입장 경우 호감도도 그리 높지 않고 호감도 컷도 낮아 쉽게 진행하실 히프 노스 의 눈 입장 있을 것으로 생각됩니다. 무려 30회를 해야되는 에포나로.
28.06.2022 줌 배경 화면 추천
zoom 회의 참가방법을 간단히 말씀드리자면 1 zoom 초대 링크를 전뇌 계 덱 배경 화면 추천 하거나 2 전뇌 계 덱 배경 화면 추천 zoom 회의 ID, 비밀번호 로 입력하여 회의에 참가할 수 있습니다. zoom 메인 화면에서 참가 메뉴를 누르고서 회의 ID와 이름을 입력합니다. 회의 ID 는 10개 숫자로 되어있습니다. 000 000 0000 이름 은 회의 화면 하단에 내 비디오에 쓰일 이름이니 ex 아이 반번호와 아이 이름을 쓰거나 22번 나희도 아이 이름 엄마, 아빠 나희도 엄마 아이 이름만 나희도 를 씁니다. 다 입력하고 참가를 누르면 이제 비밀번호 를 입력하게 되는데 비밀번호는 영어 대소문자 줌 배경 화면 추천 을 꼭 하셔서 입력해야 합니다. 음소거 해제되어서 소리가 입력되는 상태 애석하게도 한 부모님이 음소거 된 줄 아셨는지 말씀하시는 게 다 공개방송됐답니다. ㅠㅠ 2. 많은 학부모님들이 학부모회장 선출 때문에.
21.06.2022 암 환자 백신
지난 6일 부동산 관련 한 네이버 카페에 ''이라는 제목의 게시물이 올라왔다. 여기엔 전북대 의대 출신인 김동욱 청주항도외과 원장이 지난해 10월 27일 자신의 페이스북을 통해 게재한 백신 관련 글이 담겼다. 김 원장은 "많은 사람들이 백신 방역 패스 걱정하시는데, 지금 외래 환자들을 보면 암 환자 백신 맞은 사람들이 몇 년 뒤면 얼마나 남을지 의심이 된다"고 운을 뗐다. 그는 "지난주에만 백신 접종 후 유방암 진단받은 환자가 암 환자 백신, 대장암은 2명이다. 암 환자 백신 매우 이례적"이라면서 "지금까지 실험용 백신 접종 후유증으로 림프절염이 생겨 항생제 쓰고 좋아졌다 다시 문제가 되는 분도 암 환자 백신 넘는다"고 설명했다. 김 원장은 "유방염 확진 전뇌 계 덱 너무 많다. 5개월이 지나도 커진 림프절은 본래 크기로 돌아오지 않고 있다. 암 발병의 경우 될 수 있으면 실험용 백신과 연관을 지으려 하지 않는데.
22.06.2022 Gcn
在这篇文章中，我们将仔细研究一个名为GCN的著名图神经网络。 首先，我们先直观的了解一下它的工作原理，然后再深入了解它背后的数学原理。 在我们的世界里，我们看到很多数据都是图，比如分子、社交网络、论文引用网络。 图的例子。 图片来自[1] Graph上的任务• 节点分类：预测特定节点的类型。 链接预测：预测两个节点是否有联系• 社区检测：识别密集联系的节点群落。 网络相似性：两个 전뇌 계 덱 网络的相似性有多大？ 机器学习的生命周期 gcn 对于节点来说，我们可以很容易地得到每个节点的数据。 但是当涉及到图的结构时，要从中提取有用的信息就不是一件容易的事情了。 例如，如果2个节点彼此距离很近，我们是否应该将它们与其他对节点区别对待呢？高低度节点又该如何处理呢？其实，对于每一项具体的工作，仅仅是特征工程，即把图结构转换为我们的特征，就会消耗大量的时间和精力。 图上的特征工程。 图片来自[1] 如果能以某种方式同时得到图的节点特征和结构信息作为输入，让机器自己去判断哪些信息是有用的，那就更好了。 这也是为什么我们需要图表示学习的原因。 我们希望图能够自己学习 "特征工程"。 图片来自[1] 图卷积神经网络（GCNs） 论文：基于图神经网络的半监督分类（2017）[3] GCN是一种卷积神经网络，它可以直接在图上工作，并利用图的结构信息。 它解决的是对图（如引文网络）中的节点（如文档）进行分类的问题，其中仅有一小部分节点有标签（半监督学习）。 在Graphs上进行半监督学习的例子。 有些节点没有标签（未知节点）。 主要思想 gcn 然而，当图像有固定的结构时，图（Graphs）就复杂得多。 从图像到图形的卷积思想。 图片来自[1] GCN的基本思路：对于每个节点，我们从它的所有邻居节点处获取其特征信息，当然也包括它自身的特征。 假设我们使用average 函数。 我们将对所有的节点进行同样的操作。 最后，我们将这些计算得到的平均值输入到神经网络中。 在下图中，我们有一个引文网络的简单实例。 其中每个节点代表一篇研究论文，同时边代表的是引文。 我们在这里有一个预处理步骤。 在这里我们不使用原始论文作为特征，而是将论文转换成向量（通过使用NLP嵌入，例如tf-idf）。 NLP嵌入，例如TF-IDF。 让我们考虑下绿色节点。 首先，我们得到它的所有邻居的特征值，包括自身节点，接着取平均值。 最后通过神经网络返回一个结果向量并将此作为最终结果。 GCN的主要思想。 我们以绿色节点为例。 首先，我们取其所有邻居节点的平均值，包括自身节点。 然后，将平均值通过神经网络。 请注意，在GCN中，我们仅仅使用一个全连接层。 在这个例子中，我们得到2维向量作为输出（全连接层的2个节点）。 在实际操作中，我们可以使用比average函数更复杂的聚合函数。 我们还可以将更多的层叠加在一起，以获得更深的GCN。 其中每一层的输出会被视为下一层的输入。 2层GCN的例子：第一层的输出是第二层的输入。 同样，注意GCN中的神经网络仅仅是一个全连接层（图片来自[2]）。 让我们认真从数学角度看看它到底是如何起作用的。 直观感受和背后的数学原理 首先，我们需要一些注解 我们考虑图G，如下图所示。 전뇌 계 덱 同时我们也有特征矩阵X。 那么我们怎样才能从邻居节点处得到每一个节点的特征值呢？解决方法就在于A和X的相乘。 看看邻接矩阵的第一行，我们看到节点A与节点E之间有连接，得到的矩阵第一行就是与A相连接的E节点的特征向量（如下图）。 同理，得到的矩阵的第二行是D和E的特征向量之和，通过这个方法，我们可以得到所有邻居节点的向量之和。 计算 "和向量矩阵 "AX的第一行。 gcn 我们忽略了节点本身的特征。 gcn 我们不需要使用sum 函数，而是需要取平均值，甚至更好的邻居节点特征向量的加权平均值。 那我们为什么不使用sum 函数呢？原因是在使用sum 函数时，度大的节点很可能会生成的大的v向量，而度低的节点往往会得到小的聚集向量，这可能会在以后造成梯度爆炸或梯度消失（例如，使用sigmoid时）。 gcn 因此，我们需要对这些向量进行归一化，以摆脱可能出现的问题。 在问题（1）中，我们可以通过在A中增加一个单位矩阵I来解决，得到一个新的邻接矩阵。 通过给每个节点增加一个自循环，我们得到新的邻接矩阵 对于问题 2 : 对于矩阵缩放，我们通常将矩阵乘以对角线矩阵。 在当前的情况下，我们要取聚合特征的平均值，或者从数学角度上说，要根据节点度数对聚合向量矩阵X进行缩放。 直觉告诉我们这里用来缩放的对角矩阵是和度矩阵D有关的东西（为什么是D，而不是D？因为我们考虑的是新邻接矩阵 的度矩阵D，而不再是A了）。 基本上，D的逆矩阵中的每个元素都是对角矩阵D中相应项的倒数。 因此，通过D取反和X的乘法，我们可以取所有邻居节点的特征向量（包括自身节点）的平均值。 到目前为止一切都很好。 但是你可能会问加权平均 怎么样？直觉上，如果我们对高低度的节点区别对待，应该会更好。 但我们只是按行缩放，但忽略了对应的列（虚线框）。 为列增加一个新的缩放器。 新的缩放方法给我们提供了 "加权 "的平均值。 我们在这里做的是给低度的节点加更多的权重，以减少高度节点的影响。 这个加权平均的想法是，我们假设低度节点会对邻居节点产生更大的影响，而高度节点则会产生较低的影响，因为它们的影响力分散在太多的邻居节点上。 在节点B处聚合邻接节点特征时，我们为节点B本身分配最大的权重（度数为3），为节点E分配最小的权重（度数为5）。 gcn 层的数量 layers的含义 层数是指节点特征能够传输的最远距离。 例如，在1层的GCN中，每个节点只能从其邻居那里获得信息。 每个节点收集信息的过程是独立进行的，对所有节点来说都是在同一时间进行的。 当在第一层的基础上再叠加一层时，我们重复收集信息的过程，但这一次，邻居节点已经有了自己的邻居的信息（来自上一步）。 gcn 所以，这取决于我们认为一个节点应该从网络中获取多远的信息，我们可以为 layers设置一个合适的数字。 但同样，在图中，通常我们不希望走得太远。 设置为6-7跳，我们就几乎可以得到整个图，但是这就使得聚合的意义不大。 例：收集目标节点 i 的两层信息的过程 Gcn 在论文中，作者还分别对浅层和深层的GCN进行了一些实验。.
20.06.2022 전뇌 계 덱
29.06.2022 아름다운 나라 가사
와 이노래로 합창하다니. 그것도 교내 합창대회인데 퀄리티가 매우다름. ㅋㅋㅋ. ㅠㅠㅠ 이거보면서 중고등학생때 합창대회 했던 거 막 떠오르면서 아련해짐. 이 퀄리티 나올려면 뼈를 전뇌 계 덱 알기에. 넘 박수쳐주고 싶은 영상. 대단하다. 준비하면서 아름다운 나라 가사 않았을까? 정말 곡초이스고 컨셉이고 다 잘 한듯. 외국에서 이런 노래 들으면 괜히 울컥했음. ㅠㅠ아리랑도. 그랬고. 내가 정말 어릴때부터 애정하던 노래가 딱 하필 또 내가 정말 좋아하는 가수들의 목소리로 나와서 참 좋다. 나에게 개인적으로 전뇌 계 덱 나라 가사 힘이 되어줬던 노래가 지금의 대한민국을 응원해줄 수있길!!
12.06.2022 그것이 약속 이니까 gif
뭐, 그럴 수 있을 거 같다. 그런데 화면에 보이는 전뇌 계 덱 사진과 영상 같은 것들을 어떻게 0과 1로 표현한다는 말인가? '펀쿨섹좌' 바로 약속했기 때문이다. 그것이 약속 이니까 gif 보이는 알파벳부터 보자. 알파벳은 아스키코드 ASCII 라는 약속 체계를 가지고 있다. 예를 들어 10진수 65는 그것이 약속 이니까 gif A로 표현한다. 아주 간단하다. 1000001로 A를 표현했다. 같은 방법으로 약속만 한다면 다른 언어도 충분히 표현할 수 있다. 부스트코스 좀더 난이도가 높아 보이는 사진은 어떨까. 사진은 그 자체로 하나의 덩어리처럼 보이지만 사실은 아주 작은 점들이 빼곡히 모여 형성된다. 이 그것이 약속 이니까 gif 이용하면 0과 1로도 사진을 표현할 수 있다. 점을 구성하는 건 색 color 이다. 색도 숫자로 표현할 수 있다. 이때 RGB Red, Green, Blue 전뇌 계 덱 가지 색을 기준으로 각각의 비율을 설정하고 합쳐진 색으로.
29.06.2022 매트랩 plot
반응형 안녕하세요 공학도 Eric입니다. 공대뿐만 아니라 모든 학문에서 그래프를 잘 표시해야 합니다. 한눈에 들어오도록 잘 정리된 그래프는 누구나 매트랩 plot 쉽게 매트랩 plot 주기 때문입니다. Matlab에서는 여러 명령어를 사용해서 그래프를 매트랩 plot 하는 명령어들이 많이 있습니다. 그중 가장 유용한 명령어를 설명하면서 정리했습니다. 잘 정리해 전뇌 계 덱 그래프 사용할 때마다 사용하면 될 듯합니다. 2 1. 2] y축 범위 xticks -10:2:5 x축 간격설정 매트랩 plot 간단한 함수로 그래프를 그리기 매트랩 전뇌 계 덱 예를 들어 보겠습니다. Sin과 Cos을 이용해서 간단한 주파수 함수를 예로 들겠습니다. plot명령어를 사용하면 됩니다. 이때 plot x값, y값 으로 입력하면 됩니다. Sin 함수 저렇게 하고 그래프를 끝내기에는 너무 휑하죠. 여기에 명령어를 하나씩 추가시키겠습니다. 먼저 그래프 안에 눈금이 없어 읽기가 힘듭니다. grid on을 입력하면 좀더 편해집니다. 저 상태에서 graph를 추가하기 위해서는 plot을 사용하면.