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《南明史》第六章读书笔记

第六章:清廷统治者推行的民族征服和民族压迫政策

第一节:多尔衮的失算

1645年夏天的局势对清朝来说一片大好:李自成在被阿济格追击的过程中意外被乡团打死,大顺政权名存实亡;南明弘光朝廷在多铎军队面前不堪一击,南京沦陷。清朝摄政王多尔衮以为大顺和南明已经被彻底打垮,剩下的事情不过是接管地方,享受胜利果实了。

于是,多尔衮以加官进爵为诱惑,派各路官员前往广东、广西、江西、福建等地招抚地方。多尔衮想不战而胜,骄狂地以为天下已定,开始推行一系列民族压迫和民族歧视政策,大江南北掀起了一股汹涌澎湃的抗清运动。

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《南明史》第五章读书笔记

第五章:弘光政权的瓦解

第一节:南渡三案——大悲、伪太子、“童妃”

第二章提到,在南明皇帝继统问题上,东林党是拥立潞王朱常淓的,即使后来朱由崧即位了,东林党还是借各种案件制造社会舆论,表达对朱由崧继统的不满,其中大悲、伪太子、童妃就是三个典型的案件。

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《南明史》第四章读书笔记

第四章:大顺政权的覆亡

第一节:潼关战役和多铎部清军占领西安

大顺军从北京撤离之后把大本营扎在了西安。上回说到,多尔衮派两路亲王多铎和阿济格分别从东边和北边夹击大顺政权。李自成和多铎在潼关展开殊死搏斗,最后多铎攻破潼关,并乘势攻破西安,与阿济格在西安会师。西安既破,后多尔衮下令,多铎转向东边进攻在南京的南明政权,阿济格南下继续追剿大顺军残余部队。

李自成自知潼关一破,西安不保,故带着大顺军残余部队开始撤退到河南(东路)。另有少部分留守西安的部队来不及跟上李自成,故稍后南下四川后取道湖北进行撤离(西路)。就这样,曾经推翻明朝政权的李自成大顺军,被清军歼灭了主力部队,开始逃亡。

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《南明史》第三章读书笔记

第三章:弘光朝廷的偏安江淮

第一节:基本国策——“借虏平寇”

南明当时处于严重的内忧外患,内有李自成的大顺农民军,外有满洲清军。南明称前者为寇、后者为虏。当时南明的基本国策是借虏平寇,就是希望借清兵平定大顺军,然后坐收渔利。没想到,攘外必先安内的口号在南明就有了。

南明制定这样一个国策,有其先天的软弱性:明朝被大顺灭,大顺又被清廷赶出北京,故南明不敢也不愿惹清廷,自始至终都是抱着和清廷和谈的心态,摆出一副谨慎可怜的样子。所以即使在河南山东权力真空时期,是南明收复失地的大好机会,南明仍然固收江淮偏安一隅。

南明上自朱由崧、史可法、马士英,下至地方官僚,都以大顺为敌,视清廷为友。虽然有个别中下级官员主张自立自强,但行不通,因为皇帝昏庸,且指挥不动军队,四镇以定策封爵,已无进取之心。

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《Inductive Representation Learning on Large Graphs》阅读笔记

摘要

大规模图网络的节点嵌入对很多任务有很重要的作用,比如在推荐系统领域、蛋白质网络研究领域等。然而,目前大多数节点嵌入方法要求所有节点都在训练集中,且难以泛化到未见过的新节点上,这些方法称为直推式(transductive)方法。本文提出了一个归纳式(inductive)的节点嵌入方法GraphSAGE,它利用节点属性生成未见过节点的embedding。GraphSAGE并不直接训练节点embedding本身,而是训练生成embedding的函数,这个函数通过采样并聚合节点邻居的特征来生成自身节点的embedding。在三个数据集上的实验结果表明,GraphSAGE的性能显著强于其他方法。

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CS224W(1.14)Lecture 2. Traditional Methods for ML on Graphs-针对图的特征工程方法

针对图的特征工程方法主要是核方法(Kernel methods),这里的核方法和SVM中的核方法是一个意思,都是把特征映射到高维空间,在高维空间的特征交互可以用低维空间的核矩阵来表示。

图上的核方法的核心思想是bag-of-words,即统计不同子图(相当于words)的个数,比如下图子图4中是统计不同度的节点的个数,则这里度为k的节点就是一个不同的word,最后得到bag-of-words向量,比如[1,2,1]。前面介绍针对节点的特征工程时,其中的GDV向量本质上是bag of graphlets。

在介绍针对图的特征工程方法时,会介绍两种核方法:Graphlet Kernel和Weisfeiler-Lehman Kernel。

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CS224W(1.14)Lecture 2. Traditional Methods for ML on Graphs-针对边的特征工程方法

针对边<A,B>的特征工程方法,固然可以把节点A和B的节点特征concat起来作为边<A,B>的特征,但是丢失了很多边特有的信息,效果不一定好。专门针对边设计的特征工程方法有三个,下面分别介绍:

  • 基于距离的特征(Distance-based feature)
  • 局部邻居重叠比例(Local neighborhood overlap)
  • 全局邻居重叠比例(Global neighborhood overlap)
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CS224W(1.14)Lecture 2. Traditional Methods for ML on Graphs-针对节点的特征工程方法

前言

这节课主要介绍传统的图机器学习方法。传统方法主要分为两步,第一步人工设计特征,第二步使用各种机器学习方法进行预测。因此,特征工程在传统图机器学习方法中有很重要的地位。本节课主要介绍图上的特征工程方法,分别介绍针对节点(node-level)、边(link-level)和图(graph-level)的特征工程方法。

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《南明史》第二章读书笔记

第二章:弘光朝廷的建立

第一节:继统问题上的纷争和史可法的严重失策

任何政权在退出历史舞台之前,都要挣扎一番,明朝也不例外。由于明朝设立了北京和南京两套中央体系,北京政权灭亡之后,南京政权自然就担当起光复大明的重任。然而,摆在南京政权面前的第一个问题是继统问题,即拥立谁当皇帝。

然而明朝最后一任皇帝朱由检的三个儿子都被大顺军俘虏了,无法继统,皇位只能留给各位藩王了。从礼法上来说,福王朱由崧是最合适的人选。然而,由于朱由崧是万历年间“争国本”事件中万历皇帝宠爱的郑贵妃的孙子,当初正是由于东林党的反对,才导致郑贵妃的儿子老福王朱常洵没有当上皇帝,所以现在东林党也反对新福王朱由崧继位,担心朱由崧即位之后会秋后算账,对东林党不利。于是,东林党人到处游说拥立潞王朱常淓(崇祯的叔叔)当皇帝。国难当头,东林党人不顾大局,不管礼法,只考虑集团利益甚至是个人利益,混淆视听,党同伐异,为南明朝廷埋下了地雷。

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《LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation》论文阅读

摘要

GCN模型是不是越复杂越好呢?这篇文章分析发现,GCN中常用的矩阵变换(feature transformation)和非线性激活函数(nonlinear activation)没有作用,甚至有反作用,据此作者提出了一个非常简单的GCN模型LightGCN,模型参数只有节点的embedding。这么简单的模型在推荐任务上,比大多数复杂模型的性能都要好,而且作者从理论分析了如此设计存在的若干好处。

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