网络表示是衔接网络原始数据和网络应用任务的桥梁。网络表示学习算法负责从网络数据中学习得到网络中每个节点的向量表示, 之后这些节点表示就可以作为节点的特征应用于后续的网络应用任务，如节点分类、链接预测等。如何使用神经网络来进行网络表示学习？deepwalk进行了一次成功的尝试。本次报告介绍了deepwalk的设计思路和算法原理，并尝试从作者的角度理解deepwalk的创新思想。
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Hook技术就是在事件传送到终点前截获并监控事件的传输，像个钩子钩上事件一样，并且能够在钩上事件时，处理一些自己特定的事件。 附件-Android Hook 技术分析.pdf
对抗式多任务学习是针对普通的多任务学习模型在共享特征提取时，可能会被特定任务的特定特征所污染的问题所提出的，…
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