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How to write related work参考链接：https://guidetogradschoolsurvival.wordpress.com/2011/04/08/how-to-write-related-work/ 相关工作部分通常在引言之后，有些论文也会放在实验章节后面。相关工作又称为“小综述”，用较短的篇幅介绍与你自己研究有所关联的他人成ß果——可能是你研究的基础，也可能是其他人针对同一问题提出的不同解决方案。 关于如何撰写相关工作部分， 将和你的研究相关联的文献按照渐进式叙述或对比总结式表述，每个文献使用两三句话总结关键点进行介绍； 将你要提及的多个文献整理归类为一个类别进行整体介绍，再在介绍的段落之中插入引用； 精选最重要的文献，并只讨论这些核心文献。使用一个段落详细介绍该文献的内容，表述和你的研究的关联性； 就目前为止，我看的大多数论文还是采用第一种和第二种方法撰写相关工作内容。 表述方式： 渐进式叙述 按时间演进进行叙述：例如：在这一领域，早期主要研究什么方法，但是有什么问题；现有的方法集中于什么什么，取得了什么效果，然而…… 按方法论分别叙述：根...

十大经典排序算法 冒泡排序比较相邻元素，如果顺序不对就交换，每一轮都找到一个最大/最小的数移动到末尾或开头 重复完成剩余的待排序元素 代码详解： 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940/** * 冒泡排序 */public class BubbleSort implements IArraySort{ @Override public int[] sort(int[] sourceArray) { //拷贝原数组 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length); for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) { // 提前结束标志位 boolean flag = false; for (int j = 0; j...

Sourcepaper link: https://icml.cc/virtual/2025/poster/45868 Code and data are available at: https://github.com/RManLuo/graph-constrained-reasoning Motivation LLM由于幻觉问题和缺乏特定领域的知识，推理的可靠性不足。 现有的KG增强LLM的方法（基于检索和基于代理的方法），难以准确的从KG中检索知识。 Contribution 提出GCR框架 结合微调的”小“模型的图推理能力和通用大模型的归纳推理能力增强框架的推理性能 在RoG-webqsp和RoG-cwq等五个数据集上进行实验，证明了GCR实现了零幻觉且在当时达到了SOTA。（在无需训练的情况下，在零样本提示中具有广泛的通用性） ApproachGraph-constrained Reasoning (GCR)将KGs直接引入LLMs的解码过程，实现可靠推理。 由三个主要部分组成：1）知识图Trie构造 2）图约束解码 3）图归纳推理 GCR的总体框架如下图（c）所示...

从零开始，使用Hexo搭建个人博客~ 参考文章：https://blog.fiveth.cc/p/bb32/ 准备环境及工具1、node.js 环境 node.js下载链接：https://nodejs.org/en/ 2、git环境 git下载链接：https://git-scm.com/install/ 验证是否下载成功，打开cmd终端，依次输入以下命令 123node -vnpm -v（这个是node附带的）git -v 显示版本号证明安装成功 3、Github 账号 需要新建一个Github仓库 仓库名严格按照以下格式创建 1用户名.github.io 将仓库设置为可公开访问 Public 添加README 最后创建 在Github中添加SSH Key 以方便部署博客 进入任意文件夹，右键空白处然后点Git bash here,输入 1ssh-keygen -t rsa -C "邮件地址" 然后敲4次Enter 然后进入C:\Users\用户名，在里面进入.ssh文件 用记事本打开里面的id_rsa.pub,全选复制里面的代码 然后打开...