差分法 时态q-learning learning
2023ICCV_FSI Frequency and Spatial Interactive Learning for Image Restoration in Under-Display Cameras
三. Network 1. 2. FLB： 没看懂是怎么分离的水平和竖直方向 3. SLB：每一层保留一半的通道特征用于细化，其余的在特征重构后输出（没看懂）。 Multi-distillation Network 超分辨网络的Multi-distillation Network(2019ACMMM ......
差分数组
一、差分定义和性质 首先差分主要是针对一个数组中的元素进行频繁的增加或删除。假设现在有一个数组nums，现在我要对里面的某个区间的元素全部加2， 然后要对另外一个区间全部减1。一般的思路是直接for循环进行遍历，这样的话时间复杂度是O(n)，而我们使用差分数组的话时间复杂度为O(1)。 对于一个数组 ......
[论文速览] Randomized Quantization@ A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning
Pre title: Randomized Quantization: A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning accepted: ICCV 2023 paper: https://arxiv.org/abs ......
【scikit-learn基础】--『数据加载』之玩具数据集
机器学习的第一步是准备数据，好的数据能帮助我们加深对机器学习算法的理解。 不管是在学习还是实际工作中，准备数据永远是一个枯燥乏味的步骤。scikit-learn库显然看到了这个痛点，才在它的数据加载子模块中为我们准备了直接可用的数据集。 在它的数据加载子模块中，提供了6种直接可用来学习算法的经典数据 ......
The importance of learning basic skills
参考范文1 The Importance of Reading Literature Literature is acknowledged as the most precious product of human civilization and wisdom, especially by our ......
Generative-Contrastive Graph Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 首先介绍了一下GCL的一些缺点，GCL是通过数据增强来构造对比视图，然后通过最大化对比视图之间的互信息来提供自监督信号。但是目前的数据增强技术都有着一定的缺点 结构增强随机退出节点或边，容易破坏用户项目的内在本质 特征增强对每个节点施加相同的尺度噪声增强，忽略的节点的独特特征 所以 ......
前缀和/差分——acwing算法基础课笔记
个人笔记，欢迎补充，指正。 一维前缀和 对于数组： a[1],a[2],a[3]...a[n]; 其前缀和数组为 s[i] = a[1] + a[2] + ... + a[i]; 下标必须从1开始 求前缀和 1 for(int i=1;i<n;++i) 2 s[i] = s[i-1] + a[i]; ......
Java Learning Day4 面向对象基础
初始化顺序：默认初始化 显示初始化 构造器初始化（单参先执行） 有内部类加载的话，在显式赋值之后，就进行新的加载 Static 静态变量：静态成员变量属于类的，完全不需要创建对象使用。 private：同类中 缺省：同一包中 protected：不同包子类 public：不同包 只有成员变量可以用权 ......
克莱·汤普森的合同， 你再也不是那个hero. learning area 和 performance area
从23年6月就开始了拉锯谈判，要价格5年2.3亿，4年2亿，到4年1.6亿，勇士一直报价4年1亿到1.2亿，到了11月底的第七次谈判，勇士只报价4年5500万。结合了克莱在23-24新赛季的表现，这价格可以说是没有溢价了，这合同谈判有些期权的影子，合同是买未来的performance，时间价值的溢价 ......
【scikit-learn基础】--概述
Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库，它提供了大量的机器学习算法和工具，方便用户进行数据挖掘、分析和预测。 Scikit-learn是基于另外两个知名的库 Scipy 和 Numpy的，关于 Scipy 和 Numpy 等库，之前的系列文章中有介绍： Scipy 基础系列 ......
【差分数组】我的日程安排表
一、我的日程安排表 I 题目链接：我的日程安排表 I 实现一个 MyCalendar 类来存放你的日程安排。如果要添加的日程安排不会造成 重复预订 ，则可以存储这个新的日程安排。 当两个日程安排有一些时间上的交叉时（例如两个日程安排都在同一时间内），就会产生 重复预订 。 日程可以用一对整数 sta ......
Java Learning Day3 数组
System.out.print; System.out.println;每输出一次就会换行 Integer.parseInt 字符串转int Double.parseDouble 字符串转double 数组 存储结构连续，存储元素类型相同，随机访问 JVM JVM栈：JVM栈正是java中方法执行 ......
二分法
7-1 第八届蓝桥杯赛题（用二分法实现） 儿童节那天有K位小朋友到小明家做客。小明拿出了珍藏的巧克力招待小朋友们。小明一共有N块巧克力，其中第i块是Hi x Wi的方格组成的长方形。为了公平起见，小明需要从这 N 块巧克力中切出K块巧克力分给小朋友们。切出的巧克力需要满足： 1. 形状是正方形，边长 ......
CCF认证——202109-2 贡献的变化——差分维护，前缀和算答案
https://www.acwing.com/problem/content/4010/ http://118.190.20.162/view.page?gpid=T130 脑子一热抱着玩的心态试了一下三分，当然炸了，就当初认识三分了。 正解是考虑p的变化的影响，p变成p+1的时候，答案的值取决于 ......
牛顿法、割线法、二分法
1 clear;clc; 2 %% 牛顿法 3 f=@(x)x^4-4*x^2+4;%函数 4 df=@(x)4*x^3-8*x;%一阶导数 5 ddf=@(x)12*x^2-8;%二阶导数 6 N=1000;%最大迭代次数 7 x=zeros(N,1);%储存迭代点 8 x(1)=log(8);% ......
TensorFlow-深度学习预训练模型的使用方法讲解（TensorFlow-Explanation on how to use deep learning pre-trained models）
在运用深度学习模型时，掌握运用预训练模型的方法是必不可少的一步。为什么要使用与训练的模型，原因归纳如下： （1）使用大量高质量的数据（如 ImageNet 是普林斯顿大学与斯坦福大学所主导的项目）又加上设计较复杂的模型结构（如ResNet模型高达150层）设计出来的模型，准确率会大大提高。 （2）可 ......
Learn DevOps：Start DevOps with Docker（三）
一、Docker与Microservices 很多人都在谈论microservices的优势，但是它不是免费的，面临着许多挑战，Docker在解决这些挑战方面发挥至关重要的作用。在微服务体系结构中，我们将构建许多微小的服务，而不是构建一个大的整体，这些微服务中的每一个都可以用不同的技术来构建。由于这 ......
Learn DevOps: Start devOps with Docker（二）
一、Docker image commands docker images 查看本地计算机中所有存在的image docker pull mysql 可以看到如果我们不提供标记，它会使用默认的最新的标记，它会查看是否有标记为latest的mysql映像，并将其汇集下来。pull只会拉取image使其 ......
论文：Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing Using Machine Learning Algorithms in Tropical Highlands of Ethiopia
水刊，中科院都没有收录。不属于sci。 吃一堑长一智，以后先看属于哪个期刊的。总是忘记。 期刊：Hydrology 浪费时间，啥也没有，没有创新点，就一点点的对比工作量。 “Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing ......
《力扣面试150题》题单拓展——二分法
《力扣面试150题》题单拓展——二分法 困难题：找第K大/小 1. 基础知识 首先可以确定答案的上下界 单调性分析：如果当前答案为m时，可以满足，一定有一侧是一定满足的，另一侧不一定，需要去探索 bool is_ok(){ } int l, r; int ans; while(l <= r){ in ......
MATLAB有限差分法解矩形波导内场值、截止频率
利用有限差分法，解矩形波导内场解和截止频率： 这里以解TM11模为例，利用双重迭代法，每4次场值，更新一次Kc： %% % 求矩形波导中TM11模 截面内场分布、截止频率kc和特性阻抗Zc % 2018/11/12 % %% Init clear; clc w = 1.5; %收敛因子 coun ......
Day20.二分法分析_面向编程思想_有名函数和匿名函数区别
1.Day19日复习_1： 2.Day19日复习_2： 3.方案一：整体遍历： 4.二分法逻辑分析一： 5.二分法逻辑分析二： 6.面向过程编程思想： 7.有名函数和匿名函数的区别： ......
CA-TCC: 半监督时间序列分类的自监督对比表征学习《Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification》(时间序列、时序表征、时间和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习、TS-TCC的扩展版)
现在是2023年11月27日，10:48，今天把这篇论文看了。 论文：Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification GitHub：https://g ......
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks dlaicourse/Course 1 - Part 2 - Lesson 2 - Notebook.ipynb at master · lmoroney/dlaicourse (github ......
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks dlaicourse/Course 1 - Part 2 - Lesson 2 - Notebook.ipynb at master · lmoroney/dlaicourse (github ......
《Visual Analytics for RNN-Based Deep Reinforcement Learning》
摘要 准备开题报告，整理一篇 2022 年TOP 论文。 论文介绍 该论文是一篇 2022 年，有关可视化分析基于RNN 的深度强化学习训练过程的文章。一作是 Junpeng Wang ，作者主要研究领域就是：visualization, visual analytics, explainable ......
Can Pre-Trained Text-to-Image Models Generate Visual Goals for Reinforcement Learning
概述 Learning form the Void (LfVoid) 根据给定的language instruction对observation进行appearance-based and structure-based修改得到goal images，为RL提供奖励信号。提升了example-bas ......
Computer vision: models, learning and inference
http://www.computervisionmodels.com/ 13.2.3 SIFT detector SIFT 尺度不变特征转换 s a second method for identifying interest points 一个尺度和对应兴趣点定位 14 15 16 ......
Learn DevOps 第二章：Start DevOps with Docker（一）
一、Introduction and installation 这一张让我们来看一些让开发运维变得非常简单的东西：Containerization。 我们身处微服务的世界，有数百个微服务，一些用Java构建，一些用python构建，还有一些可能是用Javascript构建的。这三种语言的应用程序所需 ......