论文翻译adaptation low-rank models
LightGCL Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning For Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前的图对比学习方法都存在一些问题，它们要么对用户-项目交互图执行随机增强，要么依赖于基于启发式的增强技术（例如用户聚类）来生成对比视图。这些方法都不能很好的保留内在的语义结构，而且很容易受到噪声扰动的影响。所以我们提出了一个图对比学习范式LightGCL来减轻基于CL的推荐者的通 ......
BigdataAIML-ML-Models for machine learning Explore the ideas behind machine learning models and some key algorithms used for each
最好的机器学习教程系列：https://developer.ibm.com/articles/cc-models-machine-learning/ By M. Tim Jones, Published December 4, 2017 Models for machine learning Alg ......
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 可变形卷积v3
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions * Authors: [[Wenhai Wang]], [[Jifeng Dai]], [[Zhe Chen]], [[Z ......
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images * Authors: [[Bowei Du]], [[Yecheng ......
《X-LLM: Bootstrapping Advanced Large Language Models by Treating Multi-Modalities as Foreign Languages》论文学习
《X-LLM: Bootstrapping Advanced Large Language Models by Treating Multi-Modalities as Foreign Languages》论文学习 ......
go model的使用 windows下
安装golang后，配置GOROOT环境变量，然后在PATH环境变量下加入%GOROOT%\bin 创建一个目录，使用如下命令 go mod init 项目名 // 完成初始化 go mod vendor // 自动创建vendor目录 go mod tidy // 整理依赖 go get xxx ......
2023年12月 论文推荐
12月已经过了一半了，还有2周就是2024年了，我们来推荐下这两周我发现的一些好的论文，另外再推荐2篇很好的英文文章。 https://avoid.overfit.cn/post/4a878fde9a3f4cf3a29de4e742580d6b ......
Which should we use in desogn Java entity? Logic model? Or physics model?
Generally, we'll edsign database first so that we can design our system more smoothly. But for the beginner of Java, Database and ORM(Object Relation ......
Open-World Object Manipulation using Pre-trained Vision-Language Models
概述 提出MOO: Manipulation of Open-World Objects 用预训练的VLM在图像中标记instruction的object的坐标，传入policy进行控制，可以zero-shot泛化到novel object，还支持手指、点击输入指令。 问题 机器人泛化到训练中没有见 ......
SiReN Sign-Aware Recommendation Using Graph Neural Networks论文阅读笔记
Abstract 目前使用GNN的推荐系统主要利用高评分的正向用户-物品交互信息。但是如何利用低评分来表示用户的偏好是一个挑战，因为低评分仍然可以提供有用的信息。所以在本文中提出了基于GNN模型的有符号感知推荐系统SiReN，SiReN有三个关键组件 构造一个符号二部图更精确的表示用户的偏好，分为两 ......
com.jfinal.plugin.activerecord.ActiveRecordException: You can't update model without Primary Key, id can not be null.
jfinal更新信息的时候，返回错误： com.jfinal.plugin.activerecord.ActiveRecordException: You can't update model without Primary Key, id can not be null. 解决： 查看自已设置的I ......
nodejs使用sequelize vscode报错：Type 'Model<any, any, any>' is not a constructor function type.的解决办法
我的模型定义如下： import { Model, DataTypes } from "sequelize"; // 定义资源模型 class Rule extends Model { } 问题： vscdoe报错： Type 'Model<any, any, any>' is not a cons ......
《ChatBridge: Bridging Modalities with Large Language Model as a Language Catalyst》论文学习
一、Abstract 构建能够感知现实世界多种模态信信号，并解决各种任务的通用模型，是人工智能领域一个吸引人的目标。 在本文中，我们介绍了ChatBridge，这是一个新颖的多模态语言模型，它利用语言的表达能力作为催化剂，来弥合不同模态之间的差距。我们证明，只需要使用双模态的语言配对数据（image ......
《MiniGPT-4: Enhancing Vision-language Understanding with Advanced Large Language Models》论文学习
一、ABSTRACT 最新的GPT-4展示了非凡的多模态能力，例如直接从手写文本生成网站和识别图像中的幽默元素。这些特性在以往的视觉-语言模型中很少见。然而，GPT-4背后的技术细节仍然未公开。我们认为，GPT-4增强的多模态生成能力源自于复杂的大型语言模型（LLM）的使用。 为了检验这一现象，我们 ......
机械翻译
private void translate(String from, String to, String text) throws IOException { MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json"); RequestBod ......
High-Efficiency Lossy Image Coding Through Adaptive Neighborhood Information Aggregation
目录简介创新点内容Entropy Coding Using Multistage Context Model模型结构残差邻域注意力块Residual Neighborhood Attention Block RNAB激活函数 高斯误差线性单元激活函数GELU并行解码 简介 创新点 Integrate ......
dremio dbt adapter 一些简单说明
dbt-dremio 是dremio 官方维护的dbt adapter ，目前还在持续迭代中 官方参考玩法 实际上核心是基于dbt +dremio 进行模型的创建 内部集成玩法 对于我们实际运行是需要对象存储服务的（比如使用minio），对象存储做为实际数据的物理存储，同时会使用apache ice ......
安卓之各种Adapter优劣分析
在 Android 开发中，适配器（Adapter）是一种非常重要的设计模式，它用于将数据与视图组件进行绑定。适配器可以帮助我们在不同的视图组件（如 ListView、GridView、RecyclerView 等）中展示数据，而无需为每个组件编写重复的代码。以下是 Android 中常用的几种适配... ......
【论文阅读】HTTP 流量和恶意 URL 的异常检测
Part 1关于论文 基本信息 题目：HTTP 流量和恶意 URL 的异常检测源码：sec2vec源代码 摘要 在本文中，我们将展示如何利用自然语言处理（NLP）中已知 的方法来检测 HTTP 请求中的异常情况和恶意 URL。目前大 多数针对类似问题的解决方案要么基于规则，要么使用人工 选择的特征进 ......
PANE-GNN Unifying Positive and Negative Edges in Graph Neural Networks for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 目前利用GNN的推荐系统主要关注用户的正面反馈，而忽略了负面反馈提供的见解。于是我们提出了PANG- GNN，该模型将图神经网络的正面和负面边统一在一起。PANG-GNN首先将原始评分图根据正面和负面反馈划分为两个不同的二分图。接下来分别使用两个独立的嵌入，即感兴趣嵌入和无兴趣嵌入 ......
python_0004_type_model builtins.type 解析
内置函数type()有两种语法，分别是： type(object) #或者 type(name, bases, dict, **kwds) 用法一、用于验证 对象的类型，等价于调用 __class__ 属性 class Animal(): name="" def __init__(self,na ......
Django添加models.py的ForeignKey数据迁移后找不到，各种报错
Django添加models.py的ForeignKey数据迁移后找不到，各种报错 在创建DJango项目时候，已经实现文件列表功能，在添加用户绑定文件列表功能时候，添加user作为外键关联，添加后执行数据库迁移，一直报错找不到userid 报错信息 django.db.utils.Operatio ......
六级翻译
六级翻译技巧 方法 1.找主干-添枝加叶-检查回读 谁是什么 谁做了什么 什么被做(be done) 修饰成分有动词 用定语从句 2.无主语 添加 主语：people ,they ,we, he ,his,it 换成被动 there be 常用语法 之一 one of +名词复数形式 水浒传是中国文 ......
2020CVPR_High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
1.AutoEncoder AutoEncoder（自编码器）是一种无监督学习的神经网络模型，用于学习有效的数据表示。它的目标是将输入数据编码成一种潜在的、紧凑的表示形式，然后从这个表示中重构原始输入。自编码器由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器（Encoder） ......
【论文阅读笔记】【多模态-Vision-Language Pretraining】 BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation
BLIP ICML 2022 (Spotlight) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 在视觉-语言预训练（VLP）中，如何更加高效地利用充斥着噪声的海量图文对数据，提升预训练效果？ 如何设计模型，使得预训练后的模型在理解（understanding-based）任务 ......
2311arxiv_Reti-Diff: Illumination Degradation Image Restoration with Retinex-based Latent Diffusion Model
论文疑点： 1. 怎样利用低维度紧凑的潜在空间减少了计算负担 ......
Vue中 v-model 和 model 的区别
Vue中 v-model 和 :model 的区别 1、v-model 通常用于表单上双向数据的绑定，如果除了表单其他组件使用时，起不到任何效果。 它还可以实现子组件到父组件的双向数据动态绑定。 input上的v-model: <input v-model="price"><!-- 下行注释的语法糖 ......
Diffusion Model扩散模型
1、扩散模型基本原理： 扩散模型包括两个步骤： 固定的（或预设的）前向扩散过程q：该过程会逐渐将高斯噪声添加到图像中，直到最终得到纯噪声。 2.可训练的反向去噪扩散过程pθ：训练一个神经网络，从纯噪音开始逐渐去噪，直到得到一个真实图像 。 正向过程首先，对于一张原始图片，我们给加一个高斯噪声，图片由 ......
Swin Transformer 马尔奖论文（ICCV 2021最佳论文）
目录 简介 作者之一的微软亚研院的首席研究员胡瀚老师在bibili讲过该论文 swin transformer比ViT做的更好的原因之一就是它将图片的一些特性嵌入到了网络模型之中，比如说平移不变性和尺寸不变性等，这样使得网络能够在cv领域做的更好。 该文章提出的Swin Transformer可以被 ......