applications approaches extraction learning
CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
## CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdf 代码链接：https://github.com/open ......
Application创建过程-1
一、概述 system进程和app进程都运行着一个或多个app，每个app都会有一个对应的 Application对象#######(该对象 跟 LoadedApk 一一对应)。下面分别以下两种进程创建Application的过程： 1. system_server进程； 2. app进程； 二、s ......
Convolutional neural network (CNN)–extreme learning machine (ELM)
1. 介绍 论文：(2020)Neural networks for facial age estimation: a survey on recent advances. 地址： http://link.springer.com/article/10.1007/s10462-019-09765-w ......
NEW learning : Regular Expression
STEP 1 : The primary formula in the RE code base : result =re.match(pattern, str) #pattern 为要校验的规则 #str 为要进行校验的字符串 >>> import re >>> print(re.match('w ......
Learn Git in 30 days——第 01 天：认识 Git 版本控制
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 笔者使用 Subversion (SVN) 已经将近 10 年，从来都不觉得有任何必要换成其他版本控制平台，直到 ......
机器学习machine learning
机器学习 朴素贝叶斯的优点： 对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感。 决策树的优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）； Logistic ......
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 作者：Alec Radford *1 Jong Wook Kim *1 Chris Hallacy 1 Aditya Ramesh 1 Gabriel Goh ......
【RL】L7-Temporal-difference learning
## TD learning of state values The data/experience required by the algorithm: - $\left(s_0, r_1, s_1, \ldots, s_t, r_{t+1}, s_{t+1}, \ldots\right)$ or ......
论文解读（TAT）《 Transferable Adversarial Training: A General Approach to Adapting Deep Classifiers》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Transferable Adversarial Training: A General Approach to Adapting Deep Classifiers论文作者：Hong Liu, Mingsh ......
基于时态差分法的强化学习：Sarsa和Q-learning
时态差分法（Temporal Difference, TD）是一类在强化学习中广泛应用的算法，用于学习价值函数或策略。Sarsa和Q-learning都是基于时态差分法的重要算法，用于解决马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）中的强化学习问题。 下面是最简单的T ......
论文解读（SimGCL）《Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation论文作者：Junliang Yu ......
【GTK】Application Id
Application ID一般是使用倒置的域名，如org.gnome.gedit。 # 1、App id的使用场景 + 作为GtkApplication或者GApplication的入参，每个应用程序应该由唯一的App Id，这个App Id可以用来传递消息； + 在D-Bus中使用，App id ......
Paper Reading: Multitree Genetic Programming With New Operators for Transfer Learning in Symbolic Regression With Incomplete Data
针对数据集存在缺失值的问题，本文提出了一种基于多树 GP(MTGP) 的迁移学习方法 pMTGPDA，用于将知识从完整的源域转移到不完整的目标域中。首先在源域的数据集上训练多个 SR 模型，通过模型中的训练细节计算源域的特征和实例的权重作为先验知识。然后将提取的权重知识用于基于 MTGP 的转换，构... ......
论文阅读 | Layer-wised Model Aggregation for Personalized Federated Learning
面向个性化联合学习的分层模型聚合 ==在本文中，我们提出了一种新的pFedLA训练框架，该框架能够区分不同客户端的每一层的重要性，从而能够优化具有异构数据的客户端的个性化模型聚合。==具体来说，我们在服务器端为每个客户端使用一个专用的超网络，它被训练来识别层粒度上的相互贡献因素。同时，引入参数化机制 ......
前端post请求方式传参参数各种格式详解，form-data，application/x-www-form-urlencoded，application/json，text/xml
## 前端传参参数各种格式详解 ``` 一、form-data 二、application/x-www-form-urlencoded 三、application/json 四、text/xml ``` ## 总结 ### form-data enctype 等于 multipart/form-da ......
论文解读（LightGCL）《LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation论文作者：Cai, Xuheng and Huang, ......
@RequestMapping(value = "/testxml", produces = {"application/xml; charset=UTF-8"})
这行代码是使用 Spring Framework 的注解来配置一个用于处理 HTTP 请求的方法。具体来说，这是一个用于处理 GET 请求的方法，路径为 "/testxml"。 让我为你解释其中的含义： - `@RequestMapping`: 这是 Spring Framework 提供的注解，用 ......
Learning by teaching --- 费曼学习法
世界上存在成千上万种学习法，如果上天只让我掌握一种，那一定就是“费曼学习法”。 ## 介绍 费曼学习法是由诺贝尔物理学奖获得者理查德·费曼提出的一种学习方法，其核心思想是将所学内容用自己的话表达出来，以此检验自己对知识的掌握程度。 费曼学习法可以简化为四个单词：**Concept**、**Teach ......
Could not extract response: no suitable `HttpMessageConverter` found for response type [class wechat.xx] and content type [text/plain] 问题
## 1. 问题复现 话不多说，先贴出问题代码：这里的`GetUserInfoByAccessToken`是我自定义的一个实体类。 ``` GetUserInfoByAccessToken getUserInfoByAccessTokenString = restTemplate.getForObj ......
论文解读（DWL）《Dynamic Weighted Learning for Unsupervised Domain Adaptation》
[ Wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：Dynamic Weighted Learning for Unsupervised Domain Adaptation 论文作者：Jihong Ouyang、Zhengjie Zhang、Qingyi Meng论文来 ......
application.yml文件中开启mybatis自动驼峰映射
### application.yml文件中开启mybatis自动驼峰映射 ```java configuration: #是否开启自动驼峰命名规则映射:从数据库列名到Java属性驼峰命名的类似映射 map-underscore-to-camel-case: true ``` - 如果不开启映射 在 ......
Spring启动时，加载application.yml
Spring启动时，可以加载application.yml配置文件，读取到内存，方面后续项目里直接取用，很方便。下面主要从应用层面说明下如何使用。 一. 加载顺序 1.当前项目目录下找到config目录，加载里面的application.yml文件 2.当前项目目录下，加载application.y ......
报错：This generated password is for development use only. Your security configuration must be updated before running your application in production.
项目报错：This generated password is for development use only. Your security configuration must be updated before running your application in production. 导 ......
The Report Viewer Web Control HTTP Handler has not been registered in the application's web.config file. Add
system.webServer 内加 <handlers> <add name="ReportViewerWebControlHandler" preCondition="integratedMode" verb="*" path="Reserved.ReportViewerWebControl. ......
运行报错:找不到或无法加载主类 com.xxx.Application
https://www.jianshu.com/p/9cfa63f99c46 springboot 项目下载到本地，用 idea 运行报错找不到或无法加载主类. 原因 项目内还没有编译，所以找不到主类文件，需要先编译项目。 解决方案 执行 mvn 编译命令： mvn compile 或者点击 ide ......
《Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling》论文学习
一、Introduction 先前的研究工作表明，Transformer可以对处于高维分布的语义概念进行大规模建模抽象，比较典型地体现如： 基于自然语言的零样本泛化（zero-shot generalization） 分布外图像生成（out-of-distribution image generat ......
You must install or update .NET to run this application
# You must install or update .NET to run this application ## 问题原因 在使用 .net的环境时，出现这个 “You must install or update .NET to run this application” 说明版本不符合 ......
【TCP】学习笔记：application/octet-stream
当浏览器在请求资源时，会通过http返回头中的content-type决定如何显示/处理将要加载的数据，如果这个类型浏览器能够支持阅览，浏览器就会直接展示该资源，比如png、jpeg、video等格式。在某些下载文件的场景中，服务端可能会返回文件流，并在返回头中带上Content-Type: app ......
Learning hard C#学习笔记——读书笔记 08
这篇文章介绍了什么是事件，以及如何在C#中使用事件。事件是在生活中发生的事情，它涉及到事件的发布者和事件的订阅者，当事件发生时，发布者会发布消息，订阅者会接收通知并做出相应的处理。在C#中，我们可以使用event关键字定义一个事件，然后订阅和取消事件的方法与委托链的取消和链接相同。 ......
Improved deep reinforcement learning for robotics through distribution-based experience retention
 **发表时间：**2016（IROS 2016） **文章要点：**这篇文章提出了experience repl ......