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applications approaches extraction learning

拉格朗日插值法 (Lagrange interpolation approach) 学习笔记

Lagrange interpolation approach 是要解决一种如下的问题： 给定 $n$ 个坐标，$(x_1, y_1), (x_2, y_2), \dots, (x_n, y_n)$，确定一个多项式 $f(x) = a_0 + a_1x + a_2x^2 + \dots + a_dx ......
插值法 interpolation Lagrange approach 笔记

自己记录一下 androidstudio 项目被刚安装的idea打开Error resolving plugin [id: ‘com.android.application‘, version:

在 settings.gradle 的repositories闭包中添加 maven { url "https://jitpack.io" } maven { url 'https://maven.aliyun.com/repository/releases' } maven { url 'http ......
androidstudio application resolving android version

Teachable Reinforcement Learning via Advice Distillation

**发表时间：**2021 (NeurIPS 2021) **文章要点：**这篇文章提出了一种学习policy的监督范式，大概思路就是先结构化advice，然后先学习解释advice，再从advice中学policy。这个advice来自于外部的teacher，相当于一种human-in-the-l ......
Reinforcement Distillation Teachable Learning Advice

论文阅读-sparse gpu kernels for deep learning

论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9355309 源码地址：https://github.com/google-research/sputnik 背景 深度神经网络由大量的矩阵乘法运算和卷积运算组成，这些运算中使用的矩阵可以转化成稀疏矩阵，同时不损失 ......
learning kernels sparse 论文 deep

Deep Dynamics Models for Learning Dexterous Manipulation

**发表时间：**2019 (CoRL 2019) **文章要点：**文章提出了一个online planning with deep dynamics models (PDDM)的算法来学习Dexterous multi-fingered hands，大概意思就是学习拟人的灵活的手指操控技巧。大概 ......
Manipulation Dexterous Dynamics Learning Models

2、题目：The Informed Design Teaching and Learning Matrix

期刊信息 （1）作者：Crismond, David P. （2）期刊：Journal of Engineering Education, 2012, 101(4): 738–797 （3）DOI：10.1002/j.2168-9830.2012.tb01127.x （4）ISSN：10694730 ......
Informed Teaching Learning 题目 Design

论文阅读笔记《Residual Physics Learning and System Identification for Sim to real Transfer of Policies on Buoyancy Assisted Legged Robots》

Residual Physics Learning and System Identification for Sim to real Transfer of Policies on Buoyancy Assisted Legged Robots 发表于2023年。论文较新，未找到发表期刊。 基于浮 ......
Identification Residual Learning Buoyancy Assisted

论文阅读笔记《Stochastic Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation》

Stochastic Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation 发表于IROS 2020(CCF C) 模拟中机器人学习的随机接地动作转换 Desai S, Karnan H, Hanna J P, et al. ......
Transformation Stochastic Simulation Grounded Learning

论文阅读笔记《Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation》

Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation 发表于AAAI 2017 仿真机器人学习中的接地动作变换 Hanna J, Stone P. Grounded action transformation for robo ......
Transformation Simulation Grounded Learning 笔记

Representation Learning for Attributed Multiplex Heterogeneous Network

Cen Y., Zou X., Zhang J., Yang H., Zhou J. and Tang J. Representation learning for attributed multiplex heterogeneous network. KDD, 2019. 概 本文在 Attrib ......
Representation Heterogeneous Attributed Multiplex Learning

JS通过axios提交application/x-www-form-urlencoded类型的数据

使用axios提交类型为application/x-www-form-urlencoded数据的正确姿势： let formData = new URLSearchParams() formData.append('param1', param1) formData.append('param2', ......
x-www-form-urlencoded application urlencoded 类型 数据

Android多进程时Application初始化问题

原文地址 blog.csdn.net 之前在做项目时，遇到一个大坑，就是我的APP 的Application 的onCreate方法，竟然执行了好几次，这就导致我在onCreate里面做了一些初始化的操作被重复执行了，导致奇怪的bug产生。后来冷静下来分析一下，才发现有一些第三方组件，比如百度推送之 ......
Application 进程 Android 问题

Correct the classpath of your application so that it contains a single, compatible version of xxx报错解决

1.背景 有时候引入包有冲突,比如在Maven项目中的不同模块多次重复引入等 这里遇到的问题是重复映入了如下包: <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactI ......
application compatible classpath contains Correct

Win7安装anaconda报错：Failed to extract packages怎么办？

查看安装报错的具体信息提示如下 最后两条： Error loading Python DLL 'C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\_MEI63682\python39.dll'. LoadLibrary: 找不到指定的模块。 【原因】python3.9开始就不 ......
anaconda packages 怎么办 extract Failed

2022AAAI_Semantically Contrastive Learning for Low-light Image Enhancement(SCL_LLE)

1. motivation 利用语义对比学习 2. network (1) 输入的是低光图像首先经过图像增强的网络（Zero-DCE), 再将它传入语义分割网络中 （2）语义分割网络用的是DeepLabv3+ ......
AAAI_Semantically Semantically Contrastive Enhancement Low-light

MEMORY REPLAY WITH DATA COMPRESSION FOR CONTINUAL LEARNING--阅读笔记

MEMORY REPLAY WITH DATA COMPRESSION FOR CONTINUAL LEARNING--阅读笔记 摘要： 在这项工作中，我们提出了使用数据压缩（MRDC）的内存重放，以降低旧的训练样本的存储成本，从而增加它们可以存储在内存缓冲区中的数量。观察到压缩数据的质量和数量之间 ......
COMPRESSION CONTINUAL LEARNING 笔记 MEMORY

Deep-Learning-Based Spatio-Temporal-Spectral Integrated Fusion of Heterogeneous Remote Sensing Images

Deep-Learning-Based Spatio-Temporal-Spectral Integrated Fusion of Heterogeneous Remote Sensing Images abstract 为了解决STF中的生成heterogeneous images问题: 为此，本 ......
Spatio-Temporal-Spectral Deep-Learning-Based Heterogeneous Integrated Learning

Medicine River-------------Learning Journals 8

htttp://www.enotes.com ......
Medicine Learning Journals River

关于在visual Studio 2022中无法找到 ASP.NET Core Web Application 或 ASP.NET Core Web 应用程序

在学习 ASP.NET Core Web Application 时 发现无论如何都无法找到这个模板,在翻遍论坛后都没有看到解决的方法,在我下载 visual Studio 2017 中终于找到了 但是,你会发现他只能选择.net core 2.0这肯定是不符合我们写代码的,因为他太老了,但在202 ......
Core Application 应用程序 ASP NET

[vite]: Rollup failed to resolve import "APlayer" from "./APlayer/index.vue".This is most likely unintended because it can break your application at runtime.

这个错误提示是在你使用 Vite 构建项目时遇到的。 错误信息提示 Rollup 在构建过程中无法解析 import "APlayer"，而且这很可能会在运行时破坏你的应用程序。这个问题的原因是，APlayer 并不是一个模块，没有被正确地导出到你的项目中。 为了解决这个问题，你需要告诉 Rollu ......
quot APlayer application unintended because

Adversarial Robust Deep Reinforcement Learning Requires Redefining Robustness

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ ......
Reinforcement Adversarial Redefining Robustness Learning

Learning Off-Policy with Online Planning

**发表时间：**2021（CoRL 2021） **文章要点：**这篇文章提出Off-Policy with Online Planning (LOOP)算法，将H-step lookahead with a learned model和terminal value function learne ......
Off-Policy Learning Planning Policy Online

论文解读（VAT）《Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and Semi-Supervised Learning》

论文信息 论文标题：Virtual Adversarial Training: A Regularization Method for Supervised and Semi-Supervised Learning论文作者：Takeru Miyato, S. Maeda, Masanori Koya ......
Supervised Semi-Supervised Regularization Adversarial Training

论文解读（PGD）《Towards deep learning models resistant to adversarial attacks》

论文信息 论文标题：Towards deep learning models resistant to adversarial attacks论文作者：Aleksander Madry, Aleksandar Makelov, Ludwig Schmidt, Dimitris Tsipras, Ad ......
adversarial resistant learning Towards attacks

基于RL(Q-Learning)的迷宫寻路算法

强化学习是一种机器学习方法，旨在通过智能体在与环境交互的过程中不断优化其行动策略来实现特定目标。与其他机器学习方法不同，强化学习涉及到智能体对环境的观测、选择行动并接收奖励或惩罚。因此，强化学习适用于那些需要自主决策的复杂问题，比如游戏、机器人控制、自动驾驶等。强化学习可以分为基于价值的方法和基于策 ......
迷宫 算法 Q-Learning Learning RL

1、题目：Engineering Design Thinking, Teaching, and Learning

期刊信息 （1）作者：Dym，Clive L.，Agogino，Alice M.，Eris，Ozgur，Frey，Daniel D.，Leifer，Larry J. （2）期刊：Journal of Engineering Education：94-1-103-120，01/2005 （3）DOI： ......
Engineering Thinking Teaching Learning 题目

M3AE: Multimodal Representation Learning for Brain Tumor Segmentation with Missing Modalities

摘要 提出SimCLR，用于视觉表征的对比学习，简化了最近提出的对比自监督学习算法，为了理解是什么使对比预测任务能够学习有用的表示，系统研究了提出框架的主要组成部分，发现： （1）数据增强的组成在定义有效的预测任务中起着关键的作用 （2）在表示和对比损失之间引入一个可学习的非线性变换，大大提高了已学 ......
Representation Segmentation Multimodal Modalities Learning

阅读文献《SCNet：Deep Learning-Based Downlink Channel Prediction for FDD Massive MIMO System》

该文献的作者是清华大学的高飞飞老师，于2019年11月发表在IEEE COMMUNICATIONS LETTERS上。 文章给出了当用户位置到信道的映射是双射时上行到下行的确定映射函数；还提出了一个**稀疏复值神经网络( sparse complex-valued neural network，SC ......
Learning-Based Prediction 文献 Learning Downlink

SpringBoot - 配置文件application.yml使用详解（转）

转：https://blog.csdn.net/qq_31432773/article/details/115916386 1，基本介绍 （1）YAML 是 JSON 的超集，简洁而强大，是一种专门用来书写配置文件的语言，可以替代 application.properties。 （2）在创建一个 S ......
application SpringBoot 文件 yml

文献阅读《AcsiNet: Attention-Based Deep Learning Network for CSI Prediction in FDD MIMO Systems》

这篇文献的作者是南华大学的林文斌老师，于2023年3月3日发表在IEEE WIRELESS COMMUNICATIONS LETTERS。 文章直接对上行 CSI 矩阵使用离散傅里叶逆变换进行压缩，然后将其输入一个基于注意力（attention-based）的深度学习网络，该网络可以专注于关键的 C ......
Attention-Based Prediction Attention 文献 Learning
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