applications approaches extraction learning
计算机视觉中的主动学习（Active Learning）介绍
前言 Active Learning主动学习是机器学习 (ML) 的一个研究领域，旨在通过以智能方式查询管道的下一个数据来降低构建新机器学习解决方案的成本和时间。在开发新的 AI 解决方案和处理图像、音频或文本等非结构化数据时，我们通常需要人工对数据进行注释，然后才能使用它们来训练我们的模型。这个数 ......
【kafka】-生产环境问题-报错Maximum application poll interval
一.产生的问题 在.NET环境下使用kafka，消费者长时间消费，会报“ Application maximum poll interval (10000ms) ”错误。 二.重现问题 2.1.消费者配置 SessionTimeoutMs（会话超时时间）和MaxPollIntervalMs（上一次拉 ......
Angular Generating browser application bundles (phase: setup)...An unhandled exception occurred: webpack_1.AngularWebpackPlugin is not a constructor
PS F:\WorkGitHub\angulard3tree> ng serve⠋ Generating browser application bundles (phase: setup)...An unhandled exception occurred: webpack_1.AngularWe ......
mysqldump: Couldn't execute 'SELECT COLUMN_NAME, JSON_EXTRACT(HISTOGRAM, '$."number-of-buckets-specified"')
mysqldump 远程导数据库表结构的时候，报错： Warning: A partial dump from a server that has GTIDs will by default include the GTIDs of all transactions, even those that ......
BinaryFormatter serialization and deserialization are disabled within this application.
当前微软已经不推荐BinaryFormatter serialization and deserialization，并且在以后的版本可能移除这个选项，所以使用时请谨慎。具体原因可参考官方文档 https://aka.ms/binaryformatter for more information。 ......
Sample-Based Learning and Search with Permanent and Transient Memories
**发表时间：**2008（ICML 2008） **文章要点：**这篇文章提出Dyna-2算法，把sample-based learning and sample-based search结合起来，并在Go上进行测试。作者认为，search算法是一种transient的算法，就是短期记忆用了就忘了 ......
Learning Objectives COMP 250
Assignment 3 COMP 250 Winter 2023 posted: Thursday, March 23, 2023 due: Thursday, April 6, 2023 at 11:59m Learning Objectives By the end of this assig ......
azure application permissions vs delegated permission
azure application permissions vs delegated permission In Azure Active Directory (Azure AD), there are two types of permissions that can be granted to ......
COMP4318 COMP4318 – Machine Learning
OMP5318/COMP4318 – Machine Learning and Data Mining Semester 1, 2023Page 1 of 7Assignment 1: ClassificationKey informationDeadlinesSubmission: 11:59pm ......
Learning model-based planning from scratch
**发表时间：**2017 **文章要点：**这篇文章想说，之前的文章去做planning的时候，都会去设计一个planning的方法。这篇文章提出了一个端到端的方法，Imagination-based Planner，不去设计planning的方式，做到全部的端对端训练，agent会决定什么时候去 ......
sqlalchemy_learn_sqlite
/Users/song/codelearn/sqlalchemy_learn/init_test_data.py #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import asyncio import random from faker import ......
rust extract text from pdf files
[dependencies] pdf-extract = "0.6.4" use pdf_extract::extract_text; fn main(){ let text = extract_text("1.pdf").unwrap(); println!("{:?}", text); } ......
ArgoCD实践之基于配置清单创建Application
1. 什么是Application [x] ArgoCD的两个核心概念为Application和Project，他们可分别基于Application CRD和AppProject CRD创建; [x] 核心组件: Application Controller以及相关的一组CRD [x] 从本质来说， ......
Appropriation and Appreciation------learning journals 4
There are many cultures in this world, but some cultures are rarely known, even if they are known to a certain extent, leading to the existence of ste ......
learn to js
Certainly! Here are some book and video recommendations to help you learn JavaScript: "JavaScript: The Good Parts" by Douglas Crockford - This book is ......
Measuring the diversity of recommendations: a preference-aware approach for evaluating and adjusting diversity
Meymandpour R. and Davis J. G. Measuring the diversity of recommendations: a preference-aware approach for evaluating and adjusting diversity. Knowled ......
使用 SAP Business Application Studio 在浏览器环境里开发 SAP UI5 应用
本文写作动机 笔者的这篇教程文章，有学习者在评论区留言： SAP UI5 应用开发教程之八 - 多语言的支持 老师，因为我不懂 JS，这个里面我比较想不通的事。 getView，getModel 这些方法。这个是属于 UI5 提供的方法，还是本身就属于 JS 的方法? 我尝试在 UI5 API 中去 ......
迁移学习（PCL）《PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization》
论文信息 论文标题：PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization论文作者：论文来源：论文地址：download 论文代码：download引用次数： 1 前言 域泛化是指从一组不同的源域中训练一个模型，可以直接推广到不 ......
Deep Transfer Learning综述阅读笔记
这是一篇linkedin发表的深度迁移学习综述, 里面讲了一些对于search/recommend system中的迁移学习应用. 有不少指导性的方法, 看完后摘录出来 对于ranking方向的TL, 主要有两种transfer方式: Model transfer 对于参数量非常大的预训练模型, F ......
how to learn C++?
Here are some steps to learn C++: Learn the basics: Start with the basics of C++, including variables, data types, control structures, loops, and func ......
指针常量和常量指针_C++_Learning1
怎么读？ 遇到 "*" 读指针，遇到 "const" 读常量 一、指针常量 //指针常量——指针(也就是它存储的地址)是一个常量，所以其值不能修改，但指向的内容可以修改 int a = 10, b = 20; int* const ch = &a; //ch = &b; //其值不能修改 *ch = ......
Learning Action Completeness from Points for Weakly-supervised Temporal Action Localization概述
1.针对的问题 在弱监督时序动作定位领域提出了一些帧监督的方法，但是由于标签稀疏性，现有的工作无法学习动作的完整性，动作预测零碎，导致在高IoU阈值的情况下表现较差。作者试图通过生成密集的伪标签，为模型提供完整性指导。 2.主要贡献 •引入了一个新的框架，其中生成了密集的最优序列，以在点监督设置下为 ......
CVPR论文解读《Learning To Count Everything》
密集场景下的目标检测与计数 ———CVPR论文解读《Learning To Count Everything》 计数是我们经常会碰到的问题，使用最贴近我们生活实际的情景举例。例如统计上课已到教室的人数，或者统计货架上的物品数量、统计书架上的书本数。在比较密集的情况下，通过人工计数是非常麻烦的，但如果 ......
02.Deep Reinforcement Learning for Quantitative Trading Challenges and Opportunities
Deep Reinforcement Learning for Quantitative Trading Challenges and Opportunities 量化交易的深度强化学习：挑战与机遇 IEEE 背景 量化交易：量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资 ......
Python报错：RuntimeError: Working outside of application context.
这个错误通常表示您在Flask应用程序上下文之外尝试访问Flask扩展或对象。 您需要在应用程序上下文中访问它们。 一种解决方法是在应用程序上下文中使用with语句包装代码块。 例如，以下代码块中的Post对象是Flask-SQLAlchemy实例db的实例，如果在应用程序上下文之外调用它，将引发R ......
tv pine learning type system
类型系统分类 form type The form expresses when a value is known. The type denotes the nature of a value. form 要表达的是当值是知道的（比如常量，或者用户输入决定，而且后续就不变了） type 强调的是值 ......
android 组件化开发——多个Module的Application初始化共存问题
一个重点： 在Application里，attachBaseContext()方法的执行顺序是在onCreate()之前的 组件化的目的是为了业务解耦，每个业务模块需要不同的功能，例如车辆详情模块需要第三方分享，城市定位模块需要百度地位等。有些特殊功能的初始化需要在 Application 中去做， ......
Learning with Mini-Batch
在机器学习中，学习的目标是选择期望风险$R_{exp}$(expected loss)最小的模型，但在实际情况下，我们不知道数据的真实分布（包含已知样本和训练样本），仅知道训练集上的数据分布。因此，我们的目标转化为最小化训练集上的平均损失，这也被称为经验风险$R_{emp}$(empirical l ......
Debiased Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Representations 论文精读
ACL2022-long paper 原文地址 1. 介绍(Introduction) 问题: 由PLM编码得到的句子表示在方向上分布不均匀, 在向量空间中占据一个狭窄的锥形区域, 这在很大程度上限制了它们的表达能力. 已有的解决办法: 对比学习. 对于一个原句, 构造他的正例(语义相似的句子)和负 ......
【深入浅出 Yarn 架构与实现】4-4 RM 管理 Application
在 YARN 中，Application 是指应用程序，它可能启动多个运行实例，每个运行实例由 —个 ApplicationMaster 与一组该 ApplicationMaster 启动的任务组成，它拥有名称、队列、优先级等属性，是一个比较宽泛的概念，可以是一个 MepReduce 作业、一个 D... ......