automation airtable related stuff
《RAPL: A Relation-Aware Prototype Learning Approach for Few-Shot Document-Level Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是元学习（Meta Learning）？ 元学习或者叫做“学会学习”（Learning to learn），它是要“学会如何学习”，即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，具有学会学习的能力。由于元学习可帮助模型在少量样本下快速学习，从元学习的使用角度看，人们也称 ......
Dynamics 365 Finance & Operations with Power Automate
Hello Dynamics Community, Update 1st December 2021 / I will really suggest to read my recent article (2 years after his one about a game changer on th ......
cdn引入vue后报错无法识路径 Uncaught TypeError: Failed to resolve module specifier "vue". Relative references must start with either "/", "./", or "../".
如果你用了 pinia 就需要引入 vue-demi: vue-demi 是一个 Vue.js 的兼容性库，旨在为 Vue 2 和 Vue 3 提供一致的 API。它通过提供与 Vue 3 相似的 API 来帮助开发者平滑地迁移代码从 Vue 2 到 Vue 3。 pinia 为了兼容新, 使 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
《Span-Based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-Training》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是束搜索算法（beam search）? beam search是一种用于许多自然语言处理和语音识别模型的算法，作为最终决策层，用于在给定目标变量(如最大概率或下一个输出字符)的情况下选择最佳输出。 2.什么是条件随机场（Conditional Random Fi ......
《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是MIL？ 多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。 ......
[转]Power Automate - Run flows on a schedule
Run flows on a schedule in Power Automate - Power Automate | Microsoft Learn In this article Create a recurring flow Configure advanced options Create ......
《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。T ......
[引]Power Automate Use variables and the % notation
Variable manipulation and the % notation - Power Automate | Microsoft Learn 变量操作和 % 表示法 - Power Automate | Microsoft Learn In this articleHardcoded va ......
Relation Networks for Object Detection
Relation Networks for Object Detection * Authors: [[Han Hu]], [[Jiayuan Gu]], [[Zheng Zhang]], [[Jifeng Dai]], [[Yichen Wei]] DOI: 10.1109/CVPR.2018.0 ......
Local Relation Networks for Image Recognition： LRNet
Local Relation Networks for Image Recognition * Authors: [[Han Hu]], [[Zheng Zhang]], [[Zhenda Xie]], [[Stephen Lin]] DOI: 10.1109/ICCV.2019.00356 @in ......
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer: ViT中的位置编码
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer * Authors: [[Kan Wu]], [[Houwen Peng]], [[Minghao Chen]], [[Jianlong Fu]], ......
《REBEL Relation Extraction By End-to-end Language generation》阅读笔记
论文来源 代码地址 相关视频（YouTube） 相关概念： 1.What is natural language understanding (NLU)? Natural language understanding (NLU) is a branch of artificial intellige ......
Python报错：WARNING conda.models.version:get_matcher(542): Using .* with relational operator is superfluous and deprecated and will be removed in a future version of conda.
参考： https://blog.csdn.net/weixin_45685859/article/details/132916216 报错： [23:59:14](pytorch) devil@OMEN:~$ [23:59:14](pytorch) deviconda install pytorc ......
SQLC - ERROR: relation "accounts" does not exist
Copied the example of sqlc.yaml generated by 'sqlc init' from https://docs.sqlc.dev/en/stable/tutorials/getting-started-postgresql.html# . Changed it ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Learn from Relational Correlations and Periodic Events for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：国防科技大学 摘要： 之前模型存在的问题：未能利用快照内结构信息的关系之间的语义相关性与快照间时间交互沿时间轴的周期性时间模式。 本文的工作：提出了一种新的推理模型（RPC）；它通过两个新的通信单元，即关系通信单元(RCU)和周期通信单元(PCU)，充分挖掘关 ......
软件分类——博客园标签分类以及“博客网页编辑博客，如何插入Excel中的表格，并且可在网页上编辑？”以及“Airtable和Google在线表格”
.NET技术： 后端开发： 软件设计： 前端开发： 企业信息化： 移动端开发： 软件工程： 数据库： 操作系统： 其他分类： .NET新手区 Java 架构设计 Html/Css BPM Android开发 敏捷开发 SQL Server Windows 非技术区 ASP.NET Python 面向 ......
Linkless Link Prediction via Relational Distillation
目录概符号说明LLP代码 Guo Z., Shiao W., Zhang S., Liu Y., Chawla N. V., Shah N. and Zhao T. Linkless link prediction via relational distillation. ICML, 2023. 概 ......
论文阅读笔记——LAVA: Large-scale Automated Vulnerability Addition
LAVA: Large-scale Automated Vulnerability Addition Brendan Dolan-Gavitt∗, Patrick Hulin†, Engin Kirda‡, Tim Leek†, Andrea Mambretti‡, Wil Robertson‡, ......
[912] Airtable automation related stuff
ref: Airtable automation trigger: When record created ref: How to export data from Airtable The "When record created" trigger is triggered whenever a ......
2——of C++ class relative
C++类 C++和java都是面向对象的语言，所以类的语法上看起来相似，但也有些区别，比如访问控制符的书写规范。除此之外，在访问控制权限，静态static等内容也有很大区别 1.访问控制权限 访问控制符 //不加的默认私有 class player { int x, y; int speed; vo ......
安装odoo13出现relation "ir_module_module" does not exist
全新安装的odoo，但启动时出现relation "ir_module_module" does not exist，以为是数据库要手动初始化，所以也在启动时加入-i base -d odoo13的命令，但也无效，注释addons_path就ok，但路径检查过是没有问题的，待启动之后，再打开addo ......
django 设置外键的时候，related_name的值大写还是小写，规则怎样
django 设置外键的时候，related_name的值大写还是小写，规则怎样 在Django中，related_name参数用于定义反向关系的名称，即通过外键字段反向查询关联模型的对象。related_name的值是一个字符串，可以是大写也可以是小写，但通常建议使用小写字母，因为它们更符合Pyt ......
CSS，position: relative用法
展示图如下： 使左边区域固定展示，不受子域名的影响，所以要使用相对定位position: relative 相对定位一般使用父级菜单 绝对定位使用如下： 绝对定位一般使用子级菜单 position: absolute 悬浮遮盖其余位置 ......
[885] How to generate automated tables in Word document with Python
ref: How to Generate Automated Word Documents with Python ref: docxtpl快速上手使用,数据填入以及循环写入表格 Creating a Template Before you can proceed, you must first c ......
[884] How to generate automated Word documents by Python
ref: python-docx ref: How to Generate Automated Word Documents with Python ref: Automating Word Documents from Excel Using Python | ‘docxtpl’ Tutorial ......
Relational Knowledge Distillation
目录概符号说明RKD代码 Park W., Kim D., Lu Y. and Cho M. Relational knowledge distillation. CVPR, 2019. 概 符号说明 \(f_T, f_S\), teacher and student model; \(\mathc ......
Automate the Boring Stuff with Python（读后感）
这里主要就是记录下这本书的主要内容，自己以后想起来的时候可以直接看这个博客 整本书的内容看目录就很清楚了，所以下面就是目录加自己的一点心得体会 ### Python编程基础 基础中的基础，但有个很重要的轮子 `PrettyPrint`：把输出打印的更漂亮 ### 自动化任务 这是重点，一次性肯定记不 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: IvySyn: Automated Vulnerability Discovery in Deep Learning Frameworks
## Abstract 本文：IvySyn Task: discover memory error vulnerabilities in DL frameworks BugType: memory safety errors, fatal runtime errors Method: 1. 利用na ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: DeepTest: automated testing of deep-neural-network-driven autonomous cars
## Abstract 本文: DeepTest Task: a systematic testing tool for DNN-driven vehicles Method: 1. generated test cases with real-world changes like rain, fo ......