classification explainable randomised reasonably
安装npm install报错npm ERR! code ETIMEDOUT npm ERR! errno ETIMEDOUT npm ERR! network request to https://registry.npmjs.org/webpack-subresource-integrity failed, reason
执行命令：npm run dev 启动前端项目报如下错误，vue-cli-service是Vue一个启动的插件，需要安装 D:\nodejs\npm.cmd run dev > yuntan1hao@2.0.0 dev > vue-cli-service serve --open 'vue-cli- ......
SpringBoot配置报错：Description: Failed to configure a DataSource: 'url' attribute is not specified and no embedded datasource could be configured. Reason: Failed to determine a suitable driver class
报错： Description: Failed to configure a DataSource: 'url' attribute is not specified and no embedded datasource could be configured. Reason: Failed to ......
explain分析
explain分析字段：id、select_type、type、partitions、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、rows、filtered、extra 1.id列： a.id越大执行优先级越高。 b.id相同则从上往下执行。 c.id为NULL最 ......
MySQL执行计划分析【Explain】
MySQL执行计划分析【Explain】 1. 什么是执行计划 执行计划 是指一条 SQL 语句在经过 MySQL 查询优化器 的优化会后，具体的执行方式 执行计划通常用于 SQL 性能分析、优化等场景。通过 EXPLAIN 的结果，可以了解到如数据表的查询顺序、数据查询操作的操作类型、哪些索引可以 ......
Supervised Machine Learning : Regression and Classification
The course is available at : Supervised Machine Learning: Regression and Classification - Week 1: Introduction to Machine Learning - Week 1 | Coursera ......
10-explain 调取语句的执行计划
explain（执行计划），使用explain关键字可以模拟优化器执行sql查询语句，从而知道MySQL是如何处理sql语句。explain主要用于分析查询语句或表结构的性能瓶颈 mysql> explain select name,gender,age from test where gender ......
MySQL-explain篇
工具介绍 模拟优化器执行SQL语句 分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈 执行查询会返回执行计划的信息 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中 type system：system是const的特例 const：读取一次 eq_ref：primary key 或 unique k ......
React报错：Warning: Invalid hook call. Hooks can only called inside of the body of a function component. This could happen for one of the following reasons: .......
报错截图： 问题可能原因： 我之前是用 npm install，后面有些依赖用的是 cnpm install 解决方法： 用统一的安装方式 删除 node_modules，重新执行 cnpm install 我这里解决问题 ......
k8s学习笔记-07(借助kubectl explain编写yaml文件）
原创文档编写不易，未经许可请勿转载。文档中有疑问的可以邮件联系我。 邮箱：yinwanit@163.com 说明 文章记录了本人学习yaml文件编写过程中的一些经验分享。 在k8s学习过程中yaml文件的编写无疑是比较让人头痛的，尤其是最开始学习的时候。作者结合自己学习过程总结了以下几点编写yaml ......
《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》阅读笔记
论文标题 《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》 细粒度视觉分类中类别一致多粒度特征的渐进学习 作者 Ruoyi D ......
20.Explain how the following reasoning fails to address the complexity of the issue involved, and rebut it. “Sanya is warm all year round and has beautiful beaches,
Round 1: Identifying the Failure in Reasoning Speaker 1 (Student A): Hello, everyone! Let's kick off our discussion by examining the reasoning: "Sanya ......
浅析MySQL代价模型：告别盲目使用EXPLAIN，提前预知索引优化策略
熟悉代价模型之后，我们可以预先了解 MySQL 在执行查询时会如何选择索引，从而更有效地进行索引优化。在接下来的文章中，我将结合近期进行索引优化的具体案例，来详细解释如何运用代价模型来优化索引。 ......
Fine-grained Visual Classification with High-temperature Refinement and Background Suppression
摘要 细粒度视觉分类是一项具有挑战性的任务，因为类别之间的相似性很高，单个类别中数据之间的差异不同。为了应对这些挑战，以前的策略侧重于定位类别之间的细微差异并理解其中的判别特征。然而，背景还提供了重要信息，可以告诉模型哪些特征对于分类是不必要的甚至有害，并且过于依赖细微特征的模型可能会忽略全局特征和 ......
MYSQL EXPLAIN 执行计划
EXPLAIN 语句来能够查看某个查询语句的具体执行计划，要搞懂 EPLATN 的各个输出项都有什么作用，从而可以有针对性的提升查询语句的性能。通过使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行 SQL 查询语句，从而知道 MySQL 是如何处理 SQL 语句的。分析查询语句或是表结构的性能瓶颈。 ......
Does Everything Happen For A Reason
This transcript was generated automatically. Its accuracy may vary. Let me set the scene for you. It's 2016. I'm 15 years old, and for the first time ......
Towards Reasoning in Large Language Models A Survey
Reasoning 定义 推理：以逻辑和系统的方式进行思考，利用证据和过往经验来得出结论或作出抉择。 演绎推理Deductive Reasoning 结论来源于前提假设的阳性 前提假设：哺乳动物都有肾脏 前提假设：鲸是哺乳动物 结论：鲸有肾脏 归纳推理Inductive Reasoning 结论来源 ......
CA-TCC: 半监督时间序列分类的自监督对比表征学习《Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification》(时间序列、时序表征、时间和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习、TS-TCC的扩展版)
现在是2023年11月27日，10:48，今天把这篇论文看了。 论文：Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification GitHub：https://g ......
Multivariate time series classification pytorch lstm
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 生成示例数据 np.ran ......
Kaggle:Otto Group Classification
Kaggle:Otto Group Classification 数据处理 导入相应的包之后，从csv文件中读取数据，指定id列为index列。本身id列也不携带预测信息。同时将训练数据和测试数据拼接在一起。 train_data = pd.read_csv("dataset/train.csv", ......
【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 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要： 原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。 方法迁移：由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
explain 关键字
1、如果type中显示为all，则说明该语句遍历了所有的行，并没有使用到索引； 2、key中显示的是所用的索引； 3、rows中显示的是预估的扫描行数，该值不是准确值； 4、filtered中表示的是满足查询的记录数量占总查询数量的比例，注意是百分比； 参考文章： https://www.cnblo ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Adaptive Path-Memory Network for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：IJCAI，时间：2023，学校：1 中国科学院计算机网络信息中心，北京 2中国科学院大学，北京 3 澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室，澳门 4 香港科技大学(广州)，广州 5 佛罗里达大学计算机科学系，奥兰多 摘要： 提出一种新的具有TKG关联特征的体系结构建模方法，即自适应路径-记忆网 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Temporal Knowledge Graph Reasoning with Historical Contrastive Learning
会议：AAAI，时间：2023，学校：上海交通大学 摘要： 大多数时序知识图谱的推理方法高度依赖于事件的递归或周期性，这给推断与缺乏历史交互的实体相关的未来事件带来了挑战。本文提出一种新的基于历史对比学习训练框架的对比事件网络（CENET）的新事件预测模型。 1.CENET 学习历史和非历史依赖来区 ......
《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》阅读笔记
论文标题 《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》 基于深度学习的细粒度对象分类和语义分割的综述 为什么是 “Object” 而不是 “image” 作 ......
CART（Classification and Regression Trees）
CART（Classification and Regression Trees）是一种常用的决策树算法，既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。CART算法由Breiman等人于1984年提出，是一种基于递归二分划分的贪婪算法。以下是对CART算法的详细解释： 1. 决策树的构建过程： CART算 ......
Explain简记
EXPLAIN简记 CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test_db DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci; use test_db; DROP TABLE IF EXISTS `student`; CREAT ......
UniKGQA Unified Retrieval and Reasoning for Solving Multi-hop Question Answering Over Knowledge Graph
目录概主要内容代码 Jiang J., Zhou K., Zhao W. and Wen J. UniKGQA: Unified retrieval and reasoning for solving multi-hop question answering over knowledge graph ......
论文：Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification-基于anchor方法
论文名： Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification 混合Anchor驱动顺序分类的超快深车道检测 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： Abstrct: ......
神经网络基础篇：详解二分类(Binary Classification)
二分类 注：当实现一个神经网络的时候，通常不直接使用for循环来遍历整个训练集（编程tips） 举例逻辑回归 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法。首先从一个问题开始说起，这里有一个二分类问题的例子，假如有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图片为猫，则 ......