combinatorial cdeepfuzz learning reading
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 ......
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 ......
Paper Reading: NBDT: Neural-Backed Decision Trees
为了提高计算机视觉模型的可解释性，本文融合深度学习和决策树提出了神经支持决策树(NBDTs)。NBDT 使用一个可微的倾斜决策树取代了神经网络的最后一个线性层，和经典的决策树方法不同，NBDT 使用从模型参数派生的层次结构，不使用分层 softmax。NBDT 可以从任何现有的分类神经网络中创建，无... ......
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 ......
sudo: a terminal is required to read the password； either use..... 问题解决方法
转载自：sudo: a terminal is required to read the password； either use ……问题解决方法_akaiziyou的博客-CSDN博客 问题 sudo: a terminal is required to read the password; e ......
Vue3+ElementPlus，Cannot read properties of null (reading 'isCE')
一、环境 vue3，ElementPlus，@vue/cli 5.0.8，npm 9.6.7。 二、报错内容 在vue3框架，views文件夹下的AboutView.vue文件里，执行<el-button>Default</el-button>语句就会报错如下： Uncaught runtime e ......
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, ......
Paper Reading: FT4cip: A new functional tree for classification in class imbalance problems
本文提出了一种类不平衡问题的功能树(FT4cip)，该模型使用了考虑类不平衡的分割评估函数 Twoing，以及使用了一种优化 AUC 的新型剪枝算法。同时对多变量分割使用特征选择，进一步提高分类性能和可解释性。通过大量的实验分析证明，FT4cip 在 AUC 上的分类性能优于 LMT 和 Gama。... ......
Pandas库read_csv()中用于读取CSV文件的常用参数
filepath_or_buffer >CSV文件的路径或URL地址。sep >CSV文件中字段分隔符，默认为逗号。delimiter >CSV文件中字段分隔符，默认为None。header >指定哪一行作为列名，默认为0，即第一行。names >自定义列名，如果header=None，则可以使用该 ......
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 ......
Syntax Error: TypeError: Cannot read properties of null (reading 'content')
自己写树形组件时报的这个问题。 问题非常奇怪，找不到哪里有访问content这个属性。 解决办法也非常奇怪，我只要将 <script> export default { name: 'TreeNode' } </script> 改为 <script lang="ts"> export default ......
k8s 部分节点 nodelocaldns [ERROR] Failed to read node-cache coreFile /etc/coredns/Corefile.base
部分K8S节点nodelocaldns CrashLoopBackOff状态报错，报错信息如下： # kubectl logs nodelocaldns-w9mgz -n kube-system 2023/08/07 03:18:33 [INFO] Using Corefile /etc/cored ......
vue ssr express.js 报错：TypeError: Cannot read properties of null (reading 'records')
在vue ssr时，java后端返回的对象是内嵌对象的那种： package com.davidhu.shopguide.api.bean.extend; import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page; impor ......
从read 系统调用到 C10M 问题
一.前言 从上个世纪到现在，工程师们在优化服务器性能的过程中，提出了各种不同的io模型，比如非阻塞io，io复用，信号驱动式io，异步io。具体io模型在不同平台上的实现也不一样，比如io复用在bsd上可以由kqueue实现，在solaris系统上可以由/dev/poll实现。为了实现系统的可移植性 ......
echo命令、read命令不换行用户输入
### 一、echo 输出提示 ```bash #!/bin/bash echo "请输入要选择的数字(1-9): " read num ``` 效果： **。 但是在一些浏览器中使用它时，会出现这个错误： ``` > Uncaught TypeError ......
shell read彩色提示，select PS3彩色提示
### 彩色库： ```bash ## Color msg ## 来源：https://gitee.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/scripts/apollo.bashrc BOLD='\033[1m' RED='\033[0;31m' BLUE='\033[1 ......
《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 ......
什么是 read timeout
SocketTimeout - Defines the socket timeout (SO_TIMEOUT) in milliseconds, which is the timeout for waiting for data or, put differently, a maximum peri ......
read() vs pread()
read() ssize_t read(int fd, void buf[.count], size_t count); read from a file descriptor: attempts to read up to count bytes from file descriptor fd i ......
TOEFL | Reading · 题型总结
[toc] ### 直接引用 - 直译题（==不要读文章==） 直接做，不用读文章，如果不确定就稍微看看上下文。 识别依据：读题干。 ### 直接引用 - why 题（==需要细读题干==） 文章里说 xxx 是为了什么？ABCD，To 开头的选项。 识别依据：读题干（why）+ 看选项长度，why ......
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 ......
linux shell read函数
## 摘要 - shell中使用read读取控制台输入 ## 一、基本语法 ```shell read [选项] [参数] ``` 选项 | 选项 | 说明 | 参数 | | | | | | -p | 指定读取值的提示符（就是一段文字） | 字符串（提示符） | | -t | 指定读取值时等待的时间 ......