computation exploiting learning networks

A Guide to Image and Video based Small Object Detection using Deep Learning : Case Study of Maritime Surveillance

A Guide to Image and Video based Small Object Detection using Deep Learning : Case Study of Maritime Surveillance 基于图像和视频的小对象指南使用深度学习进行检测:的案例研究海上监视 1 ......

Occluded Person Re-Identification with Deep Learning: A Survey and Perspectives

应对行人信息丢失、噪声干扰、视角错位等挑战 局部特征学习:人体分割、姿态估计、语义分割、属性注释、混合法 ***语义分割*** ECCV-2020)用于行人重识别的身份引导人类语义解析 https://blog.51cto.com/u_14300986/5466923 ......

神经网络优化篇:机器学习基础(Basic Recipe for Machine Learning)

机器学习基础 下图就是在训练神经网络用到的基本方法:(尝试这些方法,可能有用,可能没用) 这是在训练神经网络时用到地基本方法,初始模型训练完成后,首先要知道算法的偏差高不高,如果偏差较高,试着评估训练集或训练数据的性能。如果偏差的确很高,甚至无法拟合训练集,那么要做的就是选择一个新的网络,比如含有更 ......
神经网络 Learning 神经 机器 Machine

【scikit-learn基础】--『预处理』之 正则化

数据的预处理是数据分析,或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理,可以 提高数据质量,处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题,增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据,数据的来源和结构可能多种多样,分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能,对数据的值进行变换,规约等(比如无量纲化),让算法更加 ......
正则 scikit-learn 基础 scikit learn

Machine Learning in Python

Metric Formula Interpretation Accuracy $ \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN} $ Overall performance of model Precision $ \frac{TP}{TP+FN} $ How accurate the posi ......
Learning Machine Python in

Ansor:Generating High-Performance Tensor Program for Deep Learning

Ansor:Generating High-Performance Tensor Program for Deep Learning Abstract 高性能的张量程序对于保证深度神经网络的高效执行十分关键,但是在不同硬件平台上获取高性能的张量程序并不容易。近年的研究中,深度学习系统依赖硬件供应商提 ......

SiReN Sign-Aware Recommendation Using Graph Neural Networks论文阅读笔记

Abstract 目前使用GNN的推荐系统主要利用高评分的正向用户-物品交互信息。但是如何利用低评分来表示用户的偏好是一个挑战,因为低评分仍然可以提供有用的信息。所以在本文中提出了基于GNN模型的有符号感知推荐系统SiReN,SiReN有三个关键组件 构造一个符号二部图更精确的表示用户的偏好,分为两 ......

N维空间长度算角度和长度的计算器下载 N Dims spaces compute angle and length kwlns 2024 download

算N维尺寸的长方体的对角线的长度和角度的软件。 A software that calculates the length and angle of the diagonal of a rectangular prism with N-dimensional dimensions. ......
长度 维空间 计算器 download 角度

RLHF · PbRL | 选择 near on-policy query,加速 policy learning 收敛速度

Query-Policy Misalignment:选择的看似 informative 的 query,实际上可能与 RL agent 的兴趣不一致,因此对 policy learning 几乎没有帮助,最终导致 feedback-efficiency 低下。 ......
policy on-policy learning 速度 query

Fully Attentional Network for Semantic Segmentation:FLANet

Fully Attentional Network for Semantic Segmentation * Authors: [[Qi Song]], [[Jie Li]], [[Chenghong Li]], [[Hao Guo]], [[Rui Huang]] 初读印象 comment:: (F ......

Q-learning与Sarsa算法辨析

这个是Q-learing的一个算法,根据代码,它就是,先设定训练100次,然后,给它一个随机的状态,这里我们假设状态6就是终点,那么走迷宫的时候,如果没走到6,就要一直走下去,,所以里面还要用到一个while循环,然后在每个状态的时候,找一个非负的动作,存储在数组里,(算是合理动作的集合吧),下一个 ......
算法 Q-learning learning Sarsa

Bioinformatics/ Computational Biology /biostats

Bioinformatics Computational Biology biostats 对于这两个专业,我们可以从应用领域来区分:●Biostatistics生物统计学的研究方向可分为两类:统计遗传学和临床统计学;课程中与生物相关的内容很少,更重视学生的量化能力。●而Bioinformatics ......

智能计算与图形图像处理Intelligent Computing and Graphics and Image Processing

智能算法 Intelligence Algorithms 图形图像处理 Graphics & Image Processing 机器视觉 machine vision 计算机视觉 computer vision 计算机视觉(computer vision),用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的 ......

ICCBDAI2021 第*届计算机大数据与人工智能国际会议 The 2nd International Conference on Computer, Big Data and Artificial Intelligence

第二届计算机大数据与人工智能国际会议(ICCBDAI2021) . 01 会议信息 . 【会议简称】:ICCBDAI2021 【会议全称】: The 2nd International Conference on Computer, Big Data and Artificial Intellige ......

《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 ......

【scikit-learn基础】--『预处理』之 数据缩放

数据的预处理是数据分析,或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理,可以 提高数据质量,处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题,增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据,数据的来源和结构可能多种多样,分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能,对数据的值进行变换,规约等(比如无量纲化),让算法更加 ......
scikit-learn 基础 数据 scikit learn

PANE-GNN Unifying Positive and Negative Edges in Graph Neural Networks for Recommendation论文阅读笔记

Abstract 目前利用GNN的推荐系统主要关注用户的正面反馈,而忽略了负面反馈提供的见解。于是我们提出了PANG- GNN,该模型将图神经网络的正面和负面边统一在一起。PANG-GNN首先将原始评分图根据正面和负面反馈划分为两个不同的二分图。接下来分别使用两个独立的嵌入,即感兴趣嵌入和无兴趣嵌入 ......

CentOS7配置静态ip后service network restart失败

解决方法: 1、检查配置文件,文件夹下是否存在类似文件(ifcfg-ens33),存在的话,删除掉,保留一个即可(判断方式为配置文件中是否有配置信息) cd /etc/sysconfig/network-scripts/ ls 删除命令: rm 文件名称 重启网络:service network r ......
静态 CentOS7 service network restart

Machine is not on the network

在调试Android jni 的时候发现一个奇怪的问题 在连接socket的时候老是报错 m_sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0); if(m_sock < 0) { debug(LEVEL_ERROR, "Socket create error %d\r\n ......
Machine network not the is

使用yarn安装依赖包出现“There appears to be trouble with your network connection. Retrying...”超时的提醒

我们在使用yarn安装依赖包文件的时候,可能会出现“There appears to be trouble with your network connection. Retrying...”超时的提醒,很有可能是因为yarn默认的镜像地址为国外,因此慢(超时)就说得过去了…… 1、问题描述 我们在 ......
connection Retrying appears network trouble

0x02 Network Services

Task1、引言 这个房间将探讨常见的网络服务漏洞和错误配置。 Task2、了解SMB 什么是SMB? SMB - 服务器消息块协议 - 是一种客户端-服务器通信协议,用于共享对网络上的文件、打印机、串行端口和其他资源的访问。[source] SMB 协议被称为响应请求协议,这意味着它在客户端和服务 ......
Services Network 0x02 x02 0x

【scikit-learn基础】--『预处理』之 标准化

数据的预处理是数据分析,或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理,可以 提高数据质量,处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题,增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据,数据的来源和结构可能多种多样,分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能,对数据的值进行变换,规约等(比如无量纲化),让算法更加 ......
scikit-learn 基础 标准 scikit learn

yarn按照依赖的时候报 info There appears to be trouble with your network connection. Retrying...

出现这个提示多数情况下是有使用代理软件的结果,我们只需要关闭代理即可1. 更换yarn镜像 yarn config set registry https://registry.npm.taobao.org 2.移除原代理 yarn config delete proxy ......
connection Retrying appears network trouble

论文精读:STMGCN利用时空多图卷积网络进行移动边缘计算驱动船舶轨迹预测(STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network)

《STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network》 论文链接:https://doi.org/10. ......

JSON .NET SERIALIZE exploitation

exploiting json serialization in .NET core 当使用特定的配置的时候,将在NewtonSoft JSON中会有json的反序列化漏洞。 更加具体化一些就是当 jsonserializationsettings 中的typenamehandling这个属性不是N ......
exploitation SERIALIZE JSON NET

论文精读:基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测(Big data driven trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network withspatio-temporal awareness)

论文精读:基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测 《Big data driven vessel trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network with spati ......

Retentive Networks Meet Vision Transformers, 视觉RetNet

alias: Fan2023 tags: RetNet rating: ⭐ share: false ptype: article RMT: Retentive Networks Meet Vision Transformers 初读印象 comment:: (RMT)Retentive Netwo ......

tryhackme进攻性渗透测试-Advanced Exploitation 高级利用

Steel Mountain 侦察 Nmap -sC -sV -O $IP -oN basic_scan.nmap Nmap -script=vuln $IP -oN vuln_scan.nmap 总之,masscan在eth0上工作,所以SYN端口探测技术全部没有响应包 需要一个flag把探测流量 ......
进攻性 Exploitation tryhackme Advanced

Adaptive Graph Contrastive Learning for Recommendation论文阅读笔记

Abstract 在实际的场景中,用户的行为数据往往是有噪声的,并且表现出偏态分布。所以需要利用自监督学习来改善用户表示。我们提出了一种新的自适应图对比学习(AdaGCL)框架,该框架使用两个自适应对比视图生成器来进行数据增强,以更好地增强CF范式。具体的说,我们使用了两个可训练的视图生成器,一个图 ......

15.Please retell the parable of The Blind men and An Elephant. What is the moral of the parable? What can we learn from the parable when it comes to critical thinking?

Round 1: Retelling the Parable and Extracting the Moral Speaker 1 (Student A): Hey everyone! So, let's dive into the parable of "The Blind Men and the ......
parable the What Elephant critical