consistency learning global local
Overview of Machine Learning Methods for Genome-Wide Association Analysis
Overview of Machine Learning Methods for Genome-Wide Association Analysis BIBE2021: The Fifth International Conference on Biological Information and B ......
Paper Reading: Oversampling with Reliably Expanding Minority Class Regions for Imbalanced Data Learning
为了设计更有效的插值过采样算法，本文提出了一种新的插值过采样方法 OREM。OREM 在原始少数类样本周围找到候选少数类区域，然后利用这些候选区域识别不包含任何多数类样本的干净子区域。它们被认为是潜在的少数类区域，所以通过将合成样本填充到干净子区域可以增强少数类的表达能力。OREM 方法的思路很简单... ......
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction Junjun Zhang 1 ......
Drug response prediction using graph representation learning and Laplacian feature selection
Drug response prediction using graph representation learning and Laplacian feature selection Minzhu Xie 1 2, Xiaowen Lei 3, Jianchen Zhong 3, Jianxing ......
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning
Predicting gene expression from histone modifications with self-attention based neural networks and transfer learning Yuchi Chen 1, Minzhu Xie 1, Jie ......
【scikit-learn基础】--『数据加载』之样本生成器
除了内置的数据集，scikit-learn还提供了随机样本的生成器。通过这些生成器函数，可以生成具有特定特性和分布的随机数据集，以帮助进行机器学习算法的研究、测试和比较。 目前，scikit-learn库（v1.3.0版）中有20个不同的生成样本的函数。本篇重点介绍其中几个具有代表性的函数。 1. ......
MySQL LOAD DATA LOCAL, 如何跳过第一行？
在MySQL中，使用LOAD DATA LOCAL命令可以将数据从本地的文件导入到数据库里面。常见的导入数据格式是csv和txt。 但是在导入csv和txt格式的数据时，第一行通常是表头，而不是数据，因此我们需要跳过第一行，只导入后面的数据。 阅读更多：MySQL 教程 方法一：使用IGNORE关键 ......
DeepWalk Online Learning of Social Representations
目录概符号说明DeepWalk代码 Perozzi B., AI-Rfou R. and Skiena S. DeepWalk: Online learning of social representations. KDD, 2014. 概 经典的 graph embedding 学习方法. 符号说 ......
The second day learning summary
1.什么是接口测试？ 接口测试是测试系统组件间接口的一种测试。接口测试主要用于外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互点，定义特定的交互点，然后通过这些交互点来，通过一些特殊的规则也就是协议，来进行数据之间的交互。测试的重点是要检查数据的交换，传递和控制管理过程，以及系统间的相互逻辑依赖关系等 ......
Class-Incremental Learning with Generative Classifiers(CVPR2021W)
前置知识：VAE（可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/348498294） Motivation 之前的方法通常使用判别式分类器，对条件分布\(p(y|\textbf{x})\)进行建模（classifier+softmax+ce）。其问题在于分类器会偏向最新学的类别， ......
【scikit-learn基础】--『数据加载』之真实数据集
上一篇介绍了scikit-learn中的几个玩具数据集，本篇介绍scikit-learn提供的一些真实的数据集。玩具数据集：scikit-learn 基础(01)--『数据加载』之玩具数据集 1. 获取数据集 与玩具数据集不同，真实的数据集的数据不仅数据特征多，而且数据量也比较大，所以没有直接包含在 ......
Online Learning
Online Learning 1.网上学习比较普遍 2. 产生这种现象的原因 3. 这种现象可能带来的影响 参考范文： Online Learning Perhaps there is something you don't know how to doTTn the past, you migh ......
2023ICCV_FSI Frequency and Spatial Interactive Learning for Image Restoration in Under-Display Cameras
三. Network 1. 2. FLB： 没看懂是怎么分离的水平和竖直方向 3. SLB：每一层保留一半的通道特征用于细化，其余的在特征重构后输出（没看懂）。 Multi-distillation Network 超分辨网络的Multi-distillation Network(2019ACMMM ......
[论文速览] Randomized Quantization@ A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning
Pre title: Randomized Quantization: A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning accepted: ICCV 2023 paper: https://arxiv.org/abs ......
2023ICCV_Feature Modulation Transformer: Cross-Refinement of Global Representation via High-Frequency Prior for Image Super-Resolution
一. Motivation 1. transformer的工作主要集中在设计transformer块以获得全局信息，而忽略了合并高频先验的潜力 2. 关于频率对性能的影响的详细分析有限（Additionally, there is limited detailed analysis of the i ......
【scikit-learn基础】--『数据加载』之玩具数据集
机器学习的第一步是准备数据，好的数据能帮助我们加深对机器学习算法的理解。 不管是在学习还是实际工作中，准备数据永远是一个枯燥乏味的步骤。scikit-learn库显然看到了这个痛点，才在它的数据加载子模块中为我们准备了直接可用的数据集。 在它的数据加载子模块中，提供了6种直接可用来学习算法的经典数据 ......
The importance of learning basic skills
参考范文1 The Importance of Reading Literature Literature is acknowledged as the most precious product of human civilization and wisdom, especially by our ......
Generative-Contrastive Graph Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 首先介绍了一下GCL的一些缺点，GCL是通过数据增强来构造对比视图，然后通过最大化对比视图之间的互信息来提供自监督信号。但是目前的数据增强技术都有着一定的缺点 结构增强随机退出节点或边，容易破坏用户项目的内在本质 特征增强对每个节点施加相同的尺度噪声增强，忽略的节点的独特特征 所以 ......
CodeForces 1900F Local Deletions
洛谷传送门 CF 传送门 操作没有什么性质，唯一一个性质是，操作次数不超过 \(\log n\)（每次至多保留一半元素）。于是我们可以直接模拟操作。 但是肯定不能直接模拟。考虑先对原序列模拟一次，求出经过 \(i\) 次操作后保留的位置集合 \(S_i\)。那么只保留 \([l, r]\) 的元素， ......
Java Learning Day4 面向对象基础
初始化顺序：默认初始化 显示初始化 构造器初始化（单参先执行） 有内部类加载的话，在显式赋值之后，就进行新的加载 Static 静态变量：静态成员变量属于类的，完全不需要创建对象使用。 private：同类中 缺省：同一包中 protected：不同包子类 public：不同包 只有成员变量可以用权 ......
克莱·汤普森的合同， 你再也不是那个hero. learning area 和 performance area
从23年6月就开始了拉锯谈判，要价格5年2.3亿，4年2亿，到4年1.6亿，勇士一直报价4年1亿到1.2亿，到了11月底的第七次谈判，勇士只报价4年5500万。结合了克莱在23-24新赛季的表现，这价格可以说是没有溢价了，这合同谈判有些期权的影子，合同是买未来的performance，时间价值的溢价 ......
【scikit-learn基础】--概述
Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库，它提供了大量的机器学习算法和工具，方便用户进行数据挖掘、分析和预测。 Scikit-learn是基于另外两个知名的库 Scipy 和 Numpy的，关于 Scipy 和 Numpy 等库，之前的系列文章中有介绍： Scipy 基础系列 ......
使用Unity Localization插件进行项目本地化实战详解
使用Unity Localization进行本地化的详细教程，对需要本地化的各种情况进行分类讨论，用Excel表格管理本地化文本，方便快捷 ......
Java Learning Day3 数组
System.out.print; System.out.println;每输出一次就会换行 Integer.parseInt 字符串转int Double.parseDouble 字符串转double 数组 存储结构连续，存储元素类型相同，随机访问 JVM JVM栈：JVM栈正是java中方法执行 ......
TensorFlow-深度学习预训练模型的使用方法讲解（TensorFlow-Explanation on how to use deep learning pre-trained models）
在运用深度学习模型时，掌握运用预训练模型的方法是必不可少的一步。为什么要使用与训练的模型，原因归纳如下： （1）使用大量高质量的数据（如 ImageNet 是普林斯顿大学与斯坦福大学所主导的项目）又加上设计较复杂的模型结构（如ResNet模型高达150层）设计出来的模型，准确率会大大提高。 （2）可 ......
C++ 11 关键字：thread_local
thread_local 是 C++ 11 新引入的一种存储类型，它会影响变量的存储周期。 C++ 中有 4 种存储周期： automatic static dynamic thread 有且只有 thread_local 关键字修饰的变量具有线程（thread）周期，这些变量在线程开始的时候被生成 ......
Learn DevOps：Start DevOps with Docker（三）
一、Docker与Microservices 很多人都在谈论microservices的优势，但是它不是免费的，面临着许多挑战，Docker在解决这些挑战方面发挥至关重要的作用。在微服务体系结构中，我们将构建许多微小的服务，而不是构建一个大的整体，这些微服务中的每一个都可以用不同的技术来构建。由于这 ......
Learn DevOps: Start devOps with Docker（二）
一、Docker image commands docker images 查看本地计算机中所有存在的image docker pull mysql 可以看到如果我们不提供标记，它会使用默认的最新的标记，它会查看是否有标记为latest的mysql映像，并将其汇集下来。pull只会拉取image使其 ......
论文：Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing Using Machine Learning Algorithms in Tropical Highlands of Ethiopia
水刊，中科院都没有收录。不属于sci。 吃一堑长一智，以后先看属于哪个期刊的。总是忘记。 期刊：Hydrology 浪费时间，啥也没有，没有创新点，就一点点的对比工作量。 “Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing ......