converting tablespace regular large
基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用 Application of graph auto-encoders based on regularization in recommendation algorithms
引言 看过的每一篇文章，都是对自己的提高。不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，积少成多，做更好的自己。 本文基于2023年4月6日发表于SCIPEERJ COMPUTER SCIENCE（PEERJ计算机科学）上的一篇名为《基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用》（Application of ......
AtCoder Regular Contest 138
比赛链接 A - Larger Score 将一个 \(i\) 交换出前 \(K\) 个并将一个 \(j\) 交换进前 \(K\) 个需要的次数是 \(j-i\)。 于是只需要对于每个 \(j>K\) 找最大的 \(i\le K\) 使得 \(A_i<A_j\)。 B - 01 Generation ......
【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 ......
413 Request Entity Too Large
413 Request Entity Too Large 一、背景介绍 在上传图片文件（图片大小 6MB 左右）的时候，接口预览页面报错“413 Request Entity Too Large”，文件上传失败。 二、解决方案 使用的是 Nginx 做的代理，从报错提示可以看出，请求实体过大，Ngi ......
大模型评测-微软亚洲研究院：A Survey on Evaluation of Large Language Models论文分享
《A Survey on Evaluation of Large Language Models》 一、论文介绍：微软亚洲研究院公开了介绍大模型评测领域的论文《A Survey on Evaluation of Large Language Models》。该论文一共调研了219篇文献，以评测内容 ......
Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization
Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization 2023/12/8 16:00:57 Predicting potential miRNA-disease associ ......
AtCoder Regular Contest 167 C MST on Line++
洛谷传送门 AtCoder 传送门 我是傻逼。很平凡的一个计数。但是不会啊。怎么会是呢。 考虑 Kruskal 求解 MST on Line 问题。我们可以想到统计边权 \(= a_i\) 的出现次数。 然后又可以容斥转化成统计边权 \(\le a_i\) 的出现次数，设其为 \(f_i\)。 考虑 ......
【五期李伟平】CCF-B（TFS'23）Consensus Reaching Process With Multiobjective Optimization for Large-Scale Group Decision Making With Cooperative Game
Peng Wu, Fengen Li, Jie Zhao, et al. Consensus Reaching Process With Multiobjective Optimization for Large-Scale Group Decision Making With Cooperativ ......
Failed to convert value of type 'java.lang.String' to required type 'java.lang.Long'; nested exception is java.lang.NumberFormatException: For input string: "getSysTenantNames"
我测试的是一个接口 接口里面没有任何参数 怎么会报参数类型转换错误呢 mad !!!!! 第二个接口 就很蒙 测了好久都是这个问题 而且你打debug 它不进这个接口并且 你执行其他写好的接口 它还是会报同样的错 。。。。。。。。。。。。。。 其实就是你代码的位置写错了 应该写在pc端的 你把代码写 ......
AtCoder Regular Contest 168 F Up-Down Queries
洛谷传送门 AtCoder 传送门 貌似是第三道问号题？感觉前面这个转化不是人能想到的。。。 考虑维护 \(y\) 的差分序列。更进一步地，我们类比 slope trick，维护一个可重集，里面有 \(y_{i + 1} - y_i\) 个 \(i\)（为了方便我们让每次操作时 \(y_{m + 1 ......
神经网络优化篇：详解其他正则化方法（Other regularization methods）
其他正则化方法 除了\(L2\)正则化和随机失活（dropout）正则化，还有几种方法可以减少神经网络中的过拟合: 一.数据扩增 假设正在拟合猫咪图片分类器，如果想通过扩增训练数据来解决过拟合，但扩增数据代价高，而且有时候无法扩增数据，但可以通过添加这类图片来增加训练集。例如，水平翻转图片，并把它添 ......
[Nginx] API请求体过大时，报：Nginx 413 Request Entity Too Large [转载]
1 问题描述 此问题（通过方法1）已解决，但整体的解决思路，参考自网友，故著名为【转载】文章 昨晚压测时，通过API请求10000个设备的若干信号（5个）状态时，Postman返回Nginx的如下错误 API 整个请求有 1.37MB 413 Request Entity Too Large 2 问 ......
AtCoder Regular Contest 168 E Subsegments with Large Sums
洛谷传送门 AtCoder 传送门 尝试二分答案，问题变为要求恰好选 \(x\) 段 \(\ge s\)，最大化选的段数。 发现我们不是很会算段数的 \(\max\)，因为要求段不重不漏地覆盖 \([1, n]\)。考虑给每个 \(\ge s\) 段 \([l, r]\) 一个 \(r - l\) ......
ICEE-USB-USB Type-A(Large) 与 Type-B(Micro) 的接线图
一般的排列方式是：红白绿黑从左到右 定义： 红色－ USB，标有－VCC、Power、5V、5VSB字样 绿色－USB数据线（正）－ DP(Data Positive), DATA+、USBD+、USBDT+, PD+、PORT+ 白色－USB数据线（负）－ DN(Data Negative), D ......
Json.NET Converting between JSON and XML
Json.NET supports converting JSON to XML and vice versa using the XmlNodeConverter. Elements, attributes, text, comments, character data, processing i ......
神经网络优化篇：详解dropout 正则化（Dropout Regularization）
dropout 正则化 除了\(L2\)正则化，还有一个非常实用的正则化方法——“Dropout（随机失活）”。 假设在训练上图这样的神经网络，它存在过拟合，这就是dropout所要处理的，复制这个神经网络，dropout会遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率。假设网络中的每一层，每个节 ......
神经网络优化篇：为什么正则化有利于预防过拟合呢？（Why regularization reduces overfitting?）
为什么正则化有利于预防过拟合呢？ 通过两个例子来直观体会一下。 左图是高偏差，右图是高方差，中间是Just Right。 现在来看下这个庞大的深度拟合神经网络。知道这张图不够大，深度也不够，但可以想象这是一个过拟合的神经网络。这是的代价函数\(J\)，含有参数\(W\)，\(b\)。添加正则项，它可 ......
神经网络优化篇：详解正则化（Regularization）
正则化 深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少的网络误差。 如果怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方 ......
think\db\Raw could not be converted to string 错误的处理方式
我使用的是thinkphp 8.0.2 版本，在分页查询使用fileld出现提示think\db\Raw could not be converted to string的问题。 解决方案为，在文件vendor\topthink\think-orm\src\db\Raw中重写tostring即可。 ......
large language model evaluation
1 Evaluate medical model fine-tuned by llama 1.1 evaluation dataset here how to organize the dataset ......
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 可变形卷积v3
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions * Authors: [[Wenhai Wang]], [[Jifeng Dai]], [[Zhe Chen]], [[Z ......
C# Convert.ToBoolean()字符串转布尔类型问题
一、错误写法：Convert.ToBoolean("0") or Convert.ToBoolean("1") 二、正确写法： Convert.ToBoolean("true") or Convert.ToBoolean("false") ......
《X-LLM: Bootstrapping Advanced Large Language Models by Treating Multi-Modalities as Foreign Languages》论文学习
《X-LLM: Bootstrapping Advanced Large Language Models by Treating Multi-Modalities as Foreign Languages》论文学习 ......
Failed to convert property value of type 'java.lang.String' to required type 'java.util.Date' for property 'endTime';
后端springboot项目使用getMapper接受，字段写了转换注解 @JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.STRING, pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8") 还报错Failed to co ......
《ChatBridge: Bridging Modalities with Large Language Model as a Language Catalyst》论文学习
一、Abstract 构建能够感知现实世界多种模态信信号，并解决各种任务的通用模型，是人工智能领域一个吸引人的目标。 在本文中，我们介绍了ChatBridge，这是一个新颖的多模态语言模型，它利用语言的表达能力作为催化剂，来弥合不同模态之间的差距。我们证明，只需要使用双模态的语言配对数据（image ......
《MiniGPT-4: Enhancing Vision-language Understanding with Advanced Large Language Models》论文学习
一、ABSTRACT 最新的GPT-4展示了非凡的多模态能力，例如直接从手写文本生成网站和识别图像中的幽默元素。这些特性在以往的视觉-语言模型中很少见。然而，GPT-4背后的技术细节仍然未公开。我们认为，GPT-4增强的多模态生成能力源自于复杂的大型语言模型（LLM）的使用。 为了检验这一现象，我们 ......
异构dataguard下的db_file_name_convert设置
环境:主库:win2012 server从库:centos 6db:11.2.0.4 1.主库上创建表空间 create tablespace tps_win01 logging datafile 'c:\oracle\app\oradata\win11g\tps_win01.dbf' size 5 ......
MySQL：SQL 错误 [1118] [42000]: Row size too large.
1.场景： 今天在用MySQL建表的时候，报了一个错误； SQL 错误 [1118] [42000]: Row size too large. The maximum row size for the used table type, not counting BLOBs, is 65535. Th ......
机器学习-线性回归-损失函数+正则化regularization-06
目录1. 为什么要加上正则项2 L1稀疏 L2平滑3. 代码1--L2正则4 代码2--L2正则25. 代码3--l1正则 1. 为什么要加上正则项 防止模型的过拟合 需要在损失函数LOSS(MSE或者交叉熵)再加上正则项 常用的惩罚项有L1正则项或者L2正则项 其实L1和L2正则的公式数学里面的意 ......
AtCoder Regular Contest 169
A - Please Sign 某个 \(A_i\) 对 \(A_1\) 的贡献是 \(\binom{10^{100}}{\mathrm{dep}_i}\)，所以深度为 \(d\) 的节点的 \(A_i\) 之和只要不为 \(0\)，其贡献就一定远大于深度 \(<d\) 的所有点的贡献之和。 从大到 ......