convolutional importance learning networks
[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 ......
【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 ......
神经网络入门篇：详解搭建神经网络块（Building blocks of deep neural networks）
搭建神经网络块 这是一个层数较少的神经网络，选择其中一层（方框部分），从这一层的计算着手。在第\(l\)层有参数\(W^{[l]}\)和\(b^{[l]}\)，正向传播里有输入的激活函数，输入是前一层\(a^{[l-1]}\)，输出是\(a^{[l]}\)，之前讲过\(z^{[l]} =W^{[l] ......
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 ......
依赖 is already defined in a single-type import
代码：import org.apache.commons.lang3.StringUtils; 不加依赖显示：Cannot resolve symbol 'lang3'，加了依赖又显示：'com.sun.deploy.util.StringUtils' is already defined in a ......
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 ......
1、ImportError: cannot import name 'soft_unicode' from 'markupsafe'解决；2、ImportError: cannot import name 'Callable' from 'traitlets' 解决
不知做了啥操作，spyder和jupyter同时打不开（我印象中啥也没做），出现闪了一下后没反应，不知道报错在哪里。 1、先解决spyder的报错：ImportError: cannot import name 'soft_unicode' from 'markupsafe' 于是我打开Anacon ......
Graph Neural Networks with Learnable and Optimal Polynomial Bases
目录概符号说明MotivationFavardGNN代码 Guo Y. and Wei Z. Graph neural networks with learnable and optimal polynomial bases. ICML, 2023. 概 自动学多项式基的谱图神经网络. 符号说明 \ ......
【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 ......
Python中的惰性导入/懒导入/动态导入（Lazy Import）
参考资料： https://cloud.tencent.com/developer/article/2204701 https://github.com/huggingface/diffusers 想研究这个lazy import的起因是：我想学习一下高级的算法工程师是如何构建一个pip包的，然后我 ......
vue报错export 'default' (imported as 'VueRouter') was not found in 'vue-router'
直接使用npm install vue-router -save安装的路由，运行报错 经排查后发现是安装的vue-router版本太高 使用 npm uninstall vue-router 卸载之前安装的路由 使用 npm i vue-router@3.5.2 安装低版本的路由 问题解决！！！ ......
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 ......
[论文速览] R-Drop@ Regularized Dropout for Neural Networks
Pre title: R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks accepted: NeurIPS 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2106.14448 code: https://github.com/dro ......
Exercise 3 - Convolutions
Exercise 3 - Convolutions 在视频中，您了解了如何使用卷积来改进时尚 MNIST。在练习中，请看您能否仅使用一个卷积层和一个 MaxPooling 2D 将 MNIST 的准确率提高到 99.8% 或更高。一旦准确率超过这一水平，就应停止训练。这应该在 20 个历元以内完成， ......
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 ......
神经网络入门篇：详解深层网络中的前向传播（Forward propagation in a Deep Network）
深层网络中的前向传播 先说对其中一个训练样本\(x\)如何应用前向传播，之后讨论向量化的版本。 第一层需要计算\({{z}^{[1]}}={{w}^{[1]}}x+{{b}^{[1]}}\)，\({{a}^{[1]}}={{g}^{[1]}} {({z}^{[1]})}\)（\(x\)可以看做\({ ......
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 ......
how convolutions work
how convolutions work 让我们在二维灰度图像上创建一个基本卷积，探索卷积是如何工作的。首先，我们可以从 scipy 中获取 "asccent "图像来加载图像。这是一张漂亮的内置图片，有很多角度和线条。 import cv2 import numpy as np from sci ......
Improving Computer Vision Accuracy using Convolutions
Improving Computer Vision Accuracy using Convolutions 在前面的课程中，你们了解了如何使用包含三层的深度神经网络（DNN）进行时装识别，这三层分别是输入层（数据的形状）、输出层（所需输出的形状）和隐藏层。你试验了不同大小的隐藏层、训练epoch ......
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 ......
论文：Predicting the performance of green stormwater infrastructure using multivariate long short-term memory (LSTM) neural network
题目“Predicting the performance of green stormwater infrastructure using multivariate long short-term memory (LSTM) neural network” (Al Mehedi 等, 2023, ......
NS-3源码学习（四）wifi-ent-network.cc
NS-3源码学习（四）wifi-ent-network.cc 设定的参数 bool udp{true};udp/tcp 通信选择 bool downlink{true};AP -> STA : downlink = true / STA -> AP : downlink = false 数据发送方向 ......
论文：FEED-FORWARD NETWORKS WITH ATTENTION CAN SOLVE SOME LONG-TERM MEMORY PROBLEMS
题目：FEED-FORWARD NETWORKS WITH ATTENTION CAN SOLVE SOME LONG-TERM MEMORY PROBLEMS” (Raffel 和 Ellis, 2016, p. 1) “带有注意力的前馈网络可以解决一些长期记忆问题” (Raffel 和 Elli ......
20231128 - 重启Centos后无法远程连接，重启网络服务报错：Error:Failed to start LSB: Bring up/down networking
1.https://blog.csdn.net/m0_74953387/article/details/132914306 2.https://blog.csdn.net/weixin_45894220/article/details/130487066 ......
python变量 sys.path和import导入
一 前言： sys.path是一个重要的变量数据, 在使用import导入包和模块时就会从sys.path里面去寻找包和模块 二 sys.path 用python命令运行相关py文件或者目录时,会添加一些路径到sys.path的开头,还会添加环境变量到里面，看看官网的介绍 有的时候添加的是工作目录， ......
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 ......