deep dive evan with
PHP ‘Array and string offset access syntax with curly braces is deprecated’ 错误的原因和解决办法...
其实从错误信息里就看出错误原因了：Array and string offset access syntax with curly braces is deprecated，这是 PHP 7.4 版本的更新，从 7.4 后，只能使用 $value[0] 的方式来获取字符串偏移，$value{0} 已 ......
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... ......
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 ......
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 ......
Graph regularized non-negative matrix factorization with [Formula: see text] norm regularization terms for drug-target interactions prediction
Graph regularized non-negative matrix factorization with [Formula: see text] norm regularization terms for drug-target interactions prediction Junjun ......
LDAEXC: LncRNA-Disease Associations Prediction with Deep Autoencoder and XGBoost Classifier.
LDAEXC: LncRNA-Disease Associations Prediction with Deep Autoencoder and XGBoost Classifier. 作者: Lu Cuihong; Xie Minzhu 作者背景: College of Information S ......
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， ......
Using Redis with FastAPI
Using Redis with FastAPI https://developer.redis.com/develop/python/fastapi/ https://github.com/fanqingsong/fastapi-redis-tutorial FastAPI is a Python ......
java中的try-with-resource语法
java的世界千奇百怪。。。当我甩出如下代码段，不知阁下如何应对？ try(A a=new A()){ 和a变量无关的业务代码块 } 没错，这就是“臭名昭著”的try-with-resource语法，乍一看让人不知所云，其实它和try-finally的下述代码等价 A a=new A() try{ ......
论文阅读：2023_Semantic Hearing: Programming Acoustic Scenes with Binaural Hearables
论文地址：语义听觉:用双耳可听器编程声学场景 论文代码：https://semantichearing.cs.washington.edu/ 引用格式：Veluri B, Itani M, Chan J, et al. Semantic Hearing: Programming Acoustic S ......
神经网络入门篇：深度学习和大脑的关联性（What does this have to do with the brain?）
深度学习和大脑的关联性 开始讲故事（手动狗头） 深度学习和大脑有什么关联性吗？ 关联不大。 那么为什么会说深度学习和大脑相关呢？ 当你在实现一个神经网络的时候，那些公式是你在做的东西，你会做前向传播、反向传播、梯度下降法，其实很难表述这些公式具体做了什么，深度学习像大脑这样的类比其实是过度简化了我们 ......
Fine-grained Visual Classification with High-temperature Refinement and Background Suppression
摘要 细粒度视觉分类是一项具有挑战性的任务，因为类别之间的相似性很高，单个类别中数据之间的差异不同。为了应对这些挑战，以前的策略侧重于定位类别之间的细微差异并理解其中的判别特征。然而，背景还提供了重要信息，可以告诉模型哪些特征对于分类是不必要的甚至有害，并且过于依赖细微特征的模型可能会忽略全局特征和 ......
Python的with open
1、文件的基本操作 1. 打开文件 2. 操作文件 3. 关闭文件 关键字：open 方式1 f=open(r'a.txt', 'r', encoding='utf-8') # f = open(r'a.txt', mode='r', encoding='utf-8') res = f.read() ......
vue3使用::v-deep深度选择器不生效
会出现 ::v-deep usage as a combinator has been deprecated. Use :deep(<inner-selector>) instead of ::v-deep <inner-selector>.的报错 ：：v-depth用作组合子已被弃用。使用：dee ......
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] ......
【python笔记】contextlib，自定义with语句
参考书籍： 《深度学习入门——自制框架》[日]斋藤康毅 步骤18.5 使用with语句切换 with语法 python中的with语句，用于自动进行后处理。 如文件读写： with open('sample.txt', 'w') as f: f.write('hello sb!') 这段代码等价于 ......
hive升级元数据报错The reference to entity "useSSL" must end with the ';' delimiter.
使用Hive自带的schematool工具升级元数据，也就是把最新的元数据重新写入MySQL数据库中。 执行以下命令 cd /usr/local/hive ./bin/schematool -initSchema -dbType mysql 出现The reference to entity "us ......
New Type Functions/Utilities for Dealing with Ranges in C++20
Generic Types of Ranges 类型萃取从字面意思上来说其实就是帮助我们挑选某个对象的类型，筛选特定的对象来做特定的事。可以先来回顾一下以前的写法。 #include <vector> #include <iterator> int main() { std::vector v{1, ......
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 \ ......
Python报错：WARNING conda.models.version:get_matcher(542): Using .* with relational operator is superfluous and deprecated and will be removed in a future version of conda.
参考： https://blog.csdn.net/weixin_45685859/article/details/132916216 报错： [23:59:14](pytorch) devil@OMEN:~$ [23:59:14](pytorch) deviconda install pytorc ......
6How To Use Messages With Flask - Flask Fridays #6 10:43
消息闪现 消息闪现 {% for message in get_flashed_messages() %} <div class="alert alert-success alert-dismissible fade show" role="alert"> {{ message }} <button ......
axios(ajax)发送请求响应码200，但获取不到数据，无法加载响应数据: No datafound for resource with givenidentifier问题解决参考
问题截图： 没有响应数据 控制台报错 其实是由于浏览器的跨域资源共享（CORS）策略导致，前后端跨域请求是不行的。什么是域，看页面的url，比如https://www.baidu.com/下的网页都是属于baidu.com这个域。如果你是和我一样是从本地文件打开html的方式来调试ajax，那么一定 ......
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 ......
[LeetCode] 1727. Largest Submatrix With Rearrangements
You are given a binary matrix matrix of size m x n, and you are allowed to rearrange the columns of the matrix in any order. Return the area of the la ......
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 ......
[Codeforces] CF1561C Deep Down Below
CF1561C Deep Down Below 时间限制：\(2s\) | 空间限制：\(1000MB\) 题面 题面翻译 \(T\) 组数据，每次给定 \(n\) 个任务，第 \(i\) 个任务给定 \(k_i\) 个怪物，每个怪物有一个能力值 \(a_{i,j}\) 你要按顺序把这 \(k_i\ ......
Triangulated Geometry With Textures
Triangulated Geometry With Textures ############################### ......