deep dive evan with
Delete'cr'[prettier / prettier] 运行项目报错error Replace `xxx` with `··xxx·` prettier/prettier 解决办法
问题：在运行项目时报错 原因： linux系统和Windows系统换行符不一致，要根据实际情况切换LF或CRLF,如果不想每个页面切换，可用以下方法 解决： 在eslintrc.js文件的rules中添加 "prettier/prettier": "off" 也可参照这个网址 https://www ......
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 ......
python利用with语句分割长函数代码块的小技巧
如果某个函数实现很长, 有时候希望把函数分割成若干部分, 并且可以折叠, 执行时能够打印日志. 可以采用下面的办法来实现: from mylog import logger import time class MyTask: def __init__(self,task:str) -> None: ......
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks dlaicourse/Course 1 - Part 2 - Lesson 2 - Notebook.ipynb at master · lmoroney/dlaicourse (github ......
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks
The Hello World of Deep Learning with Neural Networks dlaicourse/Course 1 - Part 2 - Lesson 2 - Notebook.ipynb at master · lmoroney/dlaicourse (github ......
《Visual Analytics for RNN-Based Deep Reinforcement Learning》
摘要 准备开题报告，整理一篇 2022 年TOP 论文。 论文介绍 该论文是一篇 2022 年，有关可视化分析基于RNN 的深度强化学习训练过程的文章。一作是 Junpeng Wang ，作者主要研究领域就是：visualization, visual analytics, explainable ......
mysql 报错which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by
Expression #2 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'd.Id' which is not functionally dependent on columns in GROU ......
Learn DevOps 第二章：Start DevOps with Docker（一）
一、Introduction and installation 这一张让我们来看一些让开发运维变得非常简单的东西：Containerization。 我们身处微服务的世界，有数百个微服务，一些用Java构建，一些用python构建，还有一些可能是用Javascript构建的。这三种语言的应用程序所需 ......
Android Compose 使用Pager （with TabRow）
Pager 基本内容看官方吧：Android Compose 中的分页器 不同页显示不同内容 错误示范 @Composable HorizontalPager(state = pagerState, modifier.fillMaxHeight(),beyondBoundsPageCount = 2 ......
powershell 乱码问题 encoding utf-8 with bom
powershell 中双字节文字，运行时是乱码 将文件编码设为utf-8 with bom vscode 场合 点击右下角编码格式选择编码>save with encoding>utf-8 with bom ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Tucker Decomposition with Frequency Attention for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：ACL，时间：2023，学校：北京航空航天大学，多伦多大学 关键词：基于张量分解；频率注意力；正则化 摘要： 之前基于张量分解的TKGC模型存在仅独立考虑一种关系与一个时间戳的组合，忽略了嵌入的全局性质的问题。 本文的方法：一种频率注意力（FA）模型来捕获一个关系与整个时间戳之间的全局时间依赖 ......
[机翻]Fun With Another PG-Compliant Hook/另一个符合 PG 标准的钩子的乐趣
原文链接：https://revers.engineering/fun-with-pg-compliant-hook/ 目录Overview /概述Common Hook Points in Windows Kernel /Windows 内核中的常见钩子点The HalPrivateDispatc ......
[ARC168E] Subsegments with Large Sums
题目链接 看到严格选 \(k\) 个，不难想到 WQS二分。定义 \(f(x)\) 为分成 \(x\) 段，最多有多少个超过 \(S\) 的。然后你会发现他不是凸的。因为他有很多平段，比如把两个很小的合并不改变答案。 换个方向？ 考虑定义 \(f(x)\) 为有 \(x\) 个超过 \(S\) 的段 ......
解决ls: relocation error: /lib64/libacl.so.1: symbol getxattr, version ATTR_1.0 not defined in file libattr.so.1 with link time reference
解决ls: relocation error: /lib64/libacl.so.1: symbol getxattr, version ATTR_1.0 not defined in file libattr.so.1 with link time reference 参考：https://www ......
Probabilistic principal component analysis-based anomaly detection for structures with missing data（概率主成分分析PPCA）
SHM can provide a large amount of data that can reveal the variation in the structure condition什么是压缩传感，数据重构，研究背景与意义，怎么用 基于模型的方法不可避免的缺点是模型的不确定性，因为很难创建能 ......
[ARC168E] Subsegments with Large Sums
有点意思的简单题。 答案有可二分性。合并两段，显然仍然合法。 考虑如何 check。因为答案可以被二分，我们尝试求恰好 \(x\) 段就行了。 恰好，这是 wqs 二分的内容。如何设计一个与 \(x\) 有关的凸函数呢？ 这个函数大概是 \(\sum_{i=1}^x w(l_i, r_i)\) 的形 ......
VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR
abstruct 描述了一个变分自编码器的端到端图像压缩模型。这个模型结合了超先验来捕获潜在表示的空间依赖性，这种超先验涉及到了边信息。并且改模型与底层的自编码器结合联合训练一个复杂的先验。 introduction 熵编码依赖于编码器和解码器都知道的量化表示的先验概率模型（熵模型）。这种压缩潜在表 ......
Graph Neural Networks with Diverse Spectral Filtering
目录概符号说明DSF代码 Guo J., Huang K, Yi X. and Zhang R. Graph neural networks with diverse spectral filtering. WWW, 2023. 概 为每个结点赋予不同的多项式系数. 符号说明 \(\mathcal{ ......
Java中使用try-with-resources
Java 7 中引入的对资源 try-with-resources ，声明在 try 块中使用的资源，并保证资源将在该块执行后关闭。声明的资源需要实现自动关闭接口。 1.使用资源try 典型的try-catch-finally块： Scanner scanner = null; try { scan ......
[AWS] Create a serverless API with Ampt and TypeScript
Ampt lets developers rapidly build, deploy, and scale JavaScript/TypeScript apps in the cloud without complicated configs or managing infrastructure. ......
模板渲染成标签还是原封不动的字符串 标签（for，for ... empty，if，with，csrf_token）
模板渲染成标签还是原封不动的字符串: # xss攻击：是什么，如何预防？django已经处理了xss攻击，它的处理原理是什么 from django.utils.safestring import mark_safelink1 = '<a href="https://www.baidu.com">点 ......
【论文阅读笔记】【OCR-End2End】 ESTextSpotter: Towards Better Scene Text Spotting with Explicit Synergy in Transformer
ESTextSpotter ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 场景文本端到端识别任务中，检测和识别两个任务的协同作用十分关键，然而以往的方法通常用一些十分隐式的方式来体现这种协同作用（shared backbone, shared encoder, shared quer ......
Paper Reading: Deep Forest
本文使用不可微模块实现深度学习进行的探索，提出了一种非 DNN 的深度森林算法 gcForest(多粒度级联森林)。gcForest 具有级联结构，可以通过森林进行表示学习。它的表征学习能力可以通过多粒度扫描进一步增强，从而可能使 gcForest 具有上下文或结构感知能力。级联的级别可以自动确定，... ......
Convolutional Neural Networks on Graphs with Chebyshev Approximation, Revisited
目录概符号说明MotivationChebNetII代码 He M., Wei Z. and Wen J. Convolutional neural networks on graphs with chebyshev approximation, revisited. NIPS, 2022. 概 作 ......
什么是敏捷DEEP原则？
敏捷开发中的 "DEEP" 原则代表一组用于评估和管理产品 backlog 的原则。这些原则有助于确保 backlog 中的条目清晰、有价值、可执行。"DEEP" 是以下四个原则的缩写： Detailed Appropriately（适度详细）： 产品 backlog 中的条目在适度的层次上应该被详 ......
[948] Extract PDF tables that have cells with multiple lines
If your PDF tables have cells with multiple lines, and you want to merge those lines within the same cell when extracting the table, you might need a ......
Applying sewage charging system to deal with water pollution problem in Russia.
What is the sewage charging system? Although manufacturing has always been a key driving force for China's economic growth, it is also the root cause ......
Running DPDK Forwarding Applications With Pktgen-DPDK
As part of the evaluation stage of our bachelor thesis, we set up a testbed for running forwarding applications in DPDK and with Pktgen-DPDK as the tr ......
Solving 0/1 knapsack problem with dynamic programming （英语课汇报）
Solving 0/1 knapsack problem with dynamic programming Introduction 0/1 knapsack problems A long time ago, an explorer went to an island where there we ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Temporal Knowledge Graph Reasoning with Historical Contrastive Learning
会议：AAAI，时间：2023，学校：上海交通大学 摘要： 大多数时序知识图谱的推理方法高度依赖于事件的递归或周期性，这给推断与缺乏历史交互的实体相关的未来事件带来了挑战。本文提出一种新的基于历史对比学习训练框架的对比事件网络（CENET）的新事件预测模型。 1.CENET 学习历史和非历史依赖来区 ......