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首个机器学习实时特征平台测试基准论文 FEBench: A Benchmark for Real-Time Relational Data Feature Extraction 被 VLDB 2023 录取 ......

字符串原地修改经常遇到的一类题，双指针一个用于写入，一个用于扫描，互不干扰，各司其职。 题目：[https://leetcode.cn/problems/reverse-words-in-a-string/](https://leetcode.cn/problems/reverse-words-in ......

什么是语言模型？生成式，完成语言接龙或填空 Technically, language modeling (LM) is one of the major approaches to advancing language intelligence of machines. In general, L ......

## Pre title: Zero-shot Image-to-Image Translation accepted: Arxiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2302.03027 code: https://github.com/pix2pixzero/p ......

1、一般形式 -- 区域和检索 - 数组不可变 class NumArray: def __init__(self, nums: List[int]): self.pre = [0] for num in nums: self.pre.append(self.pre[-1] + num) ####或 ......

DeepWalk Deep Walk，它是 2014 年由美国石溪大学的研究者提出的。它的主要思想是在由物品组成的图结构上进行随机游走，产生大量物品序列，然后将这些物品序列作为训练样本输入 Word2vec 进行训练，最终得到物品的 Embedding Node2vec 2016 年，斯坦福大学的研 ......

这篇文章的arxiv版看着太折磨了，可以直接看openreview上作者修改后的版本https://openreview.net/forum?id=zWudXc9343以及rebuttal帮助理解。 ## 摘要 本文提出了一个新任务：开放词汇全景分割，同时作者给出了基于ViT CLIP骨干的base ......

问题建模: Model 参数 , 输入 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/ ......

排序算法可以分为： 内部排序：数据记录在内存中进行排序。 外部排序：因排序的数据很大，内存不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。 常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序、计数排序、桶排序。 其中比较类排序有：冒泡排序、快速排序、 ......

虽然古诗类的数据搞到过很多，但是有鉴赏、译文等鉴赏类字段的还是很少，而今天搞到一个古诗学习类数据库，虽然记录数不多，但大都有翻译、鉴赏、译文等字段内容，是小学生、中学生、高中生学习的好东西。 朝代统计：金朝（2）、两汉（22）、明代（25）、南北朝（24）、清代（27）、宋代（348）、唐代（373 ......

## 摘要 作者提出了CLIP-S4，借助自监督像素表示学习和V-L模型实现各种语义分割任务，不需要使用任何像素级别标注以及未知类的信息。作者首先通过对图像的不同增强视角进行像素-分割对比学习来学习像素嵌入。之后，为进一步改善像素嵌入并实现基于自然语言的语义分割，作者设计了由V-L模型指导的嵌入一致 ......

## Pre title: SGCE-Font: Skeleton Guided Channel Expansion for Chinese Font Generation accepted: Arxiv 2022 paper: https://arxiv.org/abs/2211.14475 co ......

【深度学习】总目录 DeepLab系列是谷歌团队提出的一系列语义分割算法。DeepLab v1于2014年推出，随后2017到2018年又相继推出了DeepLab v2，DeepLab v3以及DeepLab v3+。 DeepLab v1《Semantic Image Segmentation w ......

1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） A、方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）； 每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效； 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值。 B、优点： 能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。 ......

背景 这是一篇利用多头attention机制来做特征交叉的论文 模型结构 AutoInt的模型结构如上图所示，搞模型包含 Embedding Layer、Interacting Layer、Output Layer三个部分，其中Embedding Layer和Output Layer和普通模型没什么 ......

第1章 前 言 1.1 研究背景与意义 随着互联网的快速发展和普及，计算机网络安全问题越来越受到人们的关注。主机入侵事件已成为一个重要的网络安全威胁，对于企业和个人而言，入侵事件的发生不仅会导致数据泄露、系统瘫痪等损失，还会给用户带来重大经济和社会影响。因此，如何有效地保护主机免受入侵是一个非常紧迫 ......

相关工作 单模态预训练。最近，无监督预训练语言模型，如GPT [30]、BERT [7]、XLNet [47]、MASS [37]、UniLM [8]和BART [19]在自然语言处理任务上取得了巨大成功。GPT [30]是早期的成功之一，它利用单向词语上下文来学习通用语言表示。BERT [7]通过 ......

Training Socially Engaging Robots Modeling Backchannel Behaviors with Batch Reinforcement Learning 训练社交机器人：使用批量强化学习对反馈信号行为进行建模 发表于TAC 2022。 Hussain N, ......

buck-boost变换器的非线性PID控制，主电路也可以换成别的电路。在经典PID中引入了两个TD非线性跟踪微分器，构成了非线性PID控制器。当TD的输入为方波时，TD的输出，跟踪方波信号也没有超调，仿真波形如下所示。输入电压由20V逐渐变化到35V，设置输出参考电压为10V，在非线性PID的控制 ......

参考博客：YOLOX网络结构详解 参考视频：YOLOX网络结构详解 亮点： 网络检测头部分，改成解耦的结构，将类别分数、边界框回归参数和objectness分别预测，提高网络收敛速度。 使用Anchor free对目标进行预测。 正负样本匹配策略SimOTA。 （完） ......

Relay Race - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 本题是棋盘dp的经典例题。 可以先转化一下题意：从(1,1)走两条路径到(n,n)，再确保两人是同步行走的。 我们可以让一人的走路范围一直在左下方向，一人的走路范围一直在右上方向。（倘若两人的路径交叉，则都可以转 ......

1. ALBEF: ALign the image and text BEfore Fusing 1.1 论文与代码链接： ​​​​​​https://arxiv.org/abs/2107.07651 GitHub - salesforce/ALBEF: Code for ALBEF: a new ......

大数据ETL开发之图解Kettle工具（入门到精通） 置顶 袁袁袁袁满 文章目录 第0章 ETL简介 第1章 Kettle简介 1.1 Kettle是什么 1.2 Kettle的两种设计 1.3 Kettle的核心组件 1.4 Kettle的特点 第2章 Kettle安装部署 2.1 Kettle ......

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9524885 Introduction 在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法，该方法能够使用被动扫描技术为不同的 Web 应用程序自动构建指纹。除了资产文件的哈希值，我们还建议在指纹识别过程中使用 XPa ......

论文信息 论文标题：Mixup for Node and Graph Classification论文作者：Yiwei Wang、Wei Wang论文来源：WWW 2021论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 1 介绍 ......

本文为学习清风数学建模排版的公式编号部分的笔记 配套资料可以在微信公众号《数学建模学习交流》后台发送“论文排版”免费获取。 步骤 先插入一个“无边框“，“格式居中”表格如图（表格工具——布局——查看网格线），并随便在第一列输入公式，第二列输入（），并将光标放到括号里 然后插入——文档部件——域——A ......

【课程作业】计算机图形学—经典算法实现 【Github】 1.【Radial Basis Functions】 2023-3-18-update Matlab 使用 RBF 算法实现图像变形。 参考文献：Nur Arad and Daniel Reisfeld. Image Warping Usin ......

论文信息 论文标题：ID-MixGCL: Identity Mixup for Graph Contrastive Learning论文作者：Gehang Zhang.....论文来源：2023 aRxiv论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 介绍 ......

SAM: SegMent Anything 作者：elfin 资料来源：SAM论文 论文：https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ 代码：https://github.com/facebookresearch/se ......

背景 由于用户的兴趣是实时变化的，现代推荐、广告系统采用了流式更新的方式来捕捉用户实时兴趣的变化。实时训练的方式面临的一个难题就是正样本的回传是有延迟的，一个实时发送的负样本其实是无法确认是否是真的负样本的。也就是说实时观测到的数据流是一个有偏数据流，并不是真实的数据。如果模型在这个有偏分布上学习， ......