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experience selective lifelong learning

多路io复用Select [补档-2023-07-16]

select 2.1 简介 ​ select函数可以用于实现高效的多路复用 I/O，同时处理多个文件描述符的事件，包括监听可读、可写和异常条件，具有阻塞和非阻塞模式，并可以设置超时时间。这使得程序能够高效地处理并发任务，提高性能和响应性。 2.2 select函数 ​ 头文件：#include <s ......
Select 2023 07 16

《RAPL: A Relation-Aware Prototype Learning Approach for Few-Shot Document-Level Relation Extraction》阅读笔记

代码 原文地址 预备知识： 1.什么是元学习（Meta Learning）？ 元学习或者叫做“学会学习”（Learning to learn），它是要“学会如何学习”，即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，具有学会学习的能力。由于元学习可帮助模型在少量样本下快速学习，从元学习的使用角度看，人们也称 ......
Relation Document-Level Relation-Aware Extraction Prototype

【五期李伟平】CCF-A（AAAI'21）Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning

Nagalapatti, Lokesh , and R. Narayanam . "Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning." (2021). 针对联邦学习中相关客户端选择（FRCS）的问题，本文提 ......
Mitigating Irrelevant Federated Gradients Learning

【scikit-learn基础】--『监督学习』之 支持向量机分类

支持向量机也是一种既可以处理分类问题，也可以处理回归问题的算法。关于支持向量机在回归问题上的应用，请参考：TODO 支持向量机分类广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学（例如基因分类）、手写数字识别等领域。 1. 算法概述 支持向量机的主要思想是找到一个超平面，将不同类别的样本最大化地分隔开。超平 ......
向量 scikit-learn 基础 scikit learn

Learning Dynamic Query Combinations for Transformer-based Object** Detection and Segmentation论文阅读笔记

Motivation & Intro 基于DETR的目标检测范式（语义分割的Maskformer也与之相似）通常会用到一系列固定的query，这些query是图像中目标对象位置和语义的全局先验。如果能够根据图像的语义信息调整query，就可以捕捉特定场景中物体位置和类别的分布。例如，当高级语义显示图 ......
Transformer-based Combinations Segmentation Transformer Detection

element el-select value-key 的bug

element-plus value-key不生效，el-eselect tag 不显示，el-select lable不显示，"element-plus": "2.1.8 select bug，下拉选择框，绑定对象不回显。el-select__tags-text 为空，下拉框内tags不显示，内容... ......
el-select value-key element select value

【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林分类

随机森林分类算法是一种基于集成学习（ensemble learning）的机器学习算法，它的基本原理是通过对多个决策树的预测结果进行平均或投票，以产生最终的分类结果。 随机森林算法可用于回归和分类问题。关于随机森林算法在回归问题上的应用可参考：TODO 随机森林分类算法可以应用于各种需要进行分类或预 ......
scikit-learn 森林 基础 scikit learn

SQL 如何在 SELECT DISTINCT 中消除 NULL 值

SQL 如何在 SELECT DISTINCT 中消除 NULL 值 在本文中，我们将介绍如何在 SQL 的 SELECT DISTINCT 中消除 NULL 值的最简单方法。当我们在数据库中查询数据时，有时会遇到存在 NULL 值的情况。NULL 值表示未知或不适用的数据。然而，在某些情况下，我们 ......
DISTINCT SELECT NULL SQL

【scikit-learn基础】--『监督学习』之 决策树分类

决策树分类算法是一种监督学习算法，它的基本原理是将数据集通过一系列的问题进行拆分，这些问题被视为决策树的叶子节点和内部节点。决策树的每个分支代表一个可能的决策结果，而每个叶子节点代表一个最终的分类结果。 决策树分类算法的历史可以追溯到1980年代初，当时研究者开始探索用机器学习来解决分类问题。在19 ......
scikit-learn 基础 scikit learn

【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 ......
Relational Zero-Shot Knowledge Learning Language

antdv Select显示的是数字不是名称

1、先上个图 一个人有多种职位，然后显示上面的效果，其实要求显示的是懂事长，总经理之类的。 let roseid = record.roseid; if (roseid != undefined && roseid != '' && roseid != null) { let roseids = r ......
名称 数字 Select antdv

【scikit-learn基础】--『监督学习』之 贝叶斯分类

贝叶斯分类是一种统计学分类方法，基于贝叶斯定理，对给定的数据集进行分类。它的历史可以追溯到18世纪，当时英国统计学家托马斯·贝叶斯发展了贝叶斯定理，这个定理为统计决策提供了理论基础。 不过，贝叶斯分类在实际应用中的广泛使用是在20世纪80年代，当时计算机技术的进步使得大规模数据处理成为可能。 1. ......
scikit-learn 基础 scikit learn

dotnet webapi miniapi learn note

GameStore.Api/Dtos.cs using System.ComponentModel.DataAnnotations; namespace GameStore.Api.Dtos; public record GameDto(int Id, string Name, string Gen ......
miniapi dotnet webapi learn note

《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记

代码 原文地址 预备知识： 1.什么是MIL？ 多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。 ......
Multi-instance Entity-level End-to-end Extraction Learning

CF940F Machine Learning题解

题目链接：洛谷 或者 CF 不是特别难的题，抽象下题意就是算区间次数出现的次数 mex 和带单点修改。看到范围 \(1e5\) 还带修改，传统的 mex 求法里貌似就莫队类算法好带修，考虑带修莫队。 然而涉及到 mex 问题，你可能不由自主地想到回滚莫队求 mex 只删不加的板子题：P4137 Rm ......
题解 Learning Machine 940F 940

CF940FMachine Learning题解

题目链接：洛谷 或者 CF 不是特别难的题，抽象下题意就是算区间次数出现的次数 mex 和带单点修改。看到范围 \(1e5\) 还带修改，传统的 mex 求法里貌似就莫队类算法好带修，考虑带修莫队。 然而涉及到 mex 问题，你可能不由自主地想到回滚莫队求 mex 只删不加的板子题：P4137 Rm ......
题解 FMachine Learning 940 CF

UniApp中实现远程搜索的Select组件

在UniApp中实现远程搜索的Select组件可以通过使用uni-app自带的组件结合网络请求来完成。 首先需要创建一个数据源列表，该列表包含了所有可选项的值和显示文本。然后，当输入内容发生变化时，向服务器发送请求获取符合条件的选项列表。最后将返回的选项列表展示到Picker组件上供用户进行选择。 ......
组件 UniApp Select

select_poll_epoll导论

https://www.cnblogs.com/Anker/p/3258674.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/150972878 重点解读epoll：https://zhuanlan.zhihu.com/p/546228628 https://subingwen ......
导论 select_poll_epoll select epoll poll

Latest Service Advisor v3 Machine Interface Kit: Optimize Your John Deere Service Experience

In the world of agriculture and construction equipment, John Deere has established itself as a trusted and reliable brand. To ensure that your John De ......
Service Experience Interface Optimize Advisor

select row_number() over(partition by column1 order by column2 desc

场景 定时任务，及定时任务结果两个表。 需要查询定时任务及最后一次执行结果数据 select t.task_id, t.task_name, t.task_desc,t.cron, t.task_status, b.task_result_status from dg_de_task t left ......
column row_number partition column1 column2

【scikit-learn基础】--『监督学习』之 逻辑回归分类

逻辑回归这个算法的名称有一定的误导性。虽然它的名称中有“回归”，当它在机器学习中不是回归算法，而是分类算法。因为采用了与回归类似的思想来解决分类问题，所以它的名称才会是逻辑回归。 逻辑回归的思想可以追溯到19世纪，由英国统计学家Francis Galton在研究豌豆遗传问题时首次提出。然而，真正将逻 ......
scikit-learn 逻辑 基础 scikit learn

What I Learned In 2023 - Alexandr Wang

一篇共鸣的博文：https://alexw.substack.com/p/what-i-learned-in-2023 小小年纪，已悟到这个层次，实至名归。 每年年底，我都会写下过去一年的主要经验教训并发送给At the end of every year, I write up the major ......
Alexandr Learned What 2023 Wang

【scikit-learn基础】--『监督学习』之 K-近邻分类

KNN（K-近邻），全称K-Nearest Neighbors，是一种常用的分类算法。KNN算法的历史可以追溯到1957年，当时Cover和Hart提出了“最近邻分类”的概念。但是，这个算法真正得到广泛认知和应用是在1992年，由Altman发表的一篇名为“K-Nearest Neighbors”的 ......
近邻 scikit-learn 基础 scikit learn

ElementUI中el-tree-select使用

<el-tree-select multiple v-model="org" check-strictly :data="state.orgData" check-on-click-node :render-after-expand="false" :props="state.typeProps" ......
el-tree-select ElementUI select tree el

【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林回归

随机森林回归（Random Forest Regression）是一种在机器学习领域广泛应用的算法，由美国科学家 Leo Breiman 在2001年提出。它是一种集成学习方法，通过整合多个决策树的预测结果来提高预测精度和稳定性。 随机森林回归适用于各种需要预测连续数值输出的问题，如金融领域的股票价 ......
scikit-learn 森林 基础 scikit learn

《Ensemble deep learning: A review》阅读笔记

论文标题 《Ensemble deep learning: A review》 集成深度学习： 综述 作者 M.A. Ganaie 和 Minghui Hu 来自印度理工学院印多尔分校数学系和南洋理工大学电气与电子工程学院 本文写的大而全。 初读 摘要 集成学习思想： 结合几个单独的模型以获得更好的 ......
Ensemble learning 笔记 review deep

learned_inertial_model_odometry 复现

据集 BlackBrid 数据集，总大小4.9TB，但是可以按需获取 其下载程序 python sequenceDownloader.py FLIGHT ENVIRONMENT DATASETFOLDER 举例说明 FLIGHT clover/yawForward/maxSpeed5p0 ENVIR ......
learned_inertial_model_odometry inertial odometry learned model

【scikit-learn基础】--『监督学习』之 决策树回归

决策树算法是一种既可以用于分类，也可以用于回归的算法。 决策树回归是通过对输入特征的不断划分来建立一棵决策树，每一步划分都基于当前数据集的最优划分特征。它的目标是最小化总体误差或最大化预测精度，其构建通常采用自上而下的贪心搜索方式，通过比较不同划分标准来选择最优划分。 决策树回归广泛应用于各种回归问 ......
scikit-learn 基础 scikit learn

一文讲清I/O多路复用（select、poll和epoll）

一、写在前面 本文尽可能使用最简单和最清楚的逻辑对比select、poll和epoll技术之间的区别，说明I/O多路复用从select发展到epoll到底优化了什么。 注意：1、本文不讲解select、poll和epoll三个系统调用的具体参数；2、未有特殊说明则本文以Linux平台作为基础；3、所 ......
select epoll poll

A Curated Selection of LabVIEW Guidebooks

For Beginners: The LabVIEW Journey: Graphical Programming Made Easy and Fun by Richard Jennings is a gentle introduction to LabVIEW, perfect for begin ......
Guidebooks Selection Curated LabVIEW of
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