experience selective lifelong learning
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 支持向量机回归
在机器学习中，支持向量机（Support Vector Machine）算法既可以用于回归问题，也可以用于分类问题。 支持向量机（SVM）算法的历史可以追溯到1963年，当时前苏联统计学家弗拉基米尔·瓦普尼克（Vladimir N. Vapnik）和他的同事阿列克谢·切尔沃宁基斯（Alexey Ya ......
38 LVDS Select IO高速Serdes
软件版本：VIVADO2021.1 操作系统：WIN10 64bit 硬件平台：适用XILINX A7/K7/Z7/ZU/KU系列FPGA 登录米联客(MiLianKe)FPGA社区-www.uisrc.com观看免费视频课程、在线答疑解惑！ 1 概述 高速串行通信优势非常巨大，只需要很少的IO引脚 ......
insert into select 遇到的一个坑 Truncated incorrect DOUBLE value
INSERT INTO a( aax, aaz) ( SELECT aax, aaz FROM b WHERE x IN ( 1,2,3 ) ); 类似一个这种数据迁移的sql 如果用了where 条件请在条件上 完全遵从数据格式 如果偷懒 直接输入数字类型的 1,2,3 的话 就会报错runcat ......
下拉分页组件 select-page
组件使用文档： https://terryz.gitee.io/vue/#/selectpage/demo 实例： 需要使用的下拉分页的页面： <el-form-item label="公司" prop="carrierId"> <base-selectPage v-model="ruleForm. ......
机器学习Machine Learning
附件5：课程教学大纲参考模板 （注：各学院可采用该模板，也可自设模板，但每个学院需使用统一模板） 《机器学习》教学大纲 Teaching（Course）Outline of Machine Learning 第一部分 大纲说明（宋体，四号加粗，居中） 1．课程代码：329021003 2．课程类型： ......
select 函数使用注意事项 时间重置和检测描述符范围
select函数中的坑(C语言) 最近写了一个测试驱动的poll函数的应用程序，在应用层中调用select进行操作，设置好timeout之后，如果只对select()调用一次，就没有问题。但一旦多次调用后，就变成只有第一次timeout有效，后面的都没有效果了。 #include <sys/type ......
SELECT 列别名大小写问题
PostgreSQL的一个"特别"之处，给列取的别名被完全转成小写了。在取别名时加上"就可以解决这一问题。 SELECT 'Jack' Name, 18 Age SELECT 'Jack' "Name", 18 Age ......
Supervised Machine Learning : Regression and Classification
The course is available at : Supervised Machine Learning: Regression and Classification - Week 1: Introduction to Machine Learning - Week 1 | Coursera ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 LASSO回归
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归模型一般都是用英文缩写表示，硬要翻译的话，可翻译为 最小绝对收缩和选择算子。 它是一种线性回归模型的扩展，其主要目标是解决高维数据中的特征选择和正则化问题。 1. 概述 在LASSO中，通 ......
【五期李伟平】CCF-A（TMC'22）Enabling Long-Term Cooperation in Cross-Silo Federated Learning: A Repeated Game Perspective
Zhang, Ning , Q. Ma , and X. Chen . "Enabling Long-Term Cooperation in Cross-Silo Federated Learning: A Repeated Game Perspective." (2022). 针对重复执行跨筒仓联 ......
dapper的select * .... where id in写法
var tIds=new ListZ<long>(); _services.QueryAsync<Tree>("select * from tree where id in @ids", new { ids = tIds.ToArray()})) ......
Lucy's experience(B2.2)
This year has been very difficult for me. I lost my job at the start of the year and I've been feeling very frustrated. Luckily I live with my partner ......
【五期李伟平】CCF-A（S&P'20）The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy
Nan W., et al. “The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy.” 2020 IEEE Symposium on Security and Privacy. 304-317 ......
某宝上搞来的电子书，经典的量化投资书籍，《Advances in Financial Machine Learning》—— 《金融机器学习的进展》、《量化投资与机器学习》、《金融机器学习研究进展》
英文书名： 《Advances in Financial Machine Learning》 经典的量化投资书籍，某宝上6元搞来的电子版： ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 岭回归
岭回归（Ridge Regression）是一种用于处理共线性数据的线性回归改进方法。和上一篇用基于最小二乘法的线性回归相比，它通过放弃最小二乘的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价来获得更实际和可靠性更强的回归系数。 1. 概述 岭回归的模型对于存在大量相关特征（这些特征之间存在很高的相关性）的 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 线性回归
线性回归是一种用于连续型分布预测的机器学习算法。其基本思想是通过拟合一个线性函数来最小化样本数据和预测函数之间的误差。 1. 概述 常见的线性回归模型就是：\(f(x) = w_0+w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n\)这样的一个函数。其中 \((w_1,w_2,...w_n)\)是模 ......
强化学习研究方向(研究领域）现有的不足（短板、无法落地性） —— Why You (Probably) Shouldn’t Use Reinforcement Learning
外文原文： Why You (Probably) Shouldn’t Use Reinforcement Learning 地址： https://towardsdatascience.com/why-you-shouldnt-use-reinforcement-learning-163bae193 ......
vba select case inputbox
Sub test() 'MsgBox Message = "Please Input:" Title = "InputBox Demo" DefaultValue = 1 ' Set default value. ' Display message, title, and default value ......
FLAC: Federated Learning with Autoencoder Compression and Convergence Guarantee-2022
目的：减少通信量(成本)，例如VGGNet架构具有大约1.38亿个参数（4264 Mb） 方法：具有自动编码器压缩（Autoencoder Compression）且具有收敛保证（Convergence Guarantee）；利用冗余信息（the redundant information）和FL的 ......
A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping
程哥的一区文章 “A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping” (Li 和 Zhang, 2022, pp. -) (pdf) 研究问题：“工 程 “ discrete” 特征不能反映环境协变量 之间 的相 ......
[论文阅读] Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation
Pre title: Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation accepted: ICME 2023 paper: https://ieeexplore.ie ......
How to Master the Popular DBSCAN Clustering Algorithm for Machine Learning
Overview DBSCAN clustering is an underrated yet super useful clustering algorithm for unsupervised learning problems Learn how DBSCAN clustering works ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 缺失值处理
数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......
el-select自定义指令用于触底加载分页请求options数据（附上完整代码和接口可直接用）
问题描述 某些情况下，下拉框需要做触底加载，发请求，获取option的数据 为了方便复用，笔者封装了一个自定义指令 另外也提供了一个简单的接口，用于演示 我们先看看效果图 效果图 思路分析 注意事项一 el-select要不嵌入到body中 为何，不嵌入到body标签中呢？ 答曰，更加方便自定义指令 ......
avue select多选 格式化列的内容
AVUE formatter 用来格式化列内容 formatter:(val,value,label)=>{ let arr = val.invoiceType.split(','); let str = ''; for (let index = 0; index < arr.length; ind ......
论文精读：ST2Vec：道路网络中的时空轨迹相似性学习（ST2Vec: Spatio_Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks）
论文精读：ST2Vec 道路网络中的时空轨迹相似性学习 《ST2Vec: Spatio-Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks》 论文链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.09339 一 ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 离散化
数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......
Hierarchical Clustering-based Personalized Federated Learning for Robust and Fair Human Activity Recognition-2023
任务：人类活动识别任务Human Activity Recognition HAR 指标：系统准确性、公平性、鲁棒性、可扩展性 方法：1. 提出一个带有层次聚类（针对鲁棒性和公平的HAR）个性化的FL框架FedCHAR；通过聚类（利用用户之间的内在相似关系）提高模型性能的准确性、公平性、鲁棒性。 2 ......
《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》论文学习
一、Abstract 最先进的计算机视觉系统被训练用以预测一组预定的固定目标类别。这种受限的监督方式限制了它们的通用性和可用性，因为需要额外的标记数据来指定任何新的视觉概念。因此，直接从关于图像的原始描述文本中学习是一个有希望的替代方法，它利用了更广泛的因特网监督来源。 我们证明了预测哪个标题与哪张 ......
a-tree-select的使用案例
<a-tree-select :maxTagCount="6" @deselect="deSelectQueryDetailTreeData" @select="initQueryDetailTreeData" style="width: 270px" v-model:value="formStat ......