experience selective lifelong learning
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 ......
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 ......
初中英语优秀范文100篇-012 My Experience of Being a Volunteer - 我的一次志愿者经历
PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW012 记忆树 1 Last year , I paid avisit to the home for the aged with my classmates as volunteers. 翻译 去年，我和我的同学作为志愿者去老年人之家探望了老人们。 简化记忆 ......
论文：Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing Using Machine Learning Algorithms in Tropical Highlands of Ethiopia
水刊，中科院都没有收录。不属于sci。 吃一堑长一智，以后先看属于哪个期刊的。总是忘记。 期刊：Hydrology 浪费时间，啥也没有，没有创新点，就一点点的对比工作量。 “Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing ......
Mysql - Error 1055: Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'user.nickname' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause
编写SQL时需要如下错误，即出现错误 ERROR 1055，SELECT列表不在GROUP BY语句内且存在不函数依赖GROUP BY语句的非聚合字段'edusassvc.u.nickname',这是和sql_mode=only_full_group_by不兼容的（即不支持）。 分析问题 1)原理层 ......
el select 选项多列，换行，表格，数据量大，全部显示，自定义el-select，el-select插入表格
1、效果图： 2、实现： 自定义下拉框内容，采用radio或checkbox作为选项绑定值 <template> <el-select v-model="selectValue" v-bind="$attrs" clearable> <!-- 隐藏的option组件，展示下面的插槽 --> <el- ......
CA-TCC: 半监督时间序列分类的自监督对比表征学习《Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification》(时间序列、时序表征、时间和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习、TS-TCC的扩展版)
现在是2023年11月27日，10:48，今天把这篇论文看了。 论文：Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification GitHub：https://g ......
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 ......
Can Pre-Trained Text-to-Image Models Generate Visual Goals for Reinforcement Learning
概述 Learning form the Void (LfVoid) 根据给定的language instruction对observation进行appearance-based and structure-based修改得到goal images，为RL提供奖励信号。提升了example-bas ......
Computer vision: models, learning and inference
http://www.computervisionmodels.com/ 13.2.3 SIFT detector SIFT 尺度不变特征转换 s a second method for identifying interest points 一个尺度和对应兴趣点定位 14 15 16 ......
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 ......
JQuery获取select点击option的data-*属性
<option value="33333" data-socketid="1111" data-numnew="22222">4444</option> $(document).on('change', '#institute-select', function () { // 这里是重点，使用at ......
Federated Learning005
联邦学习——笔记005 2023.11.27周一，最近支原体肺炎高发。研一上课结了一部分，赶紧看论文。 时隔大半年，今天开始学习联邦学习的大综述————Advances and Open Problems in Federated Learning（联邦学习中的最新进展和开放问题） Introduc ......
offline RL | BCQ：学习 offline dataset 的 π(a|s)，直接使用 (s, π(s)) 作为 Q learning 训练数据
① 使用 VAE 建模 offline dataset 的 π(a|s)，② 添加一个可以学习的 action 扰动 ξ，③ 用 (s, a=π(s)+ξ, r, s') 做 Q-learning。 ......
vue2+element 多选框多选时不换行（el-select组件）调整为鼠标左右滑动查看
1 <el-select v-model="name" multiple placeholder="请选择" > 2 <el-option label="A" value="a"></el-option> 3 <el-option label="B" value="b"></el-option> 4 ......
Java learning Day2 常量 变量 运算符 Scanner 方法 数组
常量 ： 字面值常量（直接写值的常量）+自定义常量 变量： long型变量后必须加L; 小数字面值常量默认double 若用float需加F； 变量强转：小的会自动转成大的 float虽然只有4个字节 但是比所有整型的取值范围都大 浮点型有精度问题 表达式类型提升： 如果表达式当中存在多种数据类型 ......
Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (5)
Qualitative Results如下图所示: ......
Learning Graph Filters for Spectral GNNs via Newton Interpolation
目录概符号说明MotivationNewtonNet代码 Xu J., Dai E., Luo D>, Zhang X. and Wang S. Learning graph filters for spectral gnns via newton interpolation. 2023. 概 令谱 ......
Java Learning Day1 关键字、标识符、注释、变量
其实之前也学习过两个月的JAVA，跟着淘宝上买的王道Java课，每天看了1day，整个过程下来感觉什么都没有掌握，所以现在就打算重新学一次，从最开始的关键字开始，也就开通了博客，希望这次学习可以多多掌握一些吧。 关键字：小写、含有特殊含义的单词 标识符：方法名、类名、参数名、变量名（英文、不用拼音） ......
mysql select 多条数据uuid()重复问题解决
CONCAT(SUBSTRING(MD5(UUID()),1,8),'-',SUBSTRING(MD5(UUID()),8,4),'-',SUBSTRING(MD5(UUID()),12,4),'-',SUBSTRING(MD5(UUID()),16,4),'-',SUBSTRING(MD5(UUI ......
Joint Autoregressive and Hierarchical Priors for Learned Image Compression
abstruct 最近的图像压缩模型基于自编码器，学习近似可逆的映射（从像素到量化的可逆表示），这些与熵模型（潜在表示的先验）结合，可以与标准算术编码算法一起使用产生压缩比特流。与简单的全因子先验相比，分层熵模型可以利用更多潜变量中的结构，从而在保存端到端优化的同时提高压缩性能。众所周知，自回归模型 ......
修改el-input el-select 默认hover focus样式
:deep(.el-input) { --el-input-text-color: #1e2230; --el-input-border: #1e2230; --el-input-hover-border: #1e2230; --el-input-focus-border: #1e2230; --e ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Learn from Relational Correlations and Periodic Events for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：国防科技大学 摘要： 之前模型存在的问题：未能利用快照内结构信息的关系之间的语义相关性与快照间时间交互沿时间轴的周期性时间模式。 本文的工作：提出了一种新的推理模型（RPC）；它通过两个新的通信单元，即关系通信单元(RCU)和周期通信单元(PCU)，充分挖掘关 ......
postgresql中执行select查询语句卡住问题的处理
1、问题描述 研发环境搭建的分布式的数据库Tbase。Tbase本质上是基于postgresql-xl创建的分布式数据库。 昨天，研发的同事反馈，这个数据库中，对某个表执行select查询的时候，都是卡住的。 客户端一直没有影响。 2、问题分析 我这边通过pg的客户端进行连接，发现除了这个表，其他的 ......
golang select
golang select是多 channel 并行的利器 不要拿 switch 和 select 比，根本不是一个东西好嘛，差不少，只是名字稍微有点像 前置操作 golang 对 select 做了一些优化 select 结构体为空 当 select 里面为空的时候会直接 panic 只有一个 c ......
select函数的用法和原理
Linux 上的 select 函数 select 函数用于检测在一组 socket 中是否有事件就绪。事件分为以下三类： 读就绪事件 在 socket 内核中，接收缓冲区中的字节数大于或等于低水位标记 SO_RCVLOWAT，此时调用 recv 或 read 函数可以无阻塞地读该文件描述符，并且返 ......
论文阅读笔记：Revisiting Prototypical Network for Cross Domain Few-Shot Learning
标题：重新审视用于跨领域少样本学习的原型网络 研究背景： 问题背景：原型网络是一种流行的小样本学习方法， 其网络简单而直观，对于小样本学习问题有着较好的表现，尤其是在图像分类等领域。 存在问题：然而，当推广到跨领域的少样本分类任务时，其性能出现了大幅度下降，这严重限制了原型网络的实用性。 研究动机： ......
Maybatis-Plus 数据库查询 lambdaQuery和mapper中EQ、NE、GT、LT、GE、LE、select、like、in、leftjoin的用法及详解
Maybatis-Plus lambdaQuery和mapper中EQ、NE、GT、LT、GE、LE的用法及详解 实体 当前实体如下，后续代码示例都用该实体； @Data @TableName("user_info") @ApiModel(value = "UserInfo对象", descript ......