expression learning regular new
webdriver.Chrome New API
The webdriver.Chrome APIs are simplified in the latest version of Selenium, and both find_element_by_() and find_elements_by_() methods. We can fix th ......
CF1284E New Year and Castle Construction
New Year and Castle Construction Luogu CF1284E 题目描述 给定大小为 \(N\) 的点集 \(S\)。保证点集中的任意三点不共线，且不存在重复的点。 设 \(f(p)\) 表示满足如下条件的 \(S\) 的四元子集 \(T\) 的个数： \(T \sub ......
《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 ......
【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 ......
新乡New York 内乡 inner city
名字起得非常谦虚 内乡的名字是怎么来的呢？内乡古称中乡县，因处于南乡与北乡之间而得名。然而到了隋代，为了避免文帝杨坚父杨忠名讳，因“中”和“忠”同音，与“内”意思相近，所以改中乡为内乡。隋代同年废郦县，建菊潭县（县治在内乡的郦城），因境内是药用菊花的发源地，并由菊花潭而命名。 内乡县隶属于南阳市，位 ......
基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用 Application of graph auto-encoders based on regularization in recommendation algorithms
引言 看过的每一篇文章，都是对自己的提高。不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，积少成多，做更好的自己。 本文基于2023年4月6日发表于SCIPEERJ COMPUTER SCIENCE（PEERJ计算机科学）上的一篇名为《基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用》（Application of ......
LABVIEW - Signal Express 使用笔记
1、LABVIEW 套件中 Signal Express 软件 控制 示波器 MDO3024 进行连续采样 2、参数设置时，通道电压是刻度的8倍 时间是刻度的10倍 3、采集效果如下 ......
【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 ......
8new和delete
new和delete new和malloc区别，delete和free区别 malloc和free，是C的库函数；new和delete，是运算符。 new不仅内存开辟，还能做内存的初始化，返回指针，如果开辟失败，抛出异常bad_alloc，而不是返回空指针；malloc只能进行内存开辟，返回指针，如 ......
AtCoder Regular Contest 138
比赛链接 A - Larger Score 将一个 \(i\) 交换出前 \(K\) 个并将一个 \(j\) 交换进前 \(K\) 个需要的次数是 \(j-i\)。 于是只需要对于每个 \(j>K\) 找最大的 \(i\le K\) 使得 \(A_i<A_j\)。 B - 01 Generation ......
Happy New Year! 2024 第一题
A. Theatre Square time limit per test1 second memory limit per test256 megabytes inputstandard input outputstandard output Theatre Square in the capit ......
元旦应该讲“新年快乐”，英语叫：Happy new year！ 春节叫“新春快乐”英语叫：Happy Spring Festival
那道理是元旦应该讲“新年快乐”，英语叫：Happy new year！ 春节叫“新春快乐”英语叫：Happy Spring Festival 新年快乐与新春快乐的区别：一、“新春快乐”，不能说“新年快乐”新春是指初春，早春；尤指春节过后的一二十天.新年是指一年之始，指元旦及其后的几天，旧按农历，今亦 ......
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 ......
【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 ......
对Java中new关键字的理解
在编写Java程序中，最常用的就是new，那么new这个关键字到底做了什么（目前的理解，后续再补充） 在Java中，new关键字用于创建对象的实例。当使用new关键字时，它会在堆内存中为对象分配空间，并调用对象的构造方法来初始化对象的状态。相当于分配了一个内存地址，每new一个就有一个新地址， 当使 ......
【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 ......
【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 ......
FileOutputStream第二个参数怎么理解 默认第二个参数是false，表示不追加，每次new对象都会清空之前的内容创建新的内容，ture表示在之前的基础上追加内容
FileOutputStream第二个参数怎么理解 new FileOutputStream(“b.txt”,true); 默认第二个参数是false，表示不追加，每次new对象都会清空之前的内容创建新的内容，ture表示在之前的基础上追加内容 比如，以下代码执行两次，结果是dfdf,如果是fals ......
Go语言make与new函数区别
Go语言make与new方法区别 在 Go 语言中，有两个比较雷同的内置函数，分别是 new 和 make 方法，其主要用途都是用于分配相应类型的内存空间。 基本特性 make 在 Go 语言中，内置函数 make 仅支持 slice、map、channel 三种数据类型的内存创建，其返回值是所创建 ......
面试题：python中__new__和__init__的区别
在Python中，__new__和__init__都是对象创建和初始化过程中的特殊方法，但它们在功能和用途上有一些重要的区别。 ·_new__：这个方法用于创建并返回一个新的对象实例。也就是说，它实际上是创建对象的过程。 ·__init__：这个方法用于初始化新创建的对象。也就是说，它用于设置对象的 ......
New！DevExpress WPF v23.2系统环境配置要求
DevExpress WPF 拥有120+个控件和库，将帮助您交付满足甚至超出企业需求的高性能业务应用程序。通过DevExpress WPF能创建有着强大互动功能的XAML基础应用程序，这些应用程序专注于当代客户的需求和构建未来新一代支持触摸的解决方案。 无论是Office办公软件的衍伸产品，还是以 ......
Understanding q-value and FDR in Differential Expression Analysis
Understanding q-value and FDR in Differential Expression Analysis Daqian Introduction to q-value and FDR In differential gene expression analysis, res ......
【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. ......
New About Me
你好。 这个博客又双叒叕被重新启用了，这次的原因是同学们陆续转投 cnblogs，不重新启用的话我将会变成时代的眼泪。 关于我的用户名，现在用的三个分别是：Kowenxrz、KxwenOrz、Opuntia9622。 这三个用户名的意思分别是：我的英文名 + 我的姓名首字母缩写、第一个用户名其中两个 ......
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 ......
《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。 ......
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 ......
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 ......
【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 ......