gnn-learning-notes learning notes gnn
learn to js
Certainly! Here are some book and video recommendations to help you learn JavaScript: "JavaScript: The Good Parts" by Douglas Crockford - This book is ......
迁移学习（PCL）《PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization》
论文信息 论文标题：PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization论文作者：论文来源：论文地址：download 论文代码：download引用次数： 1 前言 域泛化是指从一组不同的源域中训练一个模型，可以直接推广到不 ......
Deep Transfer Learning综述阅读笔记
这是一篇linkedin发表的深度迁移学习综述, 里面讲了一些对于search/recommend system中的迁移学习应用. 有不少指导性的方法, 看完后摘录出来 对于ranking方向的TL, 主要有两种transfer方式: Model transfer 对于参数量非常大的预训练模型, F ......
ChatGPT — Release Notes
ChatGPT — Release Notes The latest update for ChatGPT Written by Natalie. Updated yesterday Release notes (March 23) We are announcing experimental su ......
JAVAWEB-NOTE08-request&response
#request与response对象简介 Request:获取请求的数据 Response:设置响应数据 @WebServlet(value = "/demo3") public class servletdemo3 extends HttpServlet { @Override protecte ......
how to learn C++?
Here are some steps to learn C++: Learn the basics: Start with the basics of C++, including variables, data types, control structures, loops, and func ......
指针常量和常量指针_C++_Learning1
怎么读？ 遇到 "*" 读指针，遇到 "const" 读常量 一、指针常量 //指针常量——指针(也就是它存储的地址)是一个常量，所以其值不能修改，但指向的内容可以修改 int a = 10, b = 20; int* const ch = &a; //ch = &b; //其值不能修改 *ch = ......
Learning Action Completeness from Points for Weakly-supervised Temporal Action Localization概述
1.针对的问题 在弱监督时序动作定位领域提出了一些帧监督的方法，但是由于标签稀疏性，现有的工作无法学习动作的完整性，动作预测零碎，导致在高IoU阈值的情况下表现较差。作者试图通过生成密集的伪标签，为模型提供完整性指导。 2.主要贡献 •引入了一个新的框架，其中生成了密集的最优序列，以在点监督设置下为 ......
从 Git 提交历史生成 Release Note
发布软件时写 Release Note 算是常规操作，但每次从头手打也有点累，可以考虑从 Git 的提交历史中自动生成。 Git 提交信息一般是三段式结构，段落之间使用空行隔开： <subject> // 空行 <body> // 空行 <trailers> subject 和 body 自不必多说 ......
CVPR论文解读《Learning To Count Everything》
密集场景下的目标检测与计数 ———CVPR论文解读《Learning To Count Everything》 计数是我们经常会碰到的问题，使用最贴近我们生活实际的情景举例。例如统计上课已到教室的人数，或者统计货架上的物品数量、统计书架上的书本数。在比较密集的情况下，通过人工计数是非常麻烦的，但如果 ......
02.Deep Reinforcement Learning for Quantitative Trading Challenges and Opportunities
Deep Reinforcement Learning for Quantitative Trading Challenges and Opportunities 量化交易的深度强化学习：挑战与机遇 IEEE 背景 量化交易：量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资 ......
tv pine learning type system
类型系统分类 form type The form expresses when a value is known. The type denotes the nature of a value. form 要表达的是当值是知道的（比如常量，或者用户输入决定，而且后续就不变了） type 强调的是值 ......
Learning with Mini-Batch
在机器学习中，学习的目标是选择期望风险$R_{exp}$(expected loss)最小的模型，但在实际情况下，我们不知道数据的真实分布（包含已知样本和训练样本），仅知道训练集上的数据分布。因此，我们的目标转化为最小化训练集上的平均损失，这也被称为经验风险$R_{emp}$(empirical l ......
Debiased Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Representations 论文精读
ACL2022-long paper 原文地址 1. 介绍(Introduction) 问题: 由PLM编码得到的句子表示在方向上分布不均匀, 在向量空间中占据一个狭窄的锥形区域, 这在很大程度上限制了它们的表达能力. 已有的解决办法: 对比学习. 对于一个原句, 构造他的正例(语义相似的句子)和负 ......
联邦GNN综述与经典算法介绍
联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质... ......
迁移学习（MixMatch）《MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning》
论文信息 论文标题：MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning论文作者：David Berthelot, Nicholas Carlini, Ian Goodfellow, Nicolas Papernot, Avital Ol ......
迁移学习（JDDA） 《Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation》
论文信息 论文标题：Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation论文作者：Chao Chen , Zhihong Chen , Boyuan Jia ......
【Surface Detection】Segmentation-Based Deep-Learning Approach for Surface-Defect Detection
物体表面缺陷检测现状 传统机器学习局限性 传统机器学习方法对于特定的算法只能解决特定的问题，不够灵活，无法快速适应新产品； 不同的问题有不同的特征，当需要解决新问题时，需要重新设计特征，开发周期长； 深度学习遇到的问题 训练数据数量需求大； 标注精度、耗时需求严格； 计算能力需求高。 该篇paper ......
IDEA中给源码添加自己注释——private-notes插件安装使用
一、前言 我们在空闲之余喜欢研究一些经典框架的源码，发现没办法把自己的注释添加上。 会给出提示：File is read-only 很烦，但是为了安全考虑也是没有办法的！ 这是一个大佬就写了一个IDEA插件，让我们摆脱了这个烦恼！也不会耽误执行！ 一起安装使用起来哈！！ 二、安装插件 找到设置输入： ......
Relational Learning with Gated and Attentive Neighbor Aggregator for Few-Shot Knowledge Graph Completion 小样本知识图谱补全论文解读
小样本知识图补全——关系学习。论文利用三元组的邻域信息，提升模型的关系表示学习，来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括：GAT（图注意力神经网络）、TransH、SLTM、Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)。 论文地址：https://arxiv.org ......
【机器学习】李宏毅——Unsupervised Learning
读这篇文章之间欢迎各位先阅读我之前写过的线性降维的文章。这篇文章应该也是属于Unsupervised Learning的内容的。 Neighbor Embedding Manifold Learning（流形学习） 在实际的数据中，很可能会存在这一种分布： 左边这个分布可以看成原先在二维平面上的分布 ......
论文解读（PCL）《Probabilistic Contrastive Learning for Domain Adaptation》
论文信息 论文标题：Probabilistic Contrastive Learning for Domain Adaptation论文作者：Junjie Li, Yixin Zhang, Zilei Wang, Keyu Tu论文来源：aRxiv 2022论文地址：download 论文代码：do ......