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[题解]CF1899D Yarik and Musical Notes
思路 暴力化简公式题。 假定 \(b_{i}^{b_j} = b_{j}^{b_{i}}\) 成立，那么有： \[2^{a_i \times 2^{a_j}} = 2^{a_j \times 2^{a_i}}\\ a_i \times 2^{a_j} = a_j \times 2^{a_i}\\ \ ......
初中英语优秀范文100篇-003 My ways of learning English
记忆树 1 As we all know, English is one of the most important languages in the world. 翻译 众所周知，英语是世界上最重要的语言之一 简化记忆 最重要的语言 句子结构 "as we all know"是一个引导从句的短语， ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Temporal Knowledge Graph Reasoning with Historical Contrastive Learning
会议：AAAI，时间：2023，学校：上海交通大学 摘要： 大多数时序知识图谱的推理方法高度依赖于事件的递归或周期性，这给推断与缺乏历史交互的实体相关的未来事件带来了挑战。本文提出一种新的基于历史对比学习训练框架的对比事件网络（CENET）的新事件预测模型。 1.CENET 学习历史和非历史依赖来区 ......
Chain-Of-Note：解决噪声数据、不相关文档和域外场景来改进RAG的表现
CoN要点 CoN框架由三种不同的类型组成，研究称之为阅读笔记。 上面的图像，类型(A)显示了检索到的数据或文档回答查询的位置。LLM仅使用NLG从提供的数据中格式化答案。 https://avoid.overfit.cn/post/1a108bbaf6c84b5fbc51554fefa222cd ......
「Note」CF 套题
散题 \(\color{royalblue}{CF840B}\) 神秘题，其实很显著，但没切出来。 考虑无解情况，因为无向边只能带来偶数个度数，所以总度数为奇数且无限制为 \(-1\) 的点时无解（因为有 \(-1\) 就可以调整为偶数）。可以证明在总度数为偶数时一定有解： 首先应该注意到总图连通， ......
Kotlin Notes - 3
Function parameters can have default values, which are used when you skip the corresponding argument. This reduces the number of overloads: fun read( ......
Learning to rank: from pairwise approach to listwise approach
目录概ListNetPermutation ProbabilityTop-k Probability Cao Z., Qin T., Liu T., Tsai M. and Li H. Learning to rank: from pairwise approach to listwise appr ......
《Fine-Grained Image Analysis with Deep Learning: A Survey》阅读笔记
论文标题 《Fine-Grained Image Analysis with Deep Learning: A Survey》 作者 魏秀参，南京理工大学 初读 摘要 与上篇综述相同： 细粒度图像分析（FGIA）的任务是分析从属类别的视觉对象。 细粒度性质引起的类间小变化和类内大变化使其成为一个具有 ......
CF1899 D Yarik and Musical Notes 题解
Link CF1899 D Yarik and Musical Notes Question 给出一个序列 \(a\) ，我们定义 \(b_i=2^{a_i}\) 求 \(b_i^{b_j}=b_j^{b_i} (i<j)\) 的个数 Solution 考虑化简式子 \[\begin{aligned ......
《Deep learning for fine-grained image analysis: A survey》阅读笔记
论文标题 《Deep learning for fine-grained image analysis: A survey》 作者 魏秀参，旷世研究院 初读 摘要 细粒度图像分析（FGIA）的任务是分析从属类别的视觉对象。 细粒度性质引起的类间小变化和类内大变化使其成为一个具有挑战性的问题。 本文旨 ......
Literature Survey Slides of Paper Learning Dexterous In-Hand Manipulation
This is the tutorial slides about a literature survey of paper Learning Dexterous In-Hand Manipulation. ......
《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》阅读笔记
论文标题 《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》 基于深度学习的细粒度对象分类和语义分割的综述 为什么是 “Object” 而不是 “image” 作 ......
GNN、GCN和GAT
GNN图神经网络 GNN的流程： 1.聚合 2.更新 3.循环 需要邻居来判断它，作为它自己信息的一个补足。 a,b,c可以手动设置，也可以通过训练得到。 进行一层GNN操作后得到的A的信息。 二层GNN就可以得到二阶邻居的信息，三层GNN就可以得到三阶邻居的信息。 包含了结构特征。 GCN图卷积神 ......
Human brain is awesome! (Transcripting notes and Practice my English writing
Copying may be valuable for learning math (see the story of Kunihiko Kodaira for more details), but always remember to copy with your heart - with you ......
Kotlin Notes - 2
Properties in Kotlin classes can be declared either as mutable, using the var keyword, or as read-only, using the val keyword. // full syntax for decl ......
Natural Image Reconstruction from fMRI using Deep Learning: A Survey
Natural Image Reconstruction from fMRI using Deep Learning: A Survey Zarina Rakhimberdina 1,3, Quentin Jodelet 1,3, Xin Liu 2,3,∗, Tsuyoshi Murata 1,3 ......
Dynamic Client Association for Energy-Aware Hierarchical Federated Learning
1 简单说明 这个文章是讲基于能量意识的动态用户选择， 在hfl的框架下。 因为边缘服务器到客户端这个层级存在着一些选择的关系。 发表在wcnc，一个c类会议上。 2 摘要 Abstract-Federated learning (FL) has become a promising solutio ......
通过时序和上下文对比学习时间序列表征《Time-Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting》(时间序列、时序表征、时态和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习)
现在是2023年11月14日的22:15，肝不动了，要不先回寝室吧，明天把这篇看了，然后把文档写了。OK，明天的To Do List. 现在是2023年11月15日的10:35，继续。 论文：Time-Series Representation Learning via Temporal and C ......
Reinforcement Learning Chapter 1
本文参考《Reinforcement Learning：An Introduction（2nd Edition）》Sutton. 强化学习是什么 传统机器学习方法可分为有监督与无监督两类； 有监督学习 > 任务驱动 无监督学习 > 数据驱动 强化学习则可看作机器学习的“第三范式” > 模拟驱动，具体 ......
RLHF · PBRL | 发现部分 D4RL tasks 不适合做 offline reward learning 的 benchmark
发现对于很多任务，（只要给出专家轨迹），将 reward 设为 0 或随机数，也能学出很好 policy，证明这些任务不适合用来评测 reward learning 的性能好坏。 ......
TRL(Transformer Reinforcement Learning) PPO Trainer 学习笔记
(1) PPO Trainer TRL支持PPO Trainer通过RL训练语言模型上的任何奖励信号。奖励信号可以来自手工制作的规则、指标或使用奖励模型的偏好数据。要获得完整的示例，请查看examples/notebooks/gpt2-sentiment.ipynb。Trainer很大程度上受到了原 ......
Kotlin Notes - 1
A class in Kotlin has a primary constructor and possibly one or more secondary constructors. // primary constructor class Person(val name: String) { v ......
A Learning Method for Feature Correspondence with Outliers读书笔记
A Learning Method for Feature Correspondence with Outliers 2022年 论文地址：A Learning Method for Feature Correspondence with Outliers | IEEE Conference Pub ......
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks论文笔记
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks 源码: github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork 背景： 主要解决图像中点之间的对应关系。 主要方法： 上图为该方法的 ......
Deep Learning：工业自动化和生产效率的变革者
Deep Learning 将改变工业。机器将能够完成那些需要人类智慧的工作。伴随着企业流程数字化和数据收集的发展，Deep Learning 的应用也将增加，使人类和机器之间的合作更加高效。这将彻底改变自动化和生产，实现更高效且更正确的决策流程以及更高的生产力，同时显著降低开发成本。 在我们的播客 ......
神经网络基础篇：关于 python_numpy 向量的说明（A note on python or numpy vectors）
关于 python_numpy 向量的说明 主要讲Python中的numpy一维数组的特性，以及与行向量或列向量的区别。并说一下在实际应用中的一些小技巧，去避免在coding中由于这些特性而导致的bug Python的特性允许使用广播（broadcasting）功能，这是Python的numpy程序 ......
2023CVPR_Spatial-Frequency Mutual Learning for Face Super-Resolution
一. Network：SFMNet 1.网络采用U-Net结构，其中SFMLM-i是不同分辨率的每层结构 2.SPB是空域分支，FRB是频域分支，分别经过FRB和SPB的两个分支信息经过FSIB分支进行信息的融合 3. FRB结构： class FreBlock9(nn.Module): def _ ......
Checkerboard Context Model for Efficient Learned Image Compression
目录AbstractIntroductionPreliminary 初步介绍Variational Image Compression with Hyperprior(超先验变分图像压缩)Autoregressive Context(自回归上下文模型)Parallel Context Modelin ......
分享一个项目：`learning_go_plan9_assembly`， 学习 golang plan9 汇编
作者:张富春(ahfuzhang)，转载时请注明作者和引用链接，谢谢！ cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 近期在学习 golang plan9 汇编，总算基本做到了手写汇编，并整理了很多笔记。 plan9 汇编的资料少，难学，难用。可能也有想学习汇编的人会遇到与我 ......
Learn DevOps-第一章：Introduction
Introduction DevOps的定义有很多种，AWS对其定义如下： “DevOps is the combination of cutural philosophies, practices, and tools that increases an organization's abilit ......