high-performance performance generating learning
Online Learning
Online Learning 1.网上学习比较普遍 2. 产生这种现象的原因 3. 这种现象可能带来的影响 参考范文： Online Learning Perhaps there is something you don't know how to doTTn the past, you migh ......
2023ICCV_FSI Frequency and Spatial Interactive Learning for Image Restoration in Under-Display Cameras
三. Network 1. 2. FLB： 没看懂是怎么分离的水平和竖直方向 3. SLB：每一层保留一半的通道特征用于细化，其余的在特征重构后输出（没看懂）。 Multi-distillation Network 超分辨网络的Multi-distillation Network(2019ACMMM ......
[论文速览] Randomized Quantization@ A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning
Pre title: Randomized Quantization: A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning accepted: ICCV 2023 paper: https://arxiv.org/abs ......
【scikit-learn基础】--『数据加载』之玩具数据集
机器学习的第一步是准备数据，好的数据能帮助我们加深对机器学习算法的理解。 不管是在学习还是实际工作中，准备数据永远是一个枯燥乏味的步骤。scikit-learn库显然看到了这个痛点，才在它的数据加载子模块中为我们准备了直接可用的数据集。 在它的数据加载子模块中，提供了6种直接可用来学习算法的经典数据 ......
The importance of learning basic skills
参考范文1 The Importance of Reading Literature Literature is acknowledged as the most precious product of human civilization and wisdom, especially by our ......
Generative-Contrastive Graph Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 首先介绍了一下GCL的一些缺点，GCL是通过数据增强来构造对比视图，然后通过最大化对比视图之间的互信息来提供自监督信号。但是目前的数据增强技术都有着一定的缺点 结构增强随机退出节点或边，容易破坏用户项目的内在本质 特征增强对每个节点施加相同的尺度噪声增强，忽略的节点的独特特征 所以 ......
乘风破浪，遇见生成式人工智能(Generative AI)洪流之初学者入门课程，十二章系列By微软云技术布道师团队
课程资源 https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners 课程学习环境设置 Fork课程仓库到自己的账号 https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork 点击 ......
Java Learning Day4 面向对象基础
初始化顺序：默认初始化 显示初始化 构造器初始化（单参先执行） 有内部类加载的话，在显式赋值之后，就进行新的加载 Static 静态变量：静态成员变量属于类的，完全不需要创建对象使用。 private：同类中 缺省：同一包中 protected：不同包子类 public：不同包 只有成员变量可以用权 ......
克莱·汤普森的合同， 你再也不是那个hero. learning area 和 performance area
从23年6月就开始了拉锯谈判，要价格5年2.3亿，4年2亿，到4年1.6亿，勇士一直报价4年1亿到1.2亿，到了11月底的第七次谈判，勇士只报价4年5500万。结合了克莱在23-24新赛季的表现，这价格可以说是没有溢价了，这合同谈判有些期权的影子，合同是买未来的performance，时间价值的溢价 ......
【scikit-learn基础】--概述
Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库，它提供了大量的机器学习算法和工具，方便用户进行数据挖掘、分析和预测。 Scikit-learn是基于另外两个知名的库 Scipy 和 Numpy的，关于 Scipy 和 Numpy 等库，之前的系列文章中有介绍： Scipy 基础系列 ......
Python报错：performance hint: av/logging.pyx:232:5: the GIL to be acquired
参考： https://stackoverflow.com/questions/77410272/problems-installing-python-av-in-windows-11 https://github.com/PyAV-Org/PyAV/issues/1177 报错信息： C:\Win ......
Java Learning Day3 数组
System.out.print; System.out.println;每输出一次就会换行 Integer.parseInt 字符串转int Double.parseDouble 字符串转double 数组 存储结构连续，存储元素类型相同，随机访问 JVM JVM栈：JVM栈正是java中方法执行 ......
【LLM】A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance
本文成文于11月底，openai devday之后 背景：OpenAI最近放出了Devday的闭门会视频，其中"A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance"(精进大型语言模型性能的各种技巧)是非常有价值的，本文对这次分享做摘要。 视频： ......
TensorFlow-深度学习预训练模型的使用方法讲解（TensorFlow-Explanation on how to use deep learning pre-trained models）
在运用深度学习模型时，掌握运用预训练模型的方法是必不可少的一步。为什么要使用与训练的模型，原因归纳如下： （1）使用大量高质量的数据（如 ImageNet 是普林斯顿大学与斯坦福大学所主导的项目）又加上设计较复杂的模型结构（如ResNet模型高达150层）设计出来的模型，准确率会大大提高。 （2）可 ......
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 ......
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 ......
论文：Predicting the performance of green stormwater infrastructure using multivariate long short-term memory (LSTM) neural network
题目“Predicting the performance of green stormwater infrastructure using multivariate long short-term memory (LSTM) neural network” (Al Mehedi 等, 2023, ......
Python——第四章：生成器(generator)
生成器(generator): 生成器的本质就是迭代器 创建生成器的两种方案: 1. 生成器函数 2. 生成器表达式 生成器函数 生成器函数中有一个关键字yield 生成器函数执行的时候, 并不会执行函数, 得到的是生成器. yield: 只要函数中出现了yield. 它就是一个生成器函数 作用: ......
ES6 Generator
Generator Generator 函数是一个状态机，封装了多个内部状态。 执行 Generator 函数会返回一个遍历器对象，返回的遍历器对象可以依次遍历 Generator 函数内部的每一个状态。 函数特征：1. function 关键字与函数名之间有一个星号。2. 函数体内部使用 yiel ......
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 ......
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。 ......
MySQL8.x 中 performance_schema 下 processlist表的说明
MySQL8.x 中 performance_schema 下 processlist表的说明 最近在研究一个MySQL数据库的监控相关功能的系统的实现，因此专门研究了一下processlist表。processlist表为MySQL的核心表之一。MySQL processlist 表示当前由服务器 ......