improvements optimization combining muesli
SHARPNESS-AWARE MINIMIZATION FOR EFFICIENTLY IMPROVING GENERALIZATION论文阅读笔记
Intro 在训练集上最小化损失很可能导致泛化性低，因为当今模型的过参数化会导致training loss的landscape异常复杂且非凸，包含很多local/global minima，因此优化器的选择至关重要。loss landscape的几何性质（特别是minima的flatness）与泛化 ......
An improved LSTM-based model for identifying high working intensity load segments of the tractor load spectrum
一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目： “基于改进 lstm 的拖拉机载荷谱高工作强度载荷段识别模型” (pdf) “An improved LSTM-based model for identifying high working in ......
基于融合语义信息改进的内容推荐算法。Improved content recommendation algorithm integrating semantic information.
引言 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。每天一篇论文，做更好的自己。 本文读的这篇论文为发表于2023年5月28日的一篇名为《基于融合语义信息改进的内容推荐算法》（基于融合语义信息改进的内容推荐算法）的文章，文章主要介绍了基于内容的推荐技术在电子商务和教育领域的广泛应用，以及传统基于内容推荐技术在语义 ......
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 ......
gurobipy: Gurobi Optimizer is a mathematical optimization software library for solving mixed-integer linear and quadratic optimization problems
Project description The Gurobi Optimizer is a mathematical optimization software library for solving mixed-integer linear and quadratic optimization p ......
Latest Service Advisor v3 Machine Interface Kit: Optimize Your John Deere Service Experience
In the world of agriculture and construction equipment, John Deere has established itself as a trusted and reliable brand. To ensure that your John De ......
初中英语优秀范文100篇-048My English Has Improved-我的英文水平提高了
PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW048 记忆树 1 When I entered junior middle school,there were so many subjects that I had to stay up every night to review what I had l ......
洛谷 P9061 [Ynoi2002] Optimal Ordered Problem Solver
洛谷传送门 QOJ 传送门 考虑操作了若干次，所有点一定分布在一个自左上到右下的阶梯上或者在这个阶梯的右（上）侧。此处借用 H_W_Y 的一张图： 考虑如何计算答案。对于一次询问 \((X, Y)\)，如果它在阶梯左下方不用管它，否则考虑容斥，答案即为 \(x \ge X, y \ge Y\) 的点 ......
CF1916G Optimizations From Chelsu 题解
Optimizations From Chelsu 题意 给定 \(n\) 个结点的树，边有正整数边权 \(w_i\)。定义 \(len(u,v)\) 表示 \(u\) 到 \(v\) 的路径的边数，\(\gcd(u,v)\) 表示 \(u\) 到 \(v\) 的路径上所有边权的 \(\gcd\)， ......
【五期李伟平】CCF-B（TFS'23）Consensus Reaching Process With Multiobjective Optimization for Large-Scale Group Decision Making With Cooperative Game
Peng Wu, Fengen Li, Jie Zhao, et al. Consensus Reaching Process With Multiobjective Optimization for Large-Scale Group Decision Making With Cooperativ ......
初中英语优秀范文100篇-041Computer Improves My English Study-电脑有助于我英语学习
PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW041 记忆树 1 Nowadays, we cannot live without computers for one day. 翻译 现在，我们一天都无法离开电脑。 简化记忆 电脑 句子结构 1Nowadays是副词，表示“现在”，作状语。 2we can ......
GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读
背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式： 1. 第一阶段 pre-training，在海量文本上训练，无需label，根据前k-1个词预测第k个单词是什么，第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识，模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning，让模型能适应不同的任务，提 ......
TensorIR: An Abstraction for Automatic Tensorized Program Optimization
Abstract 在多种多样的设备上部署深度学习模型是一个重要的话题，专用硬件的蓬勃发展引入了一系列加速原语和多维张量计算方法。这些新的加速原语和不断出现的新的机器学习模型，带来了工程上的巨大挑战。本文提出了TensorIR，是为了优化这些有张量计算原语的张量化程序而设计的编译器抽象。TensorI ......
（15-418）Lecture 5 Performance Optimization Part 1 Work Distribution and Scheduling
高性能编程的三个目标： 执行单元的负载均衡 减少线程、进程间的交流 减少额外开销 尽量先实现一个最简单的解决方案，之后对其扩展以提高性能。 Balancing the workload 理想情况下，所有处理器在整个程序执行期间都忙于计算。 根据Amdahl定律，程序中的串行部分的比例对最大加速比有很 ......
【Optimization in Operations Research 运筹学】牛顿法、高斯牛顿法、拟牛顿法与BFGS与为什么H要正定牛顿法亮点与弊端
牛顿法 \(F(x+\Delta x)=F(x)+F'(x)\Delta x+\frac{1}{2}F''(x)\Delta x^2\) 泰勒展开之后保留二次项 然后对展开式再进行求导 令导数等于0 直接得到前进的步长和方向 即\(Hx = b\)这里的\(x\)就是牛顿法求解的前进步长和方向。 如 ......
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer: ViT中的位置编码
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer * Authors: [[Kan Wu]], [[Houwen Peng]], [[Minghao Chen]], [[Jianlong Fu]], ......
《convex optimization》——Stanford University open class
20231215 1. Introduction mathematical optimization least-squares and linear programing convex optimization exapmle course goals and topics nonlinear o ......
ClickHouse中select final和optimize table final的区别
ClickHouse中select final和optimize table final的区别 使用 OPTIMIZE TABLE FINAL 该语句会对表的数据部分进行计划外的合并，通常不建议使用。见官档：传送门 而在select中当 FINAL 被指定，ClickHouse会在返回结果之前完全合 ......
CodeForces 1508F Optimal Encoding
洛谷传送门 CF 传送门 考虑暴力，就是对于一对满足 \(a_u < a_v\) 的边 \(u \to v\)，如果任意一个区间包含 \([\min(u, v), \max(u, v)]\)，就将 \(u \to v\) 加入 DAG，然后做 P6134 [JSOI2015] 最小表示，就是判断是否 ......
Performance Improvements in .NET 8 & 7 & 6 -- Thread【翻译】
线程 .NET 的最近版本在线程、并行、并发和异步等方面做出了巨大的改进，例如 ThreadPool 的完全重写（在 .NET 6 和 .NET 7 中），异步方法基础设施的完全重写（在 .NET Core 2.1 中），ConcurrentQueue 的完全重写（在 .NET Core 2.0 中 ......
Dependency injection framework -- Decoupled packages example (multiple containers) -- ADD DIP IMPROVEMENT
Dependency injection framework https://python-dependency-injector.ets-labs.org/index.html Dependency Injector is a dependency injection framework for ......
[ARC164E] Segment-Tree Optimization 题解
题目链接 题目链接 题目解法 一个自认为比较自然的解法 这种一段序列切成两部分的问题首先考虑区间 \(dp\) 令 \(f_{l,r}\) 为 \([l,r]\) 能构成的最小深度，\(g_{l,r}\) 为在 \(f_{l,r}\) 最小的情况下最少的最大深度的点的个数 转移枚举 \(k\) 即可 ......
LPI-IBWA: Predicting lncRNA-protein interactions based on an improved Bi-Random walk algorithm
LPI-IBWA: Predicting lncRNA-protein interactions based on an improved Bi-Random walk algorithm Minzhu Xie 1, Ruijie Xie 2, Hao Wang 3 Affiliations exp ......
B4185. LPI-IBWA:Predicting lncRNA-protein Interactions Based on Improved Bi-Random Walk Algorithm
B4185. LPI-IBWA:Predicting lncRNA-protein Interactions Based on Improved Bi-Random Walk Algorithm Minzhu Xie1, Hao Wang1 and Ruijie Xi1 1Hunan Normal ......
Combined Annotation-Dependent Depletion (CADD)
The resulting CADD scores are expressed as a measure of deleteriousness (selection pressure bias) for single‐nucleotide variants (SNVs) and small inde ......
【题解】CodeForces 686E Optimal Point
传送门：https://codeforces.com/contest/686/problem/E 前言：本题解来源于作者某天晚上和一位朋友的发电内容（没错，这个作者直接把自己和朋友发电时发的话用markdown排了一下，传上来了），当时本来就比较口语化，加上作者的做法又实在太过离谱，因此可能语言表述 ......
关于企业级 Web 应用搜索引擎优化(Search Engine Optimization)的一些工作经验分享
笔者之前的社区文章，分享了自己在日常工作中从事企业级 Web 应用开发的一些工作体会： 企业级 Web 应用里使用 CSS 调整应用外观的一些例子 谈谈企业级 Angular 应用的二次开发 - 基于 Angular Component 替换的 Extensibility 支持案例介绍 所谓企业级前 ......
Graph Neural Networks with Learnable and Optimal Polynomial Bases
目录概符号说明MotivationFavardGNN代码 Guo Y. and Wei Z. Graph neural networks with learnable and optimal polynomial bases. ICML, 2023. 概 自动学多项式基的谱图神经网络. 符号说明 \ ......
Improving Computer Vision Accuracy using Convolutions
Improving Computer Vision Accuracy using Convolutions 在前面的课程中，你们了解了如何使用包含三层的深度神经网络（DNN）进行时装识别，这三层分别是输入层（数据的形状）、输出层（所需输出的形状）和隐藏层。你试验了不同大小的隐藏层、训练epoch ......
【论文阅读】Improving language understanding by generative pre-training
原始题目：Improving language understanding by generative pre-training 中文翻译：通过生成预训练提高语言理解能力 发表时间：2018年 平台：Preprint 文章链接：https://www.mikecaptain.com/resource ......