information潜在potential modeling
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 ......
参数 server_id 的潜在重要性
一般情况下，server_id 被设置为一个随机数字，只是与其他副本上配置的数字不同，而且一旦设置好，以后一般就不会再查看或更改，通常这没什么问题，但如果忽略了 server_id，就可能导致在下面描述的恢复场景中出现不必要的事务跳过。 假设我们有以下拓扑结构： db2 - primary - se ......
渗透测试，找出各种潜在的漏洞
渗透测试 针对企业安全系统，以合宜价格并多元化黑客攻击手法及思维尝试入侵该企业的网站和信息系统的渗透测试服务，目的是找出各种潜在的漏洞，验证企业的数据是否可被窃取或破坏，评估信息系统的安全性是否有需要加强。 产品优势 多元化攻击手法 针对不同漏洞提供多元攻击手法 项目支持全面 一次性测试 + 复测 ......
TF-VAEGAN：添加潜在嵌入(Latent Embedding)的VAEGAN处理零样本学习
前面介绍了将VAE+GAN解决零样本学习的方法：f-VAEGAN-D2，这里继续讨论引入生成模型处理零样本学习（Zero-shot Learning, ZSL）问题。论文“Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-S ......
5 Anonymous Informant
题目大致就是让你判断有没有一个a数组，选一个定点向左循环x次，这样的操作一个k次，能变成给定的b数组 其实这样的题目是死的，你要做的只不过是不断的倒推。 当你找不到一个可以操作的定点，说明是不行。 因为k很大不可以循环1e9次的，说明这个题目一定要缩小k的范围。这其中有一个思想就是如果模拟到了同一个 ......
【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 ......
《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。 ......
信息与通信技术（ICT，information and communications technology）
ICT人，你真的知道什么是ICT嘛？ 一树网络实验室 关注她 8 人赞同了该文章 随着各行各业的信息化技术发展及应用，IT、OT、CT这三个原本相互独立发展的技术体系开始实现紧密融合，新的技术行业体系整合形成ICT行业。 CT（Communication Technology） CT指通信技术（C ......
sqlalchemy 查询已存在表(无model定义)
已存在的表信息,该表不是由sqlalchemy创建。想要对该表做CRUD，可以通过sqlalchemy提供的一个解析方法完成。 ......
Diffusion Model理解
Diffusion Model理解 整体理解 拆楼（正向过程）可以直接一步步加噪声做，建楼（反向过程）需要使用模型来学习 苏剑林. (Jun. 13, 2022). 《生成扩散模型漫谈（一）：DDPM = 拆楼 + 建楼 》文章中截图 从右向左是正向过程，\(q(x_t|x_{t-1})\) 是加噪 ......
项贤明：中小学过度同质化的潜在危机
中国教育改革与发展研究院（南京师范大学）副院长 通过教育改革，激发学校办学活力，促进我国中小学教育多样化发展，是克服这一危机的根本出路。 我们今天的学校教育制度，源于17世纪欧洲，它既是推动工业革命的重要力量之一，又是适应大工业生产方式的一种教育形态。在如今这个智能化的时代，以班级授课制为基础的学校 ......
learned_inertial_model_odometry 复现
据集 BlackBrid 数据集，总大小4.9TB，但是可以按需获取 其下载程序 python sequenceDownloader.py FLIGHT ENVIRONMENT DATASETFOLDER 举例说明 FLIGHT clover/yawForward/maxSpeed5p0 ENVIR ......
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to modules, layers, and models
Introduction to modules, layers, and models Model: To do machine learning in TensorFlow, you are likely to need to define, save, and restore a model. ......
大模型评测-微软亚洲研究院：A Survey on Evaluation of Large Language Models论文分享
《A Survey on Evaluation of Large Language Models》 一、论文介绍：微软亚洲研究院公开了介绍大模型评测领域的论文《A Survey on Evaluation of Large Language Models》。该论文一共调研了219篇文献，以评测内容 ......
10.基于模型的测试方法 Model-based Testing
Model-based Testing 介绍 Model-based Testing is an application of model-based design for designing and optionally also executing artifacts to perform so ......
Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization
Predict potential miRNA-disease associations based on bounded nuclear norm regularization 2023/12/8 16:00:57 Predicting potential miRNA-disease associ ......
SPSS modeler用关联规则Apriori模型对笔记本电脑购买事务销量数据研究
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34709 原文出处：拓端数据部落公众号 自2011年全球PC出货量达到历史最高的3.64亿台后，全球PC市场出货量已经连续四年下滑。市场调研公司Gartner最新数据显示，2015年Q3全球PC销量同比降低7.7%，至7370万台。IDC数据更加 ......
Only the invariant culture is supported in globalization-invariant mode. See https://aka.ms/GlobalizationInvariantMode for more information
错误信息：全球化不变模式只支持不变文化。看见https://aka.ms/GlobalizationInvariantMode了解更多信息 修改引用配置即可：<InvariantGlobalization>true</InvariantGlobalization> 改为false Only the ......
Language Models are Unsupervised Multitask Learners
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ OpenAI blog, 2019 ......
InstructGPT《InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback》解读
背景 GPT-3 虽然在各大 NLP 任务以及文本生成的能力上令人惊艳，但是他仍然还是会生成一些带有偏见的，不真实的，有害的造成负面社会影响的信息，而且很多时候，他并不按人类喜欢的表达方式去说话。在这个背景下，OpenAI 提出了一个概念“Alignment”，意思是模型输出与人类真实意图对齐，符合 ......
【Mathematical Model】Python拟合多元方程（线性回归）
Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。之前已经分享过一元一/二次方程的拟合，有兴趣的可以查看：Python拟合一元方程。今天给大家分享下如何使用Python拟合多元... ......
GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读
GPT-3 和 GPT-2差别 1. 效果上，超出 GPT-2 非常多，能生成人类难以区分的新闻文章；2. 主推 few-shot，相比于 GPT-2 的 zero-shot，具有很强的创新性；3. 模型结构略微变化，采用 sparse attention 模块；4. 海量训练语料 45TB（清洗后 ......
django项目中存在多个app时models 表没有创建成功
场景 使用django 创建的项目，项目下有多个app，在第二个app中的models中创建表，执行生成表的命令没有生效。 解决 #1、执行命令需要指定app名称 python manage.py makemigrations --empty team # team 为app名称 #2、 再次正常运 ......
MySql的information_schema.processlist库学习之"如何检测出大数据sql查询"
1.如何通过MySql检测出大数据sql查询 一般数据库都会存在：information_schema数据库 检测出大数据sql查询[time时间越长说明，数据量越大，要根据公司的限度来衡量，我的思路是500以上都要查看是否是大数据的范畴] 2.案例 -- 检测出大数据sql查询[time时间越长说 ......
GPT-2 《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》解读
背景 GPT1采用了pre-train + fine-tuning训练方式，也就是说为了适应不同的训练任务，模型还是需要在特定任务的数据集上微调，仍然存在较多人工干预的成本。GPT-2 想彻底解决这个问题，通过 zero-shot，在迁移到其他任务上的时候不需要额外的标注数据，也不需要额外的模型训练 ......
【Mathematical Model】Python拟合一元一/二次方程（线性回归）
Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。 ......
无法获得数据库 'model' 上的排他锁。请稍后重试该操作
标题: Microsoft SQL Server Management Studio 数据库 "XXXX" 的 创建 失败。 (Microsoft.SqlServer.Smo) 有关帮助信息，请单击: https://go.microsoft.com/fwlink?ProdName=Microsof ......
【Mathematical Model】Ransac线性回归&Python代码
Ransac算法，也称为随机抽样一致性算法，是一种迭代方法，用于从一组包含噪声或异常值的数据中估计数学模型。Ransac算法特别适用于线性回归问题，因为它能够处理包含异常值的数据集，并能够估计出最佳的线性模型。 ......
A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping
程哥的一区文章 “A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping” (Li 和 Zhang, 2022, pp. -) (pdf) 研究问题：“工 程 “ discrete” 特征不能反映环境协变量 之间 的相 ......