learning kernels sparse论文
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 ......
《RAPL: A Relation-Aware Prototype Learning Approach for Few-Shot Document-Level Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是元学习（Meta Learning）？ 元学习或者叫做“学会学习”（Learning to learn），它是要“学会如何学习”，即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，具有学会学习的能力。由于元学习可帮助模型在少量样本下快速学习，从元学习的使用角度看，人们也称 ......
【五期李伟平】CCF-A（AAAI'21）Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning
Nagalapatti, Lokesh , and R. Narayanam . "Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning." (2021). 针对联邦学习中相关客户端选择（FRCS）的问题，本文提 ......
[linux kernel] struct pid && the way the kernel used to cast uint32_t pid to struct task_struct
摘抄内容引用自linux kernel document description pre the initialization and the manage of the struct pid is use IDR.(implement by hash table->(why not array?- ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 支持向量机分类
支持向量机也是一种既可以处理分类问题，也可以处理回归问题的算法。关于支持向量机在回归问题上的应用，请参考：TODO 支持向量机分类广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学（例如基因分类）、手写数字识别等领域。 1. 算法概述 支持向量机的主要思想是找到一个超平面，将不同类别的样本最大化地分隔开。超平 ......
美国财团是如何控制美国教育界的 —— 哈佛史上最短任期！53岁女校长宣布辞职，博士论文被指抄袭
相关： 哈佛史上最短任期！53岁女校长宣布辞职，博士论文被指抄袭 ......
[论文阅读] Self-conditioned Image Generation via Generating Representations
Pre title: Self-conditioned Image Generation via Generating Representations accepted: arXiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2312.03701 code: https:/ ......
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 ......
Understanding the linux kernel Chapter2 Memory Addressing
Physical Memory Layout unavailable address for kernel either because they map hardware devices’ I/O shared memory or because the corresponding page fr ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林分类
随机森林分类算法是一种基于集成学习（ensemble learning）的机器学习算法，它的基本原理是通过对多个决策树的预测结果进行平均或投票，以产生最终的分类结果。 随机森林算法可用于回归和分类问题。关于随机森林算法在回归问题上的应用可参考：TODO 随机森林分类算法可以应用于各种需要进行分类或预 ......
论文写作方法
公式居中编号靠右 https://www.bilibili.com/video/BV1Xd4y1Z7Xi/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=f0c0211a242fdec2b56aa48b9d63c70e 公式编辑器：matht ......
安装pytorch/安装jupyterlab并添加已创建环境的kernel
安装pytorch 先创建一个环境，去pytorch官网查找环境所用python版本对应的torch版本，并选择合适的下载命令，在已激活的环境中运行命令，即可安装成功。 安装jupyter jupyter可以按cell运行代码，并且可以边写代码边做笔记。运行conda install jupyter ......
ubuntu 18.04.6 编译内核kernel提示 Can't find default configuration "arch/x86/configs/socfpga_deconfig"!
输入make socfpga_defconfig 的时候提示： ubuntu 18.04.6 编译内核kernel提示 Can't find default configuration "arch/x86/configs/socfpga_deconfig"! 解决办法： export ARCH=ar ......
PV视角之3D检测模型Sparse4D系列
在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中，通常采用后融合的范式，即先获得每个摄像头的感知结果，再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标（如大卡车），同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 决策树分类
决策树分类算法是一种监督学习算法，它的基本原理是将数据集通过一系列的问题进行拆分，这些问题被视为决策树的叶子节点和内部节点。决策树的每个分支代表一个可能的决策结果，而每个叶子节点代表一个最终的分类结果。 决策树分类算法的历史可以追溯到1980年代初，当时研究者开始探索用机器学习来解决分类问题。在19 ......
【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 ......
机器学习周刊 第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述
LLM开发者必读论文：检索增强（RAG）生成技术综述！ 目录： 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 贝叶斯分类
贝叶斯分类是一种统计学分类方法，基于贝叶斯定理，对给定的数据集进行分类。它的历史可以追溯到18世纪，当时英国统计学家托马斯·贝叶斯发展了贝叶斯定理，这个定理为统计决策提供了理论基础。 不过，贝叶斯分类在实际应用中的广泛使用是在20世纪80年代，当时计算机技术的进步使得大规模数据处理成为可能。 1. ......
Kernel Memory 中使用 PaddleSharp OCR
Kernel Memory 中使用 PaddleSharp OCR Kernel Memory 中进行文档处理的时候可以上传图片作为文档，这时候就需要使用到 OCR 技术来识别图片中的文字。 官方默认的库中，提供了 Azure Document Intelligence 的扩展服务，可以通过 Azu ......
掌握语义内核(Semantic Kernel)：如何精进你的提示词工程
在人工智能的海洋里，大型语言模型（LLM AI）是高速发展的一艘巨轮，而有效地与其沟通和指导其行为的锚，正是提示语（prompts）。提示语是我们提供给模型的输入或查询，以期获取特定的响应。当今，提示语工程（prompt engineering）已成为涌现的领域，它需要创造力和对细节的关注。接下来， ......
dotnet webapi miniapi learn note
GameStore.Api/Dtos.cs using System.ComponentModel.DataAnnotations; namespace GameStore.Api.Dtos; public record GameDto(int Id, string Name, string Gen ......
《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。 ......
CF940F Machine Learning题解
题目链接：洛谷 或者 CF 不是特别难的题，抽象下题意就是算区间次数出现的次数 mex 和带单点修改。看到范围 \(1e5\) 还带修改，传统的 mex 求法里貌似就莫队类算法好带修，考虑带修莫队。 然而涉及到 mex 问题，你可能不由自主地想到回滚莫队求 mex 只删不加的板子题：P4137 Rm ......
CF940FMachine Learning题解
题目链接：洛谷 或者 CF 不是特别难的题，抽象下题意就是算区间次数出现的次数 mex 和带单点修改。看到范围 \(1e5\) 还带修改，传统的 mex 求法里貌似就莫队类算法好带修，考虑带修莫队。 然而涉及到 mex 问题，你可能不由自主地想到回滚莫队求 mex 只删不加的板子题：P4137 Rm ......
ICLR 2022: Anomaly Transformer论文阅读笔记+代码复现
本论文全名为Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Descrepancy（通过关联差异进行时序异常检测），主要提出了一种无监督的异常点检测算法，并在6个benchmarks上测试，获取良好结果。 论文链 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 逻辑回归分类
逻辑回归这个算法的名称有一定的误导性。虽然它的名称中有“回归”，当它在机器学习中不是回归算法，而是分类算法。因为采用了与回归类似的思想来解决分类问题，所以它的名称才会是逻辑回归。 逻辑回归的思想可以追溯到19世纪，由英国统计学家Francis Galton在研究豌豆遗传问题时首次提出。然而，真正将逻 ......
What I Learned In 2023 - Alexandr Wang
一篇共鸣的博文：https://alexw.substack.com/p/what-i-learned-in-2023 小小年纪，已悟到这个层次，实至名归。 每年年底，我都会写下过去一年的主要经验教训并发送给At the end of every year, I write up the major ......
Kernel su
管中窥豹 重要的kprobe和队列 $ grep -rn INIT_WORK ./ ./uid_observer.c:137: INIT_WORK(&ksu_update_uid_work, do_update_uid); ./ksud.c:563: INIT_WORK(&stop_vfs_read ......