learning summary fourth the

Nacos启动:[NACOS HTTP-POST] The maximum number of tolerable server reconnection errors has been reached

一、表象 二、分析 源码: public HttpRestResult<String> httpPost(String path, Map<String, String> headers, Map<String, String> paramValues, String encode, long re ......

LightGCL Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning For Recommendation论文阅读笔记

Abstract 目前的图对比学习方法都存在一些问题,它们要么对用户-项目交互图执行随机增强,要么依赖于基于启发式的增强技术(例如用户聚类)来生成对比视图。这些方法都不能很好的保留内在的语义结构,而且很容易受到噪声扰动的影响。所以我们提出了一个图对比学习范式LightGCL来减轻基于CL的推荐者的通 ......

BigdataAIML-ML-Models for machine learning Explore the ideas behind machine learning models and some key algorithms used for each

最好的机器学习教程系列:https://developer.ibm.com/articles/cc-models-machine-learning/ By M. Tim Jones, Published December 4, 2017 Models for machine learning Alg ......

Deep Residual Learning for Image Recognition:ResNet

Deep Residual Learning for Image Recognition * Authors: [[Kaiming He]], [[Xiangyu Zhang]], [[Shaoqing Ren]], [[Jian Sun]] DOI: 10.1109/CVPR.2016.90 初读 ......
Recognition Residual Learning ResNet Image

Learning to Rank — xgboost 2.0.2

* [Learning to Rank — xgboost 2.0.2 documentation](https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/tutorials/learning_to_rank.html)* [XGBoost的原理、公式推导、Python实 ......
Learning xgboost Rank to

A Guide to Image and Video based Small Object Detection using Deep Learning : Case Study of Maritime Surveillance

A Guide to Image and Video based Small Object Detection using Deep Learning : Case Study of Maritime Surveillance 基于图像和视频的小对象指南使用深度学习进行检测:的案例研究海上监视 1 ......

Occluded Person Re-Identification with Deep Learning: A Survey and Perspectives

应对行人信息丢失、噪声干扰、视角错位等挑战 局部特征学习:人体分割、姿态估计、语义分割、属性注释、混合法 ***语义分割*** ECCV-2020)用于行人重识别的身份引导人类语义解析 https://blog.51cto.com/u_14300986/5466923 ......

"the tx doesn't have the correct nonce":使用hardhat调用ganache上部署的合约遇到的一个错误

完整的报错 >查询存证请求 存证请求内容, datahash:0xaad2171441bd73b773e9a9e062753909360bdfcabbddbe93c6c58b13c5c0feaa, 创建人:0xF7A1938Fecc594aaF126d46fd173cE74A659ad9A, 附加信 ......
quot 合约 the 错误 correct

神经网络优化篇:机器学习基础(Basic Recipe for Machine Learning)

机器学习基础 下图就是在训练神经网络用到的基本方法:(尝试这些方法,可能有用,可能没用) 这是在训练神经网络时用到地基本方法,初始模型训练完成后,首先要知道算法的偏差高不高,如果偏差较高,试着评估训练集或训练数据的性能。如果偏差的确很高,甚至无法拟合训练集,那么要做的就是选择一个新的网络,比如含有更 ......
神经网络 Learning 神经 机器 Machine

【scikit-learn基础】--『预处理』之 正则化

数据的预处理是数据分析,或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理,可以 提高数据质量,处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题,增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据,数据的来源和结构可能多种多样,分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能,对数据的值进行变换,规约等(比如无量纲化),让算法更加 ......
正则 scikit-learn 基础 scikit learn

Machine Learning in Python

Metric Formula Interpretation Accuracy $ \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN} $ Overall performance of model Precision $ \frac{TP}{TP+FN} $ How accurate the posi ......
Learning Machine Python in

2023 China Collegiate Programming Contest (CCPC) Guilin Onsite (The 2nd Universal Cup. Stage 8: Guilin)

题解: https://files.cnblogs.com/files/clrs97/2023Guilin_Tutorial.pdf Code: A. Easy Diameter Problem #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const i ......

初中英语优秀范文100篇-030My Life in the Future-我未来的生活

PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW030 记忆树 1 I think my life will be colorful and meaningful in the future. 翻译 我认为我未来的生活将会丰富多彩并且有意义。 简化记忆 生活 句子结构 主语(I):这句话的主语是“I”,表示 ......
范文 初中 Future Life 100

Ansor:Generating High-Performance Tensor Program for Deep Learning

Ansor:Generating High-Performance Tensor Program for Deep Learning Abstract 高性能的张量程序对于保证深度神经网络的高效执行十分关键,但是在不同硬件平台上获取高性能的张量程序并不容易。近年的研究中,深度学习系统依赖硬件供应商提 ......

Could not get a resource from the pool 异常定位和解决

最近在服务中经常看到以下错误,进行下定位和问题解决分析: 2023-12-08 00:10:58.248 WARN [terra-sr-server,a9006fd27ccb81d0,a9006fd27ccb81d0,false] 52 [o-14009-exec-38] o.s.b.a.redis ......
resource Could from pool not

RLHF · PbRL | 选择 near on-policy query,加速 policy learning 收敛速度

Query-Policy Misalignment:选择的看似 informative 的 query,实际上可能与 RL agent 的兴趣不一致,因此对 policy learning 几乎没有帮助,最终导致 feedback-efficiency 低下。 ......
policy on-policy learning 速度 query

The prefix operator (*) asterisk in Python. Python中的星号操作符

今天看Python 3 object-oriented programming一书中看到作者用了这样一个例子: import math class Point: def __init__(self,x,y): self.x = x self.y = y def distance(self,p2): ......
操作符 Python 星号 operator asterisk

Q-learning与Sarsa算法辨析

这个是Q-learing的一个算法,根据代码,它就是,先设定训练100次,然后,给它一个随机的状态,这里我们假设状态6就是终点,那么走迷宫的时候,如果没走到6,就要一直走下去,,所以里面还要用到一个while循环,然后在每个状态的时候,找一个非负的动作,存储在数组里,(算是合理动作的集合吧),下一个 ......
算法 Q-learning learning Sarsa

SP21690 POWERUP - Power the Power Up 题解

题目传送门 前置知识 扩展欧拉定理 解法 直接对 \(a\) 和 \(b^c\) 分讨,跑一遍扩展欧拉定理就行了。 另外由于本题的特殊规定 \(0^0=1\),故需要在当 \(a=0\) 时,对 \(b^c\) 进行判断。手模几组样例,发现结论挺显然的。 代码 #include<bits/stdc+ ......
题解 Power POWERUP 21690 the

docker遇到Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock问题的解决方案

问题背景: 由于服务器没有经常维护,导致应用不能正常运行。排查问题,执行 docker ps 命令时,报如下错误: Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock. Is the docker daemon run ......
docker 解决方案 connect 方案 Cannot

React报错:Warning: Invalid hook call. Hooks can only called inside of the body of a function component. This could happen for one of the following reasons: .......

报错截图: 问题可能原因: 我之前是用 npm install,后面有些依赖用的是 cnpm install 解决方法: 用统一的安装方式 删除 node_modules,重新执行 cnpm install 我这里解决问题 ......
component following the function of

summary表生成

1.思路 1.1基于raw data数据规整数据 1.2读取excel (pandas 模块为主) 1.3三层透视数据 图表制作(网上没有案例,此案例足够典型)(plt模块为主) 1.4按指定类型分类 1.5读取HTML模版,把报告按照模版类型进行填充 2.关键点 1.原始数据的分类处理 2.三层透 ......
summary

ICCBDAI2021 第*届计算机大数据与人工智能国际会议 The 2nd International Conference on Computer, Big Data and Artificial Intelligence

第二届计算机大数据与人工智能国际会议(ICCBDAI2021) . 01 会议信息 . 【会议简称】:ICCBDAI2021 【会议全称】: The 2nd International Conference on Computer, Big Data and Artificial Intellige ......

The CDB process terminated

在查看【工具】【选项】【kits】中正常后,在【debug】文件夹下运行程序,报缺少dll错误,把dll补齐后,不再报“The CDB process terminated”错误 ......
terminated process The CDB

《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》阅读笔记

论文标题 《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》 细粒度视觉分类中类别一致多粒度特征的渐进学习 作者 Ruoyi D ......

【scikit-learn基础】--『预处理』之 数据缩放

数据的预处理是数据分析,或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理,可以 提高数据质量,处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题,增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据,数据的来源和结构可能多种多样,分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能,对数据的值进行变换,规约等(比如无量纲化),让算法更加 ......
scikit-learn 基础 数据 scikit learn

BIBM 20**年IEEE国际生物信息学与生物医学会议(The IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine,BIBM 2023)。

BIBM会议是生物信息学和生物医学领域的重要研究会议,它汇集了来自计算机科学、生物学、化学、医学、数学和统计学的学术和工业科学家,为传播生物信息学和健康信息学的最新研究提供了一个论坛 2023年12月03至10日前往土耳其伊斯坦布尔参加2023年IEEE国际生物信息学与生物医学会议(The IEEE ......

Centos 报错:The SSL connection could not be established, see inner exception 解决办法

yum update yum install wget tar make gcc perl pcre-devel zlib-devel wget https://www.openssl.org/source/openssl-1.1.1l.tar.gz tar zxvf openssl-1.1.1l. ......

Machine is not on the network

在调试Android jni 的时候发现一个奇怪的问题 在连接socket的时候老是报错 m_sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0); if(m_sock < 0) { debug(LEVEL_ERROR, "Socket create error %d\r\n ......
Machine network not the is

The provided entity includes a relationship with an invalid value " is not a valid id for the relationship 'build' (ID: 80XXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX)

记录一下 IOS上传新包到app store提示 The provided entity includes a relationship with an invalid value " is not a valid id for the relationship 'build' (ID: 80XXX ......
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