meta-learner learning模型 策略
【略读论文|时序知识图谱补全】Temporal Knowledge Graph Reasoning with Historical Contrastive Learning
会议：AAAI，时间：2023，学校：上海交通大学 摘要： 大多数时序知识图谱的推理方法高度依赖于事件的递归或周期性，这给推断与缺乏历史交互的实体相关的未来事件带来了挑战。本文提出一种新的基于历史对比学习训练框架的对比事件网络（CENET）的新事件预测模型。 1.CENET 学习历史和非历史依赖来区 ......
Nature：大模型只会搞角色扮演，并不真正具有自我意识
前言 大模型正变得越来越“像人”，但事实真是如此吗？现在，一篇发表Nature上的文章，直接否决了这个观点——所有大模型，都不过是在玩角色扮演而已！ 本文转载自量子位 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 ......
SpringBoot 策略模式 切换上传文件模式
策略模式 策略模式是指有一定行动内容的相对稳定的策略名称。 我们定义一个接口（就比如接下来要实现的文件上传接口） 我们定义所需要实现的策略实现类 A、B、C、D（也就是项目中所使用的四种策略阿里云Oss上传、腾讯云Cos上传、七牛云Kodo上传、本地上传） 我们通过策略上下文来调用策略接口，并选择所 ......
又欲又撩人,基于新版Bert-vits2V2.0.2音色模型雷电将军八重神子一键推理整合包分享
Bert-vits2项目近期炸裂更新，放出了v2.0.2版本的代码，修正了存在于2.0先前版本的重大bug，并且重炼了底模，本次更新是即1.1.1版本后最重大的更新，支持了三语言训练及混合合成，并且做到向下兼容，可以推理老版本的模型，本次我们基于新版V2.0.2来本地推理原神小姐姐们的音色模型。 具 ......
win10 打不开组策略和安全策略。
平台：Windows 10 问题：开始运行里输入gpedit.msc或者secpol.msc都提示错误如下 解决：打开目录:c:\windows\system32\grouppolicy\Machine，发现文件夹下有Registry.pol，怀疑是相应的注册表文件损坏了。删除Machine目录里的 ......
EF Core预编译模型Compiled Model
前言 最近还在和 npgsql 与 EF Core 斗争，由于 EF Core 暂时还不支持 AOT，因此在 AOT 应用程序中使用 EF Core 时，会提示问题： 听这个意思，似乎使用 Compiled Model 可以解决问题，于是就又研究了一下 EF Core 的这个功能。 在 EF Cor ......
Learning to rank: from pairwise approach to listwise approach
目录概ListNetPermutation ProbabilityTop-k Probability Cao Z., Qin T., Liu T., Tsai M. and Li H. Learning to rank: from pairwise approach to listwise appr ......
[结构化学习]网络IO模型思想及实现
1. 网络IO流程简介 对于一个 CS 架构的服务，其中少不了网络通信。而涉及到网络通信，自然就涉及到 Socket 编程，而网络IO模型 简单来说就是对Socket处理流程进行抽象。 注：本文中的IO仅代指网络IO 一个简化的Socket处理流程如下： 服务端创建Socket监听端口 服务端等待S ......
《Fine-Grained Image Analysis with Deep Learning: A Survey》阅读笔记
论文标题 《Fine-Grained Image Analysis with Deep Learning: A Survey》 作者 魏秀参，南京理工大学 初读 摘要 与上篇综述相同： 细粒度图像分析（FGIA）的任务是分析从属类别的视觉对象。 细粒度性质引起的类间小变化和类内大变化使其成为一个具有 ......
分块模型
分块是一种暴力做法的优化。 基本思想是把要操作的对象分为根号n份，然后按份进行操作。 模板题: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; const int N = 1e5 + 10; struct Node ......
跳表模型
跳表RMQ算法 求解静态区间最值的一种算法。 f[i][j] 表示 从i出发，长度为2^j这一段区间的最大值。 初始化和递推: void init() { for(int j = 0; j < M; j ++ ) { for(int i = 1; i + (1 << j) - 1 <= n; i + ......
最新！大模型真的存在涌现能力吗？
摘要 近期的研究表明，大型语言模型展现出了一种涌现能力，这种能力在小规模模型中不存在，但在大规模模型中显现出来。这种涌现能力吸引人的地方有两个：其一是它们的突然性，似乎是瞬间从不存在转变为存在；其二是它们的不可预测性，在看似难以预见的模型规模上出现。在这里，我们提出了一种关于涌现能力的替代解释：对于 ......
离散化模型
离散化算法常用来解决负值问题和取值范围过大问题。 模板： 使用lower_bound或者库函数set,map来写 写法1.lower_bound速度快 // 把要进行离散化的值排序去重后放入alls数组中，用二分进行映射。int find(int x) { return lower_bound(al ......
数字三角形模型
1数字三角形 #include <bits/stdc++.h> #define CLOSE ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cout.tie(0) #define endl "\n" typedef long long LL; const int N = ......
R语言ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32677 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的A ......
Reactor和Proactor模型
一、Reactor模式 Reactor 翻译过来的意思是「反应堆」，这里的反应指的是「对事件反应」，也就是来了一个事件，Reactor 就有相对应的反应/响应。 事实上，Reactor 模式也叫 Dispatcher 模式，我觉得这个名字更贴合该模式的含义，即 I/O 多路复用监听事件，收到 ......
【第4章】网络安全体系与网络安全模型（信息安全工程师）
4.1 网络安全体系概述 4.1.1 网络安全体系概念 一般而言，网络安全体系是网络安全保障系统的最高层概念抽象，是由各种网络安全单元按照一定的规则组成的，共同实现网络安全的目标。网络安全体系包括法律法规政策文件、安全策略、组织管理、技术措施、标准规范、安全建设与运营、人员队伍、教育培训、产业生态、 ......
c5w3_序列模型和注意力机制
序列模型和注意力机制 Seq2Seq模型 Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型能够应用与机器翻译、语音识别等各种序列到序列的转换问题。一个Seq2Seq模型包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分，它们通常是两个不同的RNN。如下图所示，将编码器的输出作 ......
c5w1_循环序列模型
循环序列模型 自然语言和音频都是前后相关联的数据，对于这些前后相关联的序列数据通过循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）来进行处理。 使用RNN收i先的应用有下图所示的例子： 上图中所有的这些问题都可以通过有监督学习，通过输入给定的标签数据\(（X,Y）\)作为训 ......
信息系统项目管理师 第二十四章 项目管理成熟度模型
1.项目管理成熟度模型概念 758 项目管理成熟度表达的是一个组织具有的按照预定目标和条件成功的、可靠的实施项目的能力。项目管理成熟度指的是项目管理过程的成熟度。 成熟度模型总数30种 成熟度5个梯级: 通用术语 通用过程 单一方法 基准比较 持续改进 2.OPM3 1.组织级项目管理成熟度模型OP ......
webpack的分包split-chunks 配置及策略
splitChunks 是 webpack 中用于分包的配置选项之一，它主要用于控制如何拆分代码块，以优化资源加载和减小文件体积。splitChunks 配置可以在 webpack 4.x 版本及更高版本中使用。 以下是一些常见的 splitChunks 配置示例和说明： 上述配置中的参数及其含义如 ......
单调栈模型
单调栈本质: 及时去掉无用数据, 保证栈中数据有序。 模板题: class Solution: def dailyTemperatures(self, temperatures: List[int]) -> List[int]: n = len(temperatures) stk = [] ans ......
《Deep learning for fine-grained image analysis: A survey》阅读笔记
论文标题 《Deep learning for fine-grained image analysis: A survey》 作者 魏秀参，旷世研究院 初读 摘要 细粒度图像分析（FGIA）的任务是分析从属类别的视觉对象。 细粒度性质引起的类间小变化和类内大变化使其成为一个具有挑战性的问题。 本文旨 ......
Literature Survey Slides of Paper Learning Dexterous In-Hand Manipulation
This is the tutorial slides about a literature survey of paper Learning Dexterous In-Hand Manipulation. ......
c3w2_机器学习（ML）策略2
误差分析 Error Analysis 如果你的机器学习算法表现得还不够好，那么通过手工去检查算法所犯的错误，这个过程称为错误分析（Error Analysis）。 举例如下，团队开发的识别猫咪的分类器，在dev set上准确率为90%。此时我们希望提升算法的性能，通过分析算法的错误样本，发现其中有 ......
c3w1_机器学习（ML）策略1
Introduction to ML strategy 为什么要选用机器学习策略？ 比如下面这个识别猫的分类器，目前的训练结果可能达到了90%的准确率。但是如果像进一步提高性能，有很多待选的方法。但是该如何去选择呢？ 下面的课程就是主要介绍Machine Learning Strategy。需要注意 ......
matlab层次分析法模型及相关语言基础
发现更多计算机知识，欢迎访问Cr不是铬的个人网站 代码放在最后面! 这篇文章是学习层次分析法模型的笔记。 1.什么时候用层次分析法 层次分析法是建模比赛中最基础的模型之一，其主要用于解决评价类问题（例如：选择哪种方案最好、哪位运动员或者员工表现的更优秀）。 层次分析法式利用各项指标的不同权重来进行判 ......
什么是 DMZ（Demilitarized Zone）网络架构安全策略
DMZ（Demilitarized Zone）是指一种网络架构和安全策略，用于隔离内部受信任网络和外部不受信任网络之间的中间区域。它是一种网络安全措施，旨在保护内部网络免受潜在威胁和攻击，同时允许受信任的用户和系统与外部网络进行通信。DMZ通常位于防火墙或安全设备之间，充当一种缓冲区域，用于管理和检 ......
cesium线切割为多个贴地形贴模型的点
interpolation(pos1, pos2) { let po1 = pos1 let po2 = pos2 this.getPositionwkt(po1, po2).then((res) => { this.$config.viewer.scene.clampToHeightMostDet ......
task02：免模型预测、免模型控制学习总结
免模型预测 这节学习的主要是蒙特卡洛方法和时序差分法 有模型与免模型 状态转移概率是已知的，这种情况下使用算法我们称为有模型算法，而对于智能体来说环境是未知的，在该情况下使用算法，我们称之为免模型算法。在这里应该注意，除了动态规划外，其他的基础强化学习算法都是免模型的。 有模型强化学习的优点是不与真 ......