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ranking distillation performance recommender

\1146 - Table 'performance_schema.session_variables' doesn't exist

Mysql无法正常连接： 错误原因：Navicat Premium :\1146 - Table 'performance_schema.session_variables' doesn't exist 解决办法 [root@zookeeper1 usr]# mysql_upgrade -u roo ......
performance_schema session_variables performance variables 39

A Neural Influence Diffusion Model for Social Recommendation

[TOC] > [Wu L., Sun P., Fu Y., Hong R., Wang X. and Wang M. A neural influence diffusion model for social recommendation. SIGIR, 2019.](https://dl.acm ......
Recommendation Influence Diffusion Neural Social

SocialLGN Light graph convolution network for social recommendation

[TOC] > [Liao J., Zhou W., Luo F., Wen J., Gao M., Li X. and Zeng J. SocialLGN: Light graph convolution network for social recommendation. Information ......
recommendation convolution SocialLGN network social

论文解读（BSFDA）《Black-box Source-free Domain Adaptation via Two-stage Knowledge Distillation》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Black-box Source-free Domain Adaptation via Two-stage Knowledge Distillation论文作者：Shuai Wang, Daoan Zhan ......
Distillation Source-free Adaptation Black-box Knowledge

论文解读（KDSSDA）《Knowledge distillation for semi-supervised domain adaptation》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Knowledge distillation for semi-supervised domain adaptation论文作者：Mauricio Orbes-Arteaga, Jorge Cardoso论 ......
semi-supervised distillation adaptation supervised Knowledge

论文解读（KD-UDA）《Joint Progressive Knowledge Distillation and Unsupervised Domain Adaptation》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Joint Progressive Knowledge Distillation and Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Yanping Fu, Yun Liu论文来源 ......
Distillation Unsupervised Progressive Adaptation Knowledge

#Powerbi 1分钟学会，RANK函数，多字段排名函数.

一：思维导图&数据源示例 1.1思维导图 1.2示例数据源 二：参数构成 三：案例度量值 基础度量值 总销量 = CALCULATE(SUM('数据源'[销量])) 总销售额 = CALCULATE(SUM('数据源'[销售额])) RANK度量值 RANK排名 = RANK( MAKE BY SI ......
函数 字段 Powerbi RANK

《Zero Stability Well Predicts Performance of Convolutional Neural Networks》

# 《Zero Stability Well Predicts Performance of Convolutional Neural Networks》 ## 文章结构1. 摘要2. 引言3. 预备知识4. 来自现存CNNs的观察5. 零稳定性网络ZeroSNet6. 实验-- 通过零稳定预测性能 ......
Convolutional Performance Stability Predicts Networks

hive排序函数 rank、dense_rank、row_number

rank函数：对有序序列编号，当排序字段取值相同时编号相同，且下一条取值不同记录的编号不连续。如序列为：13,13,13,13,13,14,…对应的排序编号为1,1,1,1,1,6,… dense_rank函数：对有序序列编号，当排序字段相同时编号相同，且下一条记录的编号仍连续。如序列为：13,13 ......
rank dense_rank row_number 函数 number

sql row_number(),rank(),row_number()的区别

第一个,row_nubmer(),这个排序函数的特点是相同数据,先查出的排名在前,没有重复值。像我们这里呢sal相同,先查出来的数据的rank排名优先。如下图：partition by 相当于分组查询 第二个，rank()函数，是跳跃排序,相同数据(这里为sal列相同)排名相同,比如并列第1,则两行 ......
row_number number row rank sql

排名函数rank、dense_rank、row_number

rank()：返回一个连续的排名值，相同的值将具有相同的排名，可能会有空缺。如果存在两个相同的值，则下一个排名与当前值的排名相同，并且下一个排名将相应地增加。 使用场景：当需要按照某个特定的列对数据进行排序，但不需要为相同值分配连续的排名时，可以使用rank()函数。 dense_rank()：返回 ......
rank dense_rank row_number 函数 number

Striving for Simplicity and Performance in Off-Policy DRL: Output Normalization and Non-Uniform Sampling

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1428973/202308/1428973-20230812075327194-1111056360.png) **发表时间：**2020（ICML 2020） **文章要点：**这篇文章基于SAC做简单并且有效的改进来提升 ......
Normalization Performance Non-Uniform Simplicity Off-Policy

论文解读（SimGCL）《Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation论文作者：Junliang Yu ......
Graph Recommendation Augmentations Contrastive Necessary

pandas之rank函数的使用

# pandas排名函数的使用 在Pandas中，可以使用`rank()`函数来进行排名操作。 `rank()`函数可以用于为数据帧中的元素分配排名，并提供不同的排名策略，例如从小到大排名、从大到小排名等。 使用上面的一组模拟数据，介绍`rank`方法的使用。 其中参数`method`: - ave ......
函数 pandas rank

论文解读（LightGCL）《LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation论文作者：Cai, Xuheng and Huang, ......
LightGCL Recommendation Contrastive Effective Learning

HS-GCN Hamming Spatial Graph Convolutional Networks for Recommendation

[TOC] > [Liu H., Wei Y., Yin J. and Nie L. HS-GCN: Hamming spatial graph convolutional networks for recommendation. IEEE TKDE.](https://arxiv.org/pdf/ ......
Recommendation Convolutional Networks Hamming Spatial

论文解读（AAD）《Knowledge distillation for BERT unsupervised domain adaptation》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Knowledge distillation for BERT unsupervised domain adaptation论文作者：Minho Ryu、Geonseok Lee、Kichun Lee论文来 ......
distillation unsupervised adaptation Knowledge domain

MIT 6.S081 File system performance and fast crash recovery

引入 当我们针对文件系统讨论 logging 或者 journal 时，其实是在讨论同一件事，二者是同义词。 这一部分主要是讨论 Linux 的 ext3 文件系统，它相比 ext2，可以就说就是加了一层 logging，其他基本没有改变。我们要关注 ext3 与 xv6 的文件系统的不同之处，重点 ......
performance recovery system crash File

【Azure 环境】AAD 注册应用获取AAD Group权限接口遇 403 ： Attempted to perform an unauthorized operation 错误

问题描述 通过Azure AD的注册应用获取到Token后，访问AAD Group并查看日志信息时候，遇见了 {"error":{"code":"UnauthorizedAccessException","message":"Attempted to perform an unauthorized ......
unauthorized AAD Attempted operation 接口

1124.longest well performing interval

Description 1124. Longest Well-Performing Interval (Medium) We are given hours, a list of the number of hours worked per day for a given employee. A d ......
performing interval longest 1124 well

WPR是Windows Performance Recorder的缩写，它是Windows操作系统中用于性能分析和故障排除的工具

WPR是Windows Performance Recorder的缩写，它是Windows操作系统中用于性能分析和故障排除的工具。 WPR可以捕获和记录系统的性能数据、事件和跟踪信息，并提供详细的分析和诊断功能。它主要用于以下情况： **性能分析**：WPR允许开发人员和系统管理员收集系统上运行的应 ......
Windows 性能分析 缩写 Performance Recorder

Unified Conversational Recommendation Policy Learning via Graph-based Reinforcement Learning

图的作用： 图结构捕捉不同类型节点（即用户、项目和属性）之间丰富的关联信息，使我们能够发现协作用户对属性和项目的偏好。因此，我们可以利用图结构将推荐和对话组件有机地整合在一起，其中对话会话可以被视为在图中维护的节点序列，以动态地利用对话历史来预测下一轮的行动。 由四个主要组件组成：基于图的 MDP ......
Learning Conversational Recommendation Reinforcement Graph-based

粗读Multi-Task Recommendations with Reinforcement Learning

论文： Multi-Task Recommendations with Reinforcement Learning 地址： https://arxiv.org/abs/2302.03328 # 摘要 In recent years, Multi-task Learning (MTL) has yi ......
Recommendations Reinforcement Multi-Task Learning Multi

【文献阅读】Optimization and perform criteria of a Stokes polarimeter based on two variable retarders

minimize the noise transmitted through the matrix 主要用三个参数衡量 indicator the condition number (CN) the Equally Weighted Variance (EWV) the error associat ......
Optimization polarimeter retarders 文献 criteria

LoRA：Low-Rank Adaptation Of Language Model

# LoRA：Low-Rank Adaptation Of Language Model ## O、摘要 本文提出一种新的大模型（本文主要指 transformer）微调方法：低秩自适应。其主要特性为，冻结预训练模型的权重，并将可训练低秩矩阵，分解到模型的每一层，从而大大减少下游任务的训练参数量。与 ......
Adaptation Language Low-Rank Model LoRA

Delta Lake_ High-Performance ACID Table Storage over Cloud Object Stores

论文发表于 2020年, 研究数据湖产品的很好的学习资料. # 概要 开篇很明确的表明了为什么要做Delta lake这样一个产品. Databricks尝试将数据仓库直接架在云上对象存储之上, 这种尝试的过程中遇到了对象存储的一些问题, 为了解决这些问题, 提出了Delta lake这套技术方案. ......
High-Performance Performance Storage Object Stores

MEANTIME Mixture of Attention Mechanisms with Multi-temporal Embeddings for Sequential Recommendation

[TOC] > [Cho S., Park E. and Yoo S. MEANTIME: Mixture of attention mechanisms with multi-temporal embeddings for sequential recommendation. RecSys, 20 ......
Multi-temporal Recommendation Embeddings Mechanisms Sequential

Memory Augmented Graph Neural Networks for Sequential Recommendation

[TOC] > [Ma C., Ma L., Zhang Y., Sun J., Liu X. and Coates M. Memory augmented graph neural networks for sequential recommendation. AAAI, 2021.](http: ......
Recommendation Sequential Augmented Networks Memory

19.19 RAC安装 35074478 补丁（ORA-800 / Set Priority / DB Performance Merge Patch for 19.19 (Requires Root Access) - 34286265 34318125）

0、一套新安装的19.19 RAC, orachk报告显示GI和DB没有安装 34286265 和 34318125 这两个补丁，不满足ORACLE最佳实践。 如果不安装这两个补丁，则数据库可能会遭遇ORA-00800错误，后台进程无法正确设置优化级。 通过MOS查询发现， 34286265 和 3 ......
19.19 19 Performance 补丁 35074478

Jmeter学习之五_跟踪被测试服务器的performance

# Jmeter学习之五_跟踪被测试服务器的performance ## 背景 ``` 这几天简单学习了一些基本的测试过程. 可以实现一些简单基本的功能了. 今天晚上继续进行了jmeter的一些学习. 想着可以在测试人大金仓的同时可以查看一下本地的机器性能. ``` ## 用到的工具以及资料 ``` ......
performance 服务器 Jmeter
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