recommendation heterogeneous preference learning
Pink Noise Is All You Need: Colored Noise Exploration in Deep Reinforcement Learning
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！ Published as a conference paper at ICLR 2023 ABSTRACT ......
mlpack is an intuitive, fast, and flexible header-only C++ machine learning library
https://github.com/mlpack/mlpack README.md a fast, header-only machine learning library Home | Documentation | Community | Help | IRC Chat Download: c ......
Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (3)
损失函数分为3种类型: (1) 对于热力图,用以下的Focal Loss计算: (2) 对于深度,采用Laplacian aleatoric uncertainty loss function for depth计算: (3) 对于尺寸采用L1 Loss计算: ......
scikit-learn
sklearn是Python的一个第三方机器学习库，全称为scikit-learn。它提供了多种机器学习方法，如分类、回归和聚类算法等，包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k均值和DBSCAN等。用户可以通过调用sklearn库中的模块来执行大多数机器学习任务，而无需自己实现算法。在安装和使用skl ......
【流行前沿】DRAG Divergence-based Adaptive Aggregation in Federated learning on Non-IID Data
今天再分享一篇9月的联邦学习领域处理异构数据分布的文章。看挂名是复旦的王昕，总的来说只能算是踏实的工作，但是新意上确实不太够。 文章的主要处理对象是解决异构数据在联邦训练中的client-drift问题，当然与很多相似论文一样，也将这个方法迁移到了拜占庭攻击的防范上。不过这个robustness仅通 ......
Learn Git in 30 days—— 第 26 天：多人在同一个远端仓库中进行版控
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 一个人用的版本控制，只能算是当作原始码历史备份工具，在大多数的情況下，版本控制机制都是设计给多人共同使用的，尤其 ......
Unbiased Knowledge Distillation for Recommendation
目录概UnKD代码 Chen G., Chen J., Feng F., Zhou S. and He X. Unbiased knowledge distillation for recommendation. WSDM, 2023. 概 考虑流行度偏差的知识蒸馏, 应用于推荐系统. UnKD M ......
Learn Git in 30 days—— 第 25 天：使用 GitHub 远端仓库 - 观念篇
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 上一篇大家学会了如何下载远端仓库 (git clone, git pull) 与上传远端仓库 (git push ......
论文解读（CR-Match）《Revisiting Consistency Regularization for Semi-Supervised Learning》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Revisiting Consistency Regularization for Semi-Supervised Learning论文作者：Yue Fan、Anna Kukleva、Bernt Schie ......
Learn Git in 30 days—— 第 24 天：使用 GitHub 远端仓库 - 入门篇
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn GitHub 是目前全世界最多人采用的 Git 线上管理平台，他包含了完整的 Git 远端仓库实作，还有完整的议 ......
Java连接MSSQL2012数据报TLS10 is not accepted by client preferences [TLS13, TLS12]错误解决办法
这一问题好像是因为Java新版本禁用了些老的加密算法引起的，解决方法为修改 java.security文件里的配置信息即可。 我用的是Java21，在安装目录 Java\jdk-21\conf\security 下找到 java.security文件，用记事本打开，搜索TLSv1，大概在752行的位 ......
Machine Learning for Beginners(scikit-learn module)
Machine Learning Common Lifycycle Import the Data Clean the Data Split the Data into Training/Test Sets Create a Model Train the Model Make Prediction ......
DE-RRD: A Knowledge Distillation Framework for Recommender System
目录概DE-RRDDistillation Experts (DE)Relaxed Ranking Distillation (RRD)代码 Kang S., Hwang J., Kweon W. and Yu H. DE-RRD: A knowledge distillation framewor ......
Learn Everyday English for Speaking
专有名词 salmon：三文鱼 chocolate fountain：巧克力喷泉 drum and bass: 鼓和贝斯 Spaghetti：意大利面 adrenaline：肾上腺素 首句English You're telling me? 还用你说。这是一个表示“你不用告诉我，我已经知道了”的表达 ......
Topology Distillation for Recommender System
目录概Topology DistillationFull Topology Distillation (FTD)Hierarchical Topology Distillation (HTD)代码 Kang S., Hwang J., Kweon W. and Yu H. Topology dist ......
currently, chromedriver 114.0.5735.90 is recommended for chrome 114.*, so it is advised to delete the driver in PATH and retry
报错原因是驱动和浏览器不匹配 解决办法 1.下载低版本的谷歌浏览器 本次使用的是114 下载地址： https://downzen.com/en/windows/google-chrome/download/11405735199/ 2.下载谷歌浏览器的插件 https://registry.npm ......
Learn Git in 30 days—— 第 23 天：修正 commit 过的版本历史记录 Part 5
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 我们上一篇文章谈到的 Rebase 是用来将现有的两个分支进行「重新指定基础版本」，执行 Rebase 之后，也 ......
Collaborative Distillation for Top-N Recommendation
目录概符号说明Collaborative distillation (CD) Lee J., Choi M., Lee J. and Shim H. Collaborative distillation for top-N recommendation. ICDM, 2019. 概 Ranking- ......
Learn Git in 30 days——第 22 天：修正 commit 过的版本历史记录 Part 4 (Rebase)
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 我们之前已经讲了三种不同的修正版本的方法，严格上来说 git revert 与 git cherry-pick ......
Learn Git in 30 days——第 21 天：修正 commit 过的版本历史记录 Part 3
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在版本控制过程中，还有个常见的状況，那就是当你在一个分支中开发了一段时间，但后来决定整个分支都不要了，不过当中却 ......
ChatGPT - Logging Preferences in .NET
了解 .NET 第三方日志包的更新进度、使用流量，以从 1-2 个备选中进行选择。目前认为最合适的是 Serilog 和 NLog，活跃，均支持集成扩展 Microsoft.Extensions.Logging、结构化日志（以便进行统计分析）。 ......
Ranking Distillation: Learning Compact Ranking Models With High Performance for Recommender System
目录概符号说明Ranking Distillation代码 Tang J. and Wang K. Ranking Distillation: Learning compact ranking models with high performance for recommender system. ......
Efficient Off-Policy Meta-Reinforcement Learning via Probabilistic Context Variables
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！ Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning, PMLR 97:5331-5340, 2019 ......
MonoNeRF: Learning Generalizable NeRFs from Monocular Videos without Camera Poses
1. 论文简介 论文题目：MonoNeRF: Learning Generalizable NeRFs from Monocular Videos without Camera Poses Paper地址：chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefind ......
Meta-Reinforcement Learning of Structured Exploration Strategies
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！ NeurIPS 2018 ......
Learn Git in 30 days——第 20 天：修正 commit 过的版本历史记录 Part 2
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在版本控制过程中，还有个常见的状況，那就是当执行了多个版本之后，才发现前面有几个版本改错了，例如你不小心把测试中 ......
Learn Git in 30 days——第 19 天：设定 .gitignore 忽略清单
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在开发项目时，工作目录下可能经常会有新的文件产生 (可能是通过 Visual Studio 工具产生的那些暂存文 ......
Varibad：A very good method for bayes-adaptive deep rl via meta-learning
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！ Published as a conference paper at ICLR 2020 ABSTRACT 1 INTRODUCTION 2 BACKGROUND 2.1 TRAINING SETUP 2.2 BAYESIAN REINF ......
Learning Heterogeneous Temporal Patterns of User Preference for Timely Recommendation
目录概符号说明TimelyRecMulti-aspect Time Encoder (MATE)Time-aware History Encoder (TAHE)Prediction代码 Cho J., Hyun D., Kang S. and Yu H. Learning heterogeneou ......