understand q-networks analytics approach
《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 ......
Understanding JSON Web Encryption (JWE)
copy from: https://www.scottbrady91.com/jose/json-web-encryption By default, JSON Web Tokens (JWTs) are base64url encoded JSON objects signed using a ......
One Dynamics One Platform : Analytics - Delta Lake Synapse Link
Update September 2023 : The F&O part is now in General Avaibility (GA) Hope you had a good summer holiday, starting next season's articles, it was tim ......
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 ......
神经网络优化篇：理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent）
理解mini-batch梯度下降法 使用batch梯度下降法时，每次迭代都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数\(J\)是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少，如果\(J\)在某次迭代中增加了，那肯定出了问题，也许的学习率太大。 使用mini-batch梯度下 ......
【五期李伟平】CCF-A（MobiCom'18 Session EdgeTech'18）A Game-Theoretic Approach to Multi-Objective Resource Sharing and Allocation in Mobile Edge Clouds
Zafari, Faheem , et al. "A Game-Theoretic Approach to Multi-Objective Resource Sharing and Allocation in Mobile Edge Clouds." (2018). 为了缓解移动边缘计算中资源稀缺问 ......
Understanding q-value and FDR in Differential Expression Analysis
Understanding q-value and FDR in Differential Expression Analysis Daqian Introduction to q-value and FDR In differential gene expression analysis, res ......
《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。T ......
Understanding ELF, the Executable and Linkable Format
address:https://www.opensourceforu.com/2020/02/understanding-elf-the-executable-and-linkable-format/ Whenever we compile any code, the output that we ......
神经网络优化篇：如何理解 dropout（Understanding Dropout）
理解 dropout Dropout可以随机删除网络中的神经单元，为什么可以通过正则化发挥如此大的作用呢？ 直观上理解：不要依赖于任何一个特征，因为该单元的输入可能随时被清除，因此该单元通过这种方式传播下去，并为单元的四个输入增加一点权重，通过传播所有权重，dropout将产生收缩权重的平方范数的效 ......
GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读
背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式： 1. 第一阶段 pre-training，在海量文本上训练，无需label，根据前k-1个词预测第k个单词是什么，第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识，模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning，让模型能适应不同的任务，提 ......
《MiniGPT-4: Enhancing Vision-language Understanding with Advanced Large Language Models》论文学习
一、ABSTRACT 最新的GPT-4展示了非凡的多模态能力，例如直接从手写文本生成网站和识别图像中的幽默元素。这些特性在以往的视觉-语言模型中很少见。然而，GPT-4背后的技术细节仍然未公开。我们认为，GPT-4增强的多模态生成能力源自于复杂的大型语言模型（LLM）的使用。 为了检验这一现象，我们 ......
【论文阅读笔记】【多模态-Vision-Language Pretraining】 BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation
BLIP ICML 2022 (Spotlight) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 在视觉-语言预训练（VLP）中，如何更加高效地利用充斥着噪声的海量图文对数据，提升预训练效果？ 如何设计模型，使得预训练后的模型在理解（understanding-based）任务 ......
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach 中文名称: 属性图聚类：一种深度注意力嵌入方法 论文链接: https://arxiv.org/abs/1906.06532 背景: 图聚类是发现网络 ......
13.How do you understand the statement: Clear thinking is the key to clear writing? 你如何理解这句话：清晰的思维是清晰写作的关键？
Round 1: Interpreting "Clear Thinking is the Key to Clear Writing" Speaker 1 (Analyst A): Greetings, everyone. Our topic today is the statement, "Clea ......
12.How do you understand the three “C”s（Concise，Clear & Coherent）in an academic Abstract writing？Why are they so important and worthy of a careful study？
Round 1: Understanding the Three "C"s in Academic Abstract Writing Speaker 1 (Researcher A): Greetings, everyone. Today, we're delving into the signif ......
Recommendation as Instruction Following: A Large Language Model Empowered Recommendation Approach
目录概InstructRecInstruction Generation Zhang J., Xie R., Hou Y., Zhao W. X., Lin L., Wen J. Recommendation as instruction following: a large language mo ......
【HTB】 Analytics 红队 easy
1、扫描端口、服务 nmap 10.10.11.233 -sCV 2、检查网页 1）访问 10.10.11.233，失败，出现一个域名 添加进 hosts echo '10.10.11.233 analytical.htb' >> /etc/hosts 再次访问，这下就能成功访问 2）检查页面信息 ......
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations Shiru Li 1, Minzhu Xie 1, Xi ......
《Visual Analytics for RNN-Based Deep Reinforcement Learning》
摘要 准备开题报告，整理一篇 2022 年TOP 论文。 论文介绍 该论文是一篇 2022 年，有关可视化分析基于RNN 的深度强化学习训练过程的文章。一作是 Junpeng Wang ，作者主要研究领域就是：visualization, visual analytics, explainable ......
ElasticSearch之cat data frame analytics API
命令样例如下： curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/ml/data_frame/analytics?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH= ......
[951] Understanding the pattern of "(.*?)" in Python's re package
In Python's regular expressions, (.*?) is a capturing group with a non-greedy quantifier. Let's break down the components: ( and ): Parentheses are us ......
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 ......
【论文阅读】Improving language understanding by generative pre-training
原始题目：Improving language understanding by generative pre-training 中文翻译：通过生成预训练提高语言理解能力 发表时间：2018年 平台：Preprint 文章链接：https://www.mikecaptain.com/resource ......
整理《DQNViz: A Visual Analytics Approach to Understand Deep Q-Networks》
DQNViz: A Visual Analytics Approach to Understand Deep Q-Networks 论文/强化学习可视化 摘要 打算研究深度强化学习方向，整理最近的一篇 2019 年的论文，作为总结思考！ 论文介绍 该论文是一篇 2019 年，有关基于可视化进行强化学 ......
google analytics , looker , bigquery的区别
Google Analytics、Looker 和 BigQuery 是 Google 提供的三种不同的数据服务，它们各自有不同的用途和功能。 Google Analytics: 主要用途：Google Analytics 是一种网站和应用程序分析服务，它能帮助您理解用户如何与您的网站或应用互动。它 ......
如何使用 Google Analytics 白嫖做应用埋点
Google Analytics 很多时候用于做网站的数据分析，直接在网站中嵌入代码就可以。 如果是 Chrome 插件或者其它应用，可以使用 Measurement Protocol API 来上报埋点。 API 官方文档：Measurement Protocol（Google Analytics ......
模仿学习算法：Data Aggregation Approach: DAGGER算法——Mixing policy
论文： 《A Reduction of Imitation Learning and Structured Prediction to No-Regret Online Learning》 算法描述： Mixing Policy: ......
APR does not understand this error code【Svn】
背景： 金蝶云星空协同开发模式，源代码使用的是svn。 业务场景： 打开BOS设计器，svn报错： 发生时间： 2023-09-18 08:44:01 错误来源： System.Windows.Forms 错误信息： Error running context: APR does not under ......
Understanding UML in seconds
UML 是一种分析设计语言，也就是一种建模语言。 UML结构解析 UML其结构主要包括以下几个部分： 视图（View） 多个图形组成的集合； 图（Diagram） 图的种类有13种图，但常用的也就两种（1.需求用例图，2.开发类图）； 模型元素（Model Element） 如类、对象、消息以及这些 ......